ОЦЕНКА ЦИФРОВЫХ РАБОТ НА ОСНОВЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В КАРТИРОВАНИИ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ КОМПЕТЕНЦИЙ БУДУЩИХ ПЕДАГОГОВ

Аннотация

В условиях цифровизации образования уровень профессиональной подготовки будущих учителей всё чаще отражается в их учебных работах. Презентации, инфографика и визуальные материалы становятся не только формой отчётности, но и показателями сформированности ключевых компетенций студентов педагогических образовательных программ. В связи с этим возрастает актуальность их системного анализа и оценки.

В исследовании рассматривается применение методов машинного обучения для анализа цифровых учебных работ студентов педагогических направлений. Эмпирическую базу составили 112 цифровых работ обучающихся. Эксперимент проводился по четырём направлениям: цифровая грамотность, визуализация, креативность и педагогическая направленность. Для обработки данных использовались модели Random Forest и алгоритмы искусственного интеллекта, что позволило одновременно анализировать структурные метаданные и визуальные характеристики работ.

Полученные результаты показали высокий уровень соответствия между экспертными оценками и прогнозами, сформированными моделью машинного обучения, особенно в областях цифровой грамотности и педагогической направленности. Оценка креативности оказалась менее точной, что подтверждает сложность алгоритмической интерпретации оригинальных решений.

Результаты исследования не свидетельствуют о том, что машинное обучение способно заменить экспертную оценку. Вместе с тем они показывают, что его можно рассматривать как дополнительный аналитический инструмент, способствующий повышению согласованности оценивания и снижению зависимости от субъективной интерпретации.