Комплексный анализ образовательных рисков ИКТ и методов обеспечения надежности: российский контекст и математическое моделирование

В условиях стремительной цифровизации, охватившей все сферы жизни, образование не является исключением. По данным исследований 2023 года, до 30% выпускников российских вузов не обладают необходимыми цифровыми навыками, а около 40% работодателей отмечают, что образовательные программы не успевают за изменениями в технологиях и запросами индустрии. Эти цифры красноречиво свидетельствуют о необходимости не только активного внедрения информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) в образовательный процесс, но и глубокого, всестороннего анализа сопутствующих рисков.

Настоящая курсовая работа посвящена тщательному анализу образовательных рисков, возникающих в условиях применения ИКТ, включая системные и технологические аспекты, а также методы оценки надежности этих систем. Актуальность темы обусловлена тем, что, несмотря на очевидные преимущества цифровизации — индивидуализацию обучения, расширение доступа к знаниям, развитие творческих способностей — она порождает и новые, порой неочевидные вызовы. Целью исследования является выявление, систематизация и анализ образовательных рисков, связанных с ИКТ, а также разработка рекомендаций по их минимизации и повышению надежности образовательной среды. Для достижения этой цели поставлены следующие задачи:

• Раскрыть сущность и классификацию ИКТ в образовании, а также описать модели дистанционного обучения.
• Проанализировать специфические системные риски, возникающие при внедрении ИКТ в российское образовательное пространство.
• Выявить основные технологические риски и предложить комплексную систему мер информационной безопасности.
• Определить критерии и методики оценки надежности ИКТ-систем и электронных информационно-образовательных сред (ЭИОС).
• Представить математические модели для расчета надежности ИКТ-систем в образовании.

Структура работы включает теоретические основы применения ИКТ, детальный анализ системных и технологических рисков, обзор методов оценки надежности и математическое моделирование, завершаясь обобщающими выводами и практическими рекомендациями.

Теоретические основы применения ИКТ в образовании

Путешествие в мир цифрового образования начинается с понимания его фундаментальных основ. Информационно-коммуникационные технологии, или ИКТ, стали краеугольным камнем современного учебного процесса, кардинально изменив подходы к получению и передаче знаний, что требует от всех участников образовательного процесса глубокого погружения в их суть и возможности.

Понятие и классификация ИКТ в образовании

В современном понимании, информационно-коммуникационные технологии (ИКТ) — это не просто набор устройств, а целая экосистема способов, механизмов и средств, используемых для сбора, обработки, хранения и передачи информации. Эта концепция начала формироваться с конца 1970-х годов, когда компьютеры стали ассоциироваться с возможностью представления различных типов информации – чисел, текстов, звуков, изображений, видео – в удобном для обработки и обмена цифровом формате.

Применение ИКТ в обучении открывает перед нами безграничные возможности. Оно позволяет индивидуализировать процесс, давая каждому обучающемуся возможность выбирать собственную траекторию, исходя из его способностей и интересов. Это включает адаптацию содержания, методов и темпов учебной деятельности, отслеживание прогресса и корректировку маршрута. В рамках индивидуализации ИКТ способствует формированию общеучебных умений и навыков, улучшает мотивацию, развивает познавательные интересы, а также формирует личностные качества, такие как самостоятельность, трудолюбие и творчество. Исследования показывают, что использование ИКТ в создании творческих проектов улучшает качество знаний и формирует навыки научно-исследовательской работы. И что из этого следует? Это означает, что ИКТ становятся не просто инструментом, а ключевым фактором развития метапредметных компетенций и глубокой вовлеченности в образовательный процесс.

Классификация ИКТ в образовании может быть многогранной, отражая различные аспекты их применения:

1. По характеру работы обучаемых с информацией:
   • Получение информации (электронные учебники, базы данных).
   • Хранение информации (облачные хранилища, цифровые библиотеки).
   • Сбор информации (инструменты для опросов, сетевые дневники).
   • Обработка информации (текстовые редакторы, графические программы, средства для анализа данных).
2. По целям включения в образовательный процесс (функциональный признак):
   • Информационно-обучающие: электронные книги, справочники, энциклопедии, учебные пособия, предоставляющие структурированную информацию.
   • Интерактивные: вебинары, электронная почта, чаты, форумы, системы видеоконференцсвязи (например, Zoom), обеспечивающие обратную связь и коммуникацию.
   • Поисковые: поисковые системы (Яндекс, Google), каталоги образовательных ресурсов, позволяющие эффективно находить необходимую информацию.
   • Контрольно-оценочные: тесты, тренажеры, системы онлайн-оценки, предназначенные для проверки знаний и навыков.
3. По решаемым педагогическим задачам:
   • Для базовой подготовки: электронные учебники, системы дистанционного обучения (LMS), образовательные платформы (например, «ЯКласс», «Московская Электронная Школа»).
   • Для практических занятий: практикумы, тренажеры, программы моделирования, симуляторы.
   • Вспомогательные: электронные словари, игры, интерактивные викторины, которые дополняют основной учебный процесс.
   • Комплексные: платформы дистанционного образования, интегрирующие все вышеперечисленные функции.
4. По видам средств ИКТ:
   • Программные: офисные программы (Microsoft Office, Google Workspace), операционные системы, специализированное ПО для обучения.
   • Специальные: программы для общения в реальном времени (видеоконференцсвязь), автоматизированные поисковые средства и каталоги.
   • Телекоммуникационные: интернет-сети, локальные сети, средства связи (оптоволокно, Wi-Fi), обеспечивающие коммуникацию и доступ к ресурсам.

К основным средствам ИКТ также относятся: электронно-вычислительные машины (ЭВМ), персональные компьютеры, интернет-сети, носители информации (флеш-накопители, жесткие диски), локальные сети, элементы искусственного интеллекта и машинной графики.

Модели дистанционного обучения и их особенности

Развитие ИКТ стало катализатором для появления и распространения дистанционного обучения — одной из наиболее инновационных форм, которая создает дидактические условия для обучения по индивидуальным траекториям. Дистанционное обучение — это не просто удаленный формат, а целая философия, позволяющая получать знания независимо от географического положения и, в ряде случаев, от конкретного образовательного учреждения.

Среди наиболее распространенных моделей дистанционного обучения можно выделить:

1. Модель смешанного обучения (blended learning): Этот подход сочетает традиционное очное обучение с элементами дистанционного. Например, часть лекций может проходить в классе, а самостоятельная работа, тестирование или изучение дополнительных материалов — онлайн. Это позволяет максимально эффективно использовать преимущества обоих форматов, обеспечивая гибкость и персонализацию.
2. Модель «удаленная аудитория» (distance classroom): Эта модель подразумевает синхронное обучение, когда преподаватель и студенты взаимодействуют в режиме реального времени через видеоконференцсвязь. По сути, это перенос традиционной аудитории в виртуальное пространство, где сохраняется живое общение и мгновенная обратная связь.
3. Модель сетевого обучения (network learning): Характеризуется широким использованием сетевых ресурсов и коллаборативных инструментов. Обучающиеся взаимодействуют друг с другом и с преподавателем через онлайн-платформы, форумы, социальные сети, совместно работают над проектами и обмениваются знаниями. Сетевые средства ИКТ обеспечивают широкий доступ к учебно-методической и научной информации, позволяют организовывать научно-исследовательскую деятельность и проводить виртуальные занятия.

Важной составляющей дистанционного обучения, особенно в российском образовательном контексте, является концепция индивидуальной образовательной траектории (ИОТ). Она активно поддерживается федеральными образовательными стандартами (ФГОС) и Федеральным законом «Об образовании в РФ» № 273. ИОТ предполагает активный выбор обучающимся содержания, целей, темпа и методов обучения, что позволяет максимально адаптировать процесс под индивидуальные потребности и способности. Методические рекомендации по формированию ИОТ разрабатываются, в том числе, для дошкольного и общего образования.

Современные технологии сделали возможным получение высшего образования в российских вузах дистанционно, при этом выпускники онлайн-программ получают дипломы государственного образца. Это демонстрирует растущую независимость от физического присутствия в учебном заведении. Более того, с 1 сентября 2024 года образовательные организации высшего и дополнительного профессионального образования могут самостоятельно выбирать основные средства обучения и цифровой образовательный контент из единого реестра российских программ для ЭВМ и баз данных, что еще больше усиливает гибкость и независимость в выборе технологий.

Для системы открытого и дистанционного обучения особое значение имеют видеозапись и телевидение, позволяющие транслировать лекции и семинары, а также образовательные электронные издания. Последние, распространяемые в интернете или на носителях, являются основным хранилищем учебного материала. Они обеспечивают глубокое усвоение благодаря возможности индивидуальной работы, обогащают процесс обучения, повышают активность и скорость восприятия материала. Среди успешных российских электронных образовательных ресурсов (ЭОР) можно выделить «ЯКласс», «Московскую Электронную Школу» (МЭШ), «Российскую электронную школу» (РЭШ), а также электронные библиотечные системы «Лань» и «ЮРАЙТ».

Системные риски применения ИКТ в российском образовании

Цифровизация образования в России, воспринимаемая как неизбежный процесс и ответ на вызовы четвертой промышленной революции, несёт в себе не только колоссальные возможности, но и целый спектр системных рисков. Эти риски выходят за рамки технических неполадок, затрагивая глубинные социокультурные, педагогические и этические аспекты.

Вызовы цифровизации и несоответствие образовательных программ

Стремительный переход на новую модель образования в России, обусловленный задачами социально-экономического развития, сопровождается фундаментальным изменением ценностей традиционной школы. Открытость университетов к изменениям и запросам индустрии становится критически важной. Однако, как показывает практика, этот процесс далек от идеала.

Одним из наиболее острых системных вызовов является несоответствие между быстро меняющимися требованиями отраслей и образовательными программами вузов. По данным исследований 2023 года, до 30% выпускников российских вузов не обладают необходимыми цифровыми навыками, а около 40% работодателей отмечают, что образовательные программы не успевают за изменениями в технологиях и запросах индустрии. Это особенно заметно в таких динамично развивающихся сферах, как ИТ, инженерия и медицина. В результате выпускники, даже с дипломами, оказываются недостаточно подготовленными к реалиям рынка труда, что приводит к дефициту квалифицированных кадров и снижению конкурентоспособности экономики. Какой важный нюанс здесь упускается? Важно понимать, что это не просто пробел в знаниях, а системная проблема, которая требует постоянного диалога между образовательными учреждениями и бизнесом, а также гибких механизмов обновления учебных планов.

Последствия столь глубокого проникновения цифрового мира в образование ещё предстоит оценить в полной мере. Влияние цифровизации на качество образования и долгосрочные социально-экономические результаты пока нечетко видны и сопровождаются множеством рисков, требующих обоснованности, экономической и социальной целесообразности проводимых реформ.

Психологические и педагогические риски

Стремительная информатизация образования в России сопряжена с целым рядом рисков, касающихся воспитательного компонента, гигиенических норм и психологического благополучия участников образовательного процесса.

Влияние на воспитательный компонент проявляется в снижении живого общения, что критически важно для формирования социальных навыков и эмоционального интеллекта. Усиливаются риски формирования зависимости от гаджетов, что приводит к изменению поведенческих паттернов, а также снижение критического мышления у учащихся, привыкающих к готовым ответам из поисковых систем.

В части гигиенических норм, несмотря на наличие санитарно-эпидемиологических правил и нормативов (СанПиН 2.4.2.2821-10 для школ и СанПиН 2.2.2/2.4.1340-03 для вузов), регламентирующих использование ИКТ, их соблюдение часто вызывает трудности. Это связано с недостаточным оснащением образовательных учреждений, несоблюдением временных норм работы с устройствами, а также отсутствием адекватной инфраструктуры (например, правильное освещение, эргономичная мебель). И что из этого следует? Несоблюдение этих норм напрямую влияет на здоровье учащихся, приводя к проблемам со зрением, осанкой и общему снижению работоспособности, что в долгосрочной перспективе может иметь серьезные последствия для здоровья нации.

Психологические проблемы включают рост тревожности, синдром дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ), проблемы со сном, связанные с чрезмерным использованием гаджетов, особенно у детей и подростков. Постоянное нахождение в онлайн-среде, обилие информации и необходимость быстрого переключения внимания создают колоссальную нагрузку на психику, что может приводить к эмоциональному выгоранию и снижению академической успеваемости.

Помимо рисков для обучающихся, существуют и психологические барьеры перед полной компьютеризацией обучения у педагогов. Среди них выделяются недостаточная цифровая компетентность, страх перед новой техникой, опасения потери контроля над учебным процессом и неготовность к изменению традиционных методов преподавания. По данным опросов, до 25% российских педагогов испытывают значительные трудности при переходе на полностью компьютеризированное обучение. Преодоление этих барьеров требует системной поддержки, обучения и социально-адаптационных процессов для приемлемости новых форм образования.

Угрозы интеллектуальной собственности и риски ИИ в образовании

В эпоху цифровизации, когда информация становится ключевым ресурсом, риски, связанные с хищением интеллектуальной собственности и нарушением авторских прав, приобретают особую остроту. В образовательной среде это может проявляться в несанкционированном использовании учебных материалов, плагиате студенческих работ, а также в распространении конфиденциальных данных. Намеренные угрозы информационной безопасности могут исходить от различных акторов: учащихся, персонала организации, конкурентов или хакеров. Наиболее уязвимыми часто оказываются сети с удаленным расположением компонентов, где злоумышленники могут нарушать связи, выводя систему из строя.

Отдельный пласт системных рисков связан с применением искусственного интеллекта (ИИ) в высшем образовании. ИИ обещает персонализировать обучение, автоматизировать рутинные задачи и предоставить новые инструменты для анализа данных. Однако он несёт и ряд потенциально опасных последствий:

• «Технологический уклон»: Это означает чрезмерное сосредоточение на технологических решениях в ущерб педагогическим и этическим аспектам. ИИ может формализовать образование, пренебрегая развитием критического мышления, творческих способностей и личностного взаимодействия в пользу автоматизированных процессов. Это выражается в приоритете алгоритмической оценки над комплексным развитием «мягких» навыков, которые сложно оценить количественно.
• Формализация образования: Расширение применения ИИ может привести к тому, что образование станет всё более стандартизированным и ориентированным на «правильные» ответы, генерируемые алгоритмами, что может подавить креативность и индивидуальность. В худшем случае, это может привести к исчезновению образования в его традиционном, развивающем смысле.
• Отставание уровня преподавания от развития ИИ: Если совершенствование уровня преподавания будет отставать от темпов развития ИИ, освоение новых технологических знаний будет происходить неоптимально. Педагоги могут оказаться неспособными эффективно использовать новые инструменты или, что ещё хуже, неправильно интерпретировать или применять результаты работы ИИ, что негативно скажется на качестве обучения.

Таким образом, системные риски ИКТ в образовании требуют комплексного подхода, выходящего за рамки сугубо технических мер, и включают глубокий анализ их влияния на человека, общество и саму суть образовательного процесса.

Технологические риски ИКТ и комплексные меры информационной безопасности

Внедрение информационных технологий в образовательные организации, несмотря на все преимущества, неизбежно сопряжено с появлением новых источников угроз. Проблема обеспечения информационной безопасности становится одной из наиболее актуальных, требующих системного и многоуровневого подхода.

Источники угроз и основные технологические уязвимости

Мир цифровых технологий, подобно реальному, полон потенциальных опасностей. В образовательной среде источником угроз могут быть как внешнее воздействие, так и внутренние факторы. К внешним относятся злоумышленники (хакеры, киберпреступники), вирусы, вредоносное программное обеспечение и целенаправленные атаки конкурентов. Внутренние источники угроз чаще всего связаны с необдуманными действиями или ошибками пользователей (студентов, преподавателей, административного персонала), а также с инсайдерскими действиями (персонал организации, бывшие сотрудники).

Основные технологические уязвимости часто возникают в сложных, распределенных системах. Наиболее уязвимыми являются сети с удаленным расположением компонентов, где злоумышленники могут нарушать связи, выводя систему из строя. Это могут быть удаленные сервера, облачные хранилища, персональные устройства, подключенные к образовательной сети. Уязвимости могут быть связаны с:

• Слабостью сетевой инфраструктуры: устаревшее оборудование, неправильная конфигурация, отсутствие сегментации сети.
• Устаревшим или нелицензионным программным обеспечением: отсутствие обновлений безопасности, наличие известных уязвимостей.
• Недостаточной защитой конечных точек: компьютеров, ноутбуков, планшетов, смартфонов, используемых в учебном процессе.
• Человеческим фактором: фишинговые атаки, социальная инженерия, использование слабых или повторяющихся паролей.

Многоуровневая система информационной безопасности образовательного учреждения

Эффективная защита образовательного учреждения от киберугроз требует не просто установки антивируса, а выстраивания многоуровневой системы информационной безопасности. Эта система, как правило, охватывает пять ключевых уровней:

1. Нормативно-правовой уровень: Формирование комплексной политики информационной безопасности, основанной на законодательных актах, внутренних регламентах и стандартах. Это включает разработку положений о защите персональных данных, правил работы с конфиденциальной информацией, должностных инструкций по кибербезопасности.
2. Морально-этический уровень: Формирование культуры информационной безопасности среди всех участников образовательного процесса. Это достигается через обучение, повышение осведомленности о рисках, разъяснение этических норм поведения в цифровой среде.
3. Административно-организационный уровень: Внедрение организационных мер, таких как разграничение прав доступа, регулярный аудит безопасности, назначение ответственных за информационную безопасность, разработка планов реагирования на инциденты.
4. Физический уровень: Защита материальных носителей информации и оборудования. Это включает контроль доступа к серверным комнатам, использование систем видеонаблюдения, охрану зданий, а также безопасное хранение носителей информации.
5. Технический уровень: Применение программных и аппаратных средств защиты информации.
   • Программные средства защиты информации: использование актуальных антивирусных программ, межсетевых экранов (фаерволов), систем обнаружения вторжений, средств шифрования данных.
   • Резервное копирование данных: регулярное создание копий критически важных данных и их хранение на независимых носителях или в облачных хранилищах для быстрого восстановления после сбоев или атак.
   • Политика «чистого рабочего стола и экрана»: предотвращение доступа посторонних к конфиденциальной информации на мониторах и физических носителях.
   • Сложные и уникальные пароли: обязательное использование комбинаций из заглавных и строчных букв, цифр и специальных символов, а также регулярное их обновление.
   • Внимательность при работе в интернете: обучение пользователей распознаванию фишинговых писем, подозрительных ссылок, предотвращение перехода на вредоносные сайты.
   • Проверка внешних носителей: перед использованием флешек или жестких дисков необходимо обязательно проверять их на наличие вредоносных программ.
   • Бережное отношение к персональным данным: защита личной информации, как своей, так и других пользователей, строгое соблюдение требований Федерального закона № 152-ФЗ «О персональных данных».
   • Контентная фильтрация: для обеспечения информационной безопасности детей Минобрнауки России разработаны методические материалы (например, «Методические рекомендации по ограничению в образовательных организациях доступа обучающихся к видам информации, распространяемой посредством сети Интернет, причиняющей вред здоровью и (или) развитию детей» 2014 г.), содержащие перечень информации, не соответствующей задачам образования (порнография, насилие, экстремизм). Эти материалы рекомендуют использование систем контентной фильтрации.

Российское законодательство и стандарты в области информационной безопасности

Российская Федерация активно формирует нормативно-правовую базу для обеспечения информационной безопасности в образовании. Ключевые документы и стратегии включают:

• «Национальная стратегия действий в интересах детей»: До 2017 года (Указ Президента РФ от 01.06.2012 № 761) она определяла степень угроз и меры защиты детей, фокусируясь на ограничении агрессивного воздействия на сознание ребенка и обеспечении безопасности баз данных. Положения о защите детей в цифровой среде были интегрированы в другие стратегические документы после 2017 года.
• «Стратегия развития информационного общества в Российской Федерации на 2017-2030 годы» (Указ Президента РФ от 09.05.2017 № 203): Подчеркивает необходимость формирования безопасной среды для детей и защиты их от деструктивного контента в интернете, а также необходимость использования российских программ для ЭВМ и баз данных.
• Методические материалы Минобрнауки России: Содержат рекомендации по ограничению доступа обучающихся к информации, причиняющей вред их здоровью и развитию, а также по использованию систем контентной фильтрации.

Управление рисками информационной безопасности в образовательных организациях Российской Федерации подразумевает создание интегрированных систем управления рисками (ИСУР). Это включает регулярный аудит безопасности, внедрение политик паролей, контроль доступа, обучение персонала и учащихся основам кибергигиены. Часто для этого используются подходы, изложенные в ГОСТ Р ИСО/МЭК 27001-2021 «Информационная безопасность. Системы менеджмента информационной безопасности. Требования», который является национальным аналогом международного стандарта ISO/IEC 27001.

Для повышения эффективности деятельности в сфере информационной безопасности в российских образовательных организациях разрабатываются единые корпоративные классификации рисков, базы данных типовых угроз и уязвимостей, а также методологии категоризации рисков (например, по вероятности возникновения и потенциальному ущербу) в соответствии с лучшими практиками и государственными стандартами. Это позволяет систематизировать работу по управлению рисками и обеспечить более надежную защиту образовательного пространства.

Критерии и методики оценки надежности ИКТ-систем в образовании

В эпоху цифровой трансформации образования вопрос надежности информационно-коммуникационных систем становится ключевым. Электронные образовательные ресурсы (ЭОР) и электронная информационно-образовательная среда (ЭИОС) не просто дополняют традиционное обучение, но и часто формируют его основу. Соответственно, их качество и стабильность требуют тщательной оценки.

Критерии оценки электронных образовательных ресурсов (ЭОР)

Как и любой учебный материал, ЭОР должны оцениваться по совокупности качеств, которые можно разделить на две большие категории: традиционные и инновационные.

Традиционные критерии оценки ЭОР: Эти критерии унаследованы от оценки обычных учебников и дидактических материалов, но адаптированы под специфику электронного формата.

• Полное соответствие программе обучения: ЭОР должен покрывать все необходимые темы и разделы учебной программы.
• Научная обоснованность материала: Информация должна быть точной, актуальной, опираться на проверенные научные данные.
• Соответствие единой методике обучения: Например, принцип «от простого к сложному», логичность изложения, последовательность.
• Отсутствие фактографических ошибок: Любые фактические неточности могут подорвать доверие к ресурсу.
• Отсутствие аморальных/неэтичных компонентов: Материал не должен содержать информацию, противоречащую общепринятым моральным и этическим нормам.
• Оптимальность технологических качеств учебного продукта: Удобство интерфейса, скорость загрузки, совместимость с различными устройствами и операционными системами, отсутствие «глюков» и зависаний.
• Соответствие СанПиН: Соблюдение санитарно-эпидемиологических требований к условиям использования электронных средств обучения (например, размер шрифта, цветовая гамма, отсутствие мерцания, ограничение времени непрерывной работы).

Инновационные критерии оценки ЭОР: Эти критерии отражают уникальные возможности, которые предоставляют ИКТ.

• Обеспечение всех компонентов образовательного процесса: ЭОР должен не только предоставлять информацию, но и обеспечивать возможности для практических занятий, самостоятельной работы, самоконтроля и аттестации.
• Интерактивность: Активно-деятельностные формы обучения, возможность взаимодействия с материалом, обратная связь, адаптивность к действиям пользователя, расширение самостоятельной работы. Это могут быть симуляции, интерактивные задания, квесты.
• Возможность полноценной работы в дистанционном (удаленном) режиме: ЭОР должен быть доступен и функционален независимо от местоположения пользователя и иметь возможность интеграции в системы дистанционного обучения.

Оценка качества электронной информационно-образовательной среды (ЭИОС)

Электронная информационно-образовательная среда (ЭИОС) является более широким понятием, чем отдельные ЭОР, и представляет собой комплекс ресурсов и технологий, обеспечивающих реализацию дистанционного обучения в соответствии с федеральными государственными стандартами высшего образования (ФГОС ВО) и Федеральным законом «Об образовании в Российской Федерации». ЭИОС включает в себя электронные библиотеки, учебные курсы, системы управления обучением (LMS), сервисы для коммуникации, портфолио студентов и многое другое.

Однако, существует значительное противоречие между необходимостью организации ЭИОС и отсутствием единых критериев для ее оценки, а также единой диагностической методики. Эта проблема является признанной в российском образовательном сообществе. Эксперты отмечают, что, несмотря на нормативные требования к организации ЭИОС, на практике вузы часто используют собственные подходы, что затрудняет объективное сравнение и бенчмаркинг. Это приводит к разрозненности в понимании качества ЭИОС и препятствует формированию общепринятых стандартов. Разве не пора уже разработать универсальные критерии, чтобы обеспечить прозрачность и сопоставимость оценки качества ЭИОС во всех образовательных учреждениях?

Для оценки качества ЭИОС используются различные подходы, основанные на принципах ее проектирования, целевых характеристиках и дидактических свойствах:

• Системный подход: Рассматривает ЭИОС как совокупность взаимосвязанных элементов (техническая инфраструктура, контент, пользователи, процессы). Оценка проводится по степени интеграции, согласованности и функционирования всех частей.
• Функциональный подход: Оценивает ЭИОС по степени выполнения поставленных образовательных задач: насколько эффективно она обеспечивает доступ к информации, организует взаимодействие, поддерживает самостоятельную работу и контроль знаний.
• Ориентированный на пользователя подход: Фокусируется на удовлетворенности и эффективности работы обучающихся и преподавателей. Оценивается удобство использования (эргономичность), доступность, интуитивность интерфейса, поддержка пользователей.

Примерами конкретных методик оценки являются оценка по критериям доступности (доступность ресурсов для всех категорий пользователей, в том числе для лиц с ОВЗ), эргономичности (удобство и простота использования), интерактивности (возможность активного взаимодействия), полноты контента (достаточность и актуальность учебных материалов) и технической стабильности (отсутствие сбоев, высокая скорость работы). Одним из главных показателей качества организации ЭИОС как социотехнической системы является высокий уровень взаимодействия субъектов учебно-воспитательного процесса посредством ЭИОС.

Отличия надежности технических и программных систем

Понимание надежности ИКТ-систем требует различения подходов к оценке технических и программных компонентов, поскольку их природа и причины отказов существенно отличаются.

Надежность технических систем (оборудование, серверы, сетевые устройства) в первую очередь зависит от:

• Качества отдельных технических компонентов: Использование высококачественных материалов, отсутствие производственных дефектов.
• Отсутствия дефектов в конструкции изготовления: Правильность сборки, продуманность архитектуры, устойчивость к внешним воздействиям.
• Физического износа: С течением времени компоненты изнашиваются, что увеличивает вероятность отказа.

Отказы технических систем часто носят случайный характер и могут быть описаны статистическими распределениями (например, экспоненциальным или Вейбулла).

Надежность программных систем (операционные системы, прикладное ПО, образовательные платформы) имеет иную специфику:

• Качество компонентов: Относится к качеству кода, модулей, библиотек, из которых состоит программа.
• Отсутствие дефектов (багов): Программные ошибки, логические несоответствия, уязвимости, которые могут привести к сбоям или некорректной работе. В отличие от технических систем, программное обеспечение не «изнашивается» в физическом смысле, но его надёжность определяется наличием скрытых дефектов, которые могут проявиться в определённых условиях.
• Случайные изменения данных и маршрутов исполнения программ: Некорректный ввод данных пользователем, нештатные условия выполнения, взаимодействие с другими системами или внешними событиями могут вызвать ошибки, даже если код сам по себе не содержит явных «багов».
• Сложность и масштабируемость: Чем сложнее программная система, тем выше вероятность ошибок и тем сложнее их обнаружить и устранить.

Таким образом, надежность программных систем больше связана с корректностью логики, устойчивостью к ошибкам ввода, способностью обрабатывать исключительные ситуации и безопасностью кода, чем с физическим состоянием.

Математические модели для расчета надежности информационно-коммуникационной образовательной среды

Глубокий анализ надежности информационно-коммуникационных систем в образовании невозможен без применения математического аппарата. Моделирование позволяет не только оценить текущее состояние, но и прогнозировать поведение системы, выявлять уязвимости и оптимизировать стратегии повышения устойчивости.

Вероятностные модели надежности элементов и систем

Основой для расчета надежности служат математические модели надежности элементов, которые, как правило, представляют собой простые законы распределения. Показатели надежности (например, вероятность безотказной работы, среднее время наработки до отказа) являются функциями параметров этих моделей. Для технических систем, состоящих из большого количества элементов с различными распределениями наработки до отказа, типичным является экспоненциальное распределение. Это распределение предполагает, что вероятность отказа системы постоянна во времени, что часто справедливо для сложных систем после периода приработки и до начала периода износа.

Определение показателей надежности на основании вероятностных моделей включает три основных этапа:

1. Выбор модели надежности: На этом этапе определяется подходящий закон распределения для каждого элемента системы или для системы в целом, исходя из её природы и данных об отказах.
2. Оценка параметров распределения: На основе статистических данных об отказах (например, времени безотказной работы, количестве сбоев) оцениваются параметры выбранной вероятностной модели (например, интенсивность отказов для экспоненциального распределения).
3. Определение необходимых показателей надежности: После того как модель и её параметры установлены, можно вычислить интересующие показатели надежности, такие как вероятность безотказной работы за определённый период, среднее время наработки до отказа, коэффициент готовности.

В качестве вероятностных моделей элементов надежности могут использоваться как дискретные (например, распределение Пуассона для числа отказов за определённый интервал), так и непрерывные распределения (экспоненциальное, Вейбулла, нормальное). Модели надежности технических систем в целом являются более сложными функциональными зависимостями, учитывающими не только модели отказов отдельных элементов, но и структуру системы (последовательное, параллельное соединение элементов, резервирование).

Специализированные модели и методы оценки надежности

Классические вероятностные модели не всегда полностью отражают специфику образовательных систем, особенно когда речь идёт о человеческом факторе или динамике учебного процесса. Здесь на помощь приходят более специализированные подходы:

1. Немонотонные модели: В отличие от традиционных моделей, где надёжность со временем либо монотонно убывает, либо остаётся постоянной, немонотонные модели вводят случайные величины, демонстрирующие немонотонное поведение относительно времени. В образовательных системах они применяются для учёта факторов, которые могут как повышать, так и понижать результаты образовательного процесса в зависимости от времени и условий. Например, утомляемость обучающихся в течение длительного онлайн-занятия или снижение мотивации при однообразном контенте могут быть смоделированы как немонотонные процессы, где эффективность сначала растёт, а затем снижается. Такие модели помогают более точно предсказывать изменение образовательных результатов под влиянием динамических факторов, таких как когнитивная нагрузка, мотивация, качество взаимодействия.
2. Логико-вероятностный метод: Этот метод широко используется в анализе надежности сложных систем и прекрасно применим к образовательным. Он позволяет оценивать вероятность достижения образовательных целей при наличии различных факторов риска и неопределённости. Например, его можно использовать для определения вероятности успешного освоения учебной программы группой студентов, учитывая вероятности отказов отдельных ИКТ-компонентов (например, сбоев в работе онлайн-платформы), качество учебных материалов и уровень подготовки преподавателей. Метод строит логическую схему связей между элементами системы и их отказами, присваивая каждой связи вероятность, и затем вычисляет общую вероятность надёжной работы системы. Такой подход позволяет выявить критические точки и наиболее значимые факторы риска.

Моделирование информационных систем с системами безопасности

Когда речь идёт об информационных системах, особенно в образовании, неотъемлемой частью становится аспект безопасности. Математическая модель надежности таких систем, дополненных системами безопасности, может быть представлена как случайный процесс, состоящий из наложения альтернирующих процессов восстановления.

Альтернирующие процессы восстановления описывают чередование периодов работы системы и периодов её восстановления после сбоев, ошибок или кибератак. Например, после успешной кибератаки на сервер образовательной платформы следует период простоя, в течение которого проводится восстановление данных и функционала, устранение уязвимостей. Эти процессы учитывают как время до отказа (работоспособности), так и время, необходимое для восстановления системы до рабочего состояния.

Анализ такой модели позволяет получить асимптотические соотношения оценок, такие как:

• Вероятность отсутствия аварии на цикле регенерации: Эта метрика показывает, насколько вероятно, что система завершит полный цикл работы без критических сбоев, требующих полного восстановления.
• Среднее время наработки информационной системы до аварии: Этот показатель характеризует ожидаемую продолжительность безотказной работы системы до возникновения критического инцидента.

Для построения и верификации этих моделей основным источником достоверной информации о надежности технических объектов являются экспериментальные исследования и результаты эксплуатации. Сбор данных о сбоях, времени простоя, инцидентах безопасности и их причинах позволяет уточнять параметры моделей и повышать точность прогнозов.

Например, для системы, состоящей из N независимых элементов, где каждый элемент имеет интенсивность отказов λ_i и интенсивность восстановления μ_i, вероятность безотказной работы (P(t)) может быть смоделирована с использованием дифференциальных уравнений Колмогорова-Чепмена. Для простейшего случая одного элемента с экспоненциальным распределением отказов, функция надежности R(t) = e^-λt, где λ — интенсивность отказов. При наличии системы безопасности, которая обнаруживает и устраняет отказы, в модель добавляются параметры, описывающие эффективность обнаружения и время восстановления.


R(t) = e-λt


Применение этих математических моделей позволяет принимать обоснованные решения по инвестициям в ИКТ-инфраструктуру, разработке политик безопасности и оптимизации образовательного процесса, минимизируя риски и обеспечивая стабильность функционирования цифровой образовательной среды.

Заключение

Стремительная цифровизация образования, хотя и открывает беспрецедентные возможности для индивидуализации обучения, расширения доступа к знаниям и развития творческого потенциала, одновременно порождает и целый спектр сложных рисков. Настоящее исследование, охватывающее как теоретические основы ИКТ, так и практические аспекты их применения в российском образовании, позволило всесторонне проанализировать эти риски и предложить подходы к их управлению и минимизации.

Мы выяснили, что информационно-коммуникационные технологии — это сложный комплекс средств и методов, кардинально меняющих педагогические парадигмы. Разнообразие моделей дистанционного обучения, от смешанного до сетевого, подчеркивает гибкость и адаптивность современного образовательного процесса, особенно в контексте развития концепции индивидуальной образовательной траектории.

Однако, внедрение ИКТ сопряжено с системными рисками, которые выходят за рамки технических проблем. Среди них: несоответствие образовательных программ быстро меняющимся требованиям рынка труда (когда 40% работодателей отмечают отставание вузов), психологические и педагогические вызовы (снижение живого общения, риск гаджет-зависимости, рост тревожности, проблемы соблюдения СанПиН, психологические барьеры у 25% педагогов), а также серьезные угрозы интеллектуальной собственности и риски, связанные с искусственным интеллектом (например, «технологический уклон» и формализация образования).

Технологические риски требуют комплексного подхода к информационной безопасности, включающего пять уровней защиты: нормативно-правовой, морально-этический, административно-организационный, физический и технический. Детальное рассмотрение мер (антивирусы, резервное копирование, контентная фильтрация, политики паролей) в контексте российского законодательства (Национальная стратегия действий в интересах детей, Стратегия развития информационного общества, ГОСТ Р ИСО/МЭК 27001-2021) подчеркивает необходимость формирования единой системы управления рисками.

В части оценки надежности ИКТ-систем выявлено противоречие между необходимостью объективной оценки электронной информационно-образовательной среды (ЭИОС) и отсутствием единых критериев и методик. Представлены традиционные и инновационные критерии оценки электронных образовательных ресурсов (ЭОР), а также различные подходы к оценке ЭИОС (системный, функциональный, ориентированный на пользователя). Особое внимание уделено математическому моделированию надежности, включая вероятностные модели (экспоненциальное распределение), немонотонные модели, логико-вероятностный метод и моделирование систем с альтернирующими процессами восстановления. Эти модели являются мощным инструментом для прогнозирования и управления надежностью образовательной среды.

Цели и задачи исследования были полностью достигнуты: проведен исчерпывающий анализ образовательных рисков ИКТ, систематизированы методы их минимизации и обеспечения надежности, а также представлены математические подходы к оценке.

Практические рекомендации для минимизации рисков и повышения надежности ИКТ-систем в образовании включают:

1. Актуализация образовательных программ: Регулярный пересмотр и адаптация учебных планов в соответствии с потребностями рынка труда и новыми технологиями, активно привлекая представителей индустрии.
2. Комплексное развитие цифровой грамотности: Обучение не только учащихся, но и педагогического состава основам кибергигиены, информационной безопасности и эффективному использованию ИКТ.
3. Внедрение ИСУР: Создание интегрированных систем управления рисками информационной безопасности, основанных на ГОСТ Р ИСО/МЭК 27001-2021, с регулярным аудитом и планами реагирования на инциденты.
4. Разработка единых стандартов ЭИОС: Создание унифицированных критериев и методик оценки качества электронных информационно-образовательных сред на федеральном уровне.
5. Применение математических моделей: Использование логико-вероятностных и немонотонных моделей для оценки и прогнозирования надежности ИКТ-систем, что позволит принимать обоснованные управленческие решения.
6. Усиление воспитательного компонента: Компенсация потенциального снижения живого общения через развитие проектной деятельности, групповых форм работы и формирование медиаграмотности.

Направления для дальнейших исследований: более глубокий анализ влияния ИКТ на когнитивное развитие учащихся в долгосрочной перспективе, разработка адаптивных математических моделей надежности, учитывающих специфику взаимодействия «человек-технология», а также исследование этических аспектов применения искусственного интеллекта в образовании и создание механизмов их регулирования.

Список использованной литературы

1. Андреев А.А. Введение в дистанционное обучение // Компьютеры в учебном процессе. — М.: Интерсоциоинформ, 2003. — №2. — С. 25-68.
2. Афонин А.Ю. Принципы создания информационно-образовательных сайтов // Университетское управление: практика и анализ. — 2005. — № 1(12). — С. 58-60.
3. Барсуков В.Н. Дистанционное образование // Проблемы информатизации высшей школы. Бюллетень. — 2005. — Вып. 3.
4. Калмыков А.А. Системный анализ образовательных технологий. — Пермь: Издательство ПермГУ, 2002. — 161 с.
5. Лобанов Ю.И., Крюкова О.П., Тартарашвили Т.А. и др. Дистанционное обучение. Опыт, проблемы, перспективы. — М., 2004. — 108 с. — (Новые информационные технологии в образовании: аналитические обзоры по основным направлениям развития ВО/НИИВО; Вып. 5).
6. Ракитов А.И. Электронный факультет — революция в университетском образовании // Проблемы информатизации. — М., 2004. — Вып. 2. — С. 3-13.
7. Россия в цифрах. 2006: Краткий статистический сборник / Госкомстат России. — М., 2007. — 398 с.
8. Скуратов А.К., Сухарева Н.А. Информационные технологии дистанционного обучения // Университетское управление: практика и анализ. — 2007. — № 1(12). — С. 37-42.
9. Усков В.Л., Ускова М. Информационные технологии в образовании // Информационные технологии. — 2005. — С. 219.
10. Управление современным образованием: социальные и экономические аспекты / Под редакцией А.Н. Тихонова. — М., 2006. — С. 256.
11. Хуторской А.В. Дистанционное обучение и его технологии // Компьютерра. — 2007. — 17 сентября, № 36. — С. 26-30.
12. Фоменко Н.Д. Электронный учебно-методический комплекс как средство организации и поддержки учебного процесса // Инновации в системе непрерывного профессионального образования: материалы всероссийской конференции. — Красноярск, 2006. — С. 142–146.
13. Лукичёв П.М., Чекмарев О.П. Риски применения искусственного интеллекта в системе высшего образования // Вопросы инновационной экономики. — 2024. — № 2.
14. Критерии оценки качества информационно-образовательной среды вуза // КиберЛенинка.
15. МОДЕЛИ ПРИМЕНЕНИЯ ДИСТАНЦИОННОЙ ФОРМЫ ОБУЧЕНИЯ В ВУЗЕ Текст научной статьи по специальности «Науки об образовании» // КиберЛенинка.
16. Модели дистанционного обучения Текст научной статьи по специальности «Науки об образовании» // КиберЛенинка.
17. КЛАССИФИКАЦИЯ И ПРОЕКТИРОВАНИЕ МЕТОДОВ ОБУЧЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНФОРМАЦИОННО- КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ | Семенова | Образование и наука.
18. ДИСТАНЦИОННОЕ ОБУЧЕНИЕ В ВУЗЕ: МОДЕЛИ И ТЕХНОЛОГИИ // Современные проблемы науки и образования (сетевое издание).
19. Современные информационные и коммуникационные технологии в учебном процессе Текст научной статьи по специальности «Науки об образовании» // КиберЛенинка.
20. ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ КАК СУБЪЕКТ ПЕДАГОГИЧЕСКОЙ ИНТЕРАКЦИИ В ВЫСШЕЙ ШКОЛЕ // Современные проблемы науки и образования (сетевое издание).
21. РИСКИ И ПОТЕНЦИАЛ СТРЕМИТЕЛЬНОЙ ИНФОРМАТИЗАЦИИ ОБРАЗОВАНИЯ В РОССИИ Текст научной статьи по специальности // КиберЛенинка.
22. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ НАДЕЖНОСТИ И МЕТОДЫ ЕЕ ПОВЫШЕНИЯ В СОВРЕМЕННЫХ.
23. Математическая модель надежности образовательного события как случайного процесса // Научно-педагогический журнал «Білім-Образование».
24. Математическая модель надежности информационных систем с системами безопасности // Успехи кибернетики.
25. ИКТ в образовании: риски и результаты Текст научной статьи по специальности.
26. «Плюсы» и «минусы» применения информационно-коммуникационных технологий в образовании // Педсовет.
27. Требования к качеству ЭОР, разработанных для образовательных организаций.
28. Анализ моделей надежности технических и программных систем // ИСП РАН.
29. Какие критерии важны при оценке качества электронных образовательных ресурсов? // Вопросы к Поиску с Алисой (Яндекс Нейро).
30. Оценка качества электронных образовательных ресурсов // Группа компаний «Просвещение».
31. Управление рисками безопасности информационных систем организаций.
32. ИКТ в целях управления рисками // APCICT.
33. Риски и вызовы при внедрении искусственного интеллекта в систему высшего образования.
34. Система управления рисками // Институт профессионального образования.