Управління освітою на основі аналізу даних стає одним з основних освітніх трендів. Навчальна аналітика дозволяє виявити зв'язки в вузівському колективі і відстежити формування спільнот практики. Витяг інформації з вузівського домену сприяє отриманню необхідного матеріалу для такого дослідження, яке дає можливість виявити в структурах вузівських колективів групи найбільш тісно пов'язаних між собою співробітників, а також виявити документи, які є граничними об'єктами.

Анотація наукової статті по ЗМІ (медіа) і масовим комунікаціям, автор наукової роботи - Патаракіна Євген Дмитрович, ярмах Борис Борисович


Область наук:
  • ЗМІ (медіа) і масові комунікації
  • Рік видавництва діє до: 2016
    Журнал
    Освітні технології (м.Москва)
    Наукова стаття на тему 'АНАЛІЗ СПІЛЬНОЇ СЕТЕВОЙ ДІЯЛЬНОСТІ УЧАСНИКІВ ОСВІТНЬОЇ ОРГАНІЗАЦІЇ'

    Текст наукової роботи на тему «АНАЛІЗ СПІЛЬНОЇ СЕТЕВОЙ ДІЯЛЬНОСТІ УЧАСНИКІВ ОСВІТНЬОЇ ОРГАНІЗАЦІЇ»

    ?АНАЛІЗ СПІЛЬНОЇ СЕТЕВОЙ ДІЯЛЬНОСТІ УЧАСНИКІВ ОСВІТНЬОЇ ОРГАНІЗАЦІЇ

    Патаракіна Євген Дмитрович, доцент, кандидат педагогічних наук, директор по спільнотам WikiVote!

    Ярмах Борис Борисович, доцент, кандидат філософських наук, директор ТОВ «Айтічер»

    Управління освітою на основі аналізу даних стає одним з основних освітніх трендів. Навчальна аналітика дозволяє виявити зв'язки в вузівському колективі і відстежити формування спільнот практики. Витяг інформації з вузівського домену сприяє отриманню необхідного матеріалу для такого дослідження, яке дає можливість виявити в структурах вузівських колективів групи найбільш тісно пов'язаних між собою співробітників, а також виявити документи, які є граничними об'єктами.

    Ключові слова: спільна діяльність, навчання, мережевий аналіз, навчальна аналітика, спільнота практики.

    Вступ

    Сучасна практика прийняття рішень в галузі управління освітою передбачає використання вимірних критеріїв та індикаторів. В даний час ми спостерігаємо за тим, як широке застосування практик прийняття рішень на основі даних відбувається як в національних освітніх системах, так і в великих міжнародних проектах під егідою

    ЮНЕСКО, Світового Банку, OECD і т. Д. Управлінців, які приймають рішення, що стосуються окремих шкіл і великих освітніх систем, все більше хвилюють питання, пов'язані зі збором, аналізом даних, побудовою на їх основі моделей, що дозволяють прогнозувати поведінку цілих організацій і окремих їх учасників в умовах, що змінюються [1]. Аналіз даних дозволяє не тільки вибудовувати рейтинги

    освітніх установ і порівнювати їх між собою за різними параметрами, але і діагностувати реальну структуру освітньої організації.

    Виявлення структури вузівської організації

    Розуміння організації, як правило, починається з опису структури, тобто того, як розділений в організації працю, розподілені влада і вплив. Це опис структури формалізується у вигляді схеми, яка описує бажаний стан, але нічого не говорить про дійсний статус будь-якого людини, його взаємодії з колегами. Як зазначає До. М. Ушаков, формальні стрілки не показують реальної взаємодії, вони показують, хто на кого має впливати або з ким повинен взаємодіяти [2]. Діагностика реальної структури освітньої організації здійснюється через закрите анкетування та виявлення відносин, які існують між членами організації. Надалі ці відносини візуалізуються в формі соціограм [3]. Необхідно відзначити інтерес, який проявляє керівництво вузів до діагностики реальної структури. У 2015 році у таких дослідженнях взяли участь понад 500 вищих навчальних закладів. Социограмма освітньої організації ближче до дійсності, ніж організаційна схема, однак вона ґрунтується на думках учасників,

    а не на тих діях, які вони здійснюють в рамках спільної діяльності в співтоваристві практики. Крім того, процес анкетування та обробки - досить тривалий, і соціограма являє структуру, яка існувала кілька місяців тому Залучення до аналізу даних інструментів, що дозволяють здійснювати оперативне виявлення зв'язків між членами організації, на підставі тієї діяльності, яку вони здійснюють в інформаційному середовищі вищого навчального закладу, дає можливість підвищити якість управління освітою. Напрямок досліджень, засноване на комп'ютерному зборі, аналізі та поданні даних про учнів та їхніх діях з метою розуміння та оптимізації навчального процесу і того середовища, де цей процес відбувається, визначається в даний час терміном «навчальна аналітика». В даний час навчальна аналітика об'єднує безліч досліджень, заснованих на використанні цифрових записів про діяльність студентів з метою освіти. Її виникнення пов'язане з ростом числа даних про діяльність суб'єктів освіти, які можуть бути зібрані комп'ютерами, для подальшого використання в навчальному процесі

    Окремий інтерес представляє використання навчальної аналітики для підтримки спільної мережевої діяльності [4]. Підтримка і управління спільною діяльністю може збудую-

    іваться на основі аналізу соціальної структури. Управління полягає в цілеспрямованому впливі на соціальну мережу для перекладу інформаційних процесів в бажаний стан. Управління може здійснюватися як у формі рекомендацій учасникам, так і через візуалізацію і пояснення ситуації, яка склалася в ході спільної роботи. Зміст рекомендацій формується на підставі аналізу стану, яке учасники займають в соціальній структурі. Загальні підходи до вивчення мереж і використання мережевого аналізу представлені в стали вже класичними роботах Д. Воттса [5, 6] і Л. Барабаш [7, 8]. Серед російських дослідників необхідно відзначити І.А. Євина [9], А. В. Назарчука [10], А.В.. Олескін [11].

    Мережевий аналіз, який використовується в соціальних науках, є модифікацією дослідницького інструментарію, який застосовується в самих різних областях: в біології, економіці, логістиці, фізики і т. Д. Ця модифікація носить офіційну назву «Social Network Analysis» ( «аналіз соціальних мереж»), однак у багатьох роботах соціальних аналітиків його позначають просто як «мережевий аналіз» [12]. Можливість управління на основі мережевого аналізу обговорюється в роботах російських і зарубіжних вчених. При цьому все частіше обговорення носить не тільки академічний, але і прикладний характер. Серед досліджень в цьому напрямку

    слід відзначити матеріали С. Прайк про використання мережевого аналізу в будівництві [13] і ряд робіт про вивчення соціальних структур, що складаються в ході навчальної діяльності [14-17].

    Впровадження простих додатків для мережевого аналізу в середу спільної мережевої діяльності допомагає організаторам і учасникам глибше розуміти структуру зв'язків між суб'єктами освіти. Ми розглядаємо мережевий аналіз та візуалізацію організаційної структури у формі соціограма як інструмент для спільної рефлексії, засіб, за допомогою якого можна обмірковувати і обговорювати організаційну структуру вузу.

    інформаційне середовище

    Google Apps для навчальних закладів - це пакет додатків для планування і управління спільною діяльністю, спільної роботи і спілкування, публікації матеріалів, розміщення в мережі відеоматеріалів і багатьох інших інструментів, необхідних для сучасного установи освіти. Google Apps є ефективним сервісом для побудови інформаційно-освітньої інфраструктури школи За допомогою цього сервісу будь-який освітній заклад може створити і настроїти власний домен, до якого входять акаунти користувачів, сервіси, до яких у цих користувачів є доступ, і система управління ними

    Основне призначення Google Apps - це створення і управління акаунтами користувачів всередині інформаційної інфраструктури вузу, тобто створення такої ситуації, коли все або більшість учасників навчального процесу офіційно «представлені» в мережі - у них є свої адреси електронної пошти, вони можуть отримувати сповіщення про майбутні події, редагувати під своїм ім'ям навчальні тексти, публікувати записи, отримувати доступ до електронних ресурсів мережі і багато іншого. Система акаунтів індивідуальних користувачів утворює вузівський домен Google Apps. Google Apps - це нова технологія взаємодії і організації освітнього процесу. Вхідні в цей пакет сервіси надають унікальну можливість організації спільної продуктивної діяльності суб'єктів освітнього процесу і складають інструментальну основу інноваційних педагогічних технологій діяльнісного типу [18]. Інформаційні та дидактичні можливості Google Apps активно обговорюються в мережевому співтоваристві «Вчимося з Google», що налічувало на початку 2016 року понад 7 200 учасників. Досвід спільної роботи в Google Apps узагальнений в книзі «Google Apps для освіти» [19].

    Google Apps, як сучасне середовище колективної роботи з електронними документами організації, дозволяє відстежувати і записувати всі дії

    користувачів. Записи можуть служити первинним джерелом даних для вивчення структури організації. На підставі цих даних може бути відтворена структура мережевих відносин між людьми. Якщо суб'єкти здійснюють дії над одним і тим же об'єктом, то вони стають суб'єктами спільної діяльності, опосередковано пов'язаними між собою загальним об'єктом діяльності.

    Як джерело даних, які використовувалися для аналізу в даному дослідженні, ми взяли записи про дії з документами в трьох доменах Google Apps для освіти. Спільна робота на базі цих доменів ведеться в трьох вузах, два з яких знаходяться в Москві, а один - в Талліні .

    Для автоматичного вилучення записів була написана окрема програма на мові сценаріїв Google Script, що використовує можливості Google Reports API. Необхідно відзначити, що таким чином можна витягати з домену дані за останні шість місяців. Якщо перед дослідником постає завдання отримання картини за більш тривалий період (наприклад, за рік), то слід використовувати спеціалізований інструмент, наприклад General Audit Tool Core, доступний як додаток для домену Google Apps. У нашому випадку після вилучення матеріалів з домену ми отримали їх у вигляді таблиці приблизно в 90 000 записів. Кожен запис при

    це являє собою інформацію про дії, скоєному користувачем (учасником, зареєстрованим в домені), по відношенню до об'єкта, що зберігається в домені, що має конкретний ідентифікаційний номер і конкретного автора. Були вилучені дані за перше півріччя 2015 року. При аналізі використовувалися 2 типу дій суб'єкта: створення і редагування. Скріншот таблиці вихідних даних представлений на рис 1

    Мережа спільної діяльності можна уявити як двумодальное граф, що складається з учасників і документів, які вони створюють і редагують Безліч вершин цього графа можна розбити на дві підмножини таким чином, що кожне ребро графа з'єднує якусь вершину з однієї частини з якоюсь вершиною інший частини, тобто

    не існує ребра, що з'єднує дві вершини з однієї і тієї ж частини. Всі суб'єкти діяльності пов'язані тільки з об'єктами, і не існує прямих зв'язків між суб'єктами діяльності або прямих зв'язків між об'єктами

    Для візуалізації двумодальное графа можуть бути використані такі добре знайомі викладачам засоби створення діаграм зв'язків, як GraphViz і VUE. У даній роботі ми використовували пакет iGraph в середовищі R. iGraph - бібліотека обчислювальних функцій, реалізованих на мові С, що має програмні оболонки для Python, Ruby і R. iGraph дозволяє отримати двумодальное графи, вузлами яких є учасники і їх пропозиції, перетворити ці графи в од-номодальние графи, вузлами яких є тільки учасники або тільки

    в

    I

    D

    : i.L

    1

    Date_ 'User Actior j Doc Name

    Doc Type Doc_ | D_

    -T Owner * S

    4966

    4967

    4969

    4970

    4971

    4972

    4973

    4974

    4975

    4976 4976

    4979

    4980

    4981

    4982 aqfh

    15.06.2015 m.v.fyskowiew Таблиця для задани! spreadsheet 15.06.2015 m.viysko *. view Шукачі перлів 2 presentation

    15 06.2015 n e.shirok view аналіз тексту до теми document

    15 06.2015 e.g.davydtview Утворити прічест! Document

    15.06.2015 n.e.shirok view Причетний оборот f document

    15.06.2015 n e.shirok view 7A Ox вже ці Причому; presentation

    15 06.2015 a m kosteview Word focus ways of drawing

    15.06.2015 a.m.koste view Відкритий урок no аь document

    15.06.2015 e.g.davydtview сценарій document

    15 06 2015 l.v.isskovaview Алгоритми в російськи: document

    15.06.2015 a.v.glushe view Відкритий урок no ан document

    15.06.2015 a v.glushe view Word focus: ways of drawing

    15.06.2015 a.v.glushe view Чорна перлина presentation

    15.06.2015 a v.glushe view Біла перлина presentation

    15 06.2015 a v.glushe view Рожева перлина presentation

    ПК я \ i nhishp vipw Жргттяп w ^ Muvn ^ LiHa nrpQAntatinn

    1 mzjAY 1Y-PbA11HZ7b g.m ryshk t 1eSWK49jcX8xSI0r5-Y g.m.ryshk t 1W2EuVF9MRCmxgn: e i karase »! 1RJNfrDRzc0pQ2OBoEe.i.karase4 1MHBn4SbpK1uhPbx4 e.i.karase'i 17z3Rst6biqaNUguu _ [\ e i.karase «! 1d8G_LE0aqHmo9q4X А.Е lazorkii 18LndiahNjGDIo6I6EQi a.a.lazorkit 1lciPZ03ncxmjc3m2Si g.u.ustyuzt 1-MZUuKYEh2rcXHo4J; про f zavgorct 18LndiahNjGDIo6i6EQ »a.a. lazorkii 1d8G_LE0aqHmo9q4X a.a.lazorkit 14jeJILuoiPYio4xCyQv-g.m. ryshk t 1dnEw9HXDJo9Z0qnlb: g.m.ryshk t 1Y8ig5 «CbYN8WpiMSg.m.ryshk t 1N1r7inRMrmhhfYvrHni n m rvshk i

    Мал. 1. Таблиця вихідних даних

    їх пропозиції, отримувати локальні і групові показники графа.

    Мережевий аналіз двумодальное мереж набув широкого поширення, оскільки дозволяє враховувати, на підставі яких об'єктів відбувається формування зв'язків. На рис. 2 представлений двумодальное граф, що включає всі документи, які були створені співробітниками вузу. Для вивчення відносин між учасниками цей граф, швидше за все, надлишковий, оскільки далеко не всі документи використовувалися в якості сполучних об'єктів. У той же час цей граф може бути корисний для залучення уваги до учасників, що створює документи, які залишаються непоміченими і незатребуваними іншими учасниками.

    Мал. 2. Граф, що включає всі створені об'єкти

    Надалі ми проводили попередню фільтрацію даних середовищ-

    ствами електронних таблиць і залишали тільки об'єкти, які редагувалися не тільки їх творцями. В результаті були отримані більш прості для аналізу графи. Приклад такого графа представлений на рис. 3 .

    Мал. 3. Граф, що включає тільки сполучні об'єкти

    Двумодальное граф може бути використаний для обговорення з учасниками документів, які викликають найбільший інтерес і є сполучними об'єктами спільноти. На рис. 4 представлений граф, в якому підписані вузли документів, пов'язані з найбільшою кількістю учасників. Цілком очікувано, що такими документами найчастіше виявляються електронні таблиці. Несподівано, що в перелік самих редагованих документів потрапляє презентація «Міфи Давньої Греції» .

    З двумодальное графа шляхом його перетворень можна отримати одне-модальні графи, в яких будуть від-

    но представлені зв'язку суб'єктів і окремо зв'язку об'єктів. У пакеті iGraph перетворення виконується за допомогою функції bipartite.projectionQ.

    Мал. 4. Граф, на якому виділені найбільш сполучні об'єкти

    На рис. 5 представлений одномодаль-ний граф, в якому показані всі учасники, створення або редагування документи. На периферії розташовані учасники, які не брали участі у спільній діяльності.

    Ставлячи iGraph питання по характеристикам одномодальних графа g, можна отримати інформацію про організаційну структуру:

    • Наскільки велика зв'язаність учасників? Щільність - graph. density (g)

    • Скільки в організації не пов'язаних між собою компонентів - clusters (g) $ no

    • Як довго може передаватися інформація від одного учасника до іншого?

    Яка максимальна відстань між учасниками в пов'язаному графі? Діаметр - diameter (g) Наскільки розвинене взаємодію між учасниками організації? Як велика кластеризація - transitivity ^, type = "global") Наскільки рівномірно розподілені влада і контроль? Централізація з посередництва - centralization. betweenness (g)

    Мал. 5. одномодальних граф учасників діяльності

    Результати та обговорення

    Предметом мережевого аналізу є структура зв'язків між людьми і об'єктами, що входять в різноманітні і різномасштабні спільності. Соціальний капітал індивіда / групи індивідів - це можливість для ефективного поширення інформації

    в даному мережевому співтоваристві, що визначається структурою комунікаційних зв'язків і подібністю цінностей індивіда з цінностями спільноти

    Мережевий аналіз дозволяє отримати різноманітні локальні характеристики окремих вузлів і групові характеристики всього графа. У даній роботі ми обмежимося розглядом двох глобальних характеристик одному-дального графа учасників - груповий показник кластеризації і груповий показник централізації

    Коефіцієнт кластеризації даного вузла є ймовірність того, що два найближчих сусіда цього вузла самі є найближчі сусіди. Глобальний коефіцієнт кластеризації або кластеризація всій мережі є частка тих тріад, у яких є три ребра, що утворюють трикутник. Висока кластеризация мережі свідчить про те, що вузли об'єднані в групи. Для соціальної мережі висока кластеризация свідчить про те, що між учасниками здійснюється взаємодія [20].

    Міра помітності актора в мережі називають центральністю [21]. Центральність з посередництва показує, наскільки взаємодія двох несуміжних індивідів може перебувати під контролем можливого посередника. Метод оцінки центральності з посередництва для даного актора, запропонований Л. Фриманом, полягає в знаходженні суми ймовірностей того, що інші актори в своїх взаємодіях бу-

    дуть вдаватися до посередництва даного актора [22]. Центральність з посередництва є мірою для визначення здатності індивіда контролювати взаємодію людей в своєму соціальному оточенні Групові показники центральності звуться індексів централізації. Міра централізації (иерархизации) всієї мережі визначається як різниця в параметрі центральності у різних вузлів В ієрархічній системі велика частина зв'язків сконцентрована навколо одного або небагатьох вузлів, а в децентралізованої мережі різниця між числом зв'язків у різних елементів мережі мала. Груповий індекс центральності з посередництва дорівнює 0 в тому випадку, коли всі індивідуальні показники дорівнюють, і 1, якщо в графі домінує одна вершина. Груповий показник центральності з посередництва або централізація з посередництва служить індикатором нерівномірності розподілу влади і контролю. Якщо показник централізації високий, то найбільше число зв'язків і контроль над поширенням інформації зосереджений у одного з учасників. Якщо показник централізації низький, то влада і контроль розподілені рівномірно

    Вибір в якості основних показників кластеризації і центральності визначається тим, що їх значення може бути безпосередньо пов'язане з показниками «взаємодія» і «контроль», що характеризують органи-

    заційного культуру школи в моделі До. Камерона і Р. Куїнна [23]. Ці дослідники припустили, що організаційна культура являє собою сукупність цінностей, норм і уявлень, що визначають поведінку і образ діяльності співробітника в організації. Уміння правильно діагностувати і прогнозувати розвиток організаційної культури керівником є, таким чином, найважливішим стратегічним ресурсом керівника На підставі проведеної діагностики організаційної культури можна зробити обґрунтовані висновки щодо найбільш ймовірних сценаріїв розвитку організації, можливих труднощів, з якими вона може зіткнутися в умовах, що змінюються, ресурсів, на які вона може спиратися. Своєчасне виявлення організаційної культури дозволяє правильно вибудувати кадрову політику і організувати корпоративне навчання.

    До. Камерон і Р. Куїнн запропонували типологію організаційних культур, засновану на опозиції двох пар ознак:

    • «Гнучкість, спонтанність, динамізм» - «Стабільність, порядок, контроль»;

    • «Інтеграція, єдність» - «Диференціація, суперництво». Запропонована типологія може бути

    застосована до організаціям різного типу. Так, В. А. Ясвин адаптував цю типологію до освітньому середовищі школи [24]. Перетин двох осей

    «Гнучкість, спонтанність, динамізм» - «Стабільність, порядок, контроль» і «Інтеграція, єдність» - «Диференціація, суперництво» утворює чотири основні організаційні культури:

    • Ієрархічна (або бюрократична) культура, що характеризується високим ступенем нормалізований-ності і регламентації. Основними цінностями і орієнтирами такої організації є дисципліна і спланованість всього, що відбувається Успіх її, перш за все, залежить від стабільного стану речей Лідер в такій культурі прагне підкреслити свою здатність організувати діяльність своєї школи

    • Ринкова культура відрізняється націленістю на результат, що в освітній дійсності виражається в цілеспрямованому просуванні до поставлених завдань Педагоги в такій культурі готові змагатися і конкурувати один з одним Рейтинг ВНЗ серед інших освітніх організацій є орієнтиром, якому підпорядкована вся його діяльність. Керівник при прийнятті управлінських рішень орієнтується, перш за все, на який досягається результат.

    • Кланова культура характеризується доброзичливою атмосферою в колективі. Співробітників об'єднують традиції і загальна історія організує-

    ції. У вузі заохочуються взаємодія і співпраця. Співробітники орієнтовані на особистісне вдосконалення і відповідність імені та статусу свого вузу. Керівники грають по відношенню до своїх підлеглих роль наставників і старших товаришів • Адхократіческая культура відрізняється орієнтацією на інновації та креативність. Основна увага в адхократической культурі приділяється передовим педагогічним підходам та інновацій. Індивідуальна ініціатива і творчість педагогів заохочуються. Лідери такого вузу намагаються самі бути зразками прагнення до нового і заохочують до цього свій колектив .

    Підхід до . Камерона і Р. Куїнна отримав розвиток в численних дослідженнях, пов'язаних з изучениями організаційної культури, проте до цих пір залишається відкритим питання про оптимальні засоби її діагностики Самі До. Камерон і Р. Куїнн пропонували використовувати для визначення типу організаційної культури спеціально для цього розроблений опитувальник, на питання якого повинні дати відповідь випробовувані, що представляють досліджувану організацію. На наш погляд, такий підхід обмежений в силу того, що в ньому неминуче спотворення загальної картини організаційної культури, що виникає в силу ряду факторів суб'єктивного характеру:

    • Випробуваний може відповідати на питання під впливом емоційного фону - втоми, роздратування і бути не цілком критичним по відношенню до себе

    • Випробуваний може мати певний образ тієї картини, яку планує отримати дослідник, і свідомо чи несвідомо відповідати таким чином, щоб змінити враження дослідника про нього

    • Випробуваний може спиратися у відповідях на одні факти свого особистісного досвіду і ігнорувати інші .

    На наш погляд, такий підхід є одностороннім і потребує додаткових коштів, з допомогою яких організаційна культура може бути діагностована в сучасних умовах, перш за все в середовищі мережевої взаємодії. Так, М. Кантором і Х. Уайтхед була показана взаємозв'язок між культурою і структурою мережевих відносин [25]. Згідно їх дослідженню, культура закріплюється в певних конфігураціях зв'язків між суб'єктами. Ці зв'язки мають стійку структуру і транслюються в процесі навчання Оскільки сучасні засоби мережевого аналізу дозволяють виявляти структуру навіть найскладніших мережевих об'єднань, ми можемо, таким чином, діагностувати організаційну культуру за показниками кластеризації і централізації, виявленим в ході аналізу даних

    У таблиці 1 представлена ​​типологія організаційних культур, пов'язана з мережевими показниками централізації і кластеризації.

    Порівняння вузівських мереж за параметрами кластеризації представлено в таблиці 2 .

    Виходячи із запропонованої типології організацій з мережних показниками організаційна культура вузу № 1 може бути охарактеризована як Адхо-кратическая, вузу № 2 - як виражено кланова, № 3 - як ринкова. Позиції цих вузів на координатної площині, утвореної на осях «централізація» - «кластеризація», представлені

    на рис. 6. Таке співвідношення збігається з даними експертних оцінок .

    КЛ АСТ єрі за1 іноземних мов

    2

    Ц

    КЛ АН ЕР АРХ іноземних мов

    Р

    А 0

    Л 0,5 1

    І 1

    З

    А АН 1ХО КРА ГІЯ 3 Р Ин ОК

    Ц 1

    І Я

    0

    Мал. 6. Положення вузів на координатної площині

    Типологія організацій з мережних показниками

    Таблиця 1

    Стабільність, контроль (Централізація = 1)

    Гнучкість, динамізм (Централізація = 0)

    Диференціація, суперництво (Кластеризация = 0)

    Ринкова культура. Диференціація, суперництво (кластеризація - 0). Стабільність, контроль (Централізація - 1).

    Адхократіческая культура. Диференціація, суперництво (кластеризація - 0). Гнучкість і динамізм (централізація - 0)

    Інтеграція, єдність (Кластеризация = 1)

    Ієрархічна культура. Єдність, інтеграція (кластеризація - 1). Стабільність, контроль (Централізація - 1).

    Кланова культура. Єдність, інтеграція (кластеризація - 1). Гнучкість і динамізм (централізація - 0)

    Порівняння вузівських мереж

    Таблиця 2

    кластеризація Централізація

    Вуз № 1 0,38 0,2

    Вуз № 2 0,9 0,03

    Вуз № 3 0,571 0,26

    редагування документів відтворювати структуру відносин між співробітниками вузу. Виявлення зв'язків між співробітниками освітньої організації дозволяє виявити ще один вимір в області професійної взаємодії в педагогічному колективі Зв'язки, які утворюються між ними, складають соціальний капітал організації Те, як педагог вступає в мережеву взаємодію, наскільки він готовий вибудовувати відносини з колегами, які лідерські якості він при цьому проявляє, характеризує його в тій же мірі, що і його формальна освіта або досвід роботи

    Окремий інтерес представляє також зіставлення декларованої і фактичної структури освітньої організації, яка виникає в ході застосування процедур навчальної аналітики. Декларована організаційна структура, яка є майже обов'язковим елементом самоопису організації, як правило, характеризується повною пов'язаністю і ієрархічністю. Для реальної структури організації характерно безліч горизонтальних зв'язків і взаємодія між ланками, формально належать до різних структурних підрозділах Це має велике значення для становлення в вузі спільноти практики [26], що розвивається не так у напрямку формальних відносин підпорядкування, скільки по каналах неформального спілкування.

    Діагностика типу організаційної культури в аналізованих вузах дозволила скорегувати стратегію розвитку вузу і адаптувати роботу з корпоративного підвищення кваліфікації викладачів в цих вузах до даної культури. Так, у вузі з Адхократіческая типом культури була проведена серія семінарів по підвищенню кваліфікації викладачів, в ході яких вони були ознайомлені з можливостями, що містяться в інструментах Google Apps, на базі яких побудована інформаційно-освітнє середовище. Особливий акцент був зроблений на можливості організації колективної роботи і ведення спільних творчих проектів з учнями. Значний ефект був отриманий в ході ознайомлення педагогів з результатами мережевого аналізу Обробляючи і інтерпретуючи в ході спеціально розробленої ділової гри дані про мережевому взаємодії в своїй організації, викладачі розвинули своє розуміння інформаційного обміну в вузі і змогли запропонувати ряд конкретних кроків щодо вдосконалення організаційних відносин в навчальному закладі . Аналогічним чином з поправкою на актуальний тип організаційної культури будується робота в двох інших спостережуваних вузах

    висновок

    У роботі представлений метод, що дозволяє на основі спільної мережевої діяльності учасників по створенню і

    Виявлення реальної структури організації, в свою чергу, дозволяє діагностувати переважання в вузі певного типу організаційної культури або комбінації декількох культур. Це дає можливість підняти на новий рівень керованість вузом, вибудувати стратегію його розвитку і активізувати його приховані ресурси Дані, що стосуються організаційної культури, можуть бути використані в якості матеріалу для підвищення кваліфікації педагогів і для забезпечення їх професійного зростання і підвищення рівня мережевої взаємодії на рівні всієї організації

    Важливим завданням, вирішення якої може допомогти використання великих даних і навчальної аналітики, є залучення широкого кола учасників до формування освітніх політик на рівні окремих ВНЗ, міських і регіональних об'єднань. Необхідність залучення препо-

    даватель до участі у формуванні освітніх політик для забезпечення успіху освітніх інновацій підкреслюється в ряді робіт [27, 28]. Е. Деси, один з авторів теорії самодетермінації, вважає, що успіх реформ в освіті залежить від того, наскільки педагоги будуть відчувати себе суб'єктами інноваційної діяльності [29]. Дж. Равен зазначає, що «в розвиваючих середовищах люди мають можливість думати про те, як влаштовані організації і товариства, і по-новому сприймати ці інститути і їх діяльність, що позначається на їх поведінці» [30]. Ми вважаємо, що соціограма, засновані на спільній діяльності членів вузівського спільноти практики в загальній інформаційному середовищі Google Apps, можуть стати важливою складовою розвивального середовища та допомагати людям разом аналізувати, як влаштована організація

    ЛІТЕРАТУРА

    1. Borer V.L., Lawn M. Governing Education Systems by Shaping Data: From the Past to the Present, from National to International Perspectives // Eur. Educ. Res. J. - 2013. - Vol. 12, № 1. - С. 48-52 .

    2. Ушаков К.М. Хаос, порядок і структура організації // Директор школи. - 2013. - № 4

    (177). - С. 2-3.

    3. Ушаков К.М. Діагностика реальної структури освітньої організації // Зап-

    си освіти. - 2013. - Vol. 4. - С. 241-254.

    4. Патаракіна Е.Д. Використання навчальної комп'ютерної аналітики для підтримки з-

    вместно мережевий діяльності суб'єктів освіти // Освітні технології і суспільство (Educational Technology & Society) (http: // ifets. Ieee. Org / russian / periodical /

    journal .html). - 2014. - Vol. 17, № 2. - С. 538-554. URL, http: // ifets. ieee. org / russian / depository / v17_i2 / pdf / 16. pdf (дата звернення 17. 04. 16) .

    5. Watts D.J. Small Worlds: The Dynamics of Networks between Order and Randomness .

    illustrated edition. Princeton University Press, 2003 .

    6. Watts D.J. Six Degrees: The Science of a Connected Age. W. W. Norton & Company, 2004.

    7. Barabasi A.-L. Linked: How Everything Is Connected to Everything Else and What It Means .

    Plume, 2003

    8. Barabasi A.-L. Bursts: The Hidden Pattern Behind Everything We Do. Dutton Adult 2010 .

    9. Євін І.А. Складні мережі - новий інструмент вивчення складних систем // Складні

    ^ Стеми. - 2012. - № 2. - С. 66-74.

    10. Назарчук А.В. Про мережевих дослідженнях в соціальних науках // Соціологічні дослі-

    нання. - 2011. - № 1. - С. 39-51.

    11. Олескін А.В. Мережеві структури в биосистемах і людському суспільстві. - Либро-

    ком, - 2013 - 304 з

    12. Сафонова М.А. Мережева історія петербурзької соціології // Журнал соціології та зі-

    ціальної антропології. - 2010 року. - № 3. - С. 83-110 .

    13. Pryke S. Social Network Analysis in Construction. John Wiley & Sons. - 2012. - 288 p. 14. Carmichael P. Networking Research: New Directions in Educational Enquiry. Bloomsbury

    Publishing, 2011 - 209 p

    15. Crespo P.M.T. Social networks exploration for educational data mining. Lisboa: UL, Instituto

    Superior ^ cnico, 2013. - 48 p .

    16. McFarland D.A. Student Resistance: How the Formal and Informal Organization of Classrooms

    Facilitate Everyday Forms of Student Defiance // American Journal of Sociology. 612. - Vol 107 - № 3

    17. Moody J., Mcfarl D., Bender-demoll S. Dynamic Network Visualization // American Journal of

    Sociology. - 2005. - Vol. 110. - № 4. - P. 1206-1241.

    18. Бриксін О.Ф., Різдвяна Л.В., ярмах Б.Б. Google Apps // Директор школи. -

    2014. - № 1 (184). - С. 56-63 .

    19. Ярмах Б.Б., Різдвяна Л.В. Google Apps для освіти. - СПб.: Питер,

    2015 - 224 з

    20. Олескін А.В. Мережеві структури, ієрархії і (квазі) ринки в биосистемах, людському

    суспільстві і технічних інформаційних системах. критерії класифікації // Складні системи. - 2014. - № 2 (11). - С. 36-58.

    21. Сивуха С.В. Методи аналізу соціальних мереж: показники центральності // психодрами-

    ма, соціометрія і прикладна психологія. - Ростов н / Д: Фоліант, 2003. - С. 74-91.

    22. Freeman L.C. Centrality in social networks: Conceptual clarification // Soc. Netw. - тисячу дев'ятсот сімдесят дев'ять. -

    Vol. 1, № 3. - P. 215-239 .

    23. Камерон К., Куїнн Р. Діагностика та зміна організаційної культури. - СПб. : Пі-

    тер, 2001 - 320 с

    24. Ясвин В.А. Освітнє середовище: від моделювання до проектування. - М. : Сенс,

    2001 - 368 з

    25. Cantor M., Whitehead H. The interplay between social networks and culture: theoretically and

    among whales and dolphins // Philos. Trans. R. Soc. Lond. B. Biol. Sci. - 2013. - Vol. 368, № 1618. - P. 20120340.

    26. WengerE. Communities of Practice: Learning, Meaning, and Identity. - Cambridge University

    Press, 1999.. - 340 p .

    27. Асмолов А.Г. Соціальні ефекти освітньої політики // Національний психо-

    логічний журнал. - 2010 року. - № 2. - С. 100-106.

    28. Патаракіна Е.Д., ярмах Б.Б., Буров В.В. Просування соціальних інновацій через про-

    щественное конструювання документів // Освітні технології і суспільство. Educ. Technol. & Soc. - 2012. - Vol. 15, № 2. - С. 517-535. ISSN 1436-4522. URL: http: // ifets .ieee. org / russian / depository / v15_i2 / pdf / 12. pdf (дата звернення 17. 04. 16) .

    29 Deci E.L. Large-scale school reform as viewed from the self-determination theory perspective // ​​Theory and Research in Education. - 2009. - № 7. - P. 244-252 .

    30. Competence in the Learning Society / ed. Raven J., Stephenson J. - New York: Peter Lang

    International Academic Publishers, 2001. - 535 p .


    Ключові слова: СПІЛЬНА ДІЯЛЬНІСТЬ / НАВЧАННЯ / СЕТЕВОЙ АНАЛІЗ / НАВЧАЛЬНА АНАЛІТИКА / СООБЩЕСТВО ПРАКТИКИ

    Завантажити оригінал статті:

    Завантажити