В условиях цифровой трансформации экономики навыки анализа данных перестали быть прерогативой узкого круга специалистов и превратились в ключевую компетенцию, востребованную в самых разных сферах. Компании все больше опираются на data-driven подход [7, 9]: решения о продвижении продукции, оптимизации бизнес-процессов и структурных изменениях принимаются на основе исследований аналитиков, интерпретирующих большие массивы данных [4, 5, 8]. Этот тренд формирует устойчивый высокий спрос на специалистов, способных ставить вопросы к данным, очищать, анализировать и визуализировать их, извлекая практическую пользу. В ответ на этот вызов система образования обязана адаптироваться, делая осознанный упор на раннее и системное формирование соответствующих компетенций.

В основной школе этот запрос находит отражение в Федеральных государственных образовательных стандартах (ФГОС), где навыки работы с информацией — выявление, оценка, обобщение знаний, их анализ и перевод в новое качество — закреплены как обязательный компонент универсальных учебных действий (УУД) и развиваются в рамках каждого учебного предмета [6]. Однако, как справедливо отмечают исследователи, такой метапредметный подход, будучи фундаментально важным, зачастую обеспечивает лишь базовый, общеинтеллектуальный уровень аналитической грамотности [2]. Он не перерастает в специальную практическую data-грамотность — способность осмысленно работать с реальными массивами данных, использовать специализированные инструменты (от электронных таблиц до языков программирования) и применять полный исследовательский цикл от гипотезы до верифицируемого вывода. Этот разрыв между базовой аналитикой и прикладными навыками, востребованными экономикой, создает ключевое методическое противоречие.

Эффективным путем его преодоления является обращение к возможностям дополнительного образования, где гибкость форматов и ориентация на практику открывают новые перспективы. Ярким примером служит образовательная модель детских технопарков «Кванториум» [1, 3], которая изначально строится на проектном подходе. Именно здесь возможно вывести обучение анализу данных на качественно новый, продвинутый уровень, встроив его в процесс решения актуальных технологических и исследовательских задач, интегрируя его во все этапы жизненного цикла проекта. Поэтапное применение анализа данных в проектной деятельности:
Этап 1. Проблематика и постановка задачи. На этом этапе происходит переход от общей идеи к постановке конкретных исследовательских вопросов, проверяемых данными. Учащиеся учатся формулировать гипотезы, которые могут быть верифицированы эмпирически. Это формирует основу для целенаправленного сбора данных, вместо работы с готовыми, случайными наборами.
Этап 2. Планирование и сбор информации. На этом этапе интеграция заключается в проектировании схемы сбора данных. Учащиеся определяют, какие параметры необходимо измерять, выбирают источники информации и методы фиксации. Здесь на практике осваивается навык работы с разнородными и «неидеальными» данными.
Этап 3. Анализ и интерпретация. Собранные данные становятся материалом для исследования. Интеграция проявляется в применении аналитических методов для проверки исходной гипотезы. Учащиеся учатся очищать массивы данных от ошибок, систематизировать их, проводить первичный статистический анализ и подбирать адекватные методы визуализации (графики, диаграммы, карты) для наглядного представления обнаруженных закономерностей и зависимостей.
Этап 4. Представление результатов и рефлексия. На финальной стадии навыки анализа данных проявляются в подготовке обоснованных выводов. Учащиеся создают отчет или презентацию, где аргументируют свои проектные решения данными. Это развивает навыки научной коммуникации и закрепляет понимание ценности data-driven подхода для обоснования любых значимых решений.

Для методического обеспечения последовательного развития компетенции анализа данных в рамках описанной интеграции предлагается трехуровневая модель, соответствующая логике усложнения проектной деятельности и росту самостоятельности обучающихся.
Первый уровень — формирующий. Ориентирован на формирование базового понимания роли данных в проекте и освоение элементарных операций. Деятельность носит алгоритмический характер под руководством наставника, который формулирует конкретную задачу, предоставляет структурированный набор данных и пошаговый алгоритм ее решения. Пример: в рамках проекта по изучению алгоритмов рекомендательных систем (например, подбора образовательного контента, книг, музыки или фильмов) учащимся предлагается готовый датасет с предпочтениями пользователей. Их задача, следуя инструкции, провести базовую фильтрацию данных по заданным критериям, построить столбчатую диаграмму в Excel/Google Sheets или использовать язык программирования Python (библиотеку Matplotlib) для визуализации популярности категорий и сформулировать выводы о наиболее востребованных направлениях.

Второй уровень — прикладной. Направлен на развитие умений самостоятельно использовать инструменты анализа для решения практических задач проекта. Деятельность приобретает эвристический характер. Команда определяет, какие данные необходимы для проверки гипотезы, осуществляет их целенаправленный сбор из заданных источников (эксперимент, анкетирование, открытые базы), проводит первичную обработку и очистку, сталкиваясь с проблемами «шума» и неполноты данных. Пример: в проекте по анализу успеваемости и вовлеченности на учебном хакатоне группа учеников самостоятельно собирает данные о времени, затраченном командами на разные этапы работы, и ежедневных оценках прогресса. Используя библиотеку Pandas, они проводят очистку данных, используют метрики (например, равномерность распределения времени), строят корреляционные матрицы и диаграммы для выявления факторов, влияющих на итоговый успех проекта.

Третий уровень — исследовательский. Сфокусирован на формировании компетенции самостоятельного проведения data-driven исследования как основы проекта. Работа с данными становится ведущей интеллектуальной деятельностью, определяющей траекторию всего проекта. Учащиеся самостоятельно проходят полный цикл исследования: формулируют проблему и гипотезу, проектируют методологию сбора и верификации данных, проводят комплексный анализ с применением статистических методов, создают интерактивные отчеты (дашборды) и публично защищают выводы, предлагая научно-обоснованные решения. Пример: в рамках кросс-предметного проекта по разработке концепции «умного школьного кампуса» учащиеся проводят комплексное исследование. Они собирают данные об использовании пространств (например, загруженность рекреационных зон, аудиторий, лабораторий в разное время через опросы или предоставленные данные системы контроля доступа), анализируют паттерны перемещения учащихся и учителей для выявления загруженных мест и неэффективно используемых площадей, моделируют сценарии оптимизации с помощью инструментов симуляции и визуализируют итоговую концепцию в интерактивном дашборде, обосновывая каждое решение результатами анализа данных.

Эффективность работы на каждом уровне обеспечивается грамотным выбором инструментов, которые можно разделить на две взаимодополняющие категории:
1.    Облачные сервисы и платформы (например, Google Looker Studio, Yandex DataLens, Google Sheets, облачный блокнот Google Colab). Их преимущество — минимальный порог входа, доступность с любого устройства и удобство для совместной работы и быстрого прототипирования визуализаций.
2.    Локальное программное обеспечение и библиотеки (например, библиотеки языка программирования Python: Pandas (анализ), Matplotlib/Seaborn (визуализация), Scikit-learn (машинное обучение); среда Jupyter Notebook; Visual Studio Code). Эти инструменты требуют установки и более глубокого изучения, однако предоставляют гибкость и повышают удобство контроля над процессом обработки данных. Они позволяют создавать сложные алгоритмы анализа и визуализации, которые могут быть встроены в итоговый цифровой продукт или исследовательскую модель проекта, например, для интерактивного отображения результатов анализа данных о поведении пользователей в разрабатываемом мобильном приложении.

В заключении отметим, что проектная среда детского технопарка «Кванториум» обладает значительным потенциалом для формирования у школьников углубленных навыков анализа и визуализации данных. Проектная модель «Кванториума» создает подходящий контекст для интеграции анализа данных в учебную деятельность, превращая работу с информацией из абстрактного упражнения в необходимый инструмент решения конкретных задач. Предложенная трехуровневая модель обеспечивает поэтапное развитие компетенций через освоение базовых операций и проведение самостоятельных data-driven исследований. Эффективность обучения поддерживается адаптивным сочетанием используемых инструментов.

Литература:
1.      Беспалова О. В. Детский технопарк «Кванториум» как современная модель дополнительного образования // Вестник науки. 2023. №1 (58). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/detskiy-tehnopark-kvantorium-kak-sovremennaya-model-dopolnitelnogo-obrazovaniya (дата обращения: 08.01.2026).
2.      Ким Н. О. Формирование и развитие метапредметных компетенций у старшеклассников // Вестник Кемеровского государственного университета. Серия: Гуманитарные и общественные науки. 2021. №4 (20). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/formirovanie-i-razvitie-metapredmetnyh-kompetentsiy-u-starsheklassnikov (дата обращения: 07.01.2026).
3.      Кирьянов А. Е., Маслов Д. В., Масюк Н. Н., Кириллов А. А. Реальность Кванториума: подготовка молодых кадров для цифровой экономики // Инновации. 2020. №2 (256). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/realnost-kvantoriuma-podgotovka-molodyh-kadrov-dlya-tsifrovoy-ekonomiki (дата обращения: 08.01.2026).
4.      Кротов Д. П. Перспектива развития data driven подхода в российской экономике // Вестник ГУУ. 2025. №2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/perspektiva-razvitiya-data-driven-podhoda-v-rossiyskoy-ekonomike (дата обращения: 07.01.2026).
5.      Палий Н. С. Особенности и перспективы развития экономики данных в условиях цифровой трансформации // Вестник ЧелГУ. 2025. №7 (501). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-i-perspektivy-razvitiya-ekonomiki-dannyh-v-usloviyah-tsifrovoy-transformatsii (дата обращения: 07.01.2026).
6.      Федеральный государственный образовательный стандарт основного общего образования : утв. приказом Минпросвещения России от 31 мая 2021 г. № 287 // Официальный интернет-портал правовой информации. – URL: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001202107050027 (дата обращения: 07.01.2026).
7.      Что такое анализ данных: методы, инструменты и примеры // Высшее образование онлайн в НИУ ВШЭ. – URL: https://online.hse.ru/blog/statyi/it/chto-takoe-analiz-dannyh-metody-instrumenty-i-primery (дата обращения: 08.01.2026).
8.      Юлдашева О. У., Пирогов Д. Е. Становление концепции Data Driven маркетинга // Практический маркетинг. 2021. №11. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/stanovlenie-kontseptsii-data-driven-marketinga (дата обращения: 07.01.2026).
9.      Data-driven подход в бизнесе // Редакция портала developers.sber.ru – URL: https://developers.sber.ru/help/business-development/data-driven (дата обращения: 08.01.2026).