Сотрудники ТюмГУ разработали новый подход диагностики уровня профессиональной компетентности выпускников ИТ-направлений. Он основан на анализе данных цифрового следа студента, содержании соответствующей образовательной программы и актуальных запросах рынка труда. Исследование проводилось при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований в рамках научного проекта № 19-37-51028.

«Диагностика профессиональной подготовки студентов ИТ-направлений приобретает особую значимость в связи с высокой потребностью в кадрах для цифровой экономики. При этом динамичность современного рынка труда диктует своевременную адаптацию и даже пересмотр структуры образовательной программы и содержания учебных дисциплин», — отмечает и.о. директора Института математики и компьютерных наук ТюмГУ Марина Воробьева.

«Наш подход позволил оценить актуальность образовательной программы в целом и уровень профессиональной подготовки каждого студента на основе объективных данных. Результаты были использованы для корректировки содержания базовых курсов и включения в учебный план новых элективных дисциплин», — сообщила профессор Ирина Захарова.

Как пояснили эксперты, различные стороны образовательной деятельности студента, в том числе развитие его профессиональной компетентности, можно проанализировать, опираясь на данные цифрового следа.

Цифровой след — это постоянно пополняемый набор данных, включающий как значения традиционных показателей (текущая, промежуточная и итоговая аттестация, посещение занятий и своевременность сдачи различных заданий и т. д.), так и тексты, созданные самими студентами. В их числе рефераты и обзоры литературы, курсовые, отчеты по практикам, описания учебных и научных проектов, выпускные квалификационные работы, эссе и мотивационные письма на конкурсы. Именно из этих текстов (по сути, контента расширенного электронного портфолио) современные методы анализа данных позволяют извлечь объективную информацию для диагностики профессиональной компетентности выпускника и выявить факторы, которые повлияли на ее формирование.

В рамках исследования сотрудники ТюмГУ разработали методику соотнесения разных показателей с требованиями работодателей, отраженными в текстах вакансий. Диагностика тестировалась на основании текстов рабочих программ для ИТ-направлений бакалавриата и специалитета, 542 выпускных квалификационных работ по этим направлениям, 879 описаний требований к вакансиям и информации о трудоустройстве выпускников. По результатам исследования разработан инструмент для автоматизированного сопоставления результатов освоения образовательных программ и их содержания с требованиями рынка труда.

В Институте математики и компьютерных науки ТюмГУ планируют развить этот подход для сопровождения индивидуальных образовательных траекторий на основе динамической оценки развития профессиональных и личностных качеств студента с использованием полных данных цифрового следа.