Можем ли с големите данни да прогнозираме успеха на ученици

Когато данните „разказват“, е добре да ги чуем. Това кратко изречение определя смисъла на работата на Стефан Фенерски. Може би само с едно уточнение – големите данни. Така наречените Big Data представляват изключително голямо количество информация под формата на текст, числа, видео, аудио, което трябва да бъде събрано и анализирано. Защо? Защото анализът на големите данни, конкретно в сферата на образованието, предоставя възможности за персонализиране на обучението, прогнозиране на успеха на учениците и оптимизиране на преподавателските методи.

„Казвам се Стефан Фенерски и от година съм заместник-директор в Професионалната агротехническа гимназия „Никола Йонков Вапцаров“ в Бяла Слатина. Преди това работих като учител по информационни технологии в СУ „Христо Ботев“ в село Галиче, където съм завършил средното си образование. Продължих обучението си в УНСС с придобиване на бакалавърска и магистърска степен по специалност „Статистика и иконометрия“. В момента съм докторант в същата специалност.“

Така се представя за „Аз-буки“ зам.-директорът по учебно-производствената дейност в Агротехническата гимназия в Бяла Слатина.

Казва също, че да бъде учител, му носи удовлетворение, защото работата с ученици е динамична и смислена.

Добавя още нещо, което е немаловажна част от неговата личност: „Статистиката и анализът на данни са моята истинска професионална страст – привлича ме процесът по обработка на информация, откриването на закономерности и интерпретацията на резултатите. За мен е изключително интересно да видя какво „разказват“ данните и как тези изводи могат да бъдат приложени в практиката.“

На IV национална конференция „Дигиталната трансформация в образованието“, която РУО – София-област, провежда в началото на юли 2025 г., Стефан Фенерски прави презентация, в която обяснява процеса по събиране, обработка и анализ на големите данни и предизвиква респект у аудиторията. Оказва се, че в едно училище в неголям град (около 11 – 12 000 жители) има начини, чрез които образователният процес да се види в детайли.

„Работата е екипна – в процеса се включват и колеги педагози, които съдействат при събирането на информация и прилагат изводите от анализа в практиката“, уточнява Фенерски.

В училището започва да използва знанията и уменията си в обработката и анализа на данни веднага след като заема позицията на заместник-директор.

Оттогава активно развива тази дейност, като с колегите му създават системен подход за събиране на информация, нейния анализ и използването на резултатите за подобряване на учебния процес и подкрепа на учениците.

Усилията имат реален резултат, а като потвърждение Фенерски дава конкретен пример от миналата учебна година: „Чрез анализ на текущите резултати по определен предмет установихме, че в един от класовете има спад в постиженията на значителна част от учениците. След разговор с преподавателя и съвместен анализ на темите, които се оказаха по-трудни, той промени подхода си – включи повече практически задачи и индивидуална работа. В рамките на следващия срок резултатите на учениците се подобриха осезаемо.“

Събеседникът ми обяснява, че неговата роля е да предостави на учителя „картината“ – обективни данни, които показват къде са затрудненията.

„Когато преподавателят види ясни показатели и тенденции, може да прецени кои методи да промени или надгради. Така анализът не е само теория, а инструмент, който води до конкретни подобрения в преподаването и ученето“, казва той.

С помощта на големите данни може да се прогнозира успехът на цял клас, да се идентифицират конкретните затруднения на отделен ученик, да се повишат резултатите от обучението и да се помогне за по-доброто кариерно ориентиране на учениците според техните интереси и силни страни. Но освен това, казва Фенерски, анализът на тези данни е важен и за превенция на отпадането от училище. Чрез навременното им обработване може да се идентифицират рискови ситуации и да се предприемат подходящи мерки навреме.

Любопитно е, че големите данни се определят чрез три V: Volume, Velocity, Variety, т.е. – обем, скорост, разнообразие.

Освен че са големи, бързо се генерират, обработват се в реално време и са в различен формат. Извличат се от различни източници, като учебни платформи, изпити, тестове, домашни задачи. Може да се съберат данни, свързани с поведението на децата по време на уроци, участието им в дискусии, а дори и от комуникацията помежду им или сътрудничеството по проекти.

„В процеса на обработка и анализ на данните използваме и изкуствен интелект – най-вече като помощен инструмент за бързо откриване на зависимости, тенденции и аномалии. Технологиите и модерният софтуер са ценни, защото спестяват време и дават по-точна картина, но за мен те са само средството. В основата на всичко стоят критичното мислене и правилната интерпретация на резултатите. Мога да имам най-добрата техника, но ако не поставя правилните въпроси и не разбера контекста, данните остават просто числа. Затова комбинирам нови технологии, доказани статистически методи и опита си, за да превърна информацията в реални решения, които подобряват работата на учителите и развитието на учениците“, споделя Стефан Фенерски.

Според него следващият етап в обработката на големи данни ще бъде още по-тясната интеграция между изкуствения интелект и човешкия анализ. Изкуственият интелект ще поема все по-голяма част от автоматизираните задачи – събиране, първична обработка, откриване на модели и зависимости, но интерпретацията, поставянето на правилните въпроси и вземането на стратегически решения ще останат в ръцете на хората.

Директорът на Агротехническата гимназия в Бяла Слатина Десислава Василева се надява, че в бъдеще ще се възползват все повече от анализа на големите данни и ще установяват тяхната добавена стойност.

В момента са се концентрирали върху ремонтите, които се извършват на територията на училището.

„Имаме 395 ученици. По държавния план-прием сме сформирали три паралелки с по 23 – 24 ученици, като две са разделени с по две специалности, а една е цяла – по специалността „Механизация на селското стопанство“, уточнява тя.

Ръководството възнамерява да насочи усилията си към учебната практика и от следващите години да организира дуално обучение, за да предложат на практика реално работно място.

Другите специалности в гимназията са „Компютърна техника и технологии“, „Експлоатация на автомобилния транспорт“, „Спедиция, транспортна и складова логистика“, „Машини и системи с цифрово програмно управление“ и „Икономическа информатика“. За последната Стефан Фенерски обяснява, че се радва на много голям интерес.

„При приема след VII клас бройката се запълва още на първо класиране, което показва търсенето на специалността и доверието на родителите и учениците. В момента нямам преподавателска заетост по тази специалност, но я смятам за изключително перспективна. Тя дава на учениците едновременно знания и умения в две ключови области – информационните технологии и икономиката, което им осигурява широка основа за бъдеща кариера и им позволява да бъдат конкурентоспособни на пазара на труда. Завършилите я успешно продължават образованието си в различни университети, а много от тях намират добра професионална реализация в сферата на информационните технологии, икономиката и анализа на данни“, казва Фенерски.

Ако се наложи да рекламира специалността, би я представил като подходяща за хора, които искат да мислят аналитично,

да работят с технологии и да разбират как функционира бизнесът.

„Икономическата информатика е за тези, които търсят професия с бъдеще и искат да имат повече от една опция за развитие след училище“, пояснява преподавателят.

Преди обаче да се ориентират в кариерата си, учениците от Бяла Слатина имат и предварителна опция – да се обърнат към Стефан Фенерски и да се доверят на онова, което „разказват“ големите данни. Както на неговата интерпретация, така и на прогнозите, които може да направи вследствие на анализа. Сбъдват ли се тези прогнози, питаме преподавателя.

„Да, често се сбъдват, защото са базирани на реални данни и обективен анализ. Разбира се, образованието е динамична система и има фактори, които не могат да се предвидят напълно. Но когато разполагаме с достатъчно информация и я анализираме правилно, можем да направим доста точни и полезни прогнози“, отговаря той.

А дали българското образование се възползва пълноценно от подобна възможност?

„Смятам, че в нашето образование все още има какво да се направи в тази посока. Данни се събират – от училищата, от национални и международни изследвания, но невинаги се използват пълноценно за подобряване на процеса. Често те остават под формата на отчети, без да се анализират в дълбочина и без да се търси практическо приложение на изводите.

Вярвам, че ключът е в умелото комбиниране на количествения анализ с педагогическия опит. Когато данните се превърнат в конкретни препоръки за учителите и училищното ръководство, тогава те имат реална стойност. Могат да подпомогнат вземането на решения, да покажат къде да се вложат повече усилия и как да се адаптира обучението към нуждите на учениците“, обобщава Стефан Фенерски.