Перейти к основному содержанию

Обучение в электронных курсах в смешанном формате в оценках студентов университета: дерево решений

33

Сорокова М.Г., Радчикова Н.П.

PDF (RUS)
PDF (ENG)

Аннотация

Цифровая трансформация образования является устойчивой международной тенденцией. Современные цифровые технологии позволяют университетам улучшить качество образования за счет развития цифровых компетенций студентов, индивидуализации обучения, внедрения электронных учебных курсов (ЭУК) и новых форматов обучения. Вместе с тем, имеется ряд распространенных мнений и предубеждений об онлайн-обучении в цифровой среде университета. Цель исследования – сравнить отношение студентов к обучению в цифровой среде университета на разных уровнях образования и выявить характерные для них мнения-предикторы. Сравнивались мнения студентов программ магистратуры и второго высшего образования (N = 161) и студентов бакалавриата и специалитета программ первого высшего образования (N = 183) по анкете, оценивающей отношение студентов к обучению в ЭУК. По вопросам анкеты методом CHAID-анализа построено дерево решений и выделено три предиктора: «Очные встречи или вебинары с преподавателем вообще не нужны, вполне достаточно видеозаписей и контактов через форумы», «Трудно привыкнуть к новой форме обучения в формате ЭУК» и «Давно пора вводить ЭУК». Студенты магистратуры и второго высшего образования менее склонны отказаться от очных встреч с преподавателями и реже соглашаются, что надо вводить ЭУК, однако чаще сообщают, что к ЭУК привыкнуть легко. Тем не менее, общий процент верных предсказаний модели составил 65 % (52 % для студентов магистратуры и второго высшего и 78 % для студентов бакалавриата и специалитета), что говорит о небольшой предсказательной силе модели и позволяет заключить, что результаты противоречат предубеждению о том, что более старшим студентам магистратуры труднее привыкнуть к обучению в цифровой среде, они испытывают больше трудностей и более критически настроены.

Общая информация

Ключевые слова: цифровая образовательная среда, цифровая образовательная среда университета, цифровая трансформация образования, смешанное обучение, электронный учебный курс, скаффолдинг, перевернутый класс, CHAID-анализ, дерево решений

Рубрика издания: Моделирование и анализ данных для цифрового образования

Тип материала: научная статья

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».

Для цитаты: Сорокова М.Г., Радчикова Н.П. Обучение в электронных курсах в смешанном формате в оценках студентов университета: дерево решений // Цифровая гуманитаристика и технологии в образовании (DHTE 2021): сб. статей II-й Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. 11—12 ноября 2021 г. | Digital Humanities and Technology in Education (DHTE 2021): сollection of Articles of the II All-Russian Scientific and Practical Conference with International Partic¬ipation. November 11–12, 2021. / Под ред. В.В. Рубцова, М.Г. Сороковой, Н.П. Радчиковой. М.: Издательство ФГБОУ ВО МГППУ. С. 571–588.

Литература

  1. Марголис А.А. Зона ближайшего развития, скаффолдинг и дея­тельность учителя // Культурно-историческая психология. 2020. Том 16. № 3. С. 15–26. doi:10.17759/chp.2020160303
  2. Марголис А.А. Что смешивает смешанное обучение? // Пси­хологическая наука и образование. 2018. Том 23. № 3. С. 5–19. doi:10.17759/pse.2018230301
  3. Постановление Правительства Российской Федерации от 16.11.2020 № 1836 «О государственной информационной систе­ме «Современная цифровая образовательная среда» [Электрон­ный ресурс] URL: http://publication.pravo.gov.ru/Document/ View/0001202011190005 (дата обращения 22.08.2021)
  4. 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
  5. Сорокова М.Г., Одинцова М.А., Радчикова Н.П. Образовательные результаты студентов в электронных курсах при смешанном и он­лайн-обучении // Моделирование и анализ данных. 2021. Том 11. № 1. С. 61–77. doi:10.17759/mda.2021110105
  6. Сорокова М.Г., Одинцова М.А., Радчикова Н.П. Шкала оценки цифровой образовательной среды (ЦОС) университета // Пси­хологическая наука и образование. 2021. Том 26. № 2. С. 52–65. doi:10.17759/pse.2021260205
  7. Arıf S., Omar İ. Effectiveness of flipped classroom in teaching basic English courses // Yükseköğretim Dergisi. 2019. № 9(3). Р. 279–289. doi:10.2399/yod.19.003
  8. Awidi I.T., Paynter M. The impact of a flipped classroom approach on student learning experience // Computers & Education. 2019. № 128. Р. 269–283. doi:10.1016/j.compedu.2018.09.013.
  9. Baldwin S.J. Assimilation in Online Course Design // American Journal of Distance Education. 2019. № 33(3). Р. 195–211. DOI:10.1080/08923647.2019.1610304.
  10. Chesser S., Murrah W., Forbes S.A. Impact of Personality on Choice of Instructional Delivery and Students’ Performance // American Jour­nal of Distance Education. 2020. № 34(3). Р. 1–13 doi:10.1080/08923647.2019.1705116.
  11. Gulnaz F., Althomali A.D.A., Alzeer D.H. An Investigation of the per­ceptions and experiences of the EFL teachers and learners about the effectiveness of blended learning at Taif university // Interna­tional Journal of English Linguistics. 2020. № 10(1). Р. 329–344. doi:10.5539/ijel.v10n1p329.
  12. Islam A.Y.M.A., Sheikh A. A study of the determinants of postgrad­uate students’ satisfaction of using online research databases // Journal of Information Science. 2020. № 46(2). Р. 273–287. doi:10.1177/0165551519834714.
  13. Kuhn S., Frankenhauser S., Tolks D. Digitale Lehr- und Lernangebote in der medizinischen Ausbildung // Bundesgesundheitsbl. 2018. № 61. Р. 201–209. doi:10.1007/s00103–017–2673-z.
  14. Li K., Canelas D. Learners’ Perceptions and experiences of two chem­istry MOOCs: implications for teaching and design // American Journal of Distance Education. 2019. № 33(4). Р. 245–261. doi:10.1080/08923647.2019.1639469.
  15. Pardo A., Jovanovic J., Dawson S., Gašević D., Mirriahi N. Using learn­ing analytics to scale the provision of personalised feedback // Brit­ish Journal of Educational Technology. 2019. № 50(1). Р. 128–138. doi: abs/10.1111/bjet.12592.
  16. Rajaram K. Flipped classrooms: Scaffolding support system with real-time learning interventions // Asian Journal of the Scholarship of Teaching and Learning. 2019. № 9(1). Р. 30–58. Røe Y., Rowe M., Ødegaard N.B., Sylliaas H., Dahl-Michelsen T. Learn­ing with technology in physiotherapy education: design, implemen­tation and evaluation of a flipped classroom teaching approach // BMC Medical Education. 2019. № 19. Р. 291. doi:10.1186/s12909- 019-1728-2.
  17. Shearer R.L., Aldemir T., Hitchcock J., Resig J., Driver J., Kohler M. What students want: A vision of a future online learning experience grounded in distance education theory // American Journal of Dis­tance Education. 2020. № 34(1). Р. 36–52. doi:10.1080/08923647.2 019.1706019.
  18. Sorokova M.G. Skepticism and learning difficulties in a digital envi­ronment at the Bachelor’s and Master’s levels: are preconceptions valid? // Heliyon. 2020. Vol. 6, Issue 11, E05335. doi:10.1016/j.heli­yon.2020.e05335.
  19. Sorokova M., Odintsova M., Radchikova N. Digital technologies in higher education: development of technology for individualizing education using e-courses. Research project data // Psychological Research Data & Tools Repository. Dataset. 2021. doi:10.25449/ ruspsydata.14783226.v2.
  20. Sukmawati R., Pramita M., Purba H., Utami B. The Use of blended co­operative learning model in introduction to digital systems learning // Indonesian Journal on Learning and Advanced Education. 2020. № 2(2). Р. 75–81. doi:10.23917/ijolae.v2i2.9263.
  21. Williamson B. Digital education governance: data visualization, pre­dictive analytics, and ‘real-time’ policy instruments // Journal of Ed­ucation Policy. 2016. № 31(2). Р. 123–141. doi:10.1080/02680939.2 015.1035758.
  22. Wu B., Chen X. Continuance intention to use MOOCs: integrat­ing the technology acceptance model (TAM) and task technology fit (TTF) model // Computers in Human Behavior. 2017. № 67. Р. 221–232. doi:10.1016/j.chb.2016.10.028.

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

Радчикова Наталия Павловна, кандидат психологических наук, ведущий научный сотрудник Научно-практического центра по комплексному сопровождению психологических иссле¬дований PsyDATA, ФГБОУ ВО «Московский государственный психолого-педагогический университет» (ФГБОУ ВО МГППУ), главный специалист подразделения «Лаборатория биофизики возбудимых сред», ФГБУН Институт теоретической и экспериментальной биофизики Российской академии наук (ФГБУН ИТЭБ РАН), г. Пущино;, Москва, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5139-8288, e-mail: nataly.radchikova@gmail.com

Метрики

Просмотров

Всего: 104
В прошлом месяце: 2
В текущем месяце: 1

Скачиваний

Всего: 33
В прошлом месяце: 1
В текущем месяце: 1