Цифровой след что это
Что такое цифровой след? И как защититься от посторонних глаз?
Ваш «цифровой след» включает в себя все следы вашей онлайн-активности, включая комментарии к новостным статьям, постам в социальных сетях и записи о ваших онлайн-покупках. Зная границы своего цифрового следа и принимая меры по его сдерживанию, вы можете помочь защитить свою личность и репутацию.
Что такое цифровой след?
Каждый раз, когда вы публикуете что-либо в интернете, обмениваетесь контентом или когда сайт собирает о вас информацию, устанавливая файлы cookie на ваше устройство, вы создаете цифровой след. Он включает в себя ваш IP, данные для входа в систему и другую личную информацию, которую вы раскрываете в интернете. Информация, опубликованная о вас, также будет добавлена в цифровой след.
Что цифровой след может сказать о вас?
Эта информация является вашей цифровой идентификацией, и она может появиться, когда кто-то будет искать ваше имя в интернете.
Ваша личность в интернете может влиять на различные аспекты вашей жизни. Например, работодатели, школы, колледжи и сотрудники правоохранительных органов могут использовать ваш цифровой след в качестве основы для оценки характера.
На видео: Цифровой След | Дискуссия: «Страхи цифрового мира»
Типы цифровых следов
Активные цифровые следы
Они состоят из данных, которые вы оставляете, когда делаете осознанный выбор в интернете. Например, сообщения, которые вы размещаете в социальных сетях, являются одной из форм активного следа. Внесенные вами изменения также являются частью вашего активного следа.
Пассивные цифровые следы
Это следы, которые вы оставляете ненамеренно или, в некоторых случаях, не подозревая об этом. Например, сайты, собирающие информацию о том, сколько раз вы их посещали в последнее время, это пассивный цифровой след, потому что вы не собирались давать им эти данные. Это скрытый процесс, и вы можете и не подозревать, что он происходит.
Как активные, так и пассивные следы могут отслеживаться и наблюдаться различными способами и с помощью различных источников.
6 шагов для защиты цифрового следа
На видео: Как заметать цифровые следы?
Безопасность цифрового следа
Думайте о своем цифровом следе, как о продолжении того, кто вы есть. Это образ, который вы создаете для себя, а также его видит мир. Избегайте обмена слишком большим количеством личной информации в интернете.
Как VPN может помочь защитить цифровой след
Еще один способ защитить свой цифровой след — это использование VPN для защиты конфиденциальности в интернете и даже для предотвращения установки cookie-файлов на сайтах, которые могут отслеживать историю просмотра вашей страницы. VPN маскируют IP, поэтому ваши действия в сети практически невозможно отследить.
Что такое цифровой след и можно ли его замести
В современном мире большинство наших действий приводит к накоплению «цифрового следа». Анализируя его, можно с высокой степенью прогнозировать дальнейшую жизнь и поведение человека. В свою очередь, такой прогноз позволяет своевременно предлагать человеку разнообразные услуги и товары. Но нужно четко понимать, что любая информация, которую вы оставляете в интернете, потенциально может оказаться и в руках злоумышленников.
Кто собирает информацию о нас
Технологию активного сбора данных о пользователях внедряет в свою работу в первую очередь банковская отрасль. Недавно Сбербанк предложил усилить наказание за продажу информации о клиентах до восьми лет реального срока, однако информация утекает на рынок иногда в результате банального взлома баз данных.
До сих пор для получения банковских услуг от клиентов требуется заполнить анкету, где необходимо указать большое количество персональных сведений. При этом кредитные организации принимают решение о предоставлении услуги на основе информации из множества других источников. Современные банки анализируют клиента на основе более 1 000 параметров, и большую часть этих сведений они получают, изучая поведение пользователя в Сети.
Такая информация ценна не только для банков, но и для любых иных организаций сферы услуг: торговля, туризм, медицина и так далее. Например, если человек купил путевку, ему начинают чаще показывать рекламу страховок ВЗР. Или если вы взяли ипотеку, то для вас будет актуальна реклама мебели, ремонта и так далее, пояснил РБК Трендам Михаил Попов, основатель Talk Bank. Естественно, за такого рода информацией следят и различные государственные органы.
Какую информацию о пользователях собирают в Сети
Можно ли сказать «нет» сборщикам информации?
Главным документом, который определяет передачу конфиденциальной информации о вас, является соглашение об обработке персональных данных. Его банк предлагает подписать в первую очередь, даже если вы, не являясь его клиентом, только заполняете заявку на кредит.
Как реагировать, когда сайт просит ваше согласие на установку cookie?
Какую информацию о себе нельзя выкладывать в Сеть
Ксения Артемьева, операционный директор финтех-платформы «Фаст Ривер», назвала для РБК Трендов самую чувствительную информацию, которую ни в коем случае не стоит выкладывать в Сеть.
В первую очередь, это данные, связанные с личными финансами: номер карты, CVV код, коды 3D-Sec, пароли и логины от входа в онлайн-банк и мобильное приложение. Такие данные не стоит не только светить в интернете, но и держать их в заметках или блокноте на компьютере и телефоне.
Не менее осторожными стоит быть с любой личной информацией, которую мы сами размещаем Сети. Выставляя даже пляжные фото, нужно помнить, что для многих компаний это может стать основанием для отказа при приеме на работу, причем явно вам об этом не скажут.
По словам эксперта, даже шуточный комментарий «убейся ап стену» формально может быть расценен как склонение к совершению самоубийства и имеет соответствующее толкование в уголовном кодексе. В разговоре с РБК Трендами Антипов назвал самые распространенные темы, неосторожные сетевые высказывания по которым могут принести проблемы:
Заметаем следы
Достаточно распространенная на сегодня ситуация — когда пользователь, имевший неосторожность размещать в соцсетях слишком много информации о своей личной жизни и слишком откровенных высказываний, решает полностью удалить аккаунт. В некоторых случаях сделать это можно самостоятельно, иногда требуется отправить запрос администрации сайта.
Так, соцсеть «Одноклассники» честно признает, что удалить аккаунт можно только с компьютера, сделать это через мобильную версию сайта или приложение ОK.RU невозможно.
По словам ведущего юриста компании Объединенный юридический центр «Парфенон» Павла Уткина, в последнее время каких-либо глобальных проблем, связанных с полным удалением аккаунтов, не возникало. Некоторые соцсети гарантируют удаление через какой-то период времени, в течение которого пользователь не заходит на свою страницу или аккаунт.
Спасет ли VPN?
Кроме того, все официальные VPN-сервисы в России должны регистрироваться в Роскомнадзоре и выполнять его требования. В частности, это разрешение или ограничение доступа к определенной информации. Это означает, что такие VPN сами должны анализировать трафик, который через них проходит. Таким образом, принцип анонимности и нейтральности Интернета в значительной степени нарушается. Это означает, что вы не полностью анонимны, и ваши переходы на запрещенные сайты тоже регистрируют вас как пользователя такого VPN. В дальнейшем эта информация может поступить в другие организации.
Когда есть повод идти в суд
Есть ряд нормативно-правовых актов, защищающих интересы пользователей Сети и их персональные данные, которые периодически обновляются и дополняются. По словам Павла Уткина, основной закон, касающийся персональных данных – № 152-ФЗ «О персональных данных» – за последние полтора года дополнялся семь раз. При этом документ корректировали в том числе для расширения защиты данных и введения административного и уголовного преследования лиц, эти данные укравших. Под 152-ФЗ подпадает ст. 137 УК РФ «Нарушение неприкосновенности частной жизни», наказание по которой может составить до пяти лет в зависимости от обстоятельств и тяжести преступления.
Другой вопрос, что дела по таким искам рассматриваются нечасто и наработанной нормативной базы по ним пока что нет. Тем не менее, за относительно недолгую практику рассмотрения дел о краже и использовании персональных данных в интернете Верховный суд, во-первых, постановил, что Роскомнадзор имеет полное право быть представителем неустановленной группы лиц в суде, во-вторых, вправе требовать компенсацию с ответчиков как для истца, так и для ведомства.
Размещение персональных данных в Сети и отказ их удалять являются обоснованным поводом как для обращения как в суд, так и в Роскомнадзор для блокировки ресурса. Причем это касается не только непосредственно персональных данных, но и контента, на который распространяется законодательство в области авторских прав – фото, видео, звук, тексты, книги и так далее. Штрафы за публикацию персональных данных постоянно ужесточаются и для юридических лиц могут составить до ₽1 млн.
Береги тень смолоду
Читая этот материал, вы уже оставили свой след в цифровой вселенной. Информация о вашем нынешнем местонахождении или используемой операционной системе сохранилась в глобальном массиве больших данных и может быть использована как для благих целей, так и назойливыми рекламодателями или злоумышленниками.
Давайте сразу оговоримся, оставаться полностью «незамеченным», совсем не оставляя цифровые следы, сегодня невозможно. Что бы вы ни делали, используя свой смартфон или ноутбук, ваши ходы постоянно записываются. Более того, источником важной информации могут быть не только априори «умные устройства» — «Яндекс-станция» или «умные часы», но и, например, «умный» холодильник, фитнес-трекер или проездной на метро. Количество ваших персональных цифровых следов растёт с каждым прожитым днём, формируя совокупно вашу «цифровую тень» — цифровой «портрет» вашей личности. Портрет, довольно близкий к оригиналу.
Большие данные
Ваша «цифровая тень» и цифровые следы являются источником и основной составляющей Больших данных (Big Data) – неотъемлемой части общества потребления в эпоху современных IT-технологий, социальных сетей и масс-медиа. Big Data – это совокупность технологий получения, хранения и обработки информации, как структурированной, так и не структурированной, в первую очередь, тех самых информационных следов. Коммерческое использование Больших данных началось около 10 лет назад и первыми, кто освоил применение этой технологии были, разумеется, технологические компании – Google, Яндекс, Yahoo, а затем и Facebook, Ebay, Amazon, вКонтакте и др. Умение обрабатывать цифровые следы позволило этим бизнесам выйти на новый уровень информированности о потребностях клиентов и покупателей, зачастую превосходящий даже возможности разведывательных служб.
Источниками информации для Big Data являются практически все действия человека в информационной среде. Это поисковые системы и системы аналитики (Google Analytics, Яндекс.Метрика), социальные сети, точки захвата контактных данных (сайты, мобильные приложения и т.п.), данные, хранящиеся в cash, интернет вещей (Internet-of-things, или данные, которыми обмениваются различные «умные» устройства) и многое другое.
Большие данные используются государственными органами, в исследованиях и стратегическом прогнозировании, бизнесом для построения верной стратегии продаж или рекламной кампании. Ваши цифровые следы и полученные на их основе Большие данные на выходе дают, например, такие бизнес-решения, как персонализация товарных предложений в сети, контента на сайтах или в приложениях и e-mail рассылок. По мере совершенствования эти технологии будут ещё шире применяться в таких сферах как, например, здравоохранение, транспортная инфраструктура и безопасность, сельское хозяйство и т.д.
Цифровой след
Большие данные так же облегчают нашу жизнь в интернете и избавляют от мук потребительского выбора и части информационного шума. Однако, наш цифровой след используют не только для построения полезных алгоритмов в благих целях. Довольно легко получить доступ к вашей «цифровой тени» могут ваши недоброжелатели, конкуренты, злоумышленники или государственные структуры. Завладев таким образом сведениями, не доступными при обычном сборе информации, они в состоянии доставить вам большие неприятности. Однажды попав во всемирную сеть, ваши фото, комментарии и незашифрованная переписка останутся там навсегда, и заинтересованные лица найдут о вас любую нужную им информацию: где вы живете, где работаете и сколько зарабатываете, как проводите досуг, где любите отдыхать, какие товары покупаете, что любите пить и есть, какую музыку слушаете – практически всё, что угодно.
Возьмём, к примеру, ситуацию с вашими транзакциями или платежами по банковским картам. Во-первых, многие банки отдают сервис смс-рассылок сторонним организациям, которые собирают данные о ваших доходах и суммах и статьях расходов. Во-вторых, в ходе проведения транзакций банк получает от торговой точки множество дополнительных данных по операции — дату, время, вид товара и др. И с помощью этих данных можно вычислить где вы живёте, какие магазины посещаете, где работаете, где живут ваши родственники, ваш график работы, карту перемещений и даже наличие у вас любовницы или хронических заболеваний. Допустим, утром вы совершили покупку в магазине у дома (график дня, покупательские предпочтения), заправили машину по пути на работу (карта передвижений), совершили транзакции на работе (место работы), после работы заехали в аптеку у дома за лекарствами и подгузниками (график работы, заболевания, наличие малолетнего ребёнка). Или вы можете тратить на покупки больше, чем поступает на карту по зарплатному проекту, что говорит о наличии у вас незадекларированного дохода и так далее.
Согласитесь, исчерпывающая информация. Впоследствии эти данные часто утекают на сторону, передаются или продаются. И хорошо, если они попадают в руки маркетологов и рекламщиков, а не спецслужб, налоговой службы или мошенников.
Другой пример — определение вашего круга общения на основе цифровых следов в соцсетях. Даже если вы не указываете, допустим, школу, в которой учились или место работы, заинтересованные люди всё равно могут вычислить ваши социальные связи через карту друзей (30% ваших друзей из школы №X, а 40% работают в «Банке Y», соответственно, по этой информации можно предположить, где вы учились и работаете) и, опять же, использовать эту информацию в своих корыстных целях.
Сетевая «гигиена»
Можно ли уберечься от таких сценариев или хотя бы свести их вероятность к минимуму? Можно, но лишь отчасти. Принцип простой – чем меньше вы оставляете цифровых следов онлайн, и чем менее вы «интересны» для посторонних, тем в большей вы безопасности. Вот, что можно сделать, чтобы сохранить в неприкосновенности вашу идентичность:
Значительно логичнее использовать перечисленные правила сетевой «гигиены», но не стараться полностью избавиться от своей цифровой тени, а создавать её положительный образ и использовать себе во благо. Дело в том, что значительная часть современных работодателей, учебных заведений, конкурентов или просто ваших будущих партнёров в личной жизни, проводят так называемый репутационный анализ, прежде чем иметь с вами дело. Изучаются ваши социальные профили, комментарии, ваши активности, а работодатели просят указать ссылки на ваши аккаунты в социальных сетях.
Более того, государственные органы и спецслужбы давно и планомерно идут к тому, что можно условно назвать системой социальных профилей – это полномасштабное досье на каждого гражданина, созданное как раз на основе существующих баз данных и цифровых следов. Согласитесь, что в обоих случаях, полное отсутствие цифровой тени или её негативный характер не добавят вам плюсов.
Поэтому, лучше всего постепенно и последовательно создавать в цифровой вселенной свой положительный образ. При любом действии в сети задумывайтесь о последствиях, действуйте анонимно там, где это подсказывает логика, подчёркивайте свои положительные качества, следите за репутацией. Исправить свой негативный образ в сети крайне не просто, значит создавать свой положительный сетевой образ, светлую «цифровую тень» лучше с самых первых шагов в мировой информационной сети.
Что такое цифровой след. Объясняем простыми словами
Цифровой след — данные о пользователе и его активности в Сети, которые можно отследить.
Каждый, кто пользуется интернетом, оставляет цифровой след. Это касается как частных лиц, так и организаций. Фото и личные данные в соцсетях, история посещённых страниц, переписка в мессенджерах, покупки по банковской карте, полученные и выплаченные кредиты, информация на сайте госуслуг, геопозиция и многое другое, что позволяет идентифицировать пользователя или узнать о его предпочтениях, — это и есть цифровые следы.
Различают активный и пассивный цифровой след.
Пассивный цифровой след появляется в Сети без ведома человека. Он формируется из данных, которые сайты и приложения получают и сохраняют автоматически. Это IP-адреса, история поиска, файлы cookie и другая информация.
Данные собираются непрерывно и в глобальном масштабе. В основном это делается в коммерческих целях, чтобы персонализировать контент (время начала матчей, погода, новости) и рекламные объявления.
Благодаря соцсетям можно узнать пол, возраст человека, есть ли у него семья, дети, чем он интересуется. Эту информацию социальные сети продают третьим лицам, которые отслеживают активность пользователей уже с привязкой к конкретным аккаунтам. Это помогает лучше предсказать, что может заинтересовать потенциального покупателя.
Например, человек изучает объявления о продаже квартир и предложения банков по ипотеке. Зная, что это один и тот же пользователь, можно предлагать ему на разных площадках рекламу агентств недвижимости, товаров для ремонта, магазинов мебели и других сопутствующих вещей.
Информацию могут собирать и чтобы навредить пользователю. Мошенники нередко используют личные данные человека, чтобы, прикрываясь легендой службы безопасности банка, выманить у него деньги.
Примеры употребления на «Секрете»
«Все мы оставляем в Сети обширный цифровой след. Онлайн-магазины и сервисы тоже помнят историю наших заказов и делают пометки обо всех клиентских разбирательствах. Если один и тот же покупатель два раза подряд «недосчитывается» какой-то части заказа, а со складской сборкой всё в порядке, это адекватный повод заподозрить его в злом умысле».
(Директор по клиентскому сервису Mamsy.ru Наталья Уголева — о том, как доказать клиенту, что он не прав, чтобы не обидеть.)
«Минтруд утвердил новую профессию — её название звучит как «специалист по моделированию, сбору и анализу данных цифрового следа«. Под цифровым следом Минтруд подразумевает «данные об образовательной, профессиональной или иной деятельности человека, представленные в электронной форме, оставленные пользователями в информационно-телекоммуникационных сетях»».
Нюансы
Всё, что пользователь оставил в интернете, в любой момент может быть использовано против него. Резкий комментарий в соцсетях спустя годы может стать поводом для всеобщего осуждения или даже уголовного дела.
Кроме того, не получится оставаться анонимным в Сети, просто придумав себе новое имя. Социальные аккаунты пользователя легко отследить по номеру телефона, а действия в интернете — по IP-адресу.
Приложения на смартфоне, сайты в браузере, умные часы и другие устройства постоянно собирают и передают на серверы компаний данные о нас. Люди, опасающиеся чипирования и других хитрых способов проникнуть в их разум, могут выдохнуть. Никаких чипов не требуется, вся информация и так уже есть.
Цифровой след: новые задачи системы образования в эпоху данных
В современном мире ученик больше не привязан ни к учителю, ни к своей среде обитания. Цифровые коммуникационные технологии дают ему возможность выбирать, где и чему учиться, в какой среде развиваться, в какую деятельность включаться.
Успех в этой новой, все больше цифровой системе образования определяется не только тем, насколько обучение адаптирует человека к текущему социально-экономическому укладу. Успех все больше зависит от способности адаптироваться постоянно, изменяться, эффективно осваивать новую деятельность и приобретать новые профессиональные качества.
Это предъявляет новые, принципиально другие требования к системе образования. В мире, где студент имеет возможность выбирать, где, как, когда и чему учиться, задача системы не в том, чтобы обеспечить качественно высокий уровень каждого конкретного учителя, обучающего конкретному предмету, а в том, чтобы:
При этом, само понятие “эффективность” меняется, приобретает новый смысл. Эффективность образования в новой цифровой реальности — это мера затраченных ресурсов на освоение человеком новой деятельности (способности решать новый тип задач). Ключевой при этом становится возможность предсказать эту эффективность для конкретного человека с учетом его особенностей, его имеющихся навыков и знаний, его мотивации к освоению этих знаний.
В случае, если преподаватель или формат освоения новой деятельности, конкретная компетенция оказываются потенциально эффективными для большого числа обучающихся, встает вопрос о максимальном масштабировании образовательного решения, как правило, сопровождающимся автоматизацией, сокращением трудоемкости работы держателя компетенции с каждым обучающимся.
Такие «цифровые изменения» отчасти происходят сами по себе за счет появления, а затем и конкуренции сотен образовательных стартапов и десятков глобальных образовательных платформ. А отчасти нуждаются в согласованных действиях крупных, в том числе государственных, образовательных субъектов, способных вместе решить базовую задачу, открывающую дверь этому “цифровому переходу”: создать эффективные методы цифровой фиксации и интерпретации фактов в образовании, а также систему хранения, доступа и обмена этими данными между всеми участниками рынка.
Создание таких методов и такой системы — это инвестиции в развитие базовой инфраструктуры данных, без которой создающие новую образовательную реальность ключевые цифровые инструменты будут невозможны.
Речь идет о таких инструментах, как рекомендательные системы по персональным траекториям развития, системы мониторинга эффективности образовательных процессов, системы цифровых профилей обучающихся.
Для того, чтобы помогать студентам строить свои траектории развития, мы должны научиться отражать в данных все значимые элементы этих траекторий, фиксировать цифровой след развития человека, факты освоения новой деятельности, движения к успеху в решении новых задач.
Гипотезы и эксперименты Университета 20.35 в области цифрового образования
Базовая гипотеза, с которой работает Университет 20.35, состоит в том, что образовательный опыт не индивидуален. Опыт человека, освоившего определенные компетенции, может быть использован для рекомендаций по развитию другого человека, который имеет схожие личные качества, текущий уровень развития компетенций и проч. Благодаря большим данным могут быть созданы системы, которые помогают человеку принять правильное решение о ближайшем шаге развития. Большие данные сопоставляют эффективность тех или иных образовательных методов для конкретного человека или типов людей, а искусственный интеллект способен самообучаться при формировании рекомендаций по оптимальной траектории развития.
Но для того, чтобы использование этих методов и технологий стало возможным, нужно проникнуть вглубь образовательного процесса, построить систему наблюдения за тем, что происходит внутри “черного ящика” под названием “курс”, “активность”, “семинар”, “лекция”, “тренинг” и так далее. Задача, открывающая возможность применения цифровых технологий, состоит в том, чтобы научиться фиксировать связь между конкретным актом обучения (во всей его сложности, с учетом всего контекста, в котором он происходил) и результатом обучения для студента.
О развитии человека необходимо иметь значительно больше данных, чем традиционные для консервативной сферы образования данные об успеваемости, посещаемости и поведении, которые скорее характеризуют результативность системы, чем открывают возможность анализировать, с какими событиями связаны образовательные успехи человека, благодаря чему он освоил ту или иную деятельность, и какая именно образовательная активность поможет другому человеку совершить такой же шаг.
В начале деятельности перед Университетом 20.35 стояла задача научиться собирать эти данные, упорядочивать их. Формализуя сложное содержание образовательного процесса, резко увеличить объем данных о человеке и его процессе развития. Первым опытом работы в этом направлении стали образовательные проекты “Нейронет-1” и “Нейронет-2”, прошедшие зимой-весной 2018 года, участниками которых стали команды компаний рынка NeuroNet Национальной технологической инициативы. Для того, чтобы заглянуть внутрь «черного ящика», перейти на другой уровень детализации в описании образовательного процесса и соединить при этом формальный и содержательный характер этих описаний, команда Университета использовала в качестве базовых две концепции:
Модель компетенций, с одной стороны, позволяла студентам зафиксировать свои текущие навыки и цели развития, а с другой стороны, позволяла команде организаторов описывать все события, происходящие в образовательном процессе, на одном унифицированном языке, допускающем однозначные сопоставления и формализацию образовательных результатов в рамках, заданных моделью компетенций.
Концепция фиксации прецедентов проявления компетенций, в свою очередь, предполагала, что данные о происходящем внутри образовательного мероприятия будут возникать благодаря работе специалистов, фиксирующих факт проявления той или иной компетенции у участника процесса, с описанием конкретных обстоятельств, в которых эта компетенция была проявлена.
Все факты проявления компетенций заносились в цифровую платформу, каждый человек и каждое мероприятие получали свой цифровой след проявленных компетенций. Это позволяло создавать специальный цифровой профиль участников и в нем фиксировать динамику прироста компетенций. А организаторам, в свою очередь, описывать мероприятия с точки зрения того, какие именно компетенции могут быть во время них проявлены, чем именно в рамках мероприятия участникам удается овладеть (или, как минимум, какие компетенции проявить).
Эксперимент весны 2018 года позволил сделать несколько важных выводов, касающихся формального описания содержания образовательных мероприятий и сбора цифрового следа:
Цифровой след на образовательном интенсиве “Остров 10-21”: планирование и подготовка
Опыт работы с цифровым следом был использован при подготовке первого масштабного проекта Университета 20.35 – образовательного интенсива “Остров 10-21”. За 11 дней с 10 по 21 июля 2018 года в кампусе ДВФУ прошло более 2 000 мероприятий, развивающих технологические, личные и предпринимательские компетенции участников. Уникальная особенность интенсива – в течение всех основных дней мероприятия траектории каждого из 1021 участника формировались индивидуально с использованием технологий искусственного интеллекта на основе данных цифрового следа прошедших активностей. Требовалась тщательная подготовка к сбору и анализу цифрового следа, машиночитаемому описанию всех мероприятий.
В первую очередь, была разработана новая модель компетенций и соответствующие ей компетенционные профили, отражающие приоритет тех или иных компетенций для определенных ролей, которые выбирали себе участники.
Целевой компетенционный профиль Дата-Аналитика. Насыщенность цветов означает приоритетность тех или иных компетенций.
Учитывая те выводы, которые были сделаны по итогам проектов “Нейронет-1” и “Нейронет-2”, подготовка к сбору и анализу цифрового следа началась заранее и предполагала погружение в содержание, структуру и результаты каждого из мероприятий программы, с участием преподавателей, чтобы понять, как усилить деятельностную составляющую со стороны обучающихся.
Наряду с программной дирекцией и преподавателями — носителями передовых компетенций — в организационную команду «Острова» вошли специалисты, отвечающие за описание мероприятий с точки зрения их структуры, образовательных результатов, связей этих результатов с цифровой компетенционной моделью участников, возможности отчуждения результатов участников в цифровом виде в конкретных видах деятельности обучающихся.
Результатом их работы с преподавателями стала «Анкета сбора цифрового следа» — документ, являющийся основанием для формирования рекомендаций по участию в мероприятии для обучающихся, для фиксации цифровых артефактов по ходу мероприятия, последующего анализа собранных на мероприятии данных.
Работа специалистов выявила, что даже лучшие преподаватели, приглашенные на «Остров» из ведущих вузов и компаний, никогда не задумывались о необходимости сбора цифрового следа или фиксации каких-либо образовательных результатов, отличных от субъективной оценки. На этом этапе стало понятно, что дальнейшая работа с цифровым следом потребует развития у участников системы образования новой компетенции, связанной как с работой с данными, так и с педагогическим дизайном, обеспечивающим необходимый уровень деятельностной составляющей в обучении. Эту роль на себя на «Острове 10-21» взяли привлеченные специалисты, которые к началу реализации образовательного интенсива работали в команде, насчитывающей более 70 человек получивших неофициальное название «фиксики», а официальное — специалисты по фиксации цифрового следа.
Параллельно работе с преподавателями шло создание цифровой платформы Университета 20.35, позволяющей собрать в цифровом виде всю информацию о мероприятии, его авторах и ведущих, участниках этого мероприятия, его соответствии модели компетенций, специфических знаниях и умениях, которые невозможно освоить время интенсива, и дающей возможность привязать к мероприятию все цифровые артефакты, возникшие в процессе его проведения.
Эта привязка, вместе с «Анкетой сбора цифрового следа», давала возможность интерпретировать собранный на «Острове» цифровой след и составить компетенционные профили всех участников интенсива.
Интерпретация собранного на «Острове» цифрового следа в цифровом профиле компетенций участника
Сбор цифрового следа на «Острове»: процесс, трудности, выводы
Чтобы интерпретация цифрового следа стала возможной, требовалось построить процедуру его фиксации непосредственно в процессе образовательного интенсива. Одной из главных проблем стал масштаб мероприятия. В “Острове 10-21” принимало участие более 1000 человек, которые впервые в своей жизни сталкивались с процессом сбора цифрового следа. Одномоментно проходило до 40 мероприятий, на которых требовалось организовать фиксацию цифрового следа. Аудитории кампуса ДВФУ не имели специального оборудования для фиксации посещений, записи звука и видео.
Вся работа по цифровому следу легла на команду “фиксиков”, в чьей ответственности оказалась оцифровка с использованием всех доступных средств – диктофонов, фото- и видеооборудования, сотовых телефонов, бумажных документов — деятельности обучающихся и ее результатов.
Команда специалистов по работе с цифровым следом на Острове 10-21
На каждом образовательном мероприятии «Острова» присутствовал минимум один специалист, который сопоставлял происходящее на мероприятии с “Анкетой сбора цифрового следа”, отмечая соответствие реально происходящей деятельности той, которая была спроектирована совместно с преподавателем. Он фиксировал присутствие участников мероприятия, вел фото- и видеосъемку, собирал результаты работы, возникшие в ходе мероприятия и размещал их на цифровой платформе, с привязкой к конкретному человеку или команде. Командные результаты маркировались особым образом для последующей интерпретации компетенций, связанных с командной работой и организацией сложной деятельности.
Работа «фиксиков» на мероприятиях
С определенного момента участники «Острова» активно включились в самостоятельное наполнение цифрового архива мероприятий цифровыми артефактами. Часто загруженный таким образом цифровой след не имел никакой информационной ценности (например, часто встречалась фотография объекта или групповой работы без всякого описания), но часть артефактов, сохраненных благодаря распространению культуры бережного отношения к данным, помогла составить максимально полную картину прошедших мероприятий и проявленных участниками компетенций. Уже на следующем образовательном интенсиве «Остров 10-22», который был проведен для команд вузов в 2019 году, с цифровой культурой участников работа велась целенаправленно, и к концу 10-дневного интенсива удалось достичь показателя, связанного с осознанным отношением участников к цифровому следу своей деятельности – более 50% загруженных участниками артефактов имели ценность для последующего подтверждения компетенций.
График роста цифровой культуры на «Острове 10-22»
Роман Котов, проректор по учебной работе, Кемеровский государственный университет
Работа с цифровыми следами студентов началась после образовательного интенсива “Остров 10-22” в 2019 году. Внедрение автоматизированного расписания в связке с системой управления доступом в кампус позволили накапливать большие объемы данных и проводить исследования, анализ и прогнозирование загрузки университетской инфраструктуры – столовой, библиотеки, аудиторного фонда и т.д. Сейчас прорабатываются оптимизационные модели, в том числе с использованием искусственного интеллекта, позволяющие управлять потоками студентов для повышения эффективности использования инфраструктуры, экономической эффективности работы подразделений.
Следует признать, что, несмотря на предварительную работу, часть мероприятий «Острова 10-21» была проведена преподавателями без активной деятельности участников и не порождала артефактов, которые могли бы быть интерпретированы как свидетельство той или иной компетенции. К сожалению, “Остров 10-21” подтвердил доминирование “пассивных форматов” в образовании. Слом традиционного подхода к обучению как к трансляции знаний является важной задачей не только с точки зрения “компетентностного, деятельностного образования”, но и с точки зрения переходу к концепции “data-driven education”. Работа команды специалистов на «Острове 10-21» показала путь для решения этой задачи и подчеркнула необходимость развития компетенций преподавателей в этой области и выделения новой роли в образовании по работе с данными.
Значение эксперимента на “Острове 10-21” трудно переоценить:
Аналитический экран анализа цифрового следа на «Острове 10-21»
Дальнейшие шаги: цифровые среды, стандарты, новые компетенции
По результатам работы с цифровым следом на “Острове 10-21” стало очевидно, что современные образовательные форматы редко ориентированы на доказательность и проверяемость результатов обучения. Данные, которые могут помочь развиваться в будущем, строить траектории развития других студентов, не являются ценностью для студентов и преподавателей, потому что эта ценность для них не представлена в явном виде. Трудно рассчитывать, что формальные требования или рекомендации по сбору цифрового следа приведут к желаемым изменениям в отношении к сбору данных у студентов, преподавателей. Включение каждый раз в процесс специалистов по сбору данных затратно.
Выходов из этой ситуации Университетом 20.35 было предложено два. Первый – перенос по возможности всей деятельности обучающихся и преподавателей в в специально оборудованном пространстве, где активность людей может быть зафиксирована в точной и многоаспектной цифровой модели. Это тот путь, который доступен сегодня цифровым платформам, платформам онлайн-обучения, что дает им преимущества в работе с данными. Задача Университета 20.35 в этой части состоит в том, чтобы в цифровой среде отражались разные виды деятельности, не всегда предполагающие исключительно формат онлайн-обучения. Понимание этой проблемы во многом определило процесс проектирования следующих мероприятий Университета 20.35, в частности, образовательного интенсива “Остров 10-22”, где значительная часть активностей участников происходила в цифровых средах, а физические пространства были оснащены базовыми средствами фиксации происходящего – регистраторами входа и выхода, камерами высокого разрешения, направленными микрофонами и т.п.
Второй путь – развитие культуры и компетенций преподавателей и студентов, создание стандартов и образовательных программ по работе с цифровым следом и извлечению ценностей из его анализа, развитие сообщества специалистов по работе с цифровым следом в образовании. Значимые шаги в этом направлении Университету 20.35 удалось сделать только в 2020 году – на регулярной основе началась работа школ Education Data Engineer, был создан проект профессионального стандарта специалиста по моделированию, сбору и анализу цифрового следа, началось использование открытого технологического стандарта цифрового следа, запустились совместные программы с вузами в области работы с данными в образовании.
В основу прорывных достижений легло цифровое решение, способное в реальном времени подтягивать свежие данные с кадровых и событийных порталов и строить общую онтологию высокотехнологичных предметных областей. В его основе лежит датасет из более 150 миллионов вакансий как в России, так и за рубежом, а также данных профессиональных сообществ, профильных мероприятий и данных о траекториях обучения. Это решение получило название “Цифровая модель компетенций”. С ее помощью была построена основа профессиональных стандартов специалиста по моделированию, сбору и анализу цифрового следа и специалиста по внедрению технологий искусственного интеллекта. Особенность этих стандартов – возможность мгновенного обновления на основе потока данных из всех источников. Их внедрение в образовательных организациях – это выход на новый уровень адаптивности образовательных программ, скорости их обновления, требующий компетенций по работе с данными у руководителей образовательных программ.
Востребованность специалистов, способных моделировать, собирать, анализировать и интерпретировать данные в сфере образования растет на рынке как в вузах, так и в коммерческом, корпоративном обучении. Профессия “Образовательный дата-инженер”, опробованная в ходе работы Университета 20.35 еще на «Острове 10-21», начала развиваться в образовательном сообществе. Магистерская программа “Цифровая трансформация образования” в Высшей школе экономики была одной из первых, где рассматривались вопросы внедрения цифровых методик и технологий в образовательной среде. В 2020 году появилась профильная магистерская программа “Дата инжиниринг в области образования” в Финансовом университете при правительстве РФ.
Университет 20.35 ведет обучение по направлениям “Образовательный дата инжиниринг” и “Цифровой педагогический дизайн” в формате ДПО. В партнерстве с более чем 40 вузами проводятся проектно-образовательные интенсивы, на которых также практикуется сбор и анализ следа проектной работы и персональных траекторий развития. Благодаря этим активностям сформировалось сообщество образовательных дата инженеров, которые внедряют технологии работы с данными цифрового следа в своих образовательных проектах и получают сертификацию со стороны Университета 20.35 по факту успешной реализации подходов. Для развития системы сертификации образовательный дата инжиниринг был подан в качестве компетенции FutureSkills и в 2021 году ожидается его появление в списке компетенций с методикой проведения демонстрационного экзамена по стандартам WorldSkills.
Основная цель работы с цифровым следом – расширение возможностей для каждого человека по реализации персональных траекторий развития. Однако работа с данными о человеке и цифровым следом всегда имеет обратную сторону – риск утечки, неправомерного использования персональных данных, и дополняется возможными последствиями по нарушению прав человека. В этой связи крайне важной является работа над подготовкой этического кодекса, над оценкой гуманитарных последствий внедрения технологий работы с данными цифрового следа в сфере образования. Объединение усилий философов, технокультурологов, социологов и представителей образовательного сообщества в решении задачи по созданию и закреплению этических и гуманитарных норм работы с цифровым следом станет важным шагом на пути повышения прозрачности и открытости в работе с данными о человеке и поможет значительному повышению эффективности и конкурентоспособности российского образования.