На площадке Московского государственного психолого-педагогического университета 14 ноября прошла VI Международная конференция «Цифровая гуманитаристика и технологии в образовании» (DHTE 2025). Одной из тем секции 5, посвящённой моделированию и анализу данных в цифровом образовании, стало выступление Руслана Игоревича Кузьминова (лидер команды проекта «КомПас», методист Е.Л. Кудрявцева, Елабужский институт ФГАОУ ВО КФУ).
Доклад представил основные результаты исследования, опубликованные в сборнике конференции, — «КомПас» как цифровой инструмент моделирования и анализа компетентностных данных для персонализации образования и рынка труда. Статья доступна в сборнике материалов конференции.
Основные идеи выступления
- Цифровая трансформация требует новых инструментов оценки компетенций
В докладе подчёркнуто, что традиционные средства диагностики soft skills не отвечают запросам современного образования: данные трудно сопоставимы, нет единой модели компетенций, а результаты редко конвертируются в индивидуальные образовательные маршруты. Проект «КомПас» создан именно для решения этих проблем.
- «КомПас» — цифровая система для измерения и развития компетентностного профиля
Команда представила систему как универсальный инструмент для:
- диагностики компетенций,
- построения индивидуальных и командных профилей,
- проектирования образовательных траекторий,
- анализа соответствия профилям профессий и запросам рынка труда.
Система опирается на модель компетентностного поля личности XXI века, основанную на международных исследованиях (DeSeCo, P21, ВЭФ, CCR) и включает 48 формирующих и 6 мета-компетенций.
- Ключевые методы работы «КомПаса»
Особое внимание на секции было уделено методологической базе:
- case-study (10 кейсов на каждую компетенцию): приближённые к реальности ситуации выявляют реальные модели поведения;
- саморефлексия: сопоставление самоописания с результатами тест-кейсов;
- статистическое шкалирование: процентные уровни и трёхуровневая шкала (низкий/средний/высокий);
- модель развития: Пирамида самоактуализации + исполнительские и лидерские уровни, валидированные по модели Белбина;
- лингвистический эксперимент при сборке кейсов: инварианты от 7–10 экспертов, простой язык, нейтральные формулировки.
Эти методы обеспечивают не только валидное измерение компетенций, но и выявление динамики развития навыков.
- Цифровая аналитика и участие ИИ
В платной версии доступна генерация текстовых отчётов и рекомендаций с участием ИИ. Это позволяет автоматически переводить результаты диагностики в образовательные и карьерные рекомендации, что является ключевым элементом персонализации.
- Практические кейсы внедрения
В докладе был приведён пример работы со «Школой 21» Сбера и другими образовательными организациями. Команда собрала профиль специализации, основанный на данных рынка и анализе выпускников, разработала формирующие и конрольные кейсы и методические материалы, провела сопровождение внедрения. Всего создано более 200 профилей под запросы школ, университетов, НКО и бизнеса.
Значение для педагогов
Для слушателей-педагогов в докладе были обозначены конкретные инструменты, позволяющие:
- выстраивать индивидуальные образовательные маршруты,
- оценивать soft skills учащихся и студентов с высокой точностью,
- интегрировать компетентностные профили в учебные программы,
- сопоставлять результаты обучения с требованиями рынка труда.
Команда «КомПас» подчеркнула, что система полезна как для работы со школьниками, так и для студентов и взрослых обучающихся — включая HiPo/HiPro-сегменты, группы перепрофилирования, мигрантов и людей старшего возраста.
Доклад Руслана Игоревича Кузьминова логично вписался в научную повестку конференции и вызвал обсуждение среди педагогов, методистов и исследователей цифровой гуманитаристики. Представленная система «КомПас» демонстрирует, как современные цифровые инструменты могут объединять диагностику, аналитику, образовательное проектирование и ИИ в единую экосистему, поддерживающую персонализированное обучение.
Полная версия материала представлена в опубликованной статье:
«КомПас» как цифровой инструмент моделирования и анализа компетентностных данных для персонализации образования и рынка труда».
KomPas_akselerator_EdTech
