Выступая субъектом деятельности, обучающийся сам определяет когда, с кем (чем) и как вступить в образовательные взаимодействия, самостоятельно определяет цели, темп и форму взаимодействия. Это взаимодействие разворачивается «по запросу» пользователя. Компьютерная система здесь выступает как средство обучения. Особенностью управления в такой модели коммуникаций становится самоуправление субъектом своей образовательной деятельностью.

Выбор алгоритмов взаимодействий, реализуемых на базе информационных и коммуникационных технологий, в цифровой среде открывают возможности использования компьютера как средства самореализации человека, как инструмента творчества, развития интеллекта, стимулирующий человека полнее открыть свои способности, проявить свою индивидуальность. Цифровая среда становится площадкой, где можно одновременно искать ответы на интересующие вопросы, отслеживать новости, знакомиться с рейтингами, комментировать события и вступать в разнообразные дискуссии. Сталкиваясь с многообразием ресурсов сети, обучающийся погружается в многомерный информационный мир, где может попробовать себя в различной роли: исследователя, наблюдателя, организатора, игрока, творца и пр. Примеряя новые роли и статусы, обучающийся вовлекается в отбор определенного содержания, проработку и обработку материала, организацию образовательного маршрута.

Очевидно, что интенсивность и оперативность сетевых информационных потоков требует проявления особых умений: выбора релевантной информации, отбора достоверной информации; хранение, поиск, представление и передача информации с помощью сетевых инструментов; анализ и оценивание различных мнений, позиций, подходов, отстаивание личного мнения; моделирование и проектирование явлений и процессов; формулирование проблемы и поиск путей решения; представление результатов своего труда и самопрезентация. Сетевые социальные сервисы позволили молодежи по-новому решать задачи взаимодействия – с помощью «коллективного разума» (удаленных взаимодействий распределенных субъектов), когда происходит совместный поиск ответов на вопросы: что выбрать, как сделать, где найти, кто может помочь, почему так произошло, где лучше и пр. [Куликова, 2017].

Интеллектуальные алгоритмы лежат в основе создания интеллектуальных информационных технологий и систем. Интеллектуальные информационные технологии (ИИТ) – одна из наиболее перспективных и быстро развивающихся научных и прикладных областей информатики. Цели интеллектуальных информационных технологий – расширение круга задач, решаемых с помощью компьютеров, особенно в слабоструктурированных предметных областях, и повышение уровня интеллектуальной информационной поддержки современного специалиста.

Под интеллектуальными информационными технологиями (ИИТ) обычно понимают такие информационные технологии, в которых функционируют следующие компоненты: базы знаний, отражающие опыт специалистов в деятельности со слабоформализованными задачами, такими как принятие решений, проектирование, извлечение смысла, обучение и т. п.; использование моделей: правил и логических выводов; аргументации и рассуждения; распознавания и классификации ситуаций; обобщения и т. п.; формирование решений на основе нечетких, нестрогих, неполных, недоопределенных данных; способность осуществлять помощь в формулировании выводов и принятии решений.

Интеллектуальные информационные технологии базируются на особых методах формализации и организации знаний, которые в основном опираются на современную теорию больших систем или сложных систем [Гиг, 1981; Wasson, 2005]. Такие способы представления предметного содержания в образовательных ресурсах цифровой среды позволяют человеку взаимодействовать не только с большими объемами информации и данных (автоматизация поиска информации), но и получать результаты их автоматизированной интеллектуальной обработки (на основе методов формализации, организации и анализа), что трактуется как извлечение знаний для решения сложных задач, в том числе учебных. При этом обучающийся фактически осваивает новые информационные инструменты деятельности, поскольку инновационным является весь процесс взаимодействия с информацией: ставятся новые цели, используются новые формальные модели представления информации и как следствие достижимы принципиально новые результаты.

Использование больших данных (big data) – это новая профессиональная задача педагога цифровых образовательных платформ. Большие данные – это совокупность технологий, которые призваны совершать три операции: обрабатывать большие по сравнению со «стандартными» сценариями объемы данных; уметь работать с быстро поступающими данными в очень больших объемах, уметь работать со структурированными и плохо структурированными данными [Протасов, 2020]. По сути большие данные подразумевают работу с информацией огромного объема и разнообразного состава, часто обновляемой и находящейся в разных источниках. Это могут быть данные электронных журналов, электронных документов или видеоматериалы, диалоги, машинные коды, геопространственные данные и пр. Это могут быть самые разнообразные данные об обучающихся: от фамилии и места проживания до количества пропусков занятий и неверно решенных заданий. Это данные, которые всегда циркулировали в сфере образования, но раньше не хватало мощностей технологий для их сохранения и детального анализа.

На сегодняшний день в сфере образования собирать такие данные проще всего на базе электронных учебных изданий и дистанционных курсов. Самой популярной на сегодняшний день свободно распространяемой электронной обучающей средой в сфере дистанционного образования является система Moodle (Modular Object-Oriented Dynamic Learning Environment). Система может автоматически сохранять время, потраченное на изучение курса, даты посещения курса, заносить оценки в системный электронный журнал, фиксировать количество попыток при выполнении заданий, количество и тип ошибок и пр.

В общих словах, очевидно в будущем большие данные помогут сделать педагогические инструменты лучше, а образование эффективнее. Если рассуждать детальнее, то ученые отмечают, что большие данные:

– позволят ускорить решение научных, исследовательских и педагогических проблем за счет возможности работать с индивидуальными траекториями;

– помогут персонализировать контент под потребности каждого обучающегося, поскольку анализ таких данных позволяет строить модели, графы, диаграммы, отражающие взаимосвязи поведения, интересов, предпочтений обучающихся и не только понимать текущие образовательные предпочтения обучающихся, но и прогнозировать будущие тенденции;

– позволят повысить скорость и эффективность усвоения знаний. «Если традиционно преподавательская методика создается на основе персонального опыта одного-нескольких учителей, то на основе больших данных методика становится продуктом массового опыта» [Ларьяновский, 2020].

В современном обществе по-разному оцениваются перспективы применения человеко-машинного взаимодействия в образовании. Одни ученые считают, что машина способна выполнять легкоформализуемые операции по обработке информации и главная роль в учебном процессе должна сохраняться за педагогом, другие считают, что развитие искусственного интеллекта и нейрокомпьютерных сетей позволит создать такие экспертные обучающие системы, интеллектуальные системы, которые смогут полностью заменить педагога. Не вдаваясь в дискуссию о роли человеко-машинного взаимодействия в решении задач образования, отметим, что под влиянием процессов информатизации и глобализации человеко-машинное взаимодействие становится более открытым и доступным для сферы образования. В новой образовательной среде происходит усиление человеко-машинных взаимодействий, в ближайшем будущем оно коснется всех ступеней образования. Преимущества такого взаимодействия понятны, но, вместе с тем, необходимо понимать трудности, связанные с этим процессом, и сопутствующие проблемы. Современному педагогу предстоит научиться видеть, осознавать эти проблемы и связанные с ними образовательные риски, научиться осуществлять поиск ответов, от которых будет зависеть эффективность инновационных образовательных практик.