ЗА ПРОЕКТА

АКТУАЛНОСТ И ЗНАЧИМОСТ НА ПРОЕКТА

Критичното изучаване на данните, трансфера на знания и изграждането на дълбоко разбиране на процесите, са от съществено значение за формиране на рационално поведение. Запазването на знанието е друг съществен аспект, който оказва влияние върху рационалното поведение. Днес сме изправени пред нов кръг от тази еволюция: необходима е грамотност за получаване на знания от т. нар. "големи данни" (big data). Феноменът „големи масиви от данни” или просто „големи данни”, стана особено популярен през последните няколко години, откривайки нов етап на „дигиталното неравенство“ (digital divide) – предизвикателството, пред което се изправя човешкото общество след появата на компютърните технологии. Днес сме изправени пред ново измерение на това разделение, което засяга както организациите, така и отделните индивиди. Днес е важно разбирането на наличните възможности за съхраняване, обработка и търсене из големи масиви с данни, но още по-важно е наличието на умения как да бъдат извлечени полезните знания от данните, и как да бъдат използвани тези знания. Все по-осезаема става необходимостта от провеждане на адекватно обучение ориентирано към придобиване на необходимите компетенции за оценка, верификация и правилно интерпретиране на статистически мерки. Разбирането на възможностите, предоставени от информационните технологии за записване на всички факти и събития, случващи се в и извън дадена организация, както и използването на компютърни приложения за откриване на зависимости и причинно-следствени връзки, обясняващи дадено поведение, формират задължителните компетенции в епохата на големи данни. Създаването на методическа основа за преодоляване на дигиталното неравенство в областта на Data Science компетенции е оригиналното и иновативното в предложените решения.

ЦЕЛ

Основна цел на проекта е да даде методическа основа за преодоляване на дигиталното неравенство в областта на Data Science.

ЗАДАЧИ

За постигане на така поставената цел са формулирани следните основни задачи:

Провеждане на емпирично изследване на степента на дигитални умения и Data Science грамотност на населението с цел разкриване на различни категории социални групи.
Определяне на компетенциите, знанията и уменията които съставляват Data science грамотност.
Разработване на образователен модел, учебна програма и учебни помагала, ориентирани към някои от социалните групи по повод развиването на техните Data Science умения.

ПОДХОДИ

В проект „Изграждане на Data Science компетентност в условията на дигитално неравенство” ще бъдат приложени следните подходи за постигане на изследователската цел:

Проверката на хипотези Х1 и Х2 ще бъде осъществена чрез провеждане на емпирични изследвания. Ще бъдат осъществени процесите: събиране на данни (чрез анкетни карти и провеждане на интервюта), обработка на данни и анализ на резултатите.
Ще бъде осъществена статистическа обработка и математично моделиране на получените данни и сравняване на текущото състояние с това от предходни изследвания.
Изучаване на световния опит на база на литературен преглед и участие в научни конференции и семинари с цел обмен на опит и идеи.
Обобщаване и адаптиране на добрите практики към съществуващите потребности и на база на това изработване на образователни програми и методики за обучение по Data science компетентност.
Провеждане на пилотно обучение по Data Science компетенции.

ХИПОТЕЗИ

Формулирани са следните работни хипотези:

Хипотеза 1 (Х1): Нивото на Data science компетентност (умение да се работи с данни) в различните слоеве на обществото е ниско, дори и сред образованите групи на населението.
Хипотеза 2 (Х2): Целевата група на хората, които имат потребност от Data science компетентности се ограничава до хората с по-висока степен на образование или попадат в групата на т.нар. „специалисти” или още „професионалисти”.
Хипотеза 3 (Х3): Онлайн обучението по Data science компетентност в условията на дигитално неравенство е по-неефективен метод за провеждане на обучение от „face to face” обучението.