Содержание к диссертации
Введение
1. Концептуальные основы управления развитием человеческого капитала в цифровой экономике 13
1.1 Теоретические аспекты исследования человеческого капитала 13
1.2 Цифровая трансформация экономического пространства 24
1.3 Новое качество человеческого капитала в цифровой экономике 36
Выводы по первой главе 49
2. Методическое обеспечение управления развитием человеческого капитала в цифровой экономике 51
2.1 Современные методические подходы к измерению человеческого капитала 51
2.2 Разработка методики оценки человеческого капитала в цифровой экономике 67
2.3 Исследование цифровой компетентности человеческого капитал 76
Выводы по второй главе 92
3. Совершенствование процедур управления развитием человеческого капитала в цифровой экономике 94
3.1 Цифровая компетентность человеческого капитала в развитии инновационных экосистем 94
3.2 Организационно-экономическое обеспечение управления развитием человеческого капитала в цифровой экономике 105
3.3 Управление развитием цифровой компетентности человеческого капитала в формате образовательных инновационных экосистем 117
Выводы по третей главе 124
Заключение 127
Список литературы 132
Приложение А. Периодизация технологических укладов 146
Приложение Б. Динамика интегрального показателя пользовательской цифровой компетентности человеческого капитала регионов РФ за 2014-2018 гг. 147
Приложение В. Динамика интегрального показателя профессиональной цифровой компетентности человеческого капитала регионов РФ за 2014-2018 гг. 150
Приложение Г. Динамика индекса цифровой компетентности человеческого капитала регионов РФ за 2014-2018 гг. 153
- Теоретические аспекты исследования человеческого капитала
- Современные методические подходы к измерению человеческого капитала
- Исследование цифровой компетентности человеческого капитал
- Управление развитием цифровой компетентности человеческого капитала в формате образовательных инновационных экосистем
Теоретические аспекты исследования человеческого капитала
Одним из важнейших драйверов экономического роста является человеческий капитал. Именно располагаемым человеческим капиталом во многом определяется место страны в глобальном миропорядке. В этой связи необходимо четкое понимание, насколько качество человеческого капитала, его количественные и качественные характеристики соответствуют новому социально-экономическому пространству, трансформирующемуся под воздействием процессов цифровизации.
Принято считать, что концепция человеческого капитала как самостоятельное научное направление была сформирована в 50-60 гг. прошлого столетия американской научной школой Чикагского университета. Основателями классической теории человеческого капитала являются нобелевские лауреаты Г. Беккер и Т. Шульц.
Т. Шульц в своих научных изысканиях отождествлял человеческий капитал с активом, производительный потенциал которого превышает отдачу от прочих форм капитала. Этот актив формируется в ходе приобретения в течение жизни человеком ценных качеств, умений и навыков, которые могут быть усилены с помощью дополнительных вложений. В зависимости от вида осуществляемых вложений Шульц выделял следующие виды человеческого капитала: 1
школьное образование,
обучение на рабочем месте,
укрепление и охрана здоровья,
растущий запас знаний относительно изменений, происходящих в экономике.
Г. Беккер понимал под человеческим капиталом совокупность знаний, навыков и мотиваций человека.2 Таким образом, оба ученых сходятся во мнении, что человеческий капитал – это то, что можно продать на рынке труда. Накопление данного вида капитала сопровождается сложным инвестиционным процессом со значительным объемом затрат. Как и любой другой вид капитала, он обладает схожими свойствами:
является благом длительного пользования;
сопряжен с текущими расходами;
утрачивает полезные свойства до наступления полного физического износа.3
Беккером в теорию человеческого капитала введено понятие внутренней нормы отдачи, которая может быть индивидуальной и социальной. Первая характеризует вложения с точки зрения конкретных инвесторов, а вторая измеряет их эффективность с позиции общества в целом. Таким образом, норма отдачи выступает своего рода регулятором распределения инвестиций как между различными типами и уровнями образования, так и между системой образования в целом и разными секторами экономики. Как и в трудах Т. Шульца, в работах Г. Беккера отмечается, что отдача от вложений в человеческий капитал значительно превышает отдачу от вложений, например, в физический капитал.4
С точки зрения производительности рассматривает человеческий капитал американский экономист Л. Туроу. Ученый определяет его как способность людей производить предметы и услуги, которая не только является отдельным производительным вложением индивида, но и влияет на производительность прочих вложений.5 Схожей позиции придерживается П. Ромер, относя человеческий капитал к основополагающему источнику экономической продуктивности. Он справедливо замечает, что именно человеческий капитал является источником новых знаний.6
Э. Долан под человеческим капиталом понимает умственные способности человека, приобретаемые в ходе обучения и посредством практического опыта.7
Р. Кроуфордом была расширена теория человеческого капитала в части выявления его специфических черт и особенностей. 8 К ним отнесены: расширение, самогенерация, переносимость, совместное использование. Их проявление способствует сущностным трансформациям человеческого капитала. С помощью расширения и самогенерации может быть увеличен его объем, а с помощью переносимости и совместного использования расширен диапазон его реализации.
В более поздних научных изысканиях зарубежных авторов человеческий капитал также рассматривается с позиции приобретения и накопления определенных качеств человека.9 Т. Гараван в своих исследованиях показал, что человеческий капитал тесно связан со знаниями, навыками, образованием и способностями.10 П. Расторги отождествлял его со знаниями, компетенциями, мироощущением и поведением человека.11Р. Франк под человеческим капиталом понимал совокупность факторов, определяющих стоимость предельного продукта конкретного работника (образование, опыт, интеллект, привычки, инициативы и др.).12
Среди отечественных ученых наиболее ранние исследования в данной области проведены М.М. Критским. Одним из ключевых теоретических положений является обособление человеческого капитала от товара (рабочей силы). Как и основной, человеческий капитал может авансироваться, амортизироваться и возмещаться, выступая тем самым в качестве долговременного капитального ресурса.13
Р.И. Капелюшников под человеческим капиталом понимает «воплощенный в человеке запас способностей, знаний, навыков и мотиваций».14 При этом, как и в случае физического или финансового капитала, в процессе его формирования происходит отвлечение средств от текущего потребления ради получения дополнительных доходов в будущем.
Б.М. Генкин рассматривает человеческий капитал как совокупность определяющих производительность труда качеств, которые могут выступать источниками дохода. К таким качествам автор относит здоровье, образование, профессионализм и мобильность.15
Схожей точки зрения придерживается Л.И. Абалкин. В его научных изысканиях человеческий капитал трактуется как сумма врожденных способностей, общего и специального образования, приобретенного профессионального опыта, творческого потенциала, морально-психологического и физического здоровья, а также мотивов деятельности, предоставляющих дополнительные возможности для получения дохода.16
Раскрывая содержание человеческого капитала, С.В. Якимчук сравнивает его не просто с накопленными человеком оздоровительно-образовательными вложениями, а непосредственно с самим процессом личного потребления, способствующим росту профессионализма и, как следствие, производительности труда.17
Р.М. Нуреев рассматривает данную категорию в двух аспектах: как запас и как поток доходов. В первом случае человеческий капитал представляет собой имеющийся у человека запас здоровья, способностей, мотиваций, навыков и знаний, которые повышают производительность труда и воздействуют на величину доходов. С точки зрения второго аспекта вложения в человеческий капитал – это важный актив, обеспечивающий более высокий поток доходов.18
В Руководстве по измерению человеческого капитала Организация Объединенных Наций приводит определение человеческого капитала, как имеющего «всеобъемлющий характер»: «Человеческий капитал – это знания, навыки, умения и другие качества, воплощенные в людях и способствующие обеспечению личного, социального и экономического благополучия».
Таким образом, человеческий капитал представляет собой способности, знания, навыки, а также освоенные компетенции, которые в совокупности определяют экономическую продуктивность человека (населения) и повышают его конкурентные преимущества на рынке труда.
Современные методические подходы к измерению человеческого капитала
Формирование и развитие концепции человеческого капитала предполагает его количественное измерение, в связи с чем широко используется экономико-математический и статистический инструментарий. Исследование основных методических подходов к оценке, позволило выявить следующую систематизацию:
1. Измерение человеческого капитала с использованием натуральных показателей (представительные оценки);
2. Измерение человеческого капитала на основе оценки прошлых усилий;
3. Измерение запаса человеческого капитала на основе оценки отдачи;
4. Подход Всемирного банка. 51
Необходимо отметить, что различие методических подходов к измерению человеческого капитала зависит от уровня рассмотрения. Оценка индивидуального человеческого капитала, человеческого капитала организации, отрасли или территории обуславливает применение принципиально отличающегося методического обеспечения. В рамках настоящего диссертационного исследования представляется целесообразным дать характеристику именно территориальному аспекту, в целях дальнейшего встраивания результатов в процесс принятия управленческих решений.
Измерение человеческого капитала муниципальных образований, регионов и стран чаще всего основывается на индексном подходе. Страновой аспект оценки активно реализуется международными организациями:52
1) Организация Объединенных Наций – Индекс человеческого разви тия;53
2) Всемирный банк – Индекс человеческого капитала;54
3) Всемирный экономический форум в сотрудничестве с Гарвардским университетом и международной консалтинговой компанией Mercer Human Resource Consulting – Индекс развития человеческого капитала.55
Организацией Объединенных Наций с 1990 года публикуются ежегодные отчеты об индексе человеческого развития в рамках Программы развития ООН. Индекс человеческого развития является комплексным показателем оценки ожидаемой продолжительности жизни, грамотности, образования и уровня жизни населения (рисунок 17). Он используется для дифференциации стран и оценки воздействия экономической политики на качество жиз-ни.56
Согласно обзору состояния человеческого развития в 2018 году, Россия занимает 43 место и входит в группу стран лидеров. Динамика Индекса человеческого развития РФ, представленная на рисунке 18, может характеризоваться как положительная.
К 2018 году значение показателя индекса человеческого развития достигло 0,816, а его составляющие имели следующие оценки:
Ожидаемая продолжительность жизни при рождении – 71,2 лет;
Ожидаемая продолжительность обучения – 15,5 лет;
Средняя продолжительность обучения – 12 лет;
Валовой национальный доход на душу населения – 24233 долл.57
В 2018 году Всемирным банком был инициирован «Проект развития человеческого капитала», в рамках которого осуществляется расчет индекса, основанного на измерении вклада образования и здоровья детей в будущую производительность их труда (рисунок 19). Идеальной считается производительность взрослого, получившего полное образование и имеющего отличное состояние здоровья. Такой производительности присваивается оценка 1, а итоговые значения Индекса определяются как доля от нее.
Согласно исследованию Россия занимает 34 место из 157 стран, ее человеческий капитал характеризуется как высокий. Производительность труда человека, родившегося в 2018 году в нашей стране, по достижению им 18 лет будет составлять 73% от максимально возможного уровня, который может быть достигнут в случае получения полного образования и полноценного состояния здоровья.
Что касается межстрановых сопоставлений, то показатель РФ превышает значения таких стран, как Китай, Бразилия и Индия. Однако эти результаты значительно ниже, чем, например, в Японии, Сингапуре и Южной Корее, которые за последние десятилетия показывают устойчивый экономический рост, вследствие акцента государственной политики на образование и науку (рисунок 20).
Результаты исследования Всемирного банка позволили выявить прямую зависимость между уровнем доходов страны и значениями Индекса человеческого капитала. По мнению разработчиков, данный показатель может быть использован странами с целью определения доли дохода недополучаемого из-за дефицита человеческого капитала.
Свой вариант Индекса человеческого капитала был представлен Всемирным экономическим форумом в «Глобальном докладе о человеческом капитале» в 2017 году. Индекс был рассчитан для 130 стран по разным возрастным группам на основании четырех групп показателей, представленных на рисунке 21.
Как и по предыдущим оценкам, Российская Федерация занимает лидирующие позиции, находясь на 16 месте в рейтинге стран. При этом в рамках данного подхода Россия опережает страны, которые находились на более высоких позициях в предыдущих исследованиях (рисунок 22).
Подобного рода инициативы есть в отечественной практике. Так, в рамках пилотной реализации построения Национального индекса развития цифровой экономики предусмотрена оценка человеческого капитала, как одного из ключевых факторов развития и использования цифровых технологий. Цель проекта состоит в адекватном информационно-аналитическом обеспечении управления процессами цифровой трансформации на национальном, региональном и отраслевом уровнях и создании необходимых для этого инструментов.
В основу разработки концептуальной схемы исследования положен подход оценки потенциала цифровых технологий, способствующих социально-экономическому развитию, с учетом факторов государственного регулирования, необходимого человеческого капитала, благоприятного делового климата, эффективной научно-инновационной системы, развитой безопасной цифровой инфраструктуры и конкурентоспособного цифрового сектора экономики (рисунок 23).61
Исследование цифровой компетентности человеческого капитал
Применение разработанного в пункте 2.2 диссертационного исследования методического инструментария позволило произвести оценку цифровой компетентности человеческого капитала российских регионов. Согласно обозначенным выше требованиям к показателям оценки, информационную базу исследования составили официальные данные Федеральной службы государственной статистики.66 Результаты расчётов индекса цифровой компетентности человеческого капитала и частных интегральных показателей за 2014-2018 гг. приведены в приложениях Б-Г.
На основании агрегирования отдельных показателей, позволяющих оценить пользовательскую и профессиональную цифровую компетентность человеческого капитала, произведено ранжирование субъектов РФ (таблица 5). Лидирующие позиции сохраняют г. Москва и г. Санкт-Петербург на протяжении последних пяти лет. При этом, столичный регион является безусловным лидером в 2014-2017 гг., уступив эту позицию Санкт-Петербургу лишь в 2018 году.
Такое положение столичных регионов в представленном рейтинге является вполне закономерных, ввиду высоких значений рассматриваемых исходных показателей. Кроме того, необходимо отметить факт завышения Рос-статом показателей числа активных абонентов мобильного широкополосного доступа к сети Интернет. Статистические данные были искажены в процессе сбора ввиду сложности учета результатов наблюдения. Большое число граждан Московской и Ленинградской областей, которые и являются объектами наблюдения, либо трудоустроены в столичных регионах, либо относятся к различным категориям учащихся. Их идентификация вызывает некоторые сложности, о чем имеется соответствующие упоминание в статистических сборниках. Рейтинговые позиции прочих субъектов РФ неоднократно менялись, находясь при этом в пределах десяти лидирующих позиций и выступая в отдельных случаях референтными точками нормирования исходных показателей (таблица 6). Также поясним, что появление в топ-10 северных регионов (Мурманской и Архангельской областей, республики Коми), отдаленных от центра, обусловлено в первую очередь высокими значениями показателей пользовательской цифровой компетентности. В их отношении прослеживает ся высокая доля использования населением интернета, в том числе ежеднев но.
На основании авторского методического инструментария построена графическая интерпретация оценки цифровой компетентности человеческого капитала регионов страны. На рисунке 31 представлена визуализация показателей за 2018 год.
На горизонтальной оси расположены значения интегральных показателей пользовательской цифровой компетентности человеческого капитала. На вертикальной – значения интегральных показателей профессиональной цифровой компетентности. Графическая интерпретация позволяет визуализировать особенности сочетания пользовательской и профессиональной составляющих цифровой компетентности для каждого конкретного региона.
Отметим, что регионы, сконцентрированные в правом верхнем квадранте визуализации, обладают наиболее эффективным сочетанием профессиональной и пользовательской цифровой компетентности. В нем располагаются и регионы-лидеры: Москва и Санкт-Петербург. Выгодным сочетанием отдельных составляющих цифровой компетентности отличаются также Республика Татарстан, Белгородская область, Нижегородская область, Воронежская область, Калужская область, Краснодарский край и др.
Рассмотрим детальнее формирование индекса и результаты оценки относительно регионов ЦФО (таблица 7). Распределение рангов индекса цифровой компетентности за 2014-2018 гг. представлены в таблице. Наиболее высокие позиции помимо региона-лидера, г. Москвы, имеют Белгородская, Воронежская, Ярославская, Тульская, Ивановская и Владимирская области, находящиеся в пределах топ-30 регионов.
Динамика рангов большинства субъектов может быть охарактеризована как неустойчивая. При этом в отношении Воронежской и Калужской областей прослеживается явная позитивная динамика. Их позиции укрепляются на протяжении рассматриваемого периода, в результате оба региона к 2018 году входя в десятку лидеров по уровню цифровой компетентности человеческого капитала.
Значения индекса цифровой компетентности человеческого капитала регионов ЦФО за 2014-2018 гг. представлены в таблице 8. Следует отме-титьналичие общей тенденции к увеличению итогового индекса в большинстве субъектов округа. Исключение составляет регион-лидер, обладающий наибольшим значением индекса. Учитывая характер нормирования исходных данных, некоторое сокращение итогового интегрального показателя г. Москвы объясняется более высокими темпами развития составляющих цифровой компетентности человеческого капитала прочих субъектах РФ.
Динамика интегрального показателя пользовательской цифровой компетентности человеческого капитала также является позитивной (таблица 9). За последние пять лет практически все субъекты ЦФО упрочили свои позиции. Максимальные рост демонстрируют индексы по следующим регионам:
Воронежская область +0,3593 (228%);
Липецкая область +3191 (239%);
Брянская область +0,2092 (184%);
Калужская область +0,2090 (146%);
Тамбовская область +0,2085 (164%);
Орловская область +0,2067 (153%).
Для выявления причин такой динамики проведем анализ отдельных показателей, характеризующих пользовательскую цифровую компетентность человеческого капитала. Доля населения, активно использующего сети интернет, во многом демонстрирует устойчивое развитие пользовательских цифровых навыков. Для всех без исключения субъектов ЦФО характерно стабильное, а для большинства существенное, увеличение показателя (таблица 10). Отметим, что размер доли определяется не только, уровнем социально-экономического положения субъекта и степенью цифровизации экономики, но и половозрастным составом населения. В совокупности эти факторы определяют высокие значения показателя относительно таких регионов, как г. Москва, Московская, Тульская и Воронежская области.
Другим показателем пользовательской цифровой компетентности является количество активных абонентов фиксированного и мобильного широкополосного доступа к сети интернет (таблица 11). Отметим, что отсутствие информации о числе абонентов мобильного доступа к интернету по Московской области и завышенные значения данного показателя по г. Москве уже были обоснованы выше. Основной тенденцией последних пяти лет является рост мобильного интернета. Количество активных пользователей мобильного доступа к сети интернет резко увеличилось абсолютно во всех регионах. Максимальный прирост, превышающий 30 подключений на 100 человек, отмечен в Тульской (39,8), Курской (37,1), Смоленской (35,5), Воронежской (34,6), Орловской (32,8) и Липецкой (31,1) областях.
Управление развитием цифровой компетентности человеческого капитала в формате образовательных инновационных экосистем
Результаты исследования глобальных процессов и тенденций, связанных с цифровой трансформацией экономического пространства и четвертой индустриальной революцией, свидетельствуют о возможности и необходимости формирования человеческого капитала нового формата, основанного на приобретении дополнительного свойства цифровой компетентности. Успешность такого преобразования человеческого капитала напрямую зависит от среды его формирования и развития, что требует от государственной власти особого внимания и дополнительной вовлеченности в части стимулирования создания и развития инновационных образовательных экосистем.
Традиционные образовательные процессы и инструменты внесли существенный вклад в достижение текущего состояния технологического развития. Привычная индустриальная образовательная система имела закрытый формат, включающий отдельные закрытые элементы: университеты, техникумы, школы и др. Эти элементы были связаны друг с другом минимальным образом, реализуя стандартизированные образовательные программы. Главной задачей образования долгое время оставалась подготовка кадров для индустриального мира, его обслуживания и управления им. Сама система образования была выстроена таким образом, что обучающийся подготавливался к жизни в ритме индустриального общества и приобретал набор необходимых навыков и знаний. Такой набор был в достаточной степени статичным, его расширение происходило редко, например, в рамках прохождения курсов повышения квалификации и получения углубленных навыков с целью продвижения по карьерной лестнице. Как следствие, формируемый человеческий капитал был адаптирован к выполнению рутинных задач, свойственных индустриальному миру.
Сегодня, чтобы соответствовать требованиям, предъявляемым цифровым постиндустриальным миром, и способствовать развитию будущих поколений с необходимыми навыками и компетенциями, система образования нуждается в трансформациях. Это неизбежные процессы, которые уже активно разворачиваются ввиду глобальной цифровизации всего экономического пространства. Оценки ОЭСР показывают, что в среднем только треть трудоспособного населения обладают навыками, необходимыми для окружающей цифровой и высокотехнологичной среды. Также около трети работников сообщают о разрыве между их навыками и навыками, требующимися в их реальной работе.94 Рабочая среда перманентно меняется, формируя новые требования к человеческому капиталу быстрее, чем проходят полные нормативные сроки обучения.
Взаимоинтеграция элементов образовательной системы происходит уже сейчас, формируя инновационную экосистему образования. Кроме традиционных составляющих она агрегирует новые цифровые образовательные форматы: цифровые платформы, онлайн-курсы, образовательные мобильные приложения и устройства, приложения дополненной реальности и др. Ее развитие является эволюционным, т.е. такая экосистема не уничтожает индустриальную образовательную систему, а вырастает из нее, наделяя существующие институты новыми функциями и ролями.
Традиционные институциональные единицы способны стать своего рода центральными узлами, вокруг которых будут строиться образовательные экосистемы.
Во-первых, они обладают специализированным пространством и соответствующим оборудованием, необходимым для реализации широкого спектра образовательных активностей.
Во-вторых, они являются площадкой для взаимодействия различных сообществ, групп и индивидов.
В-третьих, они максимально популяризированы и пользуются общественным признанием и доверием, что позволяет их рассматривать как базу для разного рода образовательных и социальных экспериментов.
Таким образом, локальные образовательные элементы (школы, техникумы, университеты) уже сейчас осуществляют навигацию по индивидуальным образовательным траекториям и предлагают среду для коллективного обучения.
Визуализация организационной модели образовательной экосистемы в цифровой экономике представлена на рисунке 40.
Дополнительными составляющими образовательных экосистем являются прочие локальные образовательные элементы, местные образовательные форматы, сообщества практик, глобальные цифровые образовательные платформы и сервисы. Свою роль в экосистемах играют и государственные структуры, выполняя координирующие и управленческие функции. Последние два актора будут успешно интегрированы и в отдельные экосистемы образования, и в единую образовательную экосистему страны. Связь каждого элемента с пользователями образовательных продуктов и услуг, а также между собой, смогут обеспечить интеграционные цифровые инструменты, определяющие коммуникации между акторами образовательной экосистемы.
Экосистемы находятся в непрерывном контакте с окружающей средой, вследствие чего перманентно эволюционируют и трансформируются. Поэтому их организационная модель остается открытой и допускает включение дополнительных элементов, возникающих в процессе цифровой трансформации экономического пространства и четвертой индустриальной революции.
Такие участники экосистемы, как глобальные цифровые образовательные платформы и сервисы позволят сократить, а в идеальных условиях и полностью исключить, существующие барьеры доступа к образованию. Их активное функционирование в конечном итоге приведет к изменению организации знания как такового. В формате цифровой образовательной экосистемы знание будет не просто линейным набором информации, а примет мультимедийный объемный вид. Более того платформы предоставят возможность связывать фундаментальные знания с их прикладным назначением, например, за счет развития полноценных виртуальных моделей реальных си-стем.95 Цифровые платформы, в том числе мобильные, будут содействовать расширению образовательного процесса в пространстве вне стен формальных учреждений и интеграции с процессами, происходящим в сообществах практик и на разного рода местных площадках.
В свою очередь, местные образовательные форматы, строящиеся на базе организаций культуры, здравоохранения, спорта, досуга, а также парков и других городских локаций, позволят обеспечить непрерывное образование, чему будут способствовать технологии мобильного обучения и дополненной реальности. По мере развития образовательных экосистем все больше новых инструментов будут вовлечены в индивидуальное и коллективное образование.
Сообщество практик представляют собой среду коллективного взаимодействия, формируемую общими интересами в целях совершенствования и передачи практических навыков. Если описанные выше акторы экосистемы буду содействовать общедоступности всей теоретической информации, то в рамках данного элемента будет возрастать роль менторов, которые курируют обучающихся в реальных проектах.
Таким образом, образовательная экосистема в условиях цифровизации представляет собой взаимосвязанную, интегрированную и постоянно эволюционирующую сеть образовательных пространств и их пользователей, формализующую систему сложных отношений между поставщиками и потребителями образовательных продуктов и услуг, целеполагание которой направлено на формирование человеческого капитала, отвечающего требованиям цифрового постиндустриального мира. В своей совокупности образовательные экосистемы будут представлять собой многомерное пространство, способное покрывать полный спектр образовательных потребностей человека в условиях цифровой трансформации. Удовлетворению этих потребностей будут способствовать новые подходы к организации обучения и новые обучающие решения. Технологические новшества в цифровой среде (развитие мобильных сетей, искусственный интеллект, автоматизация, большие данные, интернет вещей и др.) расширят привычный формат обучения в аспекте сочетания традиционных подходов и цифровых технологий.
Образовательные экосистемы основаны на переходе от традиционных процессов обучения и образовательных систем к открытой и привлекательной среде, объединяющей всех участников с помощью цифровых решений. В качестве таких решений можно рассматривать интеграционные цифровые инструменты, определяющие коммуникации между акторами образовательной экосистемы