Блок компетенций по работе с данными в DigComp 3.0
Вернемся к деталям модели DigComp 3.0. В этот раз хотелось бы разобрать область компетенций по работе с данными. Сам блок сформулирован как «Поиск, оценка и управление информацией» (Information search, evaluation and management) и определен следующим образом:
Область компетенций 1: Поиск, оценка и управление информацией. Формулировать информационные потребности, а также искать, находить и извлекать цифровую информацию и контент. Оценивать релевантность источника и его содержимого в цифровой среде. Критически оценивать цифровые источники, контент и процессы, используемые для их создания. Хранить, управлять, организовывать и анализировать цифровую информацию и данные.
Более детально - на уровне компетенций и индикаторов это выглядит следующим образом: 📌Просмотр, поиск и фильтрация информации: умение формулировать информационные потребности, искать данные и контент в цифровых средах, перемещаться между ресурсами. 📌Оценка данных, информации и цифрового контента: способность критически анализировать источники, распознавать манипулируемый или ложный контент, понимать механизмы распространения дезинформации. 📌Управление данными, информацией и цифровым контентом: навыки организации, хранения и извлечения информации, обработки данных в структурированных средах (например, в электронных таблицах), резервного копирования и восстановления данных.
Как это влияет на обучение сотрудников? Программа обучения по работе с информацией и данными, на основе рамки DigComp 3.0 могла бы включать следующие темы: 🎯Основы поиска информации: техники эффективного поиска, использование расширенных функций поисковых систем, работа с базами данных. 🎯Критическая оценка источников: критерии надёжности информации, распознавание фейков и манипулятивного контента, понимание влияния социальных медиа и «пузырей фильтров». 🎯Управление данными: организация файлов и папок, использование облачных сервисов, резервное копирование, этичное и безопасное управление данными. 🎯Анализ данных: базовые навыки работы с электронными таблицами, использование инструментов для обработки и визуализации данных, семиотика данных, применение аналитики для принятия решений. 🎯Правовые аспекты: понимание норм о защите данных (например, GDPR или работа с персональными данными), конфиденциальность и защита собственных аккаунтов, ответственность за распространение информации.
В следующем посте разберем подробно (насколько это может позволить формат телеграм-канала), как в эту область компетенций интегрированы индикаторы, связанные с ИИ-компетенциями.
#ЦифроваяГрамотность #ЦифровыеКомпетенции #DataLiteracy #Работасданными #DigiComp
