Модель отбора информационных ресурсов на базе теории поколений, наукометрии и факторной методики исследования личности как инструмент развития глобальных цифровых платформ

Abstract

The authors discuss the methodology of global digital platforms development in the context of Russia’s transfer to the information society. The authors apply the theory of generations, statistical data provided by ROSSTAT and the Ministry of Science and Higher Education, to identify the most promising class of global digital platforms – that is the classes that comprise personality-oriented adaptive educational systems and library information systems providing data to build the curriculum. The essential criteria for transforming information library systems into smart libraries are suggested. Based on the criteria, the literature selection algorithm is developed. It is based on the cluster analysis of R. Cattell’s personality multifactor testing, form C. The selected literature is studied with the subsequent formation of average typical user profiles within lumped program tracks. The search sample is reduced through the modified method of science citation index assessment applied to conference proceedings and academic journals, which is the new approach to monographs and textbooks selection, and typical user psychological and emotional profiles. The authors provide recommendations on implementing their findings in the CIS and RF-friendly countries.В статье рассматривается методология развития глобальных цифровых платформ в рамках перехода Российской Федерации к информационному обществу. Благодаря применению теории поколений, статистики Росстата и Министерства высшего образования показано, что наиболее перспективным классом глобальных цифровых платформ является тот, в который входят адаптивные электронно-образовательные системы, учитывающие индивидуальные особенности обучаемого, и информационно-библиотечные системы, обеспечивающие предоставление данных для формирования учебного материала. Исследованы необходимые критерии для трансформации информационнобиблиотечных систем в умные библиотеки. На базе критериев разработан алгоритм отбора научной, учебной литературы, базирующийся на кластерном анализе данных, полученных с помощью многофакторного тестирования личности Р. Кеттела, формы C. Изучается выбор литературы с последующим формированием усреднённых типичных профилей пользователей по укрупнённым направлениям подготовки. Уменьшение выборки поиска достигается за счёт применения модифицированного метода оценки научного индекса цитирования для научных конференций и научных журналов, нового подхода к выбору монографий и учебных пособий, а также использования типичных эмоционально-психологических профилей пользователей. Представлены рекомендации по внедрению данных результатов на территории СНГ и дружественных РФ стран