Анализ больших данных проектных студенческих сообществ в работе со знаниевыми системами: когнитивная визуализация

Агатова О.А., Ермолина К.А.

DOI: 10.23951/2312-7899-2024-4-33-53

Информация об авторе:

Агатова Ольга Александровна, Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы. Ул. Миклухо-Маклая, стр.6, Москва, 117198, Россия. Доктор педагогических наук, доцент. E-mail: olga_agatova@mail.ru Ермолина Ксения Андреевна, Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы. Ул. Миклухо-Маклая, стр.6, Москва, 117198, Россия. Научный сотрудник кафедры психологии и педагогики филологического факультета. E-mail: kermollina@mail.ru

Характеризуются результаты исследования – когнитивные визуализации – больших данных на материалах цифровых следов деятельности студенческих проектных сообществ по созданию знания в образовании. Презентация этих результатов в сочетании с предметом исследования – указанными следами – является основанием для релевантности парадигмы визуальной семиотики задачам данного проекта. Выборкой исследования стали проектные сообщества студентов, работающие на цифровых платформах Wiki, SkillSpace, Patentoskop, Univertechpred. Рассмотрены цифровые следы, которые оставляли участники проектной деятельности в электронных библиотеках при создании совместных статей и исследований, при разработке патентных заявок на результаты интеллектуальной деятельности, технологических проектов на платформе студенческого предпринимательства. При обработке больших данных применялись методы сетевого анализа, выявляющие связи между агентами деятельности при создании цифровых объектов: интеллектуальных продуктов и технологических проектов.

Ключевые слова: большие данные, когнитивные сети, управление знаниями, сетевой анализ, проектные сообщества, цифровые платформы, цифровые следы

Библиография:

Агатова 2023 – Агатова О. А. Федеральный проект Минобрнауки «Женщины: школа наставничества и современные институты наставничества // Новое в психолого-педагогических исследованиях. 2023. № 1 (68). С. 9–20.

Берроуз, Севидж 2016 – Берроуз Р., Севидж М. После кризиса? Big data и методологические вызовы эмпирической социологии // Социологические исследования. 2016. № 3 (383). C. 87–95.

Лепский 2019 – Лепский В. Е. Цифровой бум на закате техногенной цивилизации. Рефлексивные процессы и управление // Рефлексивные процессы и управление: сб. материалов Междунар. науч.-практ. междисциплинарного симпозиума. М.: Когито-Центр, 2019. С. 109–115.

Мещерякова 2020 – Мещерякова Н. Н. Методология познания цифрового общества // Цифровая социология. 2020. Т. 3, № 2. С. 41–54.

Шкодырев 2021 – Шкодырев В. П. Эволюция в кибернетике: управление, основанное на знаниях // Системный анализ в проектировании и управлении: сб. науч. тр. XXVI Междунар. науч.-практ. конф., 13–14 октября 2022 года: [в 3 ч.]. СПб.: С.-Петерб. политехн. ун-т Петра Великого, 2023. Ч. 1. C. 51–58. doi: 10.18720/SPBPU/2/id23-34

Эльконин 2019 – Эльконин Б. Д. Продуктивное Действие // Культурно-историческая психология. 2019. Т. 15, № 1. С. 116–122. doi: 10.17759/chp.2019150112

Born et al. 2021 – Born K., Dalasta L., Ke W., Vespignani A. Studing the Emerging Global Brain: Analyzing and Visualizing the Impact of Co-Authorship Teams // Wiley Periodicals, Inc. Complexity.2021. Vol. 10, № 4. P. 57–67. doi: 10.1002/cplx20078

Cummings 2009 – Cummings J. A sociotechnical framework for identifying team science collaborations that could benefit from cyberinfrastructure. Michigan: VOSS: Science Foundation, 2009. 100 p.

Fernandez 2011 – Fernandez P. Zotero: information management software 2.0 // Library Hi Tech News. Emerald Group Publishing Limited. 2011. Vol. 28, № 4. P. 5–7.

Köhler, Cortina 2022 – Köhler T., Cortina J. Play it Again, Sam! An Analysis of Constructive Replication in the Organizational // Journal of Management.2019.Vol. 47. № 2. P. 488–518. doi: 10.1177/0149206319843985

Kreamer et al 2024 – Kreamer L., Cobb H., Castille C., Cogswell J. Big team Science initiatives: A catalyst for trustworthy advancements in 10 psyhology // Acta Psyhologica. 2024. Vol. 242. P. 13–27. doi: 10.1016/j.actpsy.2023.104101

Repenning, Basawapatna 2016 – Repenning A., Basawapatna A. Drops and Kinks: Modeling the Retention of Flow for Hour of Code Style Tutorials // Proceedings of the 11th Workshop in Primary and Secondary Computing Education. New York: Association for Computing Machinery, 2016. P. 76–79.

( 928.19 kB ) ( 869.72 kB )

Выпуск: 4, 2024

Серия выпуска: Выпуск №4

Рубрика: СТАТЬИ

Страницы: 33 — 53

Скачиваний: 898

Дополнительная информация: Исследование выполнено при финансовой поддержке гранта № 051329-2-000 проекта Российского университета дружбы народов имени Патриса Лумумбы. The research was carried out with the financial support of grant N 051329-2-000 of the Peoples’ Friendship University of Russia named after Patrice Lumumba.