Контроль обучения цифровым следом что это
В России появилась новая профессия — специалист по «сбору цифрового следа»
В России появилась новая специальность – Минтруд утвердил профессиональные стандарты для специалистов «по моделированию, сбору и анализу цифрового следа». Под «цифровым следом» министерство подразумевает:
«. данные об образовательной, профессиональной или иной деятельности человека, представленные в электронной форме, оставленные пользователями в информационно-телекоммуникационных сетях».
«Цифровой след» может быть оставлен как намеренно, для достижения запланированной пользователем цели, так и непреднамеренно, при осуществлении различных видов деятельности, подчеркивает в своих материалах Минтруд.
Минтруд утвердил профстандарты анализа цифрового следа https://t.co/QZ2UxVhKIZ
Как пояснили «Российской газете» в Минтруде, профстандарт не носит обязательный характер, но учебные заведения ориентируются на него при подготовке специалистов. Требования профстандарта также могут учитываться при приеме на работу и составлении должностной инструкции, формировании учебных программ и проведении квалификационных экзаменов.
«Анализом «цифрового следа» давно занимаются сотрудники отделов кадров компаний, или, если говорить более современным языком, HR-департаментов, — рассказывает корреспондент BBC Андрей Захаров. — Как только такой сотрудник залезает в соцсети потенциального кандидата на активную вакансию, он уже пытается узнать о нем больше, чем тот рассказал в резюме. Зачастую этого достаточно, но учиться тут нечему: это умеет каждый».
Но еще потенциальных «специалист по моделированию, сбору и анализу данных цифрового следа» могут учить методам OSINT — популярному направлению в современной журналистике, отмечает Захаров:
«OSINT — это аббревиатура с английского open source intelligence, или «разведка на основе открытых данных». Сюда входят, например, навыки правильного поиска в Google c использованием так называемых «операторов», уточняющих запрос: скажем, искать все упоминания о человеке до определенной даты. Или умение искать аккаунты человека в соцсетях, когда он их скрывает, — например, по его фотографии.
OSINT учит, что можно узнать о человеке, имея только его почту. Сначала нужно просто вбить почту в поисковике, потом — только логин. Последний случай очень действенный, потому что мы, как правило, используем одни и те же логины и для почты, и на форумах, и в соцсетях. Так можно прочитать, что человек писал на какому-нибудь богом забытом ресурсе 10 лет назад».
Изначально OSINT являлась именно разведывательной дисциплиной, корни которой уходят в 40-е годы прошлого века, когда в США была создана Службы мониторинга зарубежных трансляций для изучения иностранных трансляций. Сотрудники службы записывали коротковолновые передачи на пластиковые диски, после чего отдельные материалы переписывались и переводились, а затем отправлялись в военные ведомства и подавались в формате еженедельных докладов.
Сейчас метолы OSINT часто используются в так называемой «негосударственной разведке», которая осуществляется вполне легально. В начале XXI века разведкой по открытым источникам начали заниматься любители-энтузиасты. В дополнение к традиционным источникам открытой информации они используют спутниковые снимки высокого разрешения, находящиеся в открытом доступе, и данные социальных сетей. Одной из первых групп такого рода стала Bellingcat, основанная Э. Хиггинсом в 2014 году. Коллектив успешно расследовал несколько загадочных событий, в том числе, катастрофу Boeing 777 в Донецкой области, катастрофу Boeing 737 под Тегераном и другие.
В России появилась новая профессия — специалист по «цифровому следу»
Минтруд утвердил новую профессию — её название звучит как «Специалист по моделированию, сбору и анализу данных цифрового следа». Работники будут изучать профили в соцсетях и собирать открытую информацию о потенциальных сотрудниках при приёме на работу и в других целях. Профстандарт необязателен, но образовательные учреждения могут ориентироваться на него при подготовке специалистов, пояснили в Минтруде.
Приказ об утверждении опубликован на портале правовой информации. Цель специалистов по цифровому следу — «повышение качества управленческих и иных решений на основе результатов комплексного анализа цифрового следа человека (групп людей) и ИКС (информационно-коммуникационных систем)». О каких именно «иных решениях» идёт речь, в документе не указано.
Под цифровым следом Минтруд подразумевает «данные об образовательной, профессиональной или иной деятельности человека, представленные в электронной форме, оставленные пользователями в информационно-телекоммуникационных сетях», — говорится в пояснительной записке.
В России сейчас не более 5000 специалистов, умеющих работать с цифровым следом, заявил Андрей Комиссаров, руководитель направления «Развитие человека на основе данных» «Университета 2035», курировавший разработку профстандартов. «Как правило, это самоучки, изучившие технологии методом проб и ошибок. Потребность же рынка в таких специалистах исчисляется десятками тысяч», — считает он.
Как пояснили «Российской газете» в Минтруде, требования профстандарта могут учитываться при приёме на работу и составлении должностной инструкции, формировании учебных программ и проведении квалификационных экзаменов.
Изучение цифрового следа важно для многих отраслей экономики, а для торговли и рынка таргетированной рекламы его исследование является системообразующим, считают в Минтруде. «Цифровой след помогает понять поведение человека в коллективе, умение общаться с людьми», — заявил руководитель направления Hays Talent Solutions Олег Ткаченко.
При этом HR-специалисты уже давно занимаются исследованием цифровых данных кандидатов на должности, связанные с подбором кадров, маркетингом, PR, на руководящие должности, в продажи и закупки, полагают в Ассоциации частных агентств занятости.
Что такое цифровой след?
Цифровой след. Определение и описание
Цифровой след, иногда называемый цифровой тенью или электронным следом – это данные, которые вы оставляете при использовании интернета. Эти данные включают посещаемые веб-сайты, отправляемые электронные письма и информацию, указываемую в онлайн-формах. Цифровой след можно использовать для отслеживания действий человека и его устройств в интернете. Пользователи интернета активно или пассивно создают собственный цифровой след.
Что такое цифровой след?
Каждый раз при использовании интернета вы оставляете за собой информационный след, называемый цифровым следом. Расширению цифрового следа способствуют публикации в социальных сетях, подписки на информационные рассылки, оставленные отзывы и покупки в интернете.
Процесс расширения цифрового следа не всегда очевиден, например, веб-сайты могут отслеживать активность, устанавливая файлы cookie на ваше устройство, а приложения могут считывать данные без вашего ведома. Как только вы предоставляете организации доступ к вашей информации, она сможет продавать или передавать ее третьим лицам. В худшем случае ваши личные данные могут быть скомпрометированы в результате утечки.
Применительно к цифровым следам часто используются термины «активный» и «пассивный».
Активный цифровой след
Пользователь оставляет активный цифровой след, когда намеренно делится информацией о себе: делает публикации в социальных сетях или оставляет сообщения на сайтах или онлайн-форумах. Если пользователь вошел на веб-сайт с использованием зарегистрированного имени или профиля, все опубликованные им сообщения будут составлять его активный цифровой след. Также активный цифровой след остается при заполнении онлайн-форм, например, подписке на информационные рассылки, или при согласии принимать файлы cookie в браузере.
Пассивный цифровой след
Пассивный цифровой след создается, когда информация о пользователе собирается без его ведома. Это происходит, например, когда на веб-сайте собирается информация о том, сколько раз пользователи посещали сайт, откуда эти пользователи и их IP-адреса. Это скрытый процесс, о котором пользователи могут не догадываться. Другим примером использования пассивного следа является анализ рекламодателями ваших лайков, репостов и комментариев в социальных сетях с целью последующего профилирования и отображения вам определенного контента.
Почему важны цифровые следы?
Цифровые следы важны по следующим причинам:
Поэтому стоит задуматься о том, что ваш цифровой след говорит о вас. Многие пытаются управлять своим цифровым следом, с осторожностью выполняя действия в сети и в первую очередь контролируя потенциально собираемые данные.
Примеры цифрового следа
Цифровой след пользователя интернета может включать сотни составляющих. Ниже описаны лишь некоторые действия, увеличивающие цифровой след.
Онлайн покупки
Интернет-банкинг
Социальные медиа
Чтение новостей
Здоровье и фитнесс
Защита цифрового следа
Поскольку работодатели, университеты и другие лица могут проверить ваши данные в интернете, рекомендуется с внимательностью относиться к цифровому следу. Ниже приведены рекомендации по защите личных данных и управлению репутацией в сети.
Используйте поисковые системы для проверки своего цифрового следа
Введите свое имя в поисковую систему. Укажите имя и фамилию, используйте все варианты написания. Если вы меняли имя, выполните поиск как текущего, так и прежнего имени. Просмотр результатов поиска даст вам представление об общедоступной информации о вас. Если какой-либо из результатов поиска показывает вас не в лучшем свете, можно связаться с администраторами сайта и узнать, могут ли они удалить эту информацию. Настройка оповещений Google – один из способов отслеживать информацию по вашему имени.
Уменьшите количество источников информации, в которых упоминается ваше имя
Например, веб-сайты, посвященные недвижимости, и сайт whitepages.com могут содержать о вас больше информации, чем хотелось бы. Эти сайты могут содержать личную информацию: номер телефона, адрес и возраст. Если вас это не устраивает, можно связаться с администраторами веб-сайтов и запросить удаление информации.
Ограничьте объем предоставляемых данных
Каждый раз при предоставлении личной информации вы расширяете свой цифровой след, а также увеличиваете вероятность того, что компания, хранящая ваши данные, воспользуется ими не по назначению или подвергнется взлому, в результате чего ваши данные могут попасть злоумышленникам. Поэтому прежде чем заполнять форму, подумайте, стоит ли это делать. Есть ли другие способы получить информацию или услугу без предоставления личных данных?
Проверьте параметры конфиденциальности
Параметры конфиденциальности в социальных сетях позволяют контролировать, кто видит ваши публикации. Проверьте, настроены ли эти параметры на комфортном для вас уровне. Например, Facebook позволяет ограничивать видимость публикаций для друзей и создавать специальные списки тех, кто может видеть определенные публикации. Однако не забывайте, что параметры конфиденциальности защищают вас только в конкретной социальной сети.
Избегайте раскрытия излишней информации в социальных сетях
Социальные сети позволяют легко общаться с людьми, однако провоцируют на раскрытие излишней информации. Подумайте, стоит ли указывать свое местоположение, раскрывать планы поездок или другую личную информацию. Не указывайте номер телефона и адрес электронной почты в разделе «Информация» в социальных сетях. Также не рекомендуется ставить лайки вашему банку, компании, предоставляющей медицинские услуги, аптеке и прочим организациям, поскольку это может указать киберпреступникам на ваши важные учетные записи.
Избегайте незащищенных веб-сайтов
Убедитесь, что вы совершаете транзакции на защищенном веб-сайте. Его веб-адрес должен начинаться с https://, а не с http://; буква s означает «безопасный» и указывает на наличие у сайта сертификата безопасности. Слева от адресной строки также должен отображаться значок замка. Не разглашайте конфиденциальную информацию, особенно платежные данные, на незащищенных сайтах.
Не указывайте личные данные при использовании публичных сетей Wi-Fi
Публичная сеть Wi-Fi менее безопасна, чем ваша личная сеть: неизвестно, кто ее настраивал и кто может иметь к ней доступ. Избегайте предоставления личной информации при использовании публичных сетей Wi-Fi.
Удаляйте старые учетные записи
Один из способов уменьшить свой цифровой след – удалить старые учетные записи, например, неиспользуемые профили в социальных сетях и подписки на не интересующие вас информационные рассылки. Удаление неиспользуемых учетных записей снижает вероятность утечки данных.
Создавайте надежные пароли и используйте менеджер паролей
Надежный пароль помогает обеспечить безопасность в интернете. Надежный пароль является длинным – состоит не менее чем из 12 символов, а в идеале больше, и содержит сочетание заглавных и строчных букв, символов и цифр. Чем сложнее ваш пароль, тем сложнее его взломать. Использование менеджера паролей позволяет создавать, хранить и управлять всеми паролями с помощью единой защищенной учетной записи. Пароли необходимо хранить в секрете, никому не сообщать и нигде не записывать. Рекомендуется не использовать один пароль для всех учетных записей, а также регулярно менять пароли.
Сохраняйте конфиденциальность медицинских документов
Соблюдайте правила защиты данных и регулярно проверяйте свои медицинские документы. Похитители личных данных нацелены на медицинскую и финансовую информацию. Если преступники используют вашу личную информацию для получения медицинских услуг от вашего имени, их медицинские документы могут объединиться с вашими.
Не выполняйте авторизацию через Facebook
Входить на сайты и в приложения через Facebook довольно удобно. Однако при каждом входе на сторонний веб-сайт с использованием учетных данных Facebook, вы разрешаете компании-владельцу сайта получать ваши данные Facebook, что подвергает вашу личную информацию потенциальному риску.
Поддерживайте актуальность программного обеспечения
Устаревшее программное обеспечение может содержать множество цифровых следов. Если не установить последние обновления, киберпреступники могут получить доступ к этой информации. Используя уязвимости в программном обеспечении, они могут с легкостью получить доступ к устройствам и данным. Регулярное обновление программного обеспечения позволяет предотвратить это, поскольку устаревшее программное обеспечение является более уязвимым для атак злоумышленников.
Настройте использование мобильного устройства
Установите пароль для мобильного устройства, чтобы в случае утери никто, кроме вас, не мог получить к нему доступ. При установке приложений ознакомьтесь с пользовательским соглашением. Для многих приложений в нем описано, какую информацию оно собирает и для чего она может использоваться. Приложения могут собирать личные данные, такие как электронная почта, местоположение и действия в интернете. Прежде чем использовать приложение, убедитесь, что вас устраивает, какую информацию оно собирает.
Оценивайте материалы перед публикацией
На основе ваших публикаций и комментариев в интернете, а также по отзывам других людей формируется мнение о вас. Некоторые аспекты вашего цифрового следа, например, загруженные фотографии, комментарии в блогах, видео на YouTube и публикации в Facebook, могут показать вас совсем не с той стороны, с которой вы бы хотели. Создавайте положительный цифровой след, публикуя только то, что создает вам желаемый образ.
В случае взлома примите немедленные меры
Если вы предполагаете, что ваши данные могли быть скомпрометированы в результате взлома, немедленно примите меры. Если речь идет о финансовых потерях, сообщите о нарушении в банк или компанию, выпустившую кредитную карту. Измените все пароли, которые могли быть раскрыты. Если скомпрометированный пароль использовался для других учетных записей, измените его везде.
Используйте VPN
Использование виртуальной частной сети (VPN) помогает защитить цифровой след. VPN маскирует IP-адрес, что практически не позволяет отследить ваши действия в сети. Это повышает конфиденциальность при работе в интернете и не позволяет веб-сайтам устанавливать файлы cookie, отслеживающие вашу историю просмотров. Kaspersky Secure Connection позволяет установить безопасное соединение между вашим устройством и интернет-сервером, чтобы никто не смог отслеживать или получать доступ к передаваемым данным.
Сдаст анализ: профпригодность студентов проверят по цифровому следу
Российские ученые разработали систему, позволяющую определить профпригодность студента и выпускника вуза по цифровому следу. Метод основывается на анализе дипломов и курсовых, проектных заданий, исследовании учебных и рабочих программ. В будущем цифровой след планируют расширить, добавив информацию из соцсетей. Полученные данные сравниваются с запросами работодателей на сайтах для поиска работы. Технологию уже испытали на будущих программистах. По результатам исследования оказалось, что 69% студентов имеют лишь общее представление о предстоящей работе.
На очереди — соцсети
В Тюменском государственном университете (ТюмГУ), который входит в федеральный проект повышения конкурентоспособности ведущих российских вузов «5-100», разработали метод определения профпригодности студента по его цифровому следу. Авторов поддержал Российский фонд фундаментальных исследований.
Суть ноу-хау заключается в следующем: цифровой след извлекается из текстов курсовых, дипломных и других квалификационных работ, с тематических сайтов, а также из специальных программ, применяемых в процессе обучения студентов. Полученные данные сравниваются с описанием вакансий, которые публикуют компании. Таким образом можно увидеть, насколько выпускники подходят под требования потенциального работодателя.
— Цифровой след можно расширять. Включать в него информацию об интересах студентов в социальных сетях. Указывать, в каких группах они состоят. Как они реагируют на современные тенденции и новости. Собрав большой объем данных по студентам, мы можем в том числе менять образовательные программы, — рассказала член команды разработчиков, и.о. директора Института математики и компьютерных наук ТюмГУ Марина Воробьева.
Метод уже опробовали на местных студентах-программистах. Оказалось, что 69% из них имеют представление о будущей работе, 19% имеют опыт и только 12% уверенно владеют необходимой базой знаний и умений. По словам разработчиков, следующим этапом станет расширение проекта — использование его на других направлениях и в других учебных заведениях.
Довесок к резюме
Сбор цифрового следа может происходить на протяжении всего обучения студента, отметила младший научный сотрудник Института прикладной математики и телекоммуникаций РУДН Екатерина Лисовская.
— Цифровой след представляет собой набор данных о результатах деятельности студента за всё время обучения. Такими материалами можно считать презентации, аудио- и видеозаписи докладов, курсовые и выпускные работы, научные статьи, — добавила она.
Метод, разработанный в ТюмГУ, она назвала интересным. По мнению эксперта, он также поможет студенту понять, куда двигаться дальше исходя из сформированных компетенций, а университету — модернизировать содержание образовательных программ.
Цифровой след из информационной системы вуза может оказаться полезен как дополнительная информация к резюме, но только с согласия самого студента, подчеркнул директор Физтех-школы прикладной математики и информатики МФТИ Андрей Райгородский. При этом программные решения, которые позволяют собирать такие данные, уже существуют (как часть более сложных и объемных систем) — например, 1С:Университет, добавил он.
— Данные о вакансиях не дают полного представления о структуре рынка труда, они характеризуют только существующий на текущий момент дефицит кадров, — отметил руководитель направления в Центре прикладного анализа больших данных ТГУ Артем Фещенко.
Результаты проекта могут послужить для создания рекомендательного сервиса — в помощь выпускникам при поиске вакансий, релевантных содержанию дипломных работ. И наоборот, работодатель может подбирать кандидатов не только на основании резюме, предположил он.
Прямого совпадения данных о студентах с требованиями работодателей быть не может, полагает доцент Института интеллектуальных кибернетических систем Дмитрий Демидов. Обучение в вузах не предполагает детального знакомства со всеми профильными программами. А работодатели ищут специалистов с конкретными навыками. Нельзя отбраковывать студента только потому, что он не знает какую-то программу или технологию.
Студенту выгодно искать работу в организации, где найдется применение цифровому следу, который он генерирует, уверен магистрант направления математического обеспечения и администрирования ИС ТюмГу Михаил Карпов.
Цифровой след также поможет самому студенту оценить уровень своих знаний и навыков в различных областях обучения, добавил магистрант университета Давид Шенгелия. И понять, насколько он прогрессирует в процессе обучения как лично, так и относительно своей группы.
По цифровому следу: в России стартует эксперимент по отслеживанию искусственным интеллектом успеваемости студентов
С 2021 года в нескольких российских вузах успеваемость студентов будет оценивать искусственный интеллект (ИИ). Предполагается, что использование новой системы позволит более объективно оценивать учащихся. Об этом ТАСС рассказал директор Центра компетенций в сфере онлайн-образования и цифрового корпоративного обучения EDCrunch University НИТУ «МИСиС» Нурлан Киясов. На базе этого вуза подобная технология должна быть внедрена в конце 2020 года.
По словам Киясова, система на основании данных цифрового следа будет оценивать активность студентов на лекциях, их поведение, успеваемость и даже участие в общественной жизни.
«Цифровой сервис будет выявлять студентов с низкой академической успеваемостью и предупреждать прежде всего самих студентов и деканат об этом. Сервис будет основан на данных цифрового следа студента: он будет оценивать успеваемость студента, активность на лекциях, участие в общественной жизни университета, в целом поведение», — сообщил Киясов.
Отталкиваясь от результатов анализа полученной информации, руководство учебных заведений будет принимать решение, стоит ли как-то поощрить студента, вынести ему предупреждение или даже отчислить. Киясов считает, что внедрение основанных на искусственном интеллекте систем поможет исключить элемент предвзятости со стороны преподавателей.
В то же время глава EDCrunch University отметил, что выдвигаемые ИИ предложения будут носить рекомендательный характер, а окончательное решение касательно судьбы студентов будет по-прежнему принимать деканат. Тестирование такой системы в нескольких вузах стартует уже в 2019 году, а к 2021-му её опытные образцы начнут работать в ведущих вузах России.
«Первоочередная задача — снизить долю отчисляемых студентов, повысить удовлетворённость самих студентов качеством образовательных услуг и всех других видов услуг, которые предоставляет университет. Сегодня университет не может отставать от того, что происходит за пределами университета, где сплошная цифровизация», — подчеркнул Киясов.
Комментируя перспективы введения подобных систем, зампред комитета Госдумы по образованию и науке Борис Чернышов в беседе с RT выразил мнение, что искусственный интеллект будет в первую очередь полезен в деле борьбы с коррупцией.
«Я это предлагал, в том числе и для школьников, чтобы заменить, например, ЕГЭ на эту методику. Это было бы правильно. Но искусственный интеллект может правильнее оценить (студентов. — RT) в тех вузах, где ещё остаются факты коррупции. Ведь ему не предложишь ни шоколадку, ни конверт», — отметил парламентарий.
Также, по его мнению, администрациям учебных заведений необходимо оценивать не только успехи студентов в учёбе, но и их внеучебную деятельность. Это позволит поощрить студентов и «дать больше возможностей тем, кто заинтересован в своём дальнейшем продвижении» в рамках специальности, не зацикливаясь на одном, стандартном формате обучения.
«Сейчас, к сожалению, в некоторых вузах принимается решение только на основании итоговых результатов. Очень эффективно в этом плане работает ВШЭ, которая выставляет оценку по курсу не только по итогам тех баллов, которые получают за контрольные работы, но также на основании успеваемости, активности на семинарских занятиях, посещениях электронных занятий. Всё это и так в некоторых вузах уже есть, просто этому всему придают автоматизированный характер», — отметил Чернышов.
Собеседник RT добавил, что, помимо прочего, система оценки учащихся должна совмещать в себе «человеческий взгляд» и рекомендации искусственного интеллекта. Итоговое решение, например, об отчислении, должно приниматься только после коллективного обсуждения отчёта цифровой системы, уверен эксперт.
О необходимости деликатного подхода к использованию новых технологий по отношению к людям предупредил и президент Всероссийского фонда образования Сергей Комков.
«Я не противник использования новых IT-технологий и возможности использования искусственного интеллекта, но считаю, что здесь нужно быть предельно осторожными, потому что надо понимать, что всё-таки студент — это живой человек. И, как у любого живого человека, у него бывают разные периоды в жизни, а искусственный интеллект может этого не учитывать. Может возникнуть ситуация, при которой искусственный интеллект может неверно оценить этого живого человека. В силу определённых субъективных факторов этот живой человек может оказаться за бортом вуза: могут сложиться неудачные жизненные обстоятельства, возникнуть психологический срыв. Если живой преподаватель будет это учитывать, то искусственный интеллект этого учитывать не может», — заявил RT специалист.
Комков также полагает, что возможности искусственного интеллекта необходимо совмещать с опытом и знаниями профессорско-преподавательского состава. По его словам, необходимо найти разумный баланс между двумя этими системами оценки.
Добавим, что, согласно данным Министерства образования РФ, в 2018 году из российских вузов по тем или иным причинам было отчислено 16,8% учащихся. Как отмечает РИА Новости, согласно оценке экспертов, с помощью искусственного интеллекта этот показатель можно будет снизить до 10%.