Психолого-познавательные барьеры при обучении Big Data

В данной разработке проанализированы возможные сложности в восприятии и психологические барьеры, которые могут возникнуть у студентов при изучении больших данных. Среди них авторы указывают иррациональную асимметрию учебной информации (трудно проводить анализ того, что нельзя увидеть или потрогать, реальные свойства объекта могут быть неизвестны) и ряд парадоксов, связанных с большими данными (для изучения больших данных необходим большой инструмент; скорости обмена информацией становятся очень высокими и несоизмеримы с человеческим восприятием; приходится говорить о том, что нельзя увидеть или ощутить; результат анализа может быть не очевидным и др.). Также должна быть возможность для практического применения результата анализа больших данных в практической плоскости. С целью преодоления психологических барьеров авторы приводят примеры использования возможностей программного комплекса Matlab для работы с большими данными в различных компаниях. Данная разработка может быть полезна при рассмотрении особенностей изучения больших данных обучающимися при учете указанных в статье возможных затруднений и недопониманий. Это может повлиять на выбор методов, средств и форм, а также содержательной компоненты, позволяющих избежать психологических барьеров в процессе изучения больших данных.