Ключевое слово: «куратор»

В данной статье рассматриваются результаты анкетирования студентов первого курса англо-немецкого профиля подготовки по двум блокам: по вопросам адаптации к новым для них условиям жизни в университете и по умениям работать самостоятельно и саморазвиваться в языковой сфере, брать на себя ответственность за свое образование.

Рассматривается вопрос об адаптации студентов первых курсов учебного заведения среднего профессионального образования. Показаны результаты анкеты студенческой группы по изучению их адаптации к образовательному процессу и среде.

В статье определена деятельность куратора студенческой группы. Раскрывается роль куратора в организации студентов. Представлены результаты социологического опроса студентов первого курса по педагогическому направлению. Учитывая полученные данные, куратор может эффективно организовать воспитательную работу в студенческой группе. Он будет знать, как наладить дружественную психологическую обстановку в группе, настроить молодежь на активное обучение и самосовершенствование.

В условиях глобальной цифровой трансформации высшее образование переживает смену парадигмы педагогического сопровождения. Если технологии обучения (системы управления обучением – LMS, массовые открытые онлайн-курсы – MOOC) уже активно внедрены, то потенциал аналитики больших данных (Big Data) в системе воспитательной работы остается недостаточно раскрытым, особенно в российском научном поле. Существует противоречие между технологическими возможностями предиктивной аналитики и необходимостью сохранения гуманистического характера воспитания при строгом соблюдении этических и правовых норм. Цель исследования – выявление, систематизация и сравнительный анализ моделей использования технологий Big Data в практике кураторов вузов России и Китая, а также обоснование структурно-функциональной модели педагогического менеджмента, адаптированной к российским условиям. Исследование базируется на принципах сравнительной педагогики и методе моделирования. Проведен сравнительный анализ нормативно-правовой базы (152-ФЗ в РФ и нормативы кибербезопасности КНР) и кейс-стади четырех университетов: Харбинского инженерного университета и Харбинского университета Хуадэ (КНР), МГУ им. М. В. Ломоносова и РУДН им. Патриса Лумумбы (РФ). Основные результаты: 1. Типологизация моделей: выявлены две полярные стратегии. В вузах Китая доминирует «Предиктивная модель» (Predictive Model) на базе системы “Smart Campus”, использующая автоматический сбор поведенческих данных (геолокация, транзакции) для раннего выявления рисков (концепция «скрытой заботы»). В вузах России реализуется «Коммуникативно-диагностическая модель», опирающаяся на анализ цифрового следа в электронной информационно-образовательной среде (далее – ЭИОС) и социальных сетях (VK, Telegram), где ключевую роль играет не алгоритм, а личность куратора. 2. Выявление рисков и возможностей: доказано, что китайский подход обеспечивает высокую оперативность, но несет риски вторжения в приватность. Российский подход гарантирует этическую безопасность, но страдает от фрагментарности данных. 3. Интеграция: авторами предложена структурно-функциональная модель педагогического менеджмента, которая выступает инструментом адаптации. Модель демонстрирует, как в условиях правовых ограничений РФ куратор может использовать «цифровой след» в социальных сетях и мессенджерах в качестве альтернативы тотальному сбору данных, переходя от интуитивного управления к научно обоснованному. Теоретическая значимость состоит в концептуализации понятия «цифровой след в воспитательной деятельности» и классификации международных подходов. Практическая значимость заключается в разработке рекомендаций по внедрению элементов гибридной модели для вузов РФ: использование инструментов раннего предупреждения академической неуспеваемости и управления групповой динамикой в цифровой среде без нарушения границ приватности студентов.