Введение
В условиях развития образовательных экосистем как динамичных, открытых и саморазвивающихся структур, участники образовательного процесса (в лице учеников, педагогов, родителей, администрации), ресурсы (в виде цифровых платформ, контента, инфраструктуры) и процессы (в формате обучения, оценка, управление) взаимосвязаны и взаимодействуют по принципам биологической экосистемы. В отличие от традиционной линейной модели обучения экосистемный подход рассматривает образование как сложный организм, где изменение одного элемента неизбежно влияет на всю систему. При этом компоненты экосистемы характеризуются постоянным обменом энергией и информацией.
Эффективность образовательных результатов (рис. 1) обусловлена комплексным влиянием множества факторов: качества педагогического проектирования, психологического климата в учебном коллективе, доступности цифровых инструментов, семейной поддержки и уровня профессиональной компетентности педагога. Нарушение функционирования любого элемента системы приводит к снижению общей результативности образовательного процесса.

Рис. 1 – Зависимость образовательных результатов от множества факторов в образовательной экосистеме

 

В экосистеме каждый компонент проявляет субъектную активность: обучающийся конструирует индивидуальную образовательную траекторию; педагог реализует функции транслятора знаний, наставника, тьютора и модератора образовательной среды; родители и социум выступают равноправными партнерами, влияющими на содержание и контекст обучения. Образовательная экосистема характеризуется способностью к оперативной адаптации к внешним изменениям (внедрению новых технологий, трансформации запросов рынка труда, изменению социальных трендов) при сохранении структурной целостности посредством корректировки методов и инструментов в соответствии с потребностями обучающихся в конкретных пространственно-временных условиях.

Переход от общей теории экосистем к концепции цифровой образовательной экосистемы (ЦОЭ), характеризующейся, по мнению А. Э. Сулейманкадиевой и соавторов, как «сетевая инфраструктура, которая формирует единую технологическую образовательную платформу с использованием цифровых технологий, создает условия для эффективного взаимодействия стейкхолдеров посредством оказания персонализированных образовательных услуг на основе учета интересов потребителей» [6, c. 1273], актуализирует необходимость пересмотра подходов к профессиональной подготовке педагогов.

Цель исследования – определить функции педагога в проектировании образовательной экосистемы, опираясь на данные как наиболее надежный инструмент исследования такой среды.
Задачи исследования:
1. Раскрыть сущностные характеристики цифровой образовательной экосистемы и обосновать недостаточность традиционных методов педагогического наблюдения для анализа её многокомпонентной организации, определив методологические преимущества data-driven подхода.
2. Обосновать потенциал технологий искусственного интеллекта и образовательной аналитики для автоматизации сбора данных, выявления скрытых закономерностей и повышения объективности педагогических выводов при проектировании образовательного процесса.
3. Разработать функциональную модель педагога в цифровой образовательной экосистеме, включающую семь взаимосвязанных функций: проектировочную, интегративную, фасилитационную, оптимизационную, рефлексивно-диагностическую, инновационную и этико-нормативную.
4. Охарактеризовать содержание и механизмы реализации выделенных функций в контексте управления образовательным процессом на основе анализа данных, раскрыв специфику симбиотического взаимодействия педагога и ИИ (распределение операциональных и смысло-интерпретационных операций).
5. Определить приоритетные направления развития цифровой компетентности педагога в части работы с образовательной аналитикой как условия эффективного проектирования персонализированных траекторий и обеспечения человекосообразности цифровой образовательной среды.

Цифровая образовательная экосистема и data-driven подход
Фундаментальное осмысление феномена образовательных экосистем, представленное в работах С.Е. Мансуровой [3], задает гуманитарный вектор их развития. Автор утверждает, что технологическая трансформация должна быть подчинена задачам самоактуализации личности и сохранения человекосообразности образовательной среды. Подчеркивается, что в условиях экосистемного подхода профессия учителя трансформируется из консервативной в творческую, требуя новых компетенций для проектирования персонализированных сценариев обучения. Однако реализация данного гуманитарного потенциала в условиях высокой сложности и динамичности цифровых структур невозможна без надежного методологического инструмента, каковым выступает анализ данных. Таким образом, переход к управлению образовательными процессами на основе объективных данных (data-driven) становится необходимым условием для обеспечения качества и персонализации, декларируемых в гуманитарной концепции экосистем, что обуславливает необходимость пересмотра традиционных подходов к педагогической деятельности.

В традиционной модели педагогическая деятельность базировалась на ограниченном эмпирическом наблюдении за образовательными результатами, поведенческими паттернами и иными характеристиками обучающихся. В условиях ЦОЭ каждое действие обучающегося фиксируется в форме цифрового следа, формируя массивы данных, требующие содержательной интерпретации. Констатируется формирование нового типа социальной реальности – общества, ориентированного на данные. В сфере образования данное явление проявляется в переходе от интуитивно-эмпирических моделей педагогического проектирования, основанных на субъективной оценке педагогической ситуации к управлению образовательными процессами на основе объективных данных. По мнению М. С. Шведовой и Е.С. Третьяковой «data-driven подход предоставляет возможность принимать решения на основе объективных данных, что минимизирует влияние субъективных факторов, …. аналитика данных может оптимизировать процессы планирования, организации и оценки» [8, с. 888]. Сложность структуры ЦОЭ превышает когнитивные возможности человека в части анализа и прогнозирования больших данных. Без применения алгоритмических средств образовательной аналитики представляется затруднительным получение целостной картины оценки эффективности учебного занятия, выполнения отдельных заданий (временные параметры, количество корректных ответов и ошибок, идентификация проблемных вопросов), уровня вовлеченности, мотивации, посещаемости, активности, а также параметров комфортности и безопасности учебной среды. Применение цифровых технологий, включая потенциал искусственного интеллекта, предоставляет педагогу возможность осуществления комплексной оценки данных и визуализации результатов анализа в систематизированном формате аналитических панелей (дашбордов), что обеспечивает основание для принятия обоснованных педагогических решений, корректировки учебных материалов и совершенствования методик обучения.

Исследователи НИУ ВШЭ рассматривают образовательную аналитику и data-driven подход в качестве методологической основы реализации персонализированного и адаптивного обучения, ориентированного на формирование компетенций, актуальность которых детерминирована практической применимостью, временными параметрами, действующими образовательными стандартами, направленным развитием потенциала обучающегося, а также его репрезентациями относительно целей обучения [5]. Учитывая указанный потенциал, образовательная аналитика трансформировалась из специализированной надстройки во встроенный функционал большинства современных образовательных платформ. Автоматизированная фиксация цифрового следа обучающегося фундаментально модифицирует профессиональную роль педагога: исключается необходимость ручного сбора и агрегации данных. Профессиональная задача педагога переориентируется на содержательную интерпретацию аналитических отчетов и трансляцию полученных данных в педагогические решения, направленные на корректировку индивидуальной образовательной траектории обучающегося.

На основе выявленных в ходе анализа данных фактов и закономерностей педагог получает возможность управления образовательным процессом и реализации корректирующих процедур.

Функциональная модель педагога в ЦОЭ
В условиях цифровизации интенсифицируются виды педагогической деятельности проектировочного, рефлексивного и трансформационного характера. На основе анализа данных педагог реализует полифункциональную роль (рис. 2): архитектора-проектировщика учебной среды, фасилитатора образовательных взаимодействий, оптимизатора ресурсов, инициатора инноваций и этико-нормативного регулятора полисубъектного образовательного пространства. Трансформация профессиональной позиции педагога от исполнителя к проектировщику требует переосмысления не только ролевой модели, но и функциональной структуры, посредством которой реализуется проектировочное действие с опорой на анализ данных. Обучение, основанное на данных, предполагает последовательную реализацию этапов сбора, анализа, обработки и интерпретации информации, а также выявление контекстуальных факторов для повышения качества образования.

Базовой функцией профессиональной деятельности выступает проектировочная. В педагогической науке проектирование традиционно определяется как процесс создания прототипа предполагаемого объекта; педагогическое проектирование – как моделирование представлений о будущей профессиональной деятельности. Педагогическое проектирование характеризуется как «процесс решения комплексной задачи, рассматриваемой с учетом взаимодействующих и взаимодополняющих аспектов социокультурного контекста, охватывающего социально-культурные, психолого-педагогические, технико-технологические и организационно-управленческие компоненты» [1, с. 398].

Учитывая многомерный характер педагогического проектирования, образовательная аналитика не может ограничиваться фиксацией академических результатов. Она должна представлять собой интегративную совокупность данных, отражающих взаимосвязанные аспекты образовательного процесса. В структуру комплексной аналитики образовательной экосистемы включаются следующие категории данных:
– социокультурные данные: информация о социальном окружении обучающегося (характер группового взаимодействия, роль в коллективе), степень вовлеченности родителей и социума в образовательный процесс, контекстуальные факторы, влияющие на обучение (культурные особенности, языковая среда, доступность ресурсов);
– психолого-педагогические данные: традиционные метрики успеваемости (оценки, результаты тестирования), рассматриваемые в динамике, показатели мотивации, вовлеченности и эмоционального состояния, данные об индивидуальной образовательной траектории и персональном прогрессе относительно зон ближайшего развития;
– технико-технологические данные: цифровой след обучающегося и педагога (действия на платформах, время онлайн, используемые инструменты), метаданные о доступности и исправности технического оборудования, эффективность применения цифровых сервисов для достижения педагогических целей;
 – организационно-управленческие данные: параметры тайм-менеджмента (соблюдение расписания, учебная нагрузка, темп прохождения программы), ресурсное обеспечение (использование библиотечных и лабораторных ресурсов), соответствие образовательного процесса нормативным требованиям и стандартам.

Рис. 2 – Функциональная модель педагога в ЦОЭ

 

Аналитика трансформируется из инструмента контроля знаний в инструмент комплексной диагностики образовательной системы. Педагог в роли проектировщика получает возможность принятия решений не только на основе результатов усвоения содержания («что усвоено»), но и с учетом условий, инструментов и социального контекста образовательного процесса, что требует интеграции разрозненных данных в единые аналитические панели, где показатели успеваемости коррелируют с психологическими профилями и организационными параметрами (рис. 3).

Рис. 3 – Проектирование ЦОЭ на основе анализа данных

 

Согласно З.З. Кириковой, О.В. Тарасюк, проектирование «во всех сферах человеческой деятельности становится универсальным деятельностным инструментом, позволяющим обеспечить ее системность, целеориентированность и результативность, гибкость и вариативность» [2, с. 116]. В контексте ЦОЭ и распространения технологий искусственного интеллекта, обеспечивающих обработку больших данных, данное определение расширяется: проектирование приобретает ориентацию на данные. Алгоритмы обработки данных позволяют педагогам визуализировать объективное поле проектирования (цели, содержание, методы, средства, взаимодействие, ожидаемые результаты) через призму аналитики успеваемости и вовлеченности. ИИ становится частью среды (рис. 1), ускоряя темпы развития технологий, повышение качества обработки данных, способствуя цифровой трансформации образования. ИИ выявляет закономерности, находит неожиданные связи и предлагает шаги, его уже используют для анализа данных. Все это делает инструменты и технологии ИИ незаменимым помощником педагога. На базе обнаруженных данных системы ИИ конструируют индивидуальные траектории обучения. Метрики данных характеризуют измеримость целей; адаптивные платформы выступают в качестве средств обучения; ожидаемые результаты прогнозируются алгоритмами предиктивной аналитики, позволяющей превентивную идентификацию проблем. Таким образом, проектировочная функция педагога проявляется в интеграции творческого компонента с системным анализом данных. Она трансформируется в стратегическую деятельность по конструированию образовательной реальности на основе PPCT-модели экосистемного подхода (процесс-персона-контент-время), обогащенной данными (рис. 4).

Рис. 4 – PPCT-модель экосистемного подхода

 

При этом «процесс» анализируется через активность обучающегося; «персона» профилируется через портфолио учебных достижений; «контекст» оценивается через доступность учебных ресурсов; «временные параметры» оптимизируются алгоритмами планирования. Применение алгоритмических средств расширяет операциональные возможности педагога. На основе данных педагог проектирует деятельность обучающегося в контексте его жизненной экосистемы, оценивая параметры микросистемы, мезосистемы, экзосистемы, макросистемы и хроносистемы. Каждый уровень экосистемы генерирует специфический тип данных. ИИ в данном случае выступает инструментом обработки указанных массивов, прогнозируя риски и рекомендуя оптимальные траектории на основе эмпирических данных. Уровневая архитектура образовательной экосистемы представляет собой динамическую структурную основу, подлежащую постоянной рефлексивной коррекции в ответ на изменение запросов, отслеживаемых посредством анализа данных.

С проектировочной функцией коррелирует интегративная функция педагога, обусловленная необходимостью контекстуализации содержания на основе данных об обучении. Конфигурация образовательной экосистемы обретает педагогическую значимость при включении учебного материала в личностные контексты обучающихся, выявленные через анализ цифрового следа. Профессиональная задача педагога трансформируется от трансляции информации к установлению связей между знаниями и жизненным опытом, ценностными ориентациями обучающегося. Интеграция алгоритмических средств создает предпосылки для автоматизации рекомендаций контента: системы машинного обучения выявляют латентные взаимосвязи между предпочтениями обучающихся и учебными материалами. Данная интеграция, основанная на глубокой аналитике поведенческих паттернов и интересов, способствует трансформации абстрактного знания в личностно значимый опыт, повышению внутренней мотивации и формированию смысловой базы для дальнейшего образовательного взаимодействия.

Реализация интегрированного содержания требует поддержки со стороны фасилитационной функции, предполагающей модернизацию экосистемы на основе оперативной информации. В условиях ЦОЭ педагог трансформирует позицию «транслятора знаний» в позицию модератора образовательного взаимодействия, организующего продуктивную коммуникацию между участниками среды. Как отмечает Л.Ю. Монахова и коллеги, «фасилитатор не дает ответы, а задает вопросы, стимулирующие рефлексию, критическое мышление и исследовательскую активность. Он помогает учащимся формулировать цели, планировать траекторию обучения, оценивать результаты и корректировать действия» [4, с. 81]. Аналитика данных обеспечивает адресность данной функции, реализуя диагностический уровень анализа. Педагог получает возможность идентификации обучающихся, испытывающих затруднения, выявления детерминирующих факторов и осуществления точечного педагогического вмешательства. Анализ данных системы мониторинга в реальном времени сигнализирует о снижении активности, типичных ошибках, выступая триггерами для корректирующих действий, что обеспечивает своевременную поддержку и переосмысление ошибки как ресурса рефлексивного развития.

Эффективность взаимодействия в образовательной экосистеме детерминирована реализацией оптимизационной функции педагога, характеризующей управление ресурсами на основе метрик эффективности. Педагогическая деятельность требует соблюдения принципов рациональности и валеологичности. Внедрение алгоритмических процедур создает предпосылки для снижения избыточной нагрузки за счет автоматизации обработки рутинных операций (валидация тестов, учет посещаемости), что способствует сохранению психофизиологического благополучия педагога и обучающихся. Высвобожденные за счет автоматизации ресурсы перенаправляются на решение творческих и коммуникативных задач, «чтобы педагоги смогли сосредоточить основное внимание непосредственно на задачах образовательного процесса и личном взаимодействии с обучающимися» [7, с. 24].

Балансом технологической рациональности выступает рефлексивно-диагностическая функция педагога, предполагающая глубокий анализ деятельности по совокупности критериев, включая этическую и технологическую составляющие, верифицированные данными. Анализ данных выполняет рефлексивную функцию, обеспечивая объективизацию оценки профессиональной деятельности на основе результатов обучающихся и применяемых подходов. Рефлексия приобретает непрерывный характер; на ее основе формируются корректирующие решения и выдвигаются исследовательские гипотезы относительно эффективности методик на основе статистических закономерностей. Данная функция выступает ключевым фактором устойчивости профессиональной деятельности и служит основанием для генерации инноваций на основе обратной связи. Рефлексивно-диагностическая активность обусловливает появление инновационной функции, направленной на адаптацию образовательного процесса к изменяющимся внешним условиям, фиксируемым в данных. Педагог выступает инициатором трансформаций: внедряет новые методики, технологии и форматы взаимодействия, опираясь на выявленные дефициты и потребности. При этом инновации обосновываются принципами человекосообразного развития, а не имплементацией технологий как самоцели. Реализация данной функции требует четкого ценностного фундамента, что актуализирует необходимость этико-нормативной функции, которая задает ориентиры для всей системы, обеспечивая ценностную регуляцию работы с данными. В контексте использования ИИ указанная функция приобретает критическую значимость, поскольку данные демонстрируют корреляционные связи, но не всегда выявляют причинно-следственные зависимости и лишены человеческого контекста. Алгоритм может зафиксировать факт неуспеваемости, но не всегда способен учесть жизненные обстоятельства обучающегося. Педагог формирует нормативную среду, осуществляя фильтрацию данных, гарантируя защиту персональных данных и контроль алгоритмической справедливости. Именно педагог обеспечивает человекосообразность цифровой образовательной экосистемы в эпоху алгоритмического управления, реализуя модель обучения, основанного на данных, где данные расширяют описание педагогической ситуации и обеспечивают основание для принятия обоснованных решений. Замыкая контур функций педагога в проектировании образовательной экосистемы, этико-нормативная функция определяет новые координаты развития экосистемы и обеспечивает цикличность саморазвития.

Таким образом реализуется принцип спирального развития экосистем. В экосистемном симбиозе (таблица 1) ИИ обеспечивает вычислительную мощность и выявление латентных смыслов, зависимостей и закономерностей, тогда как педагог сохраняет функции смысловой интерпретации и этической оценки, обеспечивая устойчивую трансформацию профессиональной деятельности на основе рекурсивного управления данными. ИИ расширяет операциональные возможности педагога, но не замещает его профессиональную ответственность и педагогическое суждение. Данные выступают связующим элементом и средством верификации корректности педагогических решений.

Таблица 1 – Симбиоз ИИ и педагога в анализе данных

Искусственный интеллект как средство обработки и анализа данных не замещает педагога, а принимает на себя вычислительные операции сбора, кластеризации и предиктивной аналитики, в то время как педагог сохраняет функции смысловой интерпретации, контекстуализации и этической оценки. Приоритетной задачей становится развитие у педагогов цифровой компетентности в части работы с данными: способности интерпретировать аналитические панели, критически оценивать рекомендации алгоритмов и использовать метрики образовательной аналитики для своевременного педагогического вмешательства и корректировки действий в целях повышения академической успеваемости и психологического благополучия участников образовательного процесса.

Заключение
Таким образом, мы констатируем, что проектирование образовательной экосистемы в условиях цифровизации требует принципиально нового методологического основания, в котором данные выступают не вспомогательным инструментом, а системообразующим ресурсом педагогического принятия решений. Многокомпонентность и динамичность образовательных экосистем делают традиционные методы педагогического наблюдения недостаточными для обеспечения их эффективного функционирования; в этой связи анализ данных с применением алгоритмических средств и технологий искусственного интеллекта представляет собой наиболее релевантный подход к исследованию и управлению такими системами. На этой основе разработана и охарактеризована функциональная модель педагога в ЦОЭ, включающая семь взаимосвязанных функций: проектировочную, интегративную, фасилитационную, оптимизационную, рефлексивно-диагностическую, инновационную и этико-нормативную. Реализация данной модели предполагает не замещение педагога технологиями, а формирование симбиотического взаимодействия, при котором искусственный интеллект обеспечивает вычислительную обработку больших массивов данных, выявление закономерностей и предиктивное моделирование, тогда как педагог сохраняет за собой функции смысловой интерпретации, контекстуализации результатов, этической оценки и принятия ответственных педагогических решений. Практическая значимость исследования заключается в том, что предложенная модель задает ориентиры для модернизации системы профессиональной подготовки педагогов: приоритетными направлениями становятся формирование цифровой компетентности в части работы с образовательной аналитикой, развитие навыков data-driven проектирования и укрепление ценностно-этического фундамента профессиональной деятельности. Таким образом, содержание педагогического проектирования в условиях цифровизации определяется посредством обогащения PPCT-модели экосистемного подхода (процесс–персона–контекст–время) данными образовательной аналитики.

Проектирование рассматривается как циклический процесс рекурсивного управления экосистемой (сбор данных → интерпретация → решение → коррекция), где каждый уровень экосистемы (от микро- до макросистемы) генерирует специфический тип данных для оптимизации образовательных траекторий.

Литература:
1. Бороненко Т. А., Федотова В. С. Концептуальная модель процесса профессиональной подготовки учителя информатики к педагогическому проектированию в цифровой образовательной среде // Педагогика. Вопросы теории и практики. 2023. Т. 8. № 4. С. 396–406. DOI: https://doi.org/10.30853/ped20230063.
2. Кирикова З. З., Тарасюк О. В. Педагогическое проектирование в контексте социального проектирования // Образование и наука. 2003. № 3. С. 116-130.
3. Мансурова С. Е. Феномен цифровых и образовательных экосистем: гуманитарный контекст // Ценности и смыслы, 2021. №6. С. 62-73. DOI: 10.24412/2071-6427-2021-6-62-73.
4. Монахова Л. Ю., Рябоконь Е. А., Цымбалюк Л. Н. Фасилитатор образовательного процесса в цифровую эпоху: роль, компетенции, поддержка // Человек и образование. 2025. №3(84). С. 77–89. DOI: https://doi.org/10.54884/1815-7041-2025-84-3-77-89.
5. Образовательная аналитика: управление образовательной организацией и создание контента на основе данных / под науч. ред. М. Б. Свердлова; Е. В. Вербицкий, А. В. Конобеев, А. И. Крецу, В. Д. Стриканов; Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Институт образования. М.: НИУ ВШЭ, 2021. 65 с.
6. Сулейманкадиева А. Э., Петров М. А., Александров И. Н. Цифровая образовательная экосистема: генезис и перспективы развития онлайн-образования // Вопросы инновационной экономики. 2021. № 11(3). С. 1273–1288.
7. Федотова В. С. Цифровая образовательная среда как результат цифровой трансформации образования // Информация и образование: границы коммуникаций. 2020. № 12(20). С. 22–26.
8. Шведова М. С., Третьякова Е. С. Применение data-driven подхода в управлении мероприятиями в образовательных организациях // Вестник Академии знаний. 2025. № 4(69). С. 888–896.