ЦИФРОВА АНАЛІТИЧНА ПЛАТФОРМА ДЛЯ УПРАВЛІННЯ ЯКІСТЮ ОСВІТНІХ ПОСЛУГ У ВИЩИХ НАВЧАЛЬНИХ ЗАКЛАДАХ

Ярошенко О.І.
Чернівецький національний університет ім. Юрія Федьковича
https://orcid.org/0000-0002-5976-6559
Верстяк А.В.
Чернівецький національний університет ім. Юрія Федьковича
https://orcid.org/0000-0002-8090-1233
Скращук Л.В.
Чернівецький національний університет ім. Юрія Федьковича
https://orcid.org/0000-0001-7842-1540
Маханець Л.Л.
Чернівецький національний університет ім. Юрія Федьковича
https://orcid.org/0000-0001-8671-0596
DOI: https://doi.org/10.30838/EP.204.363-370

ЗАВАНТАЖИТИ СТАТТЮ

АНОТАЦІЯ

Розроблено аналітичну платформу для управління якістю освітніх послуг на базі R Shiny фреймворку, яка забезпечує інтерактивну візуалізацію академічних даних та підтримку прийняття управлінських рішень у ви-щих навчальних закладах України. Система реалізована з використанням модульної архітектури та включає шість основних аналітичних модулів для моніторингу показників якості навчання, успішності та відвідуваності студентів з урахуванням специфіки національної системи оцінювання. Платформа забезпечує порівняльний аналіз між спеціальностями, групами, предметами, а інтерактивні візуалізації з деталізованими підказками дозволяють виявляти тенденції академічних досягнень та проблемні зони освітнього процесу. Система підт-римує експорт результатів у стандартні формати, автоматичне оновлення показників та забезпечує кро-сплатформну сумісність. Тестування підтвердило скорочення часу аналізу та значну економію коштів на ана-літичному програмному забезпеченні, що робить рішення доступним для широкого кола освітніх установ.

КЛЮЧОВІ СЛОВА

академічна аналітика, R Shiny, освітні дані, інтерактивна візуалізація, управління якістю освіти, бізнес-інтелект в освіті, інформаційні системи, цифрові технлогії

ПОСИЛАННЯ

1. Siemens, G., & Baker, R.S.J. (2012). Learning analytics and educational data mining: towards communication and collaboration. Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge (LAK '12). New York : Association for Computing Machinery, Pp. 252–254.
DOI: https://doi.org/10.1145/2330601.2330661
2. Ferguson, R. (2012). Learning analytics: drivers, developments and challenges. International Journal of Technology Enhanced Learning, Vol. 4. No. 5/6. Pp. 304-317.
Link: https://www.inderscience.com/offers.php?id=51816
3. Baker, R.S., & Inventado, P.S. (2014). Educational data mining and learning analytics. Learning Analytics. New York : Springer, Pp 61–75.
DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4614-3305-7_4
4. Биков В.Ю. (2011). Технології хмарних обчислень, ІКТ-аутсорсінг та нові функції ІКТ-підрозділів навчальних закладів і наукових установ. Інформаційні технології в освіті, Вип. 10. С. 8-23.
Link: http://nbuv.gov.ua/UJRN/itvo_2011_10_3
5. Salehi, M, Arashi. M, Bekker, A, Ferreira, J, Chen, DG, Esmaeili, F, & Frances, M. (2020). A Synergetic R-Shiny Portal for Modeling and Tracking of COVID-19 Data. Front Public Health, Vol. 8. 623624.
DOI: https://doi.org/10.3389/fpubh.2020.623624
6. Chang, W., Cheng, J., Allaire, J.J., Sievert, C., Schloerke, B., Xie, Y., Allen, J., McPherson, J., Dipert, A. & Borges, B. (2021). Shiny: Web Application Framework for R. R package Version 1.7.1.
Link: https://CRAN.R-project.org/package=shiny
7. Sievert, C. (2020). Interactive Web-Based Data Visualization with R, plotly, and shiny. Boca Raton : Chapman and Hall/CRC, 470 с.
Link: https://plotly-r.com
8. Ярошенко О.І. (2025). Academic Analytics Dashboard. GitHub.
Link: https://github.com/olena-yaroshenko/academic-analytics-dashboard