АНАЛІТИКА ОСВІТНІХ ДАНИХ У ДОСЛІДЖЕННІ ГЕНДЕРНОЇ РІВНОСТІ ЦИФРОВОЇ ОСВІТИ ТА ІТ В УКРАЇНІ - Scientific conference
Main page
UA PL EN

Congratulation from Internet Conference!

Hello

Рік заснування видання - 2011

АНАЛІТИКА ОСВІТНІХ ДАНИХ У ДОСЛІДЖЕННІ ГЕНДЕРНОЇ РІВНОСТІ ЦИФРОВОЇ ОСВІТИ ТА ІТ В УКРАЇНІ

04.02.2026 09:37

[1. Information systems and technologies]

Author: Стисло Оксана Василівна, старша викладачка кафедри інформаційних технологій, Заклад вищої освіти «Університет Короля Данила», м. Івано-Франківськ; Стисло Тарас Романович, кандидат юридичних наук, доцент кафедри інформаційних технологій, Заклад вищої освіти «Університет Короля Данила», м. Івано-Франківськ


ORCID: 0000-0002-7348-2501 Стисло О.В.

ORCID: 0000-0002-2377-7985 Стисло Т.Р.

Цифрова трансформація освітнього простору в Україні та на глобальному рівні супроводжується активним використанням інтелектуальних систем аналізу даних, що застосовуються для оцінювання навчальної діяльності, прогнозування академічних результатів і формування індивідуалізованих освітніх траєкторій [1;2]. Аналітика освітніх даних (Learning Analytics) поступово інтегрується в практики управління освітою як інструмент підвищення ефективності та обґрунтованості управлінських рішень. Водночас зростання ролі автоматизованих аналітичних механізмів актуалізує виклики, пов’язані з рівністю доступу до освітніх можливостей, зокрема у гендерному вимірі.

Попри позитивну динаміку залученості жінок до STEM-напрямів, у цифровій освіті та сфері інформаційних технологій зберігається суттєвий гендерний дисбаланс, що впливає на формування людського капіталу та кадрову структуру технологічного сектору [3]. Нерівномірна представленість жінок у технічних освітніх траєкторіях сприяє збереженню професійної сегрегації та обмежує інноваційний потенціал цифрової економіки, що підтверджується динамікою участі жінок у сфері ІТ-освіти України у 2019–2024 роках.




Рис. 1. Динаміка частки жінок у сфері ІТ-освіти України (2019–2024)

Ключова проблема полягає в тому, що більшість сучасних аналітичних систем орієнтовані переважно на оптимізацію навчальних процесів і, як правило, не враховують соціально-демографічні характеристики користувачів. Внаслідок цього алгоритмічні моделі можуть відтворювати упередження, закладені в історичних даних, і формувати ризики алгоритмічної нерівності між різними гендерними групами, що зумовлює необхідність перегляду підходів до проєктування Learning Analytics з позицій етичної відповідальності та соціальної справедливості.

Міжнародні звіти UNESCO та OECD, а також дослідження у сфері етики штучного інтелекту наголошують на важливості поєднання аналітики освітніх даних із принципами прозорості, пояснюваності та недискримінаційності алгоритмів [1;3;4;5]. В українському контексті питання гендерної рівності у цифровій освіті відображені переважно у стратегічних документах, зокрема в Концепції розвитку штучного інтелекту, однак залишаються недостатньо операціоналізованими з погляду системного кількісного моніторингу.

Аналітика освітніх даних розглядається як міждисциплінарний науково-практичний інструмент, що інтегрує методи машинного навчання, статистичного аналізу та педагогічної аналітики для підтримки управлінських і педагогічних рішень. Застосування предикативних моделей, аналізу поведінкових патернів і показників навчальної залученості дозволяє не лише підвищувати результативність освітніх процесів, а й виявляти потенційні ризики нерівності доступу до цифрових ресурсів. Особливу роль у цьому процесі відіграють підходи Explainable AI та fairness-метрики, які забезпечують інтерпретованість аналітичних моделей і створюють підґрунтя для технічного аудиту освітніх аналітичних систем і мінімізації дискримінаційних патернів у рекомендаційних алгоритмах.

У межах дослідження запропоновано концептуальну рамку Gender-Aware Learning Analytics Framework (GALAF), спрямовану на впровадження гендерно чутливих індикаторів, етичний контроль аналітичних моделей і системний моніторинг гендерного паритету в цифровій освіті. Реалізація цього підходу сприятиме формуванню інклюзивного та прозорого освітнього середовища, узгодженого з міжнародними нормативно-етичними стандартами та принципами сталого розвитку.

Література:

1. UNESCO. Technology in education: Global Education Monitoring Report 2023 / UNESCO. – Paris : UNESCO Publishing, 2023. – 474 с. – ISBN 978-92-3-100610-5.

2. OECD. Digital Education Outlook 2023: Pushing the Frontiers with Artificial Intelligence, Blockchain and Robots / OECD Publishing. – Paris : OECD, 2023. – 248 с. – DOI: https://doi.org/10.1787/5b46c2d0-en.

3. Coursera. Global Skills Report 2024 / Coursera Inc. – Mountain View, California : Coursera Research Division, 2024. – 52 с. – Режим доступу : https://www.coursera.org/research/global-skills-report-2024.

4. Floridi L. The Logic of Information: A Theory of Philosophy as Conceptual Design / L. Floridi. – Oxford : Oxford University Press, 2019. – 256 p. – ISBN 978-0-19-883363-5.

5. Crawford K. Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence / K. Crawford. – New Haven : Yale University Press, 2021. – 336 p. – ISBN 978-0-300-25035-8.



Creative Commons Attribution Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
допомога Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter

Another articles in this section

Сonferences

Conference 2026

Conference 2025

Conference 2024

Conference 2023

Conference 2022

Conference 2021



Міжнародна інтернет-конференція з економіки, інформаційних систем і технологій, психології та педагогіки

Наукова спільнота - інтернет конференції

:: LEX-LINE :: Юридична лінія

Інформаційне суспільство: технологічні, економічні та технічні аспекти становлення