Логика выбора данных из разных источников для разработки комплексной модели студента

В разработке представлен опыт Томского государственного университета по анализу цифровых следов студентов, основанных на больших данных из социальной сети «ВКонтакте», а также LMS MOODLE. Авторы представляют общую логику выбора данных из разных источников для разработки комплексной модели студента, описывающей его психотип личности, признаки одаренности, профиль образовательных интересов и потребностей, стили обучения. Эта модель, по мнению авторов, позволит проектировать индивидуальную образовательную программу студента и выработку необходимых soft skills. Также авторы описывают применяемые инструменты индивидуализации и взаимодействие со стейкхолдерами на примере ТГУ. Данная разработка может быть полезна в вопросах осмысления и наглядного представления роли цифрового следа в индивидуализации и персонализации образования и может быть включена в материал лекций и семинаров, например, для обсуждения возможностей конкретного ВУЗа по анализу цифрового следа студента.