Цифровая образовательная среда университета: кому более комфортно в ней учиться?

926

Аннотация

Представлены результаты сравнительного эмпирического исследования мнений студентов, завершивших обучение в электронных курсах по математическим методам в психолого-педагогических исследованиях в смешанном формате по модели «перевернутый класс». Выявлялись возможные трудности обучения, оценивались вовлеченность, самостоятельность изучения курса и прохождения отчетности, практическая польза курса и отношение к такому формату у студентов программ магистратуры и второго высшего образования в сравнении со студентами программ первого высшего образования. Методом логистического регрессионного анализа определялись мнения-предикторы, характерные для каждой их этих категорий. Установлено, что различия не носят принципиального характера, что опровергает сложившиеся стереотипы. У подавляющего большинства студентов обеих категорий существенных трудностей в изучении курса в смешанном формате выявлено не было, тесты оказались полезны для лучшего усвоения материала, курс позволил им отслеживать свою индивидуальную траекторию, а личных контактов с преподавателем было достаточно. Магистранты и студенты второго высшего образования почти единодушно не согласны, что электронный курс снижает качество образования, но согласны, что использование онлайн-курсов — это потребность времени, и чуть реже согласны, что давно пора их вводить. Почти все студенты обеих групп считают, что онлайн-обучение решает проблемы работающих студентов, и утверждают, что им понравился данный курс, различия состоят лишь в модальностях ответов. Студенты магистратуры и второго высшего, в отличие от студентов первого высшего образования, чаще склонны утверждать, что в электронном курсе на семинарах они работали гораздо интенсивнее, чем при классическом обучении, и сразу включились в работу над курсом, а также реже соглашаются заменить очные занятия на вебинары. Они несколько реже подтверждают, что на семинарах помогали однокурсникам, но различия лишь в модальностях ответов и очень малых процентных расхождениях. Курс оценивается как практически полезный. Проблема нечестных стратегий требует дальнейшего исследования. Общий объем выборки N=344 студента психологических факультетов Московского государственного психолого-педагогического университета.

Общая информация

Ключевые слова: смешанное обучение, перевернутый класс, электронный учебный курс, массовый открытый онлайн курс (МООК), цифровые технологии в образовании, цифровая среда университета, логистический регрессионный анализ

Рубрика издания: Психология образования

Тип материала: научная статья

DOI: https://doi.org/10.17759/pse.2020250204

Финансирование. Работа выполнена при финансовой поддержке ФГБОУ ВО «Московский государственный психолого-педагогический университет» в рамках научно-исследовательского проекта «Цифровые технологии в высшем образовании: разработка технологии индивидуализации обучения средствами электронных учебных курсов».

Тематический сетевой сборник: 25 лет научных публикаций в журналах издательства МГППУ

Для цитаты: Сорокова М.Г. Цифровая образовательная среда университета: кому более комфортно в ней учиться? // Психологическая наука и образование. 2020. Том 25. № 2. С. 44–58. DOI: 10.17759/pse.2020250204

Подкаст

Полный текст

 

 

Введение

В условиях глобализации и цифровизации высшего образования расширяется сфера применения цифровых технологий в различных форматах — смешанном обучении, массовых открытых онлайн-курсах (МООК), разнообразных гибридных моделях [6; 11]. Так, например, с 2016 по 2018 годы Университет штата Иллинойс значительно расширил число онлайн-программ и курсов с широким охватом международного населения [20]. В обзоре процессов цифровизации медицинского образования в Германии [17] подчеркивается, что текущие тенденции в области цифрового преподавания и обучения — это мобильные, интерактивные и персонализированные форматы, а также растущая актуальность платформ обучения. Авторы отмечают, что новые дидактические форматы, которые адаптируются к изменяющемуся учебному поведению студентов, признаны более широко, чем традиционные. По данным опроса Европейской университетской ассоциации (EUA), среди 250 вузов из 37 стран 91% вузов уже в 2017 году использовали систему смешанного обучения, 82% одновременно внедряли дистанционные технологии и МООК [5].

Благодаря современным цифровым технологиям университеты всего мира взаимодействуют по сетевой форме и внедряют учебные программы других вузов, повышая доступность и качество образования. В России он­лайн-образование — одно из приоритетных направлений государственной политики в области образования [7]. Университеты, которые хотят быть мощными образовательными кластерами, должны готовить интерактивные курсы с элементами дистанционного обучения [15]. Современная парадигма образования предполагает создание смарт-университетов с целью предоставления возможности каждому студенту построить индивидуальный профиль компетенций, с которыми он выйдет на рынок труда в условиях цифровой экономики и будет там востребован [1]. К тому же внешние условия, связанные с форс-мажорными обстоятельствами распространения пандемий вирусных инфекций, вынуждают университеты в кратчайшие сроки полностью переходить на дистанционные форматы обучения. В связи с этим проблема эмпирической оценки различных аспектов обучения в цифровом образовательном пространстве приобретает особую актуальность.

Обзор предшествующих исследований

По результатам социологических опросов, студенты преимущественно положительно относятся к онлайн-обучению. Около 60% студентов, обучающихся на территории США, полагают, что формат смешанного обучения гораздо эффективнее традиционно-очного [5]. Преимуществами использования электронных ресурсов студенты-участники опроса в Томском политехническом университете [2] считают: доступ к учебным материалам и заданиям; тестирование и возможность выполнять задания в режиме онлайн; возможность обратиться с вопросом к преподавателю в любое время; гиперссылки на источники, видео­лекции. Результаты нашего пилотного эмпирического исследования возможностей электронного учебного курса «Математические методы в психологии» также согласуются с этими выводами [13]. Аналогичные преимущества при использовании LMS Moodle в преподавании ряда специальных и общенаучных дисциплин отмечаются в [4]. Те же результаты подтверждают студенты-участники электронных курсов по данным опросов и анализа мнений своих однокурсников на форумах [9]. Вместе с тем результаты опроса в социальной сети молодежи 18—25 лет показывают [8], что только около 11% знакомы с МООК, а недостаток времени является основной причиной неиспользования МООК.

В фокусе внимания исследователей — модель «перевернутый класс». Эта модель с включенной в нее системой поддержки обучения с помощью электронных ресурсов и интерактивных методов организации деятельности студентов повышает их вовле­ченность и уровень критического мышления [18]. Студенты положительно оценили возможность сотрудничества и взаимодействия со сверстниками и преподавателями при обучении физиотерапии по этой модели, однако не все группы работали оптимально, а подотчетность другим членам группы не всегда обеспечивала подготовку к семинарам [19]. Модель «перевернутый класс», обогащенная смешанным обучением из различных источников, повышает мотивацию студентов и их участие в изучении английского языка [16].

По наблюдениям [14], обучение в онлайн- курсах развивает у студентов общекультурные компетенции — способность к самоорганизации и самообразованию, навыки применения информационно-коммуникационных технологий. По мнению Клименских М.В. и др. [3], важным штрихом к портрету студента, успешного в онлайн-обучении, является связь субъективного удовлетворения с осознанием пользы полученных знаний. Авторы отмечают также, что чем старше студент, тем более критично он относится к контенту образовательных курсов как в очном, так и в онлайн- формате. Сравнительный анализ отношения студентов различных уровней образования к обучению в цифровой среде университета не проводился.

Дизайн исследования

Сравнительное эмпирическое исследование отношения студентов к обучению в формате разработанных нами электронных учебных курсов «Математические методы в психологии» (ЭУК ММвП) и «Статистические и математические методы в психолого-педагогических исследованиях» (ЭУК СММвППИ), размещенных на платформе LMS Moodle на сайте http://e-learning.mgppu.ru, проведено в Московском государственном психолого­педагогическом университете (ФГБОУ ВО МГППУ) в рамках реализации научно-исследовательского проекта «Цифровые технологии в высшем образовании: разработка технологии индивидуализации обучения средствами электронных учебных курсов» (https://dthe.mgppu.ru) в осеннем семестре 2019/2020 у.г. Оба курса включают 3 обязательных модуля для изучения базовых методов математической статистики, второй из них — дополнительный 4-й модуль по многомерной статистике. Мы сравнивали мнения студентов после прохождения первых 3-х модулей.

Использовалась модель смешанного обучения «перевернутый класс»: студенты смотрели видеолекции дома, а на семинарах актуализировали новую информацию в активном и интерактивном форматах, т.е. решали кейс-задания в SPSS, учились методам трансляции психологического содержания на язык математики и интерпретации результатов количественного анализа данных. Кейс- задания составлены на основе аутентичных ситуаций из области психолого-педагогических исследований. Мы задавали проблемные вопросы, акцентируя внимание на ключевых положениях и типичных ошибках студентов, а также содействовали их коммуникации и взаимопомощи на семинаре. Внутренние контрольные задания по ЭУК — входной онлайн- тест, 3 обучающих, итоговый онлайн-тест и индивидуальное кейс-задание из 6-ти задач — студенты выполняли самостоятельно. По окончании изучения курса студенты анонимно заполняли анкету «Мнения студентов о ЭУК» через систему LMS Moodle. Доступ к анкете открывался только в том случае, если студент полностью завершил курс обучения.

Предмет исследования: отношение к обучению в цифровой среде университета студентов двух категорий — 1-го курса магистратуры и 3-го курса программ второго высшего образования, с одной стороны, и 3-го курса программ бакалавриата и специалитета первого высшего образования, с другой.

Цель исследования: выявить сходство и различия мнений студентов двух категорий, завершивших электронный курс обучения в цифровой образовательной среде университета.

Задачи: 1. выявить достоинства, недостатки и возможные трудности изучения ЭУК, оценить отношение к онлайн-обучению в смешанном формате и практическую пользу курса с точки зрения студентов магистратуры и программ второго высшего образования в сравнении со студентами программ первого высшего образования очной формы обучения; 2. оценить самостоятельность прохождения отчетности и отношение к нечестным стратегиям в онлайн-обучении, а также взаимодействие и вовлеченность в учебный процесс, по мнению студентов обеих категорий; 3. определить набор типичных мнений-пре­дикторов, характерных для обеих категорий студентов.

Гипотеза: студенты магистратуры и студенты, обучающиеся на базе высшего образования, будут испытывать больше трудностей при изучении ЭУК, чем студенты первого высшего образования, а их отношение к формату электронных курсов будет более скептическим.

Методы анализа данных. Анализ эмпирических данных осуществлялся с помощью методов описательной статистики, критерия Хи-квадрат оценки различий между двумя распределениями [12] и метода логистиче­ского регрессионного анализа [10]. Анализ выполнен в статистическом пакете SPSS 23-й версии.

Описание выборки. Выборку составили N1=161 студентов (из них 17,4% мужчин и 82,6% женщин) 1-го курса магистерских программ направления 44.04.01 «Психолого­педагогическое образование» и студентов 3-го курса программ второго высшего образования бакалавриата направления 37.03.01 «Психология» и специальности 37.05.01 «Клиническая психология» (ЭГ1, «Магистратура и ВВ»), а также N2=183 студента (из них 18,6% юношей и 81,4% девушек) 3-го курса бакалавриата по направлению 37.03.01 «Психология» и специальностей 37.05.01 «Клиническая психология», 37.05.02 «Психология служебной деятельности» и 44.05.01 «Педагогика и психология девиантного поведения» (ЭГ2, «Первое высшее»). Общий объем выборки N=344 студента.

Обе группы достоверно различаются по возрасту (критерий Хи-квадрат, р<0,001). Группа ЭГ1 — это в основном взрослые люди: 17,4% составляют студенты 20-24 лет, 13,0% — 25-29 лет, 24,8% — 30-34 года и 44,7% — 35 лет и старше, в то время как в ЭГ2 преобладает молодежь — 16,9% в возрасте до 20 лет, 81,4% — 20-24 года и лишь 1,6% — это респонденты 25 лет и старше. Обе группы также достоверно различаются по характеру занятости (Хи-квадрат, р<0,001). В ЭГ1, по сравнению с ЭГ2, работа связана со специальностью, на которой они обучаются, у 51,6% vs 5,5%, не связана — у 31,7% vs 41,5%, а 16,8% vs 53,0% в настоящее время вообще не работают.

Результаты исследования

Вопросы анкеты мы разделили по содержанию на 5 групп. Первую группу «Возможные трудности и преимущества обучения в ЭУК» составили 11 вопросов, вторую группу «Отношение студентов к обучению в ЭУК» — также 11 вопросов. Вопросы третьей группы (всего 7) касались самостоятельности прохождения отчетности и использования студентами нечестных стратегий в онлайн-обу- чении, четвертой (всего 10) — самостоятельности изучения материала и вовлеченности в образовательный процесс. В последней пятой группе было 3 вопроса о практической пользе контента обоих электронных курсов для математической обработки и анализа эмпирических данных выпускной квалификационной работы. Вопросы представляли собой утверждения, степень согласия с которыми оценивалась респондентами по четырехсту­пенчатой порядковой шкале «нет — скорее нет — скорее да — да».

Мы предполагали, что у студентов обеих категорий — программ магистратуры и второго высшего образования, с одной стороны, и первого высшего образования — с другой, — есть набор типичных мнений об онлайн-об- учении, которые позволят отделить одну категорию от другой. Чтобы определить наиболее значимые убеждения — предикторы групповой принадлежности респондентов, мы использовали метод логистического регрессионного анализа (ЛРА) с пошаговым включением переменных в уравнение на основе отношения максимального правдоподобия.

ЛРА позволяет прогнозировать вероятности возникновения некоторого события по совокупности значений множества признаков. В нашем случае такими множествами выступали поочередно каждая из 5-ти групп вопросов анкеты — независимых переменных X1, X2............ Xn. Зависимой переменной Y, принимающей лишь одно из двух значений, стала принадлежность к одной из 2-х категорий студентов — это число 0 (событие не произошло, то есть, в нашем случае, «студент обучается по программам магистратуры или второго высшего образования») или число 1 (событие произошло, то есть «студент обучается по программам первого высшего образования»). При определении прогнозируемой величины по совокупности значений независимых переменных методом ЛРА вычисляется вероятность для каждого студента и на основании этой вероятности студенту присваивается одно из двух значений бинарной переменной. Если вероятность оказалась менее 0,5, студент будет отнесен к категории обучающихся в магистратуре или по программам второго высшего образования (Y=0), в противном случае — к получающим первое высшее образование (Y=1). Показателями качества модели, построенной методом логистической регрессии, являются объединенные критерии для коэффициентов модели — значение статистик Хи-квадрат и R-квадрат Найджелкерка. Первая из них отражает влияние совокупности предикторов на зависимую переменную, а вторая показывает долю влияния всех преди­кторов на дисперсию зависимой переменной.

В первой группе вопросов «Возможные трудности и преимущества обучения в ЭУК» методом ЛРА выделено 4 предиктора: «Трудно привыкнуть к новой форме обучения в смешанном формате» (В=0,290, р=0,029, р<0,05); «Предлагаемые в ЭУК тесты помогли мне лучше усвоить материал» (В=-0,371, р=0,027, р<0,05), «ЭУК позволяет всегда быть курсе своих оценок, заданий, тем занятий» (В=-0,629, р=0,015, р<0,05); «В ЭУК мне было мало личных контактов с преподавателем» (В=-0,440, р<0,001). Положительный коэффициент регрессии В говорит о том, что чем выше степень согласия студента с данным вопросом-предиктором, тем более вероятно он относится к категории «Первое высшее» (ЭГ2). Отрицательные значения В говорят в пользу принадлежности студента, согласного или скорее согласного с этим утверждением, к категории «Магистратура и ВВ» (ЭГ1). Значение статистики Хи-квадрат для модели равно 32,522, p<0,001, следовательно, совокупность выделенных предикторов оказывает существенное влияние на зависимую переменную. R-квадрат Найджелкерка равен 0,120, то есть совокупность предикторов объясняет 12,0% дисперсии зависимой переменной.

Точность предсказания принадлежности к ЭГ1 — 48,4%, к ЭГ2 — 74,3%. Общая точность предсказания — 62,2%. Таким образом, выделенные мнения достаточно характерны для студентов первого высшего образования, но не позволяют с достаточной уверенностью отнести студентов с противоположной точкой зрения по этим вопросам к обучающимся в магистратуре и на втором высшем, так как точность предсказания составляет менее 50%.

Чтобы уточнить интерпретацию, мы проверили различия между распределениями ответов на вопросы-предикторы студентов ЭГ1 vs ЭГ2 по критерию Хи-квадрат. Результаты представлены в сводной таблице (табл. 1).

Как видно из табл. 1, трудности перехода к ЭУК в формате смешанного обучения испытывают лишь менее 20% студентов ЭГ1 и менее 30% студентов ЭГ2, но различия не значимы. Подавляющему большинству студентов обеих категорий тесты оказались полезны для лучшего усвоения материала, но среди студентов ЭГ1 доля таких достоверно больше (p<0,01). Обе категории студентов почти в полном составе считают, что ЭУК позволяет им отслеживать свою индивидуальную траекторию, лишь с небольшим, но достоверным преобладанием доли ЭГ1 (р<0,05). Мнения о недостатке личных контактов с преподавателем распределились более равномерно, на 3 почти равные части, однако если среди более опытных студентов ЭГ1 около 40% говорят о дефиците таких контактов, то среди молодежи ЭГ2, наоборот, около 40% полностью отрицают это. Заметим, что в обеих категориях подавляющему большинству контактов с преподавателем было достаточно: об этом свидетельствуют около 60% первой группы и около 70% — второй, причем различия статистически не значимы. Это явно противоречит распространенному стереотипу.

Таблица 1

Сравнение распределений ответов студентов 2-х категорий на вопросы-предикторы о возможных трудностях и преимуществах обучения в ЭУК (N=344)

Предиктор

Категория студентов

Ответ

Хи-квадрат

p-значение

Нет

(%)

Скорее нет (%)

Скорее да (%)

Да

(%)

1

      2

3

4

       5

6

     7

      8

Трудно привыкнуть к новой форме обучения в смешанном формате

ЭГ1 (N1=161)

54,0

28,6

17,4

6,964

0,073

ЭГ2 (N2=183)

42,6

29,0

28,4

Предлагаемые в ЭУК тесты помогли мне лучше усвоить материал

ЭГ1 (N1=161)

6,2

36,0

57,8

12,917

0,005

ЭГ2 (N2=183)

18,1

33,3

48,6

ЭУК позволяет всегда быть в курсе своих оценок, заданий, тем занятий

ЭГ1 (N1=161)

0,6

99,4

10,879

0,012

ЭГ2 (N2=183)

6,5

93,4

В ЭУК мне было мало личных контактов с преподавателем

ЭГ1 (N1=161)

31,1

29,2

39,7

5,099

0,165

ЭГ2 (N2=183)

40,4

30,1

29,5

 Вторая группа вопросов касалась отношения к обучению в ЭУК, в анализ было включено всего 11 параметров. Метод ЛРА позволил выделить 5 предикторов: «Использование ЭУК снижает качество образования» (В=0,535, р=0,005, р<0,01); «Использование ЭУК — это потребность времени» (В=-0,471, р=0,001); «Укажите, пожалуйста, понравился ли Вам данный курс в формате ЭУК» (В=-0,833, р<0,001); «ЭУК — это хорошее решение проблем тех студентов, кто работает и не может посещать занятия» (В=0,740, р=0,005, р<0,01); «Давно пора вводить ЭУК» (В=0,842, р<0,001). Значение статистики Хи- квадрат для модели равно 51,102, p<0,001, следовательно, совокупность выделенных предикторов оказывает существенное влияние на зависимую переменную. Величина R-квадрата Найджелкерка 0,184 говорит о том, что 18,4% дисперсии зависимой переменной объясняется предикторами. Точность предсказания принадлежности к группе ЭГ1 — 62,7%, ЭГ2 — 72,7%, поэтому выделенные предикторы можно достаточно уверенно считать мнениями, характерными для студентов каждой категории. Общая точность предсказания — 68,0%. Различия между распределениями ответов на вопросы-предикторы представлены в табл. 2.

Таблица 2

Сравнение распределений ответов студентов 2-х категорий на вопросы-предикторы

 об отношении к обучению в ЭУК (N=344)

Предиктор

Категория студентов

Ответ

Хи- квадрат

p-значение

Нет

(%)

Скорее нет (%)

Скорее да (%)

Да

(%)

1

2

3

4

5

6

7

8

Использование ЭУК снижает качество образования

ЭГ1 (N1=161)

47,8

46,0

6,2

9,045

0,029

ЭГ2 (N2=183)

44,8

38,8

16,4

Использование ЭУК — это потребность времени

ЭГ1 (N,=161)

15,5

43,5

41,0

14,090

0,003

ЭГ2 (N2=183)

30,1

43,2

26,8

Укажите, пожалуйста, понравился ли Вам данный курс в формате ЭУК

ЭГ1 (N1=161)

6,8

93,1

6,031

0,110

ЭГ2 (N2=183)

10,4

89,6

ЭУК — это хорошее решение проблем тех студентов, кто работает и не может посещать занятия

ЭГ1 (N1=161)

3,1

23,0

73,9

11,702

0,008

ЭГ2 (N2=183)

2,7

10,9

86,3

Давно пора вводить ЭУК

ЭГ1 (N1=161)

26,1

50,3

23,6

12,003

0,007

ЭГ2 (N2=183)

19,1

39,9

41,0

Согласно табл. 2, подавляющее большинство студентов отрицают стереотипное мнение о том, что качество образования снижается при использовании ЭУК, причем среди старших студентов ЭГ1 таких даже больше (р<0,05). Студенты ЭГ1 более единодушно поддерживают мнение, что использование ЭУК — это потребность времени (р<0,01). Электронный курс, направленный на обучение математическим методам в психологии и педагогике и освоение статистического пакета SPSS, то есть совсем «не профильному» предмету, тем не менее понравился порядка 90% студентов обеих категорий, причем различия не значимы. Кроме того, несколько большие процентные доли студентов ЭГ2 согласны с тем, что ЭУК решает проблемы работающих студентов и его давно пора вводить. Не согласных с тем, что введение ЭУК своевременно, всего около пятой части студентов первого высшего и около четверти среди студентов магистратуры и второго высшего (р<0,01).

Третья группа вопросов — самостоятельность прохождения отчетности и нечестные стратегии в онлайн-обучении — включала 7 утверждений, однако методом ЛРА был выделен всего один предиктор: «Все равно будут студенты, кто использует нечестные стратегии при тестировании» (В=0,285, р=0,038, р<0,05). Он оказывает статистически значимое влияние на зависимую переменную, так как Хи-квадрат для модели равен 4,394, p=0,036 (p<0,05). R-квадрат Найджелкерка равен 0,017, то есть этот предиктор объясняет лишь 1,7% дисперсии зависимой переменной. Точность предсказания принадлежности к группе «Магистратура и ВВ» очень низкая, всего лишь 26,1%, но она весьма высока для группы «Первое высшее» — 88,5%. Общая точность предсказания — 59,3%. Следовательно, утвердительные ответы на этот во­
прос достаточно характерны для студентов первого высшего, но нельзя считать, что отрицательные ответы на него же характерны для магистрантов и студентов второго высшего образования. Различия между распределениями ответов по данному вопросу-предиктору студентов ЭГ1 против ЭГ2 таковы: Нет — 3,1% vs 4,4%, скорее нет — 23,0% vs 7,1%, скорее да — 40,4% vs 50,3%, да — 33,5% vs 38,3% (р=0,001).

Вопросы четвертой группы — всего 10 — касались самостоятельности изучения материала и вовлеченности в образовательный процесс с помощью электронного курса. Методом ЛРА выделено 5 вопросов-предикторов: «В ЭУК на семинарах (или вебинарах) я работал(а) гораздо интенсивнее, чем при классическом обучении» (В=-0,564, р<0,001); «Я включился в работу с ЭУК не сразу, а примерно с середины времени, отведенного на его изучение» (В=0,463, р<0,001); «На семинарах я помогал(а) однокурсникам» (В=0,301, р=0,015, р<0,05); «В ЭУК мне было мало личных контактов с преподавателем» (В=-0,316, р=0,012, р<0,05); «Было бы удобнее, если бы в ЭУК вместо очных занятий были только вебинары» (В=0,578, р<0,001). Значение статистики Хи-квадрат для модели равно 60,473, p<0,001, таким образом, влияние предикторов на зависимую переменную достоверно. R-квадрат Найджелкерка, равный 0,218, показывает, что ими объясняется 21,8% дисперсии зависимой переменной. Точность предсказания принадлежности к ЭГ1 — 66,5%, ЭГ2 — 74,2%, следовательно, и здесь мы получили набор мнений, достаточно характерных для каждой группы. Общая точность предсказания — 70,5%. Различия между распределениями ответов на вопросы- предикторы представлены в табл. 3.

Таблица 3

Сравнение распределений ответов студентов 2-х категорий на вопросы-предикторы о

самостоятельности и вовлеченности в образовательный процесс с помощью ЭУК (N=344)

Предиктор

Категория студентов

Ответ

Хи- квадрат

p-значение

Нет

(%)

Скорее нет (%)

Скорее да (%)

Да

(%)

1

2

3

4

5

6

7

8

В ЭУК на семинарах (или вебинарах) я работал(а) гораздо интенсивнее, чем при классическом обучении

ЭГ1 (N1=161)

5,0

29,8

41,0

24,2

17,745

0,000

ЭГ2 (N2=183)

18,6

30,1

28,4

24,0

Я включился в работу с ЭУК не сразу, а примерно с середины времени, отведенного на его изучение

ЭГ1 (N1=161)

36,6

21,1

29,2

13,0

22,086

0,000

ЭГ2 (N2=183)

18,0

24,0

28,4

29,5

На семинарах я помогал(а) однокурсникам

ЭГ1

(N1=161)

34,2

65,8

0,598

0,897

ЭГ2

(N2=183)

32,9

67,0

В ЭУК мне было мало личных контактов с преподавателем

ЭГ1

(N1=161)

31,1

29,2

39,7

5,099

0,165

ЭГ2

(N2=183)

40,4

30,1

29,5

Было бы удобнее, если бы в ЭУК вместо очных занятий были только вебинары

ЭГ1

(N1=161)

36,0

46,6

12,4

5,0

26,396

0,000

ЭГ2

(N2=183)

19,7

40,4

20,8

19,1

 

Обратим внимание (ср. табл. 3 и табл. 1), что при проведении ЛРА в эту группу переменных в анализе мы снова включили вопрос о недостаточности личных контактов с преподавателем, который уже входил в первую группу вопросов, так как он и здесь вполне подходит по смыслу, и он снова оказался в числе предикторов с небольшим преобладанием (на 10%) доли положительных ответов в ЭГ1. Рассмотрим и другие предикторы. Более интенсивную работу на семинарах, чем при классическом обучении, уверенно подтверждает четверть студентов обеих категорий, а чуть менее уверенно — еще более 40% студентов ЭГ1 и около 30% студентов ЭГ2. Уверенный ответ «Нет» дают всего лишь 5% студентов первой группы и менее 20% — второй, то есть студентов первого высшего (р<0,001). Действительно, семинары при смешанном обучении предполагают очень интенсивную работу по активизации материала, изученного самостоятельно. Запоздалое включение в работу по ЭУК более характерно для студентов ЭГ2: около 30% уверенно подтверждают это, по сравнению со студентами ЭГ1, а менее уверенно — по трети в обеих группах, тогда как только около 18% студентов первого высшего отрицают это, а среди студентов магистратуры и второго высшего доля включившихся в работу своевременно вдвое больше (р<0,001). Две трети студентов обеих групп помогали однокурсникам на семинарах, здесь достоверных различий нет. При этом более 80% студентов ЭГ1 не согласны заменить очные встречи вебинарами, а среди студентов ЭГ2 таких около 60% (р<0,001).

Наконец, из 3-х вопросов пятой группы, оценивающих практическую пользу курса математических методов в психологии и педагогике в формате ЭУК, предиктором стал только один вопрос: «Информация этого ЭУК поможет мне сделать математическую обработку данных в моей курсовой (дипломной) работе» (В=-0,376, р=0,019, р<0,05). Этот предиктор значимо влияет на зависимую переменную: Хи-квадрат для модели равен 5,875, p=0,015, p<0,05, однако R-квадрат Найджелкерка равен всего 0,023, то есть пре­диктор объясняет лишь 2,3% дисперсии. Точность предсказания принадлежности к ЭГ1 — 70,8%, к ЭГ2 — 41,0%, поэтому положительные ответы на этот вопрос весьма характерны для первой группы, но отрицательные ответы не дают оснований предполагать, что студент получает первое высшее образование. Общая точность предсказания — 54,9%. Между распределениями ответов по вопросу-пре­диктору достоверных различий не выявлено. Студенты ЭГ1, по сравнению с ЭГ2, отрицают пользу курса в 5,6% vs 9,8% случаев, в то время как ответ «скорее да» дают 23,6% vs 31,1%, а совершенно утвердительный ответ «да» 70,8% vs 59,0% (р=0,103).

Обсуждение результатов

Цифровая трансформация образования вызывает много дискуссий, и существуют устойчивые убеждения и даже стереотипы о ее отдельных аспектах. Например, считается, что молодежь легче адаптируется к онлайн- обучению, а люди зрелого возраста испытывают больше трудностей и более критически настроены по отношению к нему. Это тем более странно, что профессиональная деятельность подавляющего большинства обучающихся в магистратуре и на программах второго высшего образования непосредственно связана с компьютером. Распространено и мнение, что при обучении в электронных курсах студенты теряют уникальную возможность поддержания личных контактов с преподавателем. Посмотрим, так ли это с точки зрения более зрелых студентов ЭГ1, с одной стороны, и молодежи ЭГ2 — с другой.

На вопросы о возможных трудностях и преимуществах обучения в ЭУК студенты группы ЭГ2 «Первое высшее» высказывают ряд характерных мнений, позволяющих с высокой точностью (74,3%) спрогнозировать их принадлежность к этой группе. По сравнению с группой ЭГ1, им несколько сложнее привыкнуть к обучению в ЭУК в смешанном формате (однако трудности испытывают менее 30% из них), тесты чаще оцениваются ими как не помогающие или скорее не помогающие усвоить материал курса (но таких менее 20%), они несколько чаще не вполне согласны, что ЭУК позволяет им отслеживать свою индивидуальную траекторию (но доля таких ничтожна и составляет лишь около 6%), и они несколько чаще — примерно на 10% — отрицают дефицит контактов с преподавателем (примерно в 70% случаев). Заметим, что преобладание противоположных оценок, строго говоря, не может считаться характерным для группы ЭГ1, поскольку точность прогноза для нее составила менее 50%. В целом у подавляющего большинства студентов обеих категорий существенных трудностей выявлено не было, тесты оказались полезны для лучшего усвоения материала, ЭУК действительно позволил им отслеживать свою индивидуальную траекторию, а личных контактов с преподавателем было достаточно. Это хорошо согласуется с нашим предыдущим исследованием [13] и опровергает сложившиеся стереотипы.

Вопросы второй группы об отношении к обучению в ЭУК позволили выделить совокупность мнений-предикторов, характерных как для ЭГ1, так и для ЭГ2. Эта группа вопросов также проверяет ряд стереотипных мнений о более низком качестве онлайн-об- разования в смешанном формате, по сравнению с традиционно-очным, и о бесполезности введения электронных курсов как дани моде. Кроме того, практически все студенты ЭГ1 заняты профессиональной деятельностью, а многие студенты ЭГ2 тоже подрабатывают и по этой причине не могут посещать очные занятия. Этот аргумент часто приводится в свое оправдание неуспевающими студентами, и здесь требуются не только административные меры контроля, но и другие конструктивные решения, например, электронные курсы и онлайн-обучение. Наконец, отношение к математике — это тоже повод для споров в университетской среде. Среди отдельных преподавателей, к сожалению, все еще бытует мнение, что математика психологу не нужна, студенты-психологи не способны ее усвоить даже в прикладных аспектах, а курс математических методов в психологии — это «неизбежное зло». Посмотрим на все это глазами студентов.

По результатам нашего исследования, студенты ЭГ1, по сравнению с ЭГ2, почти в 94% случаях не согласны, что ЭУК снижает качество образования (это на 10% больше), а также более единодушно — более 84% против 70% — поддерживают мнение, что использование ЭУК — это потребность времени. Около 75% из них, по сравнению с почти 80% студентов ЭГ1, согласны, что давно пора вводить ЭУК, причем студенты обеих групп практически единодушно (более 95%) согласны, что ЭУК решает проблемы работающих студентов, а различия здесь лишь в модальностях ответов, так как молодежь чаще дает уверенный ответ «да», а более зрелые студенты — смягченный «скорее да». И самым отрадным для нас является то, что ЭУК, посвященный математическим методам в психолого-педагогических исследованиях (а это далеко не самая любимая тематика среди студентов-психологов), понравился 93% студентов ЭГ1 и почти 90% студентов ЭГ2, что тоже противоречит сложившимся стереотипам.

Третья группа очень важных вопросов о самостоятельности прохождения отчетности и нечестных стратегиях в онлайн-об- учении оказалась наименее информативной и позволила выделить всего одно утверждение-предиктор — «Все равно будут студенты, кто использует нечестные стратегии при тестировании», — по которому наблюдается почти полное единодушие. Согласие с этим мнением характерно для обеих категорий студентов, но в группе ЭГ1 выражают несогласие около 26%, а в группе ЭГ2 — лишь чуть более 11%. Если согласие позволяет с высокой точностью прогнозировать принадлежность к группе ЭГ2, то несогласие нельзя считать характерным для группы ЭГ1, так как точность прогноза очень низкая. Что это: отражение жизненного опыта или оправдание собственных нечестных стратегий прохождения тестов, — пока сказать трудно. Проблема нечестных стратегий требует дальнейшего исследования.

Вопросы четвертой группы касались самостоятельности изучения материала и вовлеченности в образовательный процесс с помощью электронного курса. Они позволили выделить набор мнений, достаточно характерных для каждой из 2-х категорий студентов. Студенты ЭГ1, в отличие от ЭГ2, чаще склонны утверждать, что в ЭУК на семинарах (или вебинарах) они работали гораздо интенсивнее, чем при классическом обучении, и сразу включились в работу над курсом, а также реже соглашаются заменить очные занятия на вебинары. При этом они несколько реже подтверждают, что на семинарах помогали однокурсникам, но здесь различия лишь в модальностях ответов и очень малых процентных расхождениях. Действительно, более интенсивную работу на семинарах подтверждают 65% студентов ЭГ1 и 52% студентов ЭГ2, а не согласны заменить семинары вебинарами 82% и 60% соответственно. Запоздалое включение в работу примерно с середины курса подтверждают 42% первых и 57% вторых. Помощь однокурсникам на семинарах подтверждает около двух третей в обеих группах. Действительно, семинары при работе в ЭУК в смешанном формате становятся значительно интенсивнее, мы работали с аудиторией в активном и интерактивном режимах, содействуя их самостоятельной деятельности с ресурсами ЭУК и программой SPSS. Но если посещаемость семинаров в ЭГ1 была очень высокой, то в ЭГ2 пропусков занятий было больше, так как посещаемость уже не учитывалась при выставлении зачета по курсу, и этот административный рычаг не использовался нами. Возможно также, что студентам первого высшего действительно удобнее изучать курс скорее самостоятельно, а более зрелые обучающиеся нуждаются в большей помощи преподавателя. Кроме того, студенты должны начинать изучать курс с первого занятия, и преподавателю нужно над этим работать.

Наконец, в пятой группе вопросов, оценивающих практическую пользу курса математических методов в психологии и педагогике в формате ЭУК, предиктором стал только один вопрос: «Информация этого ЭУК поможет мне сделать математическую обработку данных в моей курсовой (дипломной) работе». Преимущественное согласие с ним характерно для студентов ЭГ1, но несогласие не дает оснований предполагать, что студент получает первое высшее образование. Различие ответов здесь только в модальностях, так как более 94% первых и 90% вторых подтверждают практическую пользу курса.

Заключение

Гипотеза исследования не подтвердилась. В целом у подавляющего большинства студентов обеих категорий существенных трудностей в изучении ЭУК в смешанном формате выявлено не было, тесты оказались полезны для лучшего усвоения материала, ЭУК действительно позволил им отслеживать свою индивидуальную траекторию, а личных контактов с преподавателем было достаточно. Это опровергает сложившиеся стереотипы.

На вопросы о возможных трудностях и преимуществах обучения в ЭУК студенты группы «Первое высшее» высказывают ряд характерных мнений, позволяющих с высокой точностью (74,3%) спрогнозировать их принадлежность к этой группе, но преобладание противоположных оценок не может считаться характерным для группы «Магистратура и ВВ», поскольку точность прогноза для нее составила менее 50%.

Вопросы второй группы об отношении к обучению в ЭУК позволили установить совокупность мнений-предикторов, позволяющих с высокой точностью спрогнозировать принадлежность студента к одной из исследуемых категорий. Магистранты и студенты второго высшего образования, по сравнению с первым высшим, почти единодушно не согласны, что ЭУК снижает качество образования, но согласны, что использование ЭУК — это потребность времени, и чуть реже согласны, что давно пора вводить ЭУК. Почти все студенты обеих групп считают, что ЭУК решает проблемы работающих студентов. Обе категории студентов в подавляющем большинстве утверждают, что им понравился данный ЭУК, посвященный математическим методам в психолого-педагогических исследованиях. Различия состоят лишь в модальностях ответов, которые следуют одним и тем же общим тенденциям, что также опровергает стереотипы.

Третья группа очень важных вопросов о самостоятельности прохождения отчетности и нечестных стратегиях в онлайн-обучении оказалась наименее информативной и позволила выделить всего одно утверждение-пре­диктор, по которому наблюдается почти полное единодушие. Проблема нечестных стратегий требует дальнейшего исследования.

Вопросы четвертой группы о самостоятельности изучения материала и вовлечен­ности в образовательный процесс с помощью электронного курса позволили выделить набор мнений, достаточно характерных для каждой из 2-х категорий студентов. Студенты магистратуры и второго высшего, в отличие от студентов первого высшего образования, чаще склонны утверждать, что в ЭУК на семинарах они работали гораздо интенсивнее, чем при классическом обучении, и сразу включились в работу над курсом, а также реже соглашаются заменить очные занятия на вебинары. Они реже подтверждают, что на семинарах помогали однокурсникам, но здесь различия лишь в модальностях ответов и очень малых процентных расхождениях.

В последней группе вопросов о практической пользе курса математических методов в психологии и педагогике в формате ЭУК пре­диктором стал только один вопрос. Различие ответов здесь только в модальностях, так как почти все подтверждают практическую пользу курса.

 

Литература

  1. Дмитриевская Н.А., Горемыкина Г.И. Моделирование системы управления по результатам деятельности смарт-университета в условиях цифровизации экономики и общества // Материалы международной конференции «E-Learning Stakeholders and Researchers Summit» (г.Москва, 5—6 декабря 2018 г.).М.: Изд.дом Высшей школы экономики, 2018.С.39—46.
  2. Использование электронного обучения в образовательном процессе: проблемы и перспективы / Дворянчиков Н.В., Калашникова Т.В., Печникова Л.С., Фролова Н.В.// Психологическая наука и образование.2016.Том 21.№ 2.С.76—83.DOI:10.17759/pse.201621020
  3. Клименских М.В., Мальцев А.В., Халфин А.В. Мотивационные и когнитивные особенности студентов — слушателей онлайн-курсов // Материалы международной конференции «E-Learning Stakeholders and Researchers Summit» (г.Москва, 5—6 декабря 2018 г.).М.: Изд.дом Высшей школы экономики, 2018.С.146—154.
  4. Кочеткова И.С., Терская Л.А. Опыт использования системы электронного обучения (Moodle) в общенаучных и специальных дисциплинах [Электронный ресурс] // Азимут научных исследований: педагогика и психология.2017.Том 4.№ 21.С.93—97.URL: https://cyberleninka.ru/article/n/opyt-ispolzovaniya-sistemy-elektronnogo-obucheniya-moodle-v-obschenauchnyh-i-spetsialnyh-distsiplinah (дата обращения: 02.04.2020).
  5. Ломоносова Н.В. К вопросу об использовании системы смешанного обучения студентами вузов // Вестник Томского государственного педагогического университета.2017.Том 5.№ 182.С.122—126.
  6. Марголис А.А. Что смешивает смешанное обучение? // Психологическая наука и образование.2018.Том 23.№ 3.С.5—19.DOI:10.17759/ pse.2018230301
  7. Маршанская Л.В., Лесниченко Г.И. Информатизация образования как одно из приоритетных направлений государственной политики в области образования // Наука и образование сегодня.2018.Том 3.№ 26.С.62—67.
  8. Маслова Л.А. МООК в классических университетах.Спрос на МООК со стороны молодежи 18—25 лет // Материалы международной конференции «E-Learning Stakeholders and Researchers Summit» (г.Москва, 5—6 декабря 2018 г.).М.: Изд.дом Высшей школы экономики, 2018.С.23—38.
  9. Муллагалиев Н.А., Уразлина Н.В. Об отношении студентов к введению элементов дистанционного обучения в вузе // Инновационная наука.2017.№ 1.С.188—191.
  10. Наследов А.Д. IBM SPSS Statistics 20 и AMOS: профессиональный статистический анализ данных.СПб.: Питер, 2013.416 с.
  11. Рощина Я.М., Рощин С.Ю., Рудаков В.Н. Спрос на массовые открытые онлайн-курсы (MOOC): опыт российского образования // Вопросы образования.2018.№ 1.С.174—199.DOI:10.17323/1814-9545- 2018-1-174-199
  12. Сорокова М.Г. Математические методы в психолого-педагогических исследованиях: Учебное пособие.М.: Неолит, 2020.216 с.DOI:10.17759/ psychlib/978-5-6043562-0-3
  13. Сорокова М.Г. Электронный курс как цифровой образовательный ресурс смешанного обучения в условиях высшего образования // Психологическая наука и образование.2020.Том 25.№ 1.С.36—50.DOI:10.17759/pse.2020250104
  14. Хазан М.Ю. Развитие умений и навыков для создания онлайн-курсов: профессиональный опыт и творческое начало // Материалы международной конференции «E-Learning Stakeholders and Researchers Summit» (г.Москва, 5—6 декабря 2018 г.).М.: Изд.дом Высшей школы экономики, 2018.С.140—145.
  15. Чхутиашвили Л.В. Государственная политика в сфере онлайн-образования // Материалы международной конференции «E-Learning Stakeholders and Researchers Summit» (г.Москва, 5—6 декабря 2018 г.).М.: Изд.дом Высшей школы экономики, 2018.С.18—21.
  16. Arıf S., Omar İ. Effectiveness of Flipped Classroom in Teaching Basic English Courses // Yükseköğretim Dergisi.2019.Vol.9.№ 3.P.279—289.DOI:10.2399/ yod.19.003
  17. Kuhn S., Frankenhauser S., Tolks D. Digitale Lehr-und Lernangebote in der medizinischen Ausbildung // Bundesgesundheitsbl.2018.Vol.61.P.201—209.DOI:10.1007/s00103-017-2673-z
  18. Rajaram K. Flipped classrooms: Scaffolding support system with real-time learning interventions [Электронный ресурс] // Asian Journal of the Scholarship of Teaching and Learning.2019.Vol.9.№ 1.P.30—58.Available at: http://www.nus.edu.sg/ cdtl/engagement/publications/ajsotl-home/archive-of-past-issues/v9n1/flipped-classrooms-providing-a-scaffolding-support-system-with-real-time-learning-interventions (Accessed 02.04.2020).
  19. Røe Y., Rowe M., Ødegaard N.B. et al. Learning with technology in physiotherapy education: design, implementation and evaluation of a flipped classroom teaching approach // BMC Med Educ.2019.Vol.19, 291.DOI:10.1186/s12909-019-1728-2
  20. Wu M. et al. Instructional Video Properties That Foster Student Engagement, Learning, and Performance in Online Environments // Материалы международной конференции «E-Learning Stakeholders and Researchers Summit» (г.Москва, 5—6 декабря 2018 г.).М.: Изд.дом Высшей школы экономики, 2018.С.9—13.

Информация об авторах

Сорокова Марина Геннадьевна, доктор педагогических наук, кандидат физико-математических наук, доцент, заведующий кафедрой «Цифровое образование», руководитель Научно-практического центра по комплексному сопровождению психологических исследований PsyDATA, Московский государственный психолого-педагогический университет (ФГБОУ ВО МГППУ), Москва, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1000-6487, e-mail: sorokovamg@mgppu.ru

Метрики

Просмотров

Всего: 1813
В прошлом месяце: 19
В текущем месяце: 6

Скачиваний

Всего: 926
В прошлом месяце: 2
В текущем месяце: 1