Приоритетное направление научно-технологического развития, п. 11 Стратегии НТР РФ: Возможность эффективного ответа российского общества на большие вызовы с учетом взаимодействия человека и природы, человека и технологий, социальных институтов на современном этапе глобального развития, в том числе с применением гуманитарных и социально-экономических наук.
Критическая технология: Технологии управления социально-экономическими системами и оценки качества человеческого капитала.
Сквозная технология: Технологии искусственного интеллекта в отраслях экономики, социальной сферы (включая сферу общественной безопасности) и в органах публичной власти
Проект создаёт инструмент оценки качества методического сопровождения педагогов и управленцев в системе ДПО, что позволяет выявлять и устранять кадровые дефициты для отраслей, охваченных нацпроектами (все 8 проектов технологического лидерства). Обеспечивает опережающую подготовку специалистов через корректировку программ ДПО под актуальные запросы технологических отраслей.
Разрабатываемая критериально-индикаторная система базируется на обработке больших данных и может быть цифровизирована с использованием искусственного интеллекта, что соответствует Перечню сквозных цифровых технологий. Также система стимулирует освоение педагогами цифровых компетенций, необходимых для работы с ИИ, нейротехнологиями и базами данных.
Проект позволяет оценивать эффективность инвестиций в человеческий капитал на региональном уровне, обосновывать управленческие решения для инновационных кластеров и промышленных технопарков, а также адаптировать методическое сопровождение под реальные потребности высокотехнологичных предприятий, что напрямую влияет на качество подготовки кадров для создания инновационной продукции.
Направление из Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации (утверждена Указом Президента Российской Федерации от 28 февраля 2024 г. № 145 «О Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации») Разрабатываемая в проекте критериально-индикаторная система оценки качества методического сопровождения предполагает обработку и анализ больших массивов данных, а также может быть реализована с использованием технологий машинного обучения и искусственного интеллекта, что полностью соответствует данному приоритетному направлению.
Приоритеты научно-технологического развития (п. 21 Стратегии НТР РФ): а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта.
Обоснование соответствия тематики проекта направлению из Стратегии НТР РФ: необходимо кратко сформулировать научную проблему (проблемы) и конкретные задачи в рамках выбранного направления, решению которых будет посвящен проект, обосновать соответствие проекта направлению Научная проблема: отсутствие теоретически обоснованной измеримой модели оценки качества методического сопровождения в ДПО, что делает управление системой недоказательным.
Задачи проекта:
1) разработка критериально-индикаторной модели качества методического сопровождения;
2) обоснование весовых коэффициентов и интегральных показателей;
3) создание алгоритма мониторинга и верификации данных.
Проект предоставляет региону научно обоснованный инструмент управления качеством методического сопровождения, что позволяет повысить результативность ДПО и качество подготовки кадров для отраслей экономики региона, решая задачу кадрового развития
Проект направлен на разработку теоретических и методологических оснований построения критериально-индикаторной системы оценки качества методического сопровождения в региональной системе дополнительного профессионального образования (ДПО). Актуальность обусловлена отсутствием в педагогической науке общепризнанной измеримой модели, позволяющей объективно оценивать результативность методической деятельности как системообразующего фактора развития ДПО. Существующие подходы основаны на экспертных суждениях, не обеспечивают воспроизводимости и сопоставимости результатов, что препятствует переходу к доказательному управлению качеством образования. Научная новизна заключается в разработке теоретико-методологической модели, включающей: обоснование структуры качества методического сопровождения; выделение критериев и системы индикаторов для институционального, муниципального и регионального уровней; разработку алгоритма интегральной оценки и методики верификации показателей. В результате создается научный фундамент для нового направления педагогической квалиметрии — квалиметрии методического сопровождения, а также инструментальная база для цифровизации оценочных процедур в системе ДПО.
Ожидаемые результаты и их значимость:
1) теоретическая модель качества методического сопровождения как объекта оценки;
2) многоуровневая критериально-индикаторная система (не менее 5 критериев, не менее 30 индикаторов) с обоснованными весовыми коэффициентами и уровнями агрегации данных;
3) методика сбора и обработки эмпирических данных для автоматизированного расчета показателей;
4) научно-практические рекомендации по внедрению системы в управленческую практику региональных институтов развития образования
Значимость результатов
Для науки: создание нового направления педагогической квалиметрии – квалиметрии методического сопровождения в ДПО; обогащение теории управления образовательными системами инструментарием доказательного управления. Соответствие мировому уровню: исследование в русле глобального тренда перехода от экспертно-оценочных к данным-ориентированным моделям (OECD, UNESCO). Практическое использование: система позволяет региональным органам управления проводить объективную, воспроизводимую и прозрачную оценку эффективности методической работы, адресно выявлять зоны риска и управлять ресурсами для повышения качества ДПО. Результаты масштабируемы на федеральный уровень и могут быть использованы при проектировании государственных программ развития образования.