Технологические тенденции Индустрии 4.0 в образовании: навигатор возможностей

Введение. Цель исследования – осмысление возможностей применения технологических трендов в образовании, инициируемых Индустрией 4.0. Под технологическими трендами, заявленными к применению в образовании, понимаются цифровые технологии, включенные в перечень стратегических программ национального развития (в контексте Индустрии 4.0): технологии больших данных, виртуальной и дополненной реальности, компоненты роботехники и сенсорика, искусственный интеллект, новые производственные технологии, технологии промышленного интернета и беспроводной связи, квантовые технологии и системы распределенного реестра.

Постановка задачи. В работе решается задача выявления специфики и потенциальных возможностей цифровых технологий эпохи Индустрии 4.0 (как отдельно, так и при их интеграции), которые предоставляются образованию в контексте его цифровой трансформации и приобретения им нового качества – Образование 4.0.

Методика и методология исследования. Методология исследования основывается на авторском подходе к формированию источниковой базы для последующих задач ее анализа и синтеза. В работе проанализировано свыше 50 зарубежных исследований, опубликованных в международных базах цитирования за последнее десятилетие, то есть с момента возникновения Индустрии 4.0.

Результаты исследования. Проведенный многосторонний анализ фронтирных зарубежных источников показал, что в образовании не все цифровые технологии одинаково применимы в образовательной сфере, а носят характер от «активно применяемых» до «потенциально возможных к применению» в этой сфере. Существенный прикладной потенциал цифровых технологий зафиксирован у технологий больших данных, виртуальной и дополненной реальности, роботехники и сенсорики, а также искусственного интеллекта в контексте создания хранилищ данных, внедрения новых моделей обучения и образовательных агентов, имплементации кастомизированных образовательных решений.

Выводы. Вектор и характер цифровой трансформации отраслей экономики, включая образование, задают цифровые технологии, которые в национальных программах (в контексте Индустрии 4.0) имеют приоритет. Цифровые метаморфозы сферы образования, основанные на активном внедрении и эффективном использовании цифровых технологий, позволяют последнему приобрести новые формы и качество на пути к Образованию 4.0.

1. Вихман В. В. Технология формирования источниковой базы исследования образования как социального феномена // Социология. 2021. № 1. С. 213–219.

2. Bihl T. J., Young W. A. (II), Weckman G. R. Defning, understanding, and addressing big data // International Journal of Business Analytics. 2016. Vol. 3, № 2. P. 1–32. DOI: 10.4018/IJBAN.2016040101.

3. Laney D. 3D Data management: controlling data volume, velocity and variety : Gartner report. 2001. № 949. URL: https://www.bibsonomy.org/bibtex/263868097d6e1998de3d88fcbb7670ca6/refshah (дата обращения: 06.07.2021).

4. Sin K., Muthu L. Application of Big Data in education data mining and learning analytics – a literature review // ICTACT Journal on Soft Computing. 2015. Vol. 5, № 4. P. 1035–1049. DOI: https://doi.org/10.21917/ijsc.2015.0145.

5. Al-Kabi M. N., Jirjees J. M. Survey of Big Data applications: health, education, business & finance, and security & privacy // Journal of Information Studies & Technology. 2019. Vol. 2018. DOI: 10.5339/jist.2018.12.

6. Danie B. Big data and analytics in higher education: opportunities and challenges // British Journal of Educational Technology. 2015. Vol. 46, № 5. P. 904–920. DOI: https://doi.org/10.1111/bjet.12230.

7. Hwang Yo. Adoption of big data in higher education for better institutional effectiveness. 2019. Vol. 2. P. 31–44. DOI: 10.20448/815.21.31.44.

8. Daniel B. K. Big data in higher education: the big picture. Big data and learning analytics in higher education: current theory and practice. [S. l.], Springer, 2017, pp. 19–28. DOI: 10.1007/978-3-319-06520-5_3.— 33

9. Khan Sh., Alqahtani S. Big Data application and its impact on education // International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET). 2020. Vol. 15, № 17. P. 36–46. DOI: 10.3991/ijet.v15i17.14459.

10. Ashaari Mohamed Azlan, Amran Azlan, Singh Karpal, Singh Dara. Big data analytics capability for improved performance of higher education institutions in the Era of IR 4.0: a proposed conceptual framework // International Journal of Innovation, Creativity and Change. 2020. Vol. 13, № 8. P. 73–93.

11. Kalota F. Applications of Big Data in education // International Journal of Social, Education, Economics and Management Engineering. 2015. Vol. 9, № 5. P. 1501–1506.

12. Cortés Ruiz J. A., Rivas García R. M. Big data and digital tools applied to the teaching: learning in graduate programs in Mexico // Management training programs in higher education for the fourth industrial revolution: emerging research and opportunities. Hershey : IJI Global, 2020. P. 1–21. DOI: 10.4018/978-1-7998-1875-5.ch001.

13. Gibson D., Ifenthaler D. Preparing the next generation of education researchers for Big Data in higher education // Big Data and learning analytics in higher education. [S. l.] : Springer, 2017. P. 29–42. DOI: 10.1007/978-3-319-06520-5_42017.

14. Radianti J., Majchrzak T. A., Fromm J., Wohlgenannt I. A systematic review of immersive virtual reality applications for higher education: design elements, lessons learned, and research agenda // Computers & Education. 2020. Vol. 147. Art. 103778, pp. 1–29. DOI: 10.1016/j.compedu.2019.103778.

15. Kolb D. A. Experience as the source of learning and development. Hemel Hempstead, Prentice Hall Intern., 1984, 256 p.

16. D’elia F., Di Tore Stefano, Sibilio M. A constructivist approach to virtual reality for experiential learning // E-Learning and Digital Media. 2012. Vol. 9. P. 317–324. DOI:10.2304/elea.2012.9.3.317.

17. Su C.-H., Cheng T.-W. A sustainability innovation experiential learning model for virtual reality chemistry laboratory: an empirical study with PLS-SEM and IPMA // Sustainability. 2019. № 11. Art. 1027. P. 1–24.

18. Jensen L., Konradsen F. A review of the use of virtual reality head-mounted displays in education and training // Education and Information Technologies. 2018. Vol. 23, № 4. P. 1515–1529. DOI: 10.1007/s10639-017-9676-0.

19. Merchant Z., Goetz E. T., Cifuentes L., KeeneyKennicutt W., Davis T. J. Effectiveness of virtual realitybased in-struction on students’ learning outcomes in k-12 and higher education: a meta-analysis // Computers & Education. 2014. Vol. 70. P. 29–40. DOI: 10.1016/j.compedu.2013.07.033.

20. Krokos E., Plaisant C., Varshney A. Virtual memory palaces: immersion aids recall // Virtual Reality. 2019. Vol. 23, № 1. P. 1–15.

21. Elmqaddem N. Augmented reality and virtual reality in education. Myth or reality? // International Journal of Emerging Technologies in Learning. 2019. Vol. 14, № 3, pp. 234–241. DOI: 10.3991/ijet.v14i03.9289.

22. Gudoniene D., Rutkauskiene D. Virtual and augmented reality in education. Baltic Journal Modern Computing. 2019. Vol. 7, № 2. P. 293–300. DOI: https://doi.org/10.22364/bjmc.2019.7.2.07.

23. Zeynep T., Barney D. Building an instructional design model for immersive virtual reality learning environments // Designing, deploying, and evaluating virtual and augmented reality in education. Hershey : IGI Global, 2021. P. 20–47. DOI: 10.4018/978-1-7998-5043-4.ch002.

24. Vuta D. R. Augmented reality technologies in education – a literature review // Bulletin of the Transilvania University of Brasov. 2021. Vol. 13, № 2. P. 35–46. DOI: 10.31926/but.es.2020.13.62.2.4.

25. Guntur M., Setyaningrum W., Retnawati H., Marsigìt M. Assessing the potential of augmented reality in education // Proceedings of the 2020 11th International conference on e-education, e-business, e-management, and e-learning. New York, 2020. P. 93–97. DOI: 10.1145/3377571.3377621.

26. Barroso Osuna J., Gutiérrez-Castillo J. J., LlorenteCejudo M. C., Valencia-Ortiz R. Difculties in the incorporation of augmented reality in university education: visions from the experts // Journal of New Approaches in Educational Research. Vol. 8, № 2. P. 126. DOI: 10.7821/naer.2019.7.409.

27. Pachidis T. P., Vrochidou E., Kaburlasos V. G., Kostova S. P., Bonkovic M., Papić V. Social robotics in education: state-of-the-art and directions // 27 th International conference on robotics in Alpe–Adria Danube region. [S. l.] : Springer, 2018. P. 689–700.

28. Konijn E., Smakman M., van den Berghe R. Use of robots in education // The International encyclopedia of media psychology. New York, 2020. P. 1–8. DOI: 10.1002/9781119011071.iemp0318.

29. Belpaeme T., Kennedy J., Ramachandran A., Scassellati B., Tanaka F. Social robots for education: a review // Science Robotics. 2018. Vol. 3. Art. eaat5954. P. 1–9. DOI: 10.1126/scirobotics.aat5954.

30. Mishra D., Parish K., Lugo R. G., Wang H. A framework for using humanoid robots in the school learning environment // Electronics. 2021. Vol. 10, № 6. Art. 756. P. 1–12. DOI: https://doi.org/10.3390/electronics10060756.

31. Ликова–Арсенова В. Artifcial intelligence in education // Педагогический форум. 2020. № 8. С. 49–56. DOI: 10.15547/PF.2020.022.

32. Flogie A., Abersek B. Artificial intelligence in education // Active learning. [S. l.], 2022. P. 1–21. DOI: 10.5772/intechopen.96498.

33. Al Braiki B., Harous S., Zaki N., Alnajjar F. Artifcial intelligence in education and assessment methods // Bulletin of Electrical Engineering and Informatics. 2020. Vol. 9, № 5.

34. P. 1998–2007. DOI: 10.11591/eei.v9i5.1984.

35. Panigrahi A., Joshi J. Use of artifcial intelligence in education // SSRN Electronic Journal. 2020. Vol. 55, № 5. P. 64–67. DOI: 10.2139/ssrn.3666702.

36. Sadiku M. N. O., Ashaolu T. J., Ajayi–Majebi A., Musa S. Artifcial intelligence in education // International Journal of Scientifc Advances. 2021. Vol. 2, № 1. P. 5–11. DOI: 10.51542/ijscia.v2i1.2.

37. Yu D. D., Ding M. R., Li W., Jing L., Wang L., Liang B. Designing an artifcial intelligence platform to assist undergraduate in art and design to develop a personal learning plans // HCI. 2019. Vol. 20. P. 528–538. DOI: 10.1007/978-3-030-23538-3_41.

38. Nakamoto S. Bitcoin: a peer-to-peer electronic cash system. 2008. URL: https://bitcoin.org/ bitcoin.pdf (дата обращения: 06.07.2021).

39. Alammary A., Alhazmi S., Almasri M., Gilani S. Blockchain-based applications in education: a systematic review // Applied Sciences. 2019. Vol. 9, № 12, art. 2400. P. 1–18. DOI: 10.3390/app9122400.

40. Вихман В. В., Ромм М. В. «Цифровые двойники» в образовании: перспективы и реальность // Высшее образование в России. 2021. Т. 30, № 2. С. 22–32. DOI: 10.31992/0869-3617-2021-30-2-22-32.