Цифровые технологии в образовании: наукометрический анализ зарубежных и отечественных исследований

Статья посвящена формированию представления о мировых трендах в области цифровизации образования, позволяющих определить траектории и перспективы повышения качества российского образования путем оценки и сравнения зарубежного и отечественного опыта. Авторами предполагается, что рецензируемые научные издания, как центры концентрации знания по тематике, объективнее всего отражают существующие тенденции и проблематики в области цифровизации образования среди исследователей. В работе представлены результаты анализа библиографических данных отобранного пула статей, опубликованных в рецензируемых научных журналах предметной области Social и Computer Science, с целью изучения наиболее актуальных тематик публикаций 2021-2023 г., связанных с внедрением современных IT-технологий в обучение, через рассмотрение ключевых слов отобранных материалов. Источником данных для анализа зарубежных исследований выступил ресурс ScienceDirect – полнотекстовая база публикаций рецензируемых изданий открытого доступа, для изучения отечественных тенденций-научная электронная библиотека Elibrary.ru – наикрупнейший российский информационно-аналитический портал в области науки. Данные о зарубежных исследованиях были обработаны при помощи программного инструмента для построения и визуализации библиометрических сетей VOSviewer. Наукометрический анализ библиографических данных массива, отобранных публикаций заданной тематики, позволил выделить как основные существующие направления исследований в исследуемой области, так и перспективные, нуждающиеся в изучении, а также отобрать и сформировать наиболее значимые рекомендации для достижения качественного уровня образования. В результате исследования было выявлено отставание становления в Российской Федерации сферы медиаобразования и дополненной реальности, признанными перспективными направлениями, относительно зарубежного прогресса. 

1. Janmaijaya M., Shukla A. K., Muhuri P.K., Abraham A. Industry 4.0: Latent Dirichlet Allocation and clustering based theme identification of bibliography. Eng. Appl. Artif. Intell. 2021, 103.

2. Choudhury N., Faisal F., Khushi M. Mining temporal evolution of knowledge graphs and genealogical features for literature-based discovery prediction. Journal of Informetrics, 14 (3) (2020), Article 101057.

3. Clauset A., Larremore D.B., Sinatra R. Data-driven predictions in the science of science. Science, 355 (6324) (2017), pp. 477-480

4. Fortunato S., Bergstrom C.T., Börner K., Evans J.A., Helbing D., Milojević S., Vespignani A. Science of science. Science, 359 (6379) (2018), p. eaao0185

5. Zain, S. Digital transformation trends in education. In Future Directions in Digital Information; Elsevier: Amsterdam, The Netherlands, 2021; pp. 223–234.

6. Национальный проект «Образование». Минпросвещения России. URL: https://edu.gov.ru/national-project/

7. Информационная платформа «ScienceDirect». URL: www.sciencedirect.com

8. Программный инструмент «VOSviewer». URL: https://www.vosviewer.com/

9. Huo C., Ma S., Liu X. Hotness prediction of scientific topics based on a bibliographic knowledge graph. Information Processing & Management 2022, 59 (4).

10. Van Eck, N.J., & Waltman, L. (2014). Visualizing bibliometric networks. In Y. Ding, R. Rousseau, & D. Wolfram (Eds.), Measuring scholarly impact: Methods and practice (pp. 285-320).

11. Bygstad B., Ovrelid E., Ludvigsen S., Dahlen M. From dual digitalization to digital learning space: Exploring the digital transformation of higher education. Computers & Education, 182 (2022), Article 104463, 10.1016/j.compedu.2022.104463

12. Ефимова, Е. Г. Тенденции цифрового развития региональной системы профессионального образования / Е. Г. Ефимова // Урал – XXI век: макрорегион неоиндустриального и инновационного развития : Материалы III Международной научно-практической конференции. В 2-х томах, Екатеринбург, 15–16 октября 2018 года / Ответственные за выпуск Я.П. Силин, Е.Б. Дворядкина. Том 1. – Екатеринбург: Уральский государственный экономический университет, 2018. – С. 127-134. – EDN VPWNPL.

13. Алексеева, Е. Н. Развитие системы интернет-технологий в свете реализации Болонского соглашения как средство совершенствования качества подготовки в системе высшего профессионального образования / Е. Н. Алексеева // Ученые записки Орловского государственного университета. Серия: Гуманитарные и социальные науки. – 2014. – № 4(60). – С. 255-257. – EDN TMQATN.

14. Савина, А. Г. Тенденции развития системы образования и науки в условиях цифровизации общества / А. Г. Савина // Цифровизация современного общества: факторы трансформации, проблемы и перспективы : монография. – Орел : Орловский государственный университет экономики и торговли, 2019. – С. 27-44. – EDN ZILTNZ.

15. Днепровская, Н. В. Оценка готовности российского высшего образования к цифровой экономике / Н. В. Днепровская // Статистика и Экономика. – 2018. – Т. 15, № 4. – С. 16-28. – DOI 10.21686/2500-3925-2018-4-16-28. – EDN XYHITR.

16. Устюжанина, Е. В. Цифровизация образовательной среды: возможности и угрозы / Е. В. Устюжанина, С. Г. Евсюков // Вестник Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова. – 2018. – № 1(97). – С. 3-12. – EDN YSJCMG