Digital transformation of educational work in higher education: a comparative analysis of big data usage by university curators in Russia and China

Введение / Introduction

В условиях глобальной цифровой трансформации современного общества высшая школа переживает период фундаментальных изменений. Внедрение цифровых технологий перестало быть просто вопросом модернизации инфраструктуры; оно трансформировалось в ключевой фактор, определяющий новую архитектуру образовательного процесса. Если в сфере дидактики и методики преподавания (системы управления обучением – LMS, массовые открытые онлайн-курсы – MOOC, смешанное обучение) цифровые инструменты уже стали нормой, то сфера воспитательной работы и педагогического менеджмента – в частности, деятельность куратора академической группы – все еще находится в стадии поиска эффективных моделей адаптации к новой реальности.

Актуальность данного исследования обусловлена обострением противоречия между характеристиками современного студенчества («цифрового поколения»), чья социализация и коммуникация протекают преимущественно в онлайн-среде, и традиционными, зачастую архаичными методами управления, которые продолжают использовать кураторы вузов. В то время как студенты оставляют масштабный «цифровой след» (digital footprint), позволяющий диагностировать их потребности и проблемы, педагоги часто действуют интуитивно, не используя аналитический потенциал современных технологий.

Особый научный интерес в этом контексте представляет сопоставление опыта России и Китая. Китайские университеты активно внедряют концепцию “Smart Campus”, используя технологии больших данных (Big Data) и искусственного интеллекта для предиктивного управления и мониторинга поведения студентов. Российская высшая школа, обладая глубокими традициями гуманистической педагогики и наставничества, подходит к вопросам цифрового контроля более осторожно, акцентируя внимание на этических аспектах и защите персональных данных (в соответствии с ФЗ-152 [1]).

Однако, несмотря на высокий интерес к теме, в педагогической науке наблюдается дефицит исследований, предлагающих комплексные модели, которые позволяли бы интегрировать технологическую мощь анализа данных в традиционную систему воспитания без ущерба для гуманистической составляющей. Остается открытым вопрос: как куратор может использовать инструменты Big Data не для тотального контроля, а для своевременной педагогической поддержки?

Цель данного исследования заключается в выявлении, систематизации и сравнительном анализе моделей использования технологий Big Data в практике кураторов вузов России и Китая, а также в обосновании авторской структурно-функциональной модели педагогического менеджмента.

Для достижения поставленной цели были определены следующие задачи:

1. Провести сравнительный анализ нормативно-правовой базы использования цифровых данных в образовании РФ (ФЗ-152) и КНР.

2. Выявить специфику стратегий управления («Предиктивная модель» vs «Коммуникативно-диагностическая») в вузах двух стран.

3. Разработать структурно-функциональную модель, адаптирующую инструменты цифровой аналитики к российским условиям с учетом этических норм.

4. Определить риски и возможности интеграции цифрового следа в систему воспитательной работы.

Обзор литературы / Literature review

В современной педагогической науке проблематика цифровой трансформации воспитательной деятельности и внедрения технологий больших данных (Big Data) в управление образованием находится в фокусе пристального внимания исследователей. Анализ научных работ за период 2020–2025 годов позволяет выделить ключевые направления в этой области.

Российские исследователи акцентируют внимание на психолого-педагогических аспектах работы куратора, рассматривая технологии как инструмент гуманизации воспитательного процесса.

1．О. А. Овсянникова и М. А. Федорова детально анализируют готовность педагогов к реализации воспитательной работы, доказывая, что современный куратор должен обладать специфическими управленческими компетенциями для координации группы в гибридном формате [2]. Их выводы о дефиците управленческих компетенций у современных кураторов подтверждают актуальность разработки нашей модели, которая предлагает понятные алгоритмы действий в цифровой среде.

2．Т. А. Ромм исследует стратегические изменения в институте кураторства, подчеркивая необходимость перехода от директивного управления к партнерскому сопровождению [3]. Данный подход задает этическую рамку нашей работы: мы рассматриваем «цифровой след» не как средство слежки, а как инструмент для выстраивания партнерства.

3．Б. Ц. Цыдыпов рассматривает социальные сети как полноценный управленческий инструмент для диагностики групповой динамики и оперативной коррекции воспитательных воздействий [4]. Это обосновывает наш выбор социальных сетей (VK, Telegram) в качестве одного из основных источников данных для «Коммуникативно-диагностической модели».

4．С. В. Шмачилина-Цибенко раскрывает интегративную сущность педагогической культуры куратора, объединяющую исследовательскую и воспитательную функции [5]. Раскрытие интегративной сущности культуры куратора позволяет нам обосновать включение цифровой грамотности и навыков анализа данных в структуру профессиональной компетентности педагога.

5．Е. В. Декина и К. С. Шалагинова выявляют запрос студентов «цифрового поколения» на тьюторское сопровождение и помощь в профессиональном самоопределении, а не на административный контроль [6]. Это помогает сформулировать цель нашей модели – развитие субъектности студента и оказание ему поддержки, а не просто контроль посещаемости.

6．М. А. Горшкова заложила фундамент моделирования воспитательной деятельности, предложив рассматривать ее как проектируемый процесс [7]. Предложенный подход к моделированию служит методологическим фундаментом для структурирования нашей авторской структурно-функциональной модели педагогического менеджмента.

7．И. Ф. Исаев и Е. И. Ерошенкова разработали структурно-содержательные аспекты педагогической культуры, требующие сегодня адаптации к цифровой среде [8]. Разработанные авторами аспекты педагогической культуры мы адаптируем к условиям электронной информационно-образовательной среды, интегрируя в них цифровой компонент.

8．Л. Н. Зайнуллина внесла вклад в разработку диагностического инструментария, ставшего прообразом современных систем мониторинга [9]. Описанный диагностический инструментарий рассматривается нами как исторический прообраз современных систем мониторинга цифрового следа, что обеспечивает преемственность методик.

9．Т. И. Барышникова предлагает обновленные форматы работы, учитывающие клиповое мышление и высокую информационную нагрузку студентов [10]. Учет клипового мышления студентов подтверждает необходимость внедрения предлагаемых нами гибридных форматов взаимодействия (геймификация, цифровые кураторские часы).

10．О. А. Чувгунова предлагает пути оптимизации документооборота и внедрения элементов тайм-менеджмента в работу куратора [11]. Акцент на оптимизации документооборота подтверждает актуальность автоматизации рутинных процессов с помощью цифровых инструментов, что высвобождает время для живого общения.

Если российская педагогическая наука фокусируется преимущественно на гуманистических и личностно ориентированных аспектах, то анализ зарубежного опыта позволяет увидеть альтернативные, технологически насыщенные модели управления. В этом контексте особый интерес представляет опыт КНР.

Китайская исследовательская школа демонстрирует глубокую проработку вопросов использования Big Data и предиктивной аналитики в работе наставников (фудаоюань).

1．Чжу Лиянь [12] вводит понятие «точного режима» руководства на основе больших данных, описывая построение индивидуальных карьерных траекторий через анализ цифрового следа.

2．Ян Юэ [13] исследует экосистему воспитания в социальных медиа, где эффективность куратора зависит от навыков модерации цифрового контента.

3．Дун Тяньтянь и Тун Ваньцзюй [14] предлагают модель использования ИИ для рутинной обработки данных, освобождающую куратора для личностной работы.

4．Цзян Вэнь [15] поднимает проблему сохранения гуманистического начала в условиях технологизации управления.

5．Су На [16] разрабатывает стратегии мониторинга цифрового благополучия и профилактики киберрисков.

6．Ван Чжунъин [17] аргументирует необходимость баланса между жестким контролем данных и уважением к личности студента.

7．Хэ Линь [18] предлагает методики работы с общественным мнением в университетских онлайн-сообществах.

8．Ян Даоюань [19] систематизировал пути развития концепции «умного управления» студенческим контингентом.

9．Юй Цзинь [20] обосновал модель применения Big Data для профессионализации кураторов.

10．Ли Сяоцзе [21] включил цифровую грамотность в модель ключевых компетенций куратора новой эпохи.

Обобщая опыт китайских исследователей, можно сделать вывод, что в вузах КНР сформировался подход, рассматривающий большие данные как ключевой ресурс для перехода от интуитивного к точному (предиктивному) управлению. Если российская педагогика традиционно сильна своим гуманистическим и личностно ориентированным подходом, то китайская научная школа демонстрирует, как технологии могут повысить объективность и оперативность воспитательной работы. Однако для успешной адаптации этих цифровых инструментов к российским реалиям необходим прочный теоретический фундамент. В связи с этим дальнейшее построение нашей модели опирается на классическую теорию педагогического менеджмента, позволяющую интегрировать технологические инновации в целостную систему воспитания.

Педагогический менеджмент в контексте деятельности куратора опирается на фундаментальные положения системного и деятельностного подходов. Центральной здесь является идея о том, что управление воспитанием – это не набор разрозненных мероприятий, а целостный цикл. Согласно теории В. А. Сластенина и И. Ф. Исаева, педагогическая деятельность представляет собой систему, включающую целеполагание, диагностику, планирование, организацию и коррекцию. В цифровой среде эта система трансформируется: управление становится более распределенным и опирается на объективные данные (Data-Driven Management).

Как справедливо отмечает В. И. Слободчиков, субъектом развития в образовании является не отдельный студент, а образовательная общность. В этом контексте группа становится «динамической единицей» управления, где куратор выступает не администратором, а архитектором образовательной среды. Теория педагогического менеджмента, представленная в трудах Ю. А. Конаржевского и Т. И. Шамовой, подчеркивает, что эффективность управления напрямую зависит от качества обратной связи. В условиях вуза такую обратную связь сегодня обеспечивают цифровые платформы и социальные сети, позволяющие фиксировать «цифровой след» группы.

Эффективность педагогического менеджмента куратора обеспечивается соблюдением ряда методических принципов:

‒     Принцип целенаправленности и стратегичности. Управление должно исходить из четко поставленных целей (формирование социально ответственной личности), которые декомпозируются в конкретные задачи на каждый семестр. Как отмечает Чжан Лицзя, данные должны служить цели, а не быть самоцелью [22].

‒     Принцип гуманизации и субъектности. Несмотря на использование технологий контроля, в центре внимания должна оставаться личность студента. Цзян Вэнь подчеркивает, что технологии должны усиливать, а не заменять живое общение [23]. Студент рассматривается не как объект воздействия, а как активный субъект самоуправления.

‒     Принцип технологичности и инструментальности. Современный менеджмент невозможен без соответствующих инструментов. Это подразумевает использование LMS, мессенджеров и систем аналитики для мониторинга успеваемости и настроений группы, что позволяет переходить от интуитивных решений к доказательным.

‒     Принцип рефлексивности и коррекции. Управленческий цикл обязательно должен завершаться анализом результатов. Куратор должен постоянно соотносить полученные данные с поставленными целями и гибко менять тактику работы.

В западной научной традиции проблематика педагогического менеджмента рассматривается через призму концепций “Data-Driven Decision Making” (DDDM) и “Academic Advising”.

1．К. Л. Веббер и Г. Чжэн в своем фундаментальном труде “Big Data on Campus” разграничивают понятия “data-driven” (управляемый данными) и “data-informed” (информированный данными). Авторы настаивают, что в педагогическом контексте предпочтительнее второй подход, где данные служат поддержкой для принятия решений человеком, но не заменяют его [24].

2．Г. Билкис и А. Шаалан исследуют применение интеллектуальных систем академического консультирования (AI-based Academic Advising). Они доказывают, что автоматизированный анализ успеваемости позволяет кураторам переходить от реактивной модели к проактивной, предотвращая отсев студентов на ранних стадиях [25].

3．С. Гафтанджиева и другие предлагают рамку для принятия решений в вузах на основе данных, подтверждая, что аналитика повышает объективность оценки качества образовательной среды, однако требует высокой цифровой грамотности от персонала [26].

4．М. Бонд и другие в метасистематическом обзоре использования искусственного интеллекта в высшем образовании указывают на этические риски и проблему «алгоритмической предвзятости». Авторы подчеркивают, что при автоматизированном управлении из поля зрения могут выпадать важные социальные факторы, требующие человеческого участия [27].

5．Х. Кромптон и Д. Берк в своем обзоре состояния области подчеркивают, что, несмотря на технологический прогресс, интеграция искусственного интеллекта должна служить педагогическим целям, а не подменять собой человеческое взаимодействие, сохраняя «человеческое прикосновение» (human touch) в цифровую эпоху [28].

Ключевым выводом проведенного анализа является констатация того, что современный педагогический менеджмент куратора – это гибридный процесс, объединяющий классические традиции отечественной педагогики (системность, гуманизм) с технологическими инновациями зарубежной школы (предиктивная аналитика, цифровой мониторинг).

Обзор литературы демонстрирует четкую тенденцию: эффективность работы куратора сегодня напрямую зависит от его способности интегрировать функции наставника и менеджера. Западные и китайские исследования предлагают мощный технологический инструментарий (Big Data, AI), однако российская педагогическая традиция справедливо предостерегает от утраты личностного контакта. В связи с этим актуальной задачей становится создание единой структурно-функциональной модели, адаптирующей инструменты анализа данных к российским реалиям с учетом этических норм.

Методологическая база исследования / Methodological base of the research

Методологическую основу исследования составили фундаментальные положения системного подхода (В. Г. Афанасьев [29], Н. В. Кузьмина [30], В. П. Симонов [31]), позволяющего рассматривать деятельность куратора и студенческой группы как целостную, структурно организованную систему взаимосвязанных элементов. В сочетании с ним применялся деятельностный подход (А. Н. Леонтьев [32], С. Л. Рубинштейн [33]), ориентирующий на понимание педагогического менеджмента как активного взаимодействия субъектов образовательного процесса.

Существенное значение для разработки авторской модели имели теория педагогического менеджмента (Ю. А. Конаржевский [34], Т. И. Шамова [35], П. И. Третьяков [36]), определяющая принципы управления образовательными системами, и культурологический подход (И. Ф. Исаев, Е. И. Ерошенкова [37, 38]), рассматривающий воспитательную деятельность через призму профессиональной культуры педагога.

В контексте цифровой трансформации исследование опиралось на средовой подход (Ю. С. Мануйлов [39]) и современные концепции Data-Driven Education (управление на основе данных), представленные в работах зарубежных ученых (К. Л. Веббер [40], Чжу Лиянь [41]), что позволило обосновать механизмы использования цифрового следа и больших данных (Big Data) в практике куратора.

Для решения поставленных задач был использован комплекс методов исследования.

Теоретические методы: анализ отечественной и зарубежной психолого-педагогической литературы, нормативно-правовых актов РФ и КНР; сравнительный анализ (для сопоставления опыта России и Китая); метод моделирования (для разработки структурно-функциональной модели педагогического менеджмента).

Эмпирические методы: включенное наблюдение за деятельностью кураторов в цифровой среде (анализ коммуникации в мессенджерах и социальных сетях); анкетирование и тестирование (для оценки текущего уровня управленческой компетентности кураторов и выявления проблем в адаптации студентов).

База исследования: эмпирическая часть работы носила характер пилотного диагностического исследования, направленного на выявление ключевых барьеров цифровизации. Сбор данных проводился в 2024–2025 годах на базе Российского университета дружбы народов имени Патриса Лумумбы (РФ) и Харбинского университета Хуадэ (КНР).

Результаты исследования / Research results

В рамках пилотного исследования был реализован комплексный сравнительный анализ практики педагогического менеджмента в вузах России и Китая. Эмпирическую базу составили данные диагностического среза, полученные в ходе анкетирования 142 респондентов (22 куратора и 120 студентов). Для обеспечения достоверности результатов были разработаны две версии анкеты (для кураторов и для студентов), имеющие единую структуру из трех смысловых блоков:

1. Инструментальный блок: у кураторов выявлял перечень используемых средств (LMS, мессенджеры), а у студентов – частоту и удобство каналов коммуникации.

2. Процессуальный блок: диагностировал методы работы с данными (для кураторов – источники информации об успеваемости; для студентов – своевременность и полезность получаемой поддержки).

3. Этико-аксиологический блок: оценивал отношение к приватности (готовность студентов открыть доступ к цифровому следу и уровень доверия к системе мониторинга).

Полученные результаты целесообразно представить в двух аспектах: 1) результаты пилотной диагностики текущего состояния (выявление проблем) и 2) обоснование разработанной структурно-функциональной модели.

1. Диагностика проблемного поля (результаты констатирующего этапа)

Анализ ответов респондентов позволил выявить фундаментальное противоречие: при высокой технической оснащенности вузов (наличие LMS, Wi-Fi, умных аудиторий) управленческий потенциал этих технологий в работе куратора реализуется менее чем на 20%.

Были выделены три ключевые группы проблем:

1．Фрагментарность данных. 86% кураторов отметили, что получают информацию о студентах из разрозненных источников (деканат, староста, личные сообщения). Отсутствие единой цифровой картины приводит к тому, что куратор узнаёт о кризисной ситуации студента (например, риск отчисления) слишком поздно.

2．Этическая дилемма. 72% студентов выразили опасение, что использование их цифровых данных (геолокация, активность в соцсетях) может нарушить их приватность. Это подтверждает, что прямой перенос китайской модели “Smart Campus” (с тотальным мониторингом) в российскую среду невозможен без адаптации.

3．Реактивный характер управления. 90% действий кураторов являются реакцией на уже случившиеся события (пропуски, конфликты). Только 10% опрошенных используют цифровые инструменты для превентивной работы (прогнозирования).

2. Структурно-функциональная модель (описание решения)

На основе выявленных дефицитов была разработана «Структурно-функциональная модель педагогического менеджмента куратора в условиях цифровой среды». Модель не просто внедряет технологии, а меняет логику управления: от «контроля присутствия» к «управлению развитием на основе данных».

Модель состоит из четырех взаимосвязанных блоков (см. рисунок). Рассмотрим их детально.

Структурно-функциональная модель педагогического менеджмента куратора
в условиях цифровой среды

А. Целевой блок: стратегия «мягкого» управления в отличие от традиционного подхода, где целью часто является «сохранение контингента»; в данной модели целью выступает формирование субъектности студента. Цифровая среда здесь выступает не как «цифровой надзиратель», а как среда поддержки. Целеполагание становится динамическим: куратор корректирует воспитательные задачи в зависимости от данных мониторинга (например, если данные показывают снижение сплоченности группы, целью месяца становится тимбилдинг).

Б. Организационно-технологический блок: работа с цифровым следом – это ядро модели. Мы классифицировали типы цифрового следа, которые куратор может использовать этично и эффективно (табл. 1).

Таблица 1

Типология цифровых следов в системе педагогического менеджмента

Как видно из табл. 1, модель предполагает использование данных исключительно как сигнала для оказания педагогической поддержки, что снимает этическое напряжение.

В. Содержательный блок: модель предполагает перестройку содержания работы. Вместо скучных организационных собраний предлагается внедрение гибридных форматов взаимодействия:

‒     Цифровые кураторские часы: обсуждение острых тем в формате вебинаров или асинхронных дискуссий в чате.

‒     Геймификация: использование рейтинговых систем и цифровых бейджей за активность в общественной жизни (опыт китайских вузов, адаптированный для РФ).

Г. Оценочно-результативный блок: эффективность модели оценивается не по количеству проведенных мероприятий, а по измеримым метрикам. Для сравнения традиционного и предлагаемого подходов был проведен анализ (см. табл. 2).

3. Апробация и обсуждение (дискуссия)

Внедрение элементов данной модели в экспериментальном режиме (на базе 22 кураторов) показало свою эффективность, но также выявило ряд трудностей. Во-первых, проблема цифровой компетентности: кураторы старшего поколения испытывали трудности с интерпретацией данных из LMS, воспринимая их как дополнительную бюрократическую нагрузку. Это требует введения системы методического сопровождения. Во-вторых, проблема «информационного шума»: в условиях круглосуточного доступа к мессенджерам кураторы столкнулись с риском выгорания. Решением стало введение четких правил «цифрового этикета» (например, ответы на сообщения только в рабочее время, использование чат-ботов для типовых вопросов).

Сравнительный анализ показал, что китайский опыт (акцент на технологии) и российский опыт (акцент на личность) не противоречат, а дополняют друг друга. Наша модель является попыткой гармоничного синтеза этих подходов: технологии обеспечивают оперативность (как в Китае), а куратор обеспечивает смысл и поддержку (как в России).

Таблица 2

Сравнительный анализ моделей кураторства

Заключение / Conclusion

Проведенное исследование позволило комплексно рассмотреть проблему цифровой трансформации деятельности куратора и сделать следующие выводы.

– Смена парадигмы. В условиях цифровизации высшего образования традиционные методы кураторства, основанные на интуиции и эпизодическом контроле, теряют свою эффективность. Современный педагогический менеджмент требует перехода к доказательному подходу (Data-Driven Management), где управленческие решения опираются на объективные данные мониторинга.

– Результаты сравнительного анализа. Сопоставление опыта России и Китая выявило две полярные стратегии. Китайская модель («Предиктивная») демонстрирует высокую эффективность в раннем выявлении рисков за счет автоматизированного анализа Big Data, однако сопряжена с этическими рисками. Российская модель («Коммуникативно-диагностическая») ориентирована на личность и психологический комфорт, но страдает от фрагментарности данных и реактивности (запаздывания реакции на проблемы).

– Научная новизна. Разработанная авторами структурно-функциональная модель педагогического менеджмента выступает инструментом интеграции этих подходов. Модель доказывает, что в российских условиях, даже при отсутствии систем тотального сбора данных (как в системе “Smart Campus”), возможно эффективное использование «цифрового следа» студентов из доступных источников (LMS, мессенджеры) для проактивного управления.

– Практическая значимость. Предложенная модель трансформирует функцию куратора: из «контролера посещаемости» он превращается в «архитектора образовательной траектории». Внедрение элементов модели (гибридные форматы общения, мониторинг цифрового благополучия) позволяет предотвращать академическую неуспеваемость и социальную дезадаптацию на ранних стадиях.

Таким образом, перспективы развития института кураторства лежат в плоскости создания гибридных систем, где технологии искусственного интеллекта и анализа данных берут на себя рутинные функции мониторинга, освобождая время педагога для глубокой личностной работы и эмоциональной поддержки студентов.