Мобильное приложение для развития лидерских качеств с интеллектуальной индивидуализацией траектории обучения

В статье рассматривается разработка мобильного игрового приложения для формирования и развития лидерских качеств у школьников старших классов, студентов колледжей и техникумов. Обучающее игровое приложение соответствует концепции «инновационной образовательной технологии», то есть включает в себя комплекс из трех взаимосвязанных составляющих: современное содержание, современные методы обучения, современная цифровая инфраструктура обучения. Разработанное мобильное приложение позволяет системно развивать такие лидерские качества, как уверенность в себе, ответственность, умение планировать время, креативность, умение действовать в ситуации неопределенности, целеустремленность. В основе логики приложения заложен принцип формирования индивидуальной образовательной траектории. Для построения индивидуальных траекторий обучения для каждого пользователя используется нейросетевая кластеризация анкетных данных. То есть при генерации индивидуальных траекторий развития лидерских качеств используются не только методы анкетирования, но и результат применения к совокупности анкет методов кластеризации. Для кластеризации используются самоорганизующиеся карты Кохонена. Получаемое разбиение на кластеры проанализировано экспертами, выявлено несколько четко обозначенных кластеров, для каждого из которых составлена модель индивидуального изменения траектории развития лидерских качеств. В результате экспертного анализа результатов кластеризации было выделено семь кластеров. Совместно с экспертами составлено описание каждого кластера.

1. Серов А.Г. Развитие лидерских качеств у подростков на основе ситуационного подхода. Карельский научный журнал. 2015;(1):67–69.

2. Зубанова Л.Б. Сущность лидерства и возможность формирования его потенциала. Педагогическое образование и наука. 2007;(2):53–57.

3. Менегетти А. Практикум лидера. Москва: Онтопсихология; 2010. 192 с.

4. Колесникова И.А., Горчакова-Сибирская М.П. Педагогическое проектирование. Москва: Aкадемия; 2005. 288 с.

5. Гудвин Дж. Исследование в психологии: Методы и планирование. Санкт Петербург: Питер; 2004. 558 с.

6. Дубова М.С., Кумова С.В., Кузьмин А.К., Струбалин П.В. Применение нейросетевой кластеризации данных в задаче развития лидерских качеств школьников. В сборнике: Проблемы управления в социально-экономических и технических системах: Сборник научных статей: Материалы XVIII Международной научно-практической конференции, 14–15 апреля 2022 года, Саратов, Россия. Саратов: Издательский центр «Наука»; 2022. С. 138–142.

7. Баюк Д.А., Баюк О.А., Берзин Д.В. и др. Практическое применение методов кластеризации, классификации и аппроксимации на основе нейронных сетей. Москва: Прометей; 2020. 448 с.

8. Kohonen T. Self-Organizing Maps. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag; 2001. 502 p. https://doi.org/10.1007/978-3-642-56927-2

9. Моргунов Е.П. PostgreSQL. Основы языка SQL. Санкт Петербург: БХВ-Петербург; 2018. 336 с.

10. Хокинг Д. Unity в действии. Мультиплатформенная разработка на C#. Санкт Петербург: Питер; 2016. 336 с.