ЧУДИНСКИЙ Р.М., ИСМАИЛОВА С.Ф., КАРПОВ А.В., ОСТАПЕНКО С.В.

Научная статья
https://doi.org/10.24412/2220-2404-2026-4-40
УДК 37.014.6:004.9     
ЦИФРОВАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ КОМПЕТЕНЦИЙ 
ПЕДАГОГИЧЕСКИХ РАБОТНИКОВ ОБЩЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

Чудинский Р.М., Исмаилова С.Ф., Карпов А.В., Остапенко С.В.
ООО «Академия СЭТ» 

Аннотация: Традиционные аттестационные процедуры не верифицируют реальное управленческое поведение педагогов в динамике образовательного процесса, поэтому требуется разработка цифровых моделей оценки организационных и коммуникативных навыков на основе анализа данных. Цель – разработка архитектуры цифровой модели оценки управленческих компетенций педагогов на основе семантического анализа цифрового следа. Задачи: адаптировать структуру управленческих компетенций к машиночитаемым индикаторам; определить источники цифрового следа в дигитальных средах; предложить алгоритм расчета индекса управленческой готовности (MRI). Методы. Контент-анализ, метод графов, сентимент-анализ профессиональной коммуникации. Результаты. Разработана схема цифрового профиля педагога-управленца, и радарная диаграмма MRI. Выводы. Анализ цифрового следа выявляет латентные управленческие резервы, снижая субъективность экспертных оценок.
Ключевые слова: общее образование, цифровой след, управленческие компетенции педагога, педагогические работники, цифровая трансформация, нейронные сети, социальный граф, образовательный дата-инжиниринг.
Финансирование: инициативная работа. 

Original article
DIGITAL MODEL FOR ASSESSING MANAGERIAL COMPETENCIES 
OF GENERAL EDUCATION TEACHERS

Ruslan M. Chudinsky, Sabina F. Ismailova, Andrey V. Karpov, Svetlana V. Ostapenko
SET Academy LLC 

Abstract: Relevance. Traditional certification procedures fail to verify actual managerial behavior of educators within educational process dynamics, necessitating data-driven digital models for assessing organizational and communicative skills. Objective. Development of a digital model architecture for assessing educators' managerial competencies through semantic analysis of digital footprints. Research objectives. Adapt managerial competency structure to machine-readable indicators; identify digital footprint sources within digital platforms; propose an algorithm for calculating the Management Readiness Index (MRI). Methods. Content analysis, graph-based social network analysis, sentiment analysis of professional communication. Findings. A digital profile framework for educator-managers and an MRI radar chart have been developed. Conclusions. Digital footprint analysis reveals latent managerial potential while reducing expert evaluation subjectivity.
Keywords: general education, digital footprint, managerial competencies of educators, teaching staff, digital transformation, neural networks, social graph, educational data engineering.
Funding: Independent work.

 Список источников:
1. Азбель А. А. Культура мастерства - ресурс развития личностного потенциала / А. А. Азбель // Управление качеством образования: теория и практика эффективного администрирования. - 2023. - № 6. - С. 12-14. EDN: SOUYHU
2. Басюк В. С. Непрерывность педагогического образования: культурологический контекст / В. С. Басюк, Е. И. Казакова, Е. Г. Врублевская // Вестник Московского университета. Серия 20: Педагогическое образование. - 2022. -№ 1. - С. 3-14.  DOI: 10.51314/2073-2635-2022-1-3-14 EDN: NYIIYD
3. ГОСТ Р59895-2021. Технологии искусственного интеллекта в образовании. Общие положения и терминология. - М.: Стандартинформ, 2021. - 16 с.
4. Долматова Д. В. Инновационные условия управления качеством образования в общеобразовательном учреждении / Д. В. Долматова, А. М. Салаватова // Развитие современного образования в контексте педагогической компетенциологии: материалы IV Всерос. науч. конф. с междунар. участием. - Чебоксары: ИД "Среда", 2024. - С. 32-34. EDN: LNVQIS
5. Казакова Е. И. Оценка универсальных компетенций студентов при реализации проектно-ориентированного обучения / Е. И. Казакова, И. Ю. Тарханова // Ярославский педагогический вестник. - 2018. - № 5. - С. 127-135.  DOI: 10.24411/1813-145X-2018-10164 EDN: YOQEFN
6. Кондаков А. М. Методология проектирования общего образования в условиях цифровой трансформации / А. М. Кондаков, И. С. Сергеев // Педагогика. - 2021. - Т. 85, № 1. - С. 5-24. EDN: MXXABU
7. Курзаева Л. В. Анализ и обработка данных цифрового следа обучающихся / Л. В. Курзаева, Л. И. Савва, Е. К. Назарова, А. Р. Абзалов, Д. А. Килиевич // Мир науки. Педагогика и психология. - 2022. - Т. 10, № 6. - URL: https://mir-nauki.com/PDF/72PDMN622.pdf (дата обращения: 21.03.2026). EDN: FQPZPC
8. Носкова Т. Н. Дидактика цифровой среды: монография / Т. Н. Носкова. - Санкт-Петербург: Изд-во РГПУ им. А. И. Герцена, 2020. - 382 с.  ISBN: 978-5-8064-2981-1 EDN: UEWGKC
9. Смыковская Т. К. Анализ элементов цифрового следа прохождения педагогической практики как основа оценки ее качества / Т. К. Смыковская, К. С. Крючкова // Современные проблемы науки и образования. - 2023. - № 1. - URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=32433 (дата обращения: 24.03.2026).  DOI: 10.17513/spno.32433 EDN: YHXUND
10. Фиофанова, О. А. Анализ больших данных в сфере образования: методология и технологии: монография / О. А. Фиофанова. - М.: Издательский дом "Дело" РАНХиГС, 2020. - 200 с.  ISBN: 978-5-85006-253-8 EDN: SLBKRW
11. Яныкина Н. О. Инструментарий персонализированного дата-центричного образования. Цифровое измерение управленческих компетенций: презентация / Н. О. Яныкина. - М.: Университет 2035, 2023. - 11 с.
12. Fan J. Development and validation of a framework and scale for primary and secondary school teachers' data-artificial intelligent competence / J. Fan, H. Wang, X. Gu // Frontiers in Psychology. - 2025. - Vol. 16. - Article 1756893. -  DOI: 10.3389/fpsyg.2025.1756893