Ефективність методики розвитку цифрової компетентності наукових і науково-педагогічних працівників засобами відкритих освітньо-наукових інформаційних систем: результати формувального експерименту

Abstract

Актуальність дослідження зумовлена інтенсивною цифровою трансформацією науково-освітнього простору, що висуває нові вимоги до професійної компетентності наукових і науково-педагогічних працівників щодо ефективного використання відкритих освітньо-наукових інформаційних систем, наукометричних баз даних та інших цифрових інструментів у дослідницькій, методичній, навчальній та організаційно-комунікаційній діяльності. Метою статті є представлення результатів формувального експерименту з оцінювання ефективності розробленого методичного підходу до розвитку цифрової компетентності наукових і науково-педагогічних працівників засобами відкритих освітньо-наукових інформаційних систем. У дослідженні застосовано методи формувального експерименту та статистичний аналіз із використанням критерію χ² Пірсона. Зміст дослідження включає проведення експерименту за участю 94 наукових і науково-педагогічних працівників, розподілених на експериментальну (49 осіб) та контрольну (45 осіб) групи. Розроблено комплекс методик використання вебсервісу Canva, систем штучного інтелекту (DeepThink, ScholarGPT), наукометричних баз даних (Dimensions, ERIH PLUS, Scilit), хмарних офісних рішень, соціальних та академічних мереж, відкритих журнальних систем (OJS) та інших цифрових інструментів, інтегрованих у дистанційний курс на платформі Google Classroom. Результати засвідчують статистично значущі відмінності між групами за всіма п’ятьма складниками цифрової компетентності: навчальною (χ²=6,54), дослідницькою (χ²=10,83), методичною (χ²=7,82), організаційно-комунікаційною (χ²=7,37) та кросдіяльнісною (χ²=8,02). Найбільш виражені позитивні зміни спостерігаються в експериментальній групі за дослідницькою компетентністю, де частка учасників з високим рівнем (28,6%) у 2,1 разу перевищує контрольну групу (13,3%), що підтверджує особливу ефективність роботи з наукометричними платформами та спеціалізованими системами штучного інтелекту. Практичне значення полягає у можливості впровадження розробленої методики в систему підвищення кваліфікації наукових і науково-педагогічних працівників.The relevance of the study is determined by the intensive digital transformation of the scientific and educational space, which imposes new requirements on the professional competence of researchers and academic staff regarding the effective use of open educational-scientific information systems, scientometric databases and other digital tools in research, methodological, educational and organizational-communicative activities. The aim of the article is to present the results of a formative experiment evaluating the effectiveness of the developed methodological approach to developing digital competence of researchers and academic staff using open educational-scientific information systems. The research employs formative experiment methods and statistical analysis using Pearson's χ² criterion. The study content includes conducting an experiment involving 94 researchers and academic staff divided into experimental (49 people) and control (45 people) groups. A complex of methodologies was developed for using Canva web service, artificial intelligence systems (DeepThink, ScholarGPT), scientometric databases (Dimensions, ERIH PLUS, Scilit), cloud office solutions, social and academic networks, open journal systems (OJS) and other digital tools, integrated into a distance learning course on Google Classroom platform. The results demonstrate statistically significant differences between groups across all five components of digital competence: educational (χ²=6.54), research (χ²=10.83), methodological (χ²=7.82), organizational-communicative (χ²=7.37) and cross-activity (χ²=8.02). The most pronounced positive changes are observed in the experimental group for research competence, where the percentage of participants with high level (28.6%) exceeds the control group (13.3%) by 2.1 times, confirming the particular effectiveness of working with scientometric platforms and specialized artificial intelligence systems. The practical significance lies in the possibility of implementing the developed methodology in the continuing education system for researchers and academic staff.