Готовность российских студентов к дистанционным форматам обучения: существующее положение и перспективные задачи

Готовность российских студентов к дистанционным форматам обучения: существующее положение и перспективные задачи

Автор: В.Н. Кирой, Д.Н. Щербина, А.А. Чернова, Е.Г. Денисова, Д.М. Лазуренко

Журнал: Университетское управление: практика и анализ @umj-ru

Рубрика: Цифровая среда вуза

Статья в выпуске: 2 т.25, 2021 года.

Бесплатный доступ

Данная исследовательская статья посвящена вопросу владения студентами технологиями дистанционного обучения, актуальность которого резко возросла в условиях коронавирусной пандемии. Есть основания полагать, что и после ее преодоления высшая школа будет все более активно использовать эти технологии. Целью проведенного авторами исследования являлась оценка готовности студентов российских вузов к использованию технологий дистанционного обучения. В ходе анкетирования 428 студентов, обучающихся в вузах г. Ростова-на-Дону, были собраны сведения о развитии у опрошенных навыков использования интернет-технологий в сфере образования. Результаты исследования показали, что в предпандемический период необходимыми навыками для участия в видеоконференциях владели не более четверти студентов, навыками для самостоятельного освоения онлайн-курсов – около 16 %. Владение обеими технологиями, обеспечивающее эффективное дистанционное обучение, имело место лишь у 6,5 % респондентов. Полученные сведения о связи успеваемости с самостоятельным участием в онлайн-курсах, а также о соотношении этих показателей с общей цифровой грамотностью и погруженностью в социальные сети следует учитывать при широкой цифровой трансформации образования в условиях пандемии.

Еще

Дистанционное обучение, видеоконференцсвязь, массовые онлайн-курсы, анкетирование, социальные сети, успеваемость, пандемия

Короткий адрес: https://sciup.org/142227301

IDR: 142227301   |   DOI: 10.15826/umpa.2021.02.016

Список литературы Готовность российских студентов к дистанционным форматам обучения: существующее положение и перспективные задачи

  • Bates A. W., Bates T. Technology, e-learning and distance education. 2nd ed. London : Psychology Press, 2005. 256 p. https://doi.org/10.4324/9780203463772.
  • Simonson M., Zvacek S. M., Smaldino S. Teaching and Learning at a Distance: Foundations of Distance Education. 7th ed. Charlotte : IAP, 2019. 361 p.
  • A n I nt roduct ion to Dist a nce Educat ion: Understanding Teaching and Learning in a New Era / M. F. Cleveland-Innes, D. R. Garrison (eds.). New York : Routledge, 2020. Iss. 2. 228 p. https://doi.org/10.4324/9781315166896.
  • Correia A.-P., Liu C., Xu F. Evaluating videoconferencing systems for the quality of the educational experience // Distance Education. 2020. Vol. 41, nr 4. P. 429-452. https://doi.org/10.1080/01587919.2020.1821607.
  • Баскаков Ю. А., Соболева О. М. Использование видеоконференцсвязи в учебном процессе // Казанский педагогический журнал. 2010. № 1. С. 128-134.
  • Бугайчук К. Л. Массовые открытые дистанционные курсы: история, типология, перспективы // Высшее образование в России. 2013. № 3. С. 148-155.
  • Андреев А. А. Российские открытые образовательные ресурсы и массовые открытые дистанционные курсы // Высшее образование в России. 2014. № 6. С. 150-155.
  • Титова С. В. МООК в российском образовании // Высшее образование в России. 2015. № 12. С. 145-151.
  • Опрос: более 85 % студентов РАНХиГС сообщили о проведенных по расписанию занятиях в дистанте // Казанский филиал РАНХиГС : официальный сайт. URL: https://kaz.ranepa.ru/news/?element_id=332818 (дата обращения: 23.01.2021).
  • Оценка электронного обучения и дистанционных образовательных технологий (вторая волна) // Новости КубГТУ. URL: https://kubstu.ru/r-9040 (дата обращения: 23.01.2021).
  • Игнатьев В. П., Архангельская Е. А. Дистанционное образование глазами студентов (анализ результатов опроса студентов федерального университета) // Современные наукоемкие технологии. 2020. № 6-1. С. 138-142. https://doi.org/10.17513/snt.38083.
  • OECD Students, Computers and Learning: Making the Connection. Paris : OECD, 2015. 204 p. https://doi.org/10.1787/9789264239555-en.
  • ICT and Digital Divides / R. J. Krumsvik, F. M. Røkenes, L. Ø. Jones [et al.] // ICICTE Proceedings. Greece : Rhodes Island, 2018. P. 98-115.
  • Relationship between Digital Development and Subjective Well-Being in Chilean School Children / G. Donoso, F. Casas, J. C. Oyanedel, M. López // Computers & Education. 2021. Vol. 160. Article 104027. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2020.104027.
  • Gui M., Büchi M. From Use to Overuse: Digital Inequality in the Age of Communication Abundance // Social Science Computer Review. 2021. Vol. 39, nr 1. P. 3-19. https://doi.org/10.1177/0894439319851163.
  • Hargittai E., Micheli M. Internet Skills and Why They Matter // Society and the Internet: How Networks of Information and Communication are Changing Our Lives. Oxford, UK : Oxford University Press, 2019. P. 109-124.
  • Deursen A. J. van, Helsper E. J. Collateral Benefits of Internet Use: Explaining the Diverse Outcomes of Engaging with the Internet // New Media & Society. 2018. Vol. 20, nr 7. P. 2333-2351. https://doi.org/10.1177/1461444817715282.
  • Deursen A. J. van, Dijk J. A. van. The Digital Divide Shifts to Differences in Usage // New Media & Society. 2014. Vol. 16, nr 3. P. 507-526.
  • Büchi M., Festic N., Latzer M. How Social Well-Being is Affected by Digital Inequalities // International Journal of Communication. 2018. Vol. 12. P. 3686-3706.
  • Büchi M., Festic N., Latzer M. Digital Overuse and Subjective Well-Being in a Digitized Society // Social Media + Society. 2019. Vol. 5, nr 4. P. 1-12. https://doi.org/10.1177/2056305119886031.
  • Hillmer U. Existing Theories Considering Technology Adoption // Technology Acceptance in Mechatronics: The Influence of Identity on Technology Acceptance / ed. U. Hillmer. Wiesbaden : Gabler, 2009. P. 9-28. https://doi.org/10.1007/978-3-8349-8375-6_3.
  • Straub E. T. Understanding Technology Adoption: Theory and Future Directions for Informal Learning // Review of Educational Research. 2009. Vol. 79, nr 2. P. 625-649. https://doi.org/10.3102/0034654308325896.
  • Scherer R., Siddiq F., Tondeur J. The Technology Acceptance Model (TAM): A Meta-Analytic Structural Equation Modeling Approach to Explaining Teachers’ Adoption of Digital Technology in Education // Computers & Education. 2019. Vol. 128. P. 13-35. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2018.09.009.
  • Lamprou S. P., Lvovskaya Y. Individual Adoption to Innovation: A Study of MOOCs in Swedish Universities. Uppsala University, 2015. 51 p.
  • User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View / V. Venkatesh, M. G. Morris, G. B. Davis, F. D. Davis // MIS Quarterly. 2003. Vol. 27, nr 3. P. 425-478.
  • Wu B., Chen X. Research on MOOCs Continuance // 3rd International Conference on Material, Mechanical and Manufacturing Engineering (IC3ME2015). Guangzhou, China : Atlantis Press, 2015. P. 1143-1146.
  • Song Z. X., Cheung M. F., Prud’Homme S. Theoretical Frameworks and Research Methods in the Study of MOOC/ E-Learning Behaviors: A Theoretical and Empirical Review // New Ecology for Education - Communication X Learning / W. W. K. Ma, C.-K. Chan, K. Tong [et al.] (eds.). Singapore : Springer, 2017. P. 47-65. https://doi.org/10.1007/978-981-10-4346-8_5.
  • An Investigation of Mobile Learning Readiness in Higher Education Based on the Theory of Planned Behavior / J. Cheon, S. Lee, S. M. Crooks, J. Song // Computers & Education. 2012. Vol. 59, nr 3. P. 1054-1064. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2012.04.015.
  • Stowell J. R., Oldham T., Bennett D. Using Student Response Systems («Clickers») to Combat Conformity and Shyness // Teaching of Psychology. 2010. Vol. 37, nr 2. P. 135-140. https://doi.org/10.1080/00986281003626631.
  • Conformity of Responses among Graduate Students in an Online Environment / T. Beran, M. Drefs, A. Kaba [et al.] // The Internet and Higher Education. 2015. Vol. 25. P. 63-69. https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2015.01.001.
  • Goodfellow R., Lea M. Literacy and the Digital University // The SAGE Handbook of E-Learning Research. London : SAGE Publcations, 2016. P. 423-442.
  • Precise Effectiveness Strategy for Analyzing the Effectiveness of Students with Educational Resources and Activities in MOOCs / P. J. Muñoz-Merino, J. A. RuipérezValiente, C. Alario-Hoyos [et al.] // Computers in Human Behavior. 2015. Vol. 47. P. 108-118. https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.10.003.
  • Hmedna B., El Mezouary A., Baz O. A Predictive Model for the Identification of Learning Styles in MOOC Environments // Cluster Computing. 2019. Nr 23. P. 1303-1328. https://doi.org/10.1007/s10586-019-02992-4.
  • Bradshaw K., Parchoma G., Lock J. Conceptualizing Formal and Informal Learning in MOOCs as Activity Systems // Quarterly Review of Distance Education. 2017. Vol. 18. P. 33-92.
  • Antonaci A., Klemke R., Specht M. The Effects of Gamification in Online Learning Environments: A Systematic Literature Review // Informatics. 2019. Vol. 6, nr 3. P. 32.
  • Romero-Rodriguez L. M., Ramirez-Montoya M. S., Gonzalez J. R. V. Gamification in MOOCs: Engagement Application Test in Energy Sustainability Courses // IEEE Access. 2019. Vol. 7. P. 32093-32101. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2903230.
  • Hill A. J. Social Learning in Massive Open Online Courses: An Analysis of Pedagogical Implications and Students’ Learning Experiences. PhD Thesis. The University of California, Los Angeles, 2015. 156 p.
  • Mantziou O., Papachristos N. M., Mikropoulos T. A. Learning Activities as Enactments of Learning Affordances in MUVEs: A Review-Based Classification // Education and Information Technologies. 2018. Vol. 23, nr 4. P. 1737-1765. https://doi.org/10.1007/s10639-018-9690-x.
  • Guan C., Mou J., Jiang Z. Artificial Intelligence Innovation in Education: A Twenty-Year Data-Driven Historical Analysis // International Journal of Innovation Studies. 2020. Vol. 4, nr 4. P. 134-147. https://doi.org/10.1016/j.ijis.2020.09.001.
  • Wanner T., Palmer E. Formative Self-and Peer Assessment for Improved Student Learning: The Crucial Factors of Design, Teacher Participation and Feedback // Assessment & Evaluation in Higher Education. 2018. Vol. 43, nr 7. P. 1032-1047. https://doi.org/10.1080/02602938.2018.1427698.
  • Anderson V., Gifford J., Wildman J. An Evaluation of Social Learning and Learner Outcomes in a Massive Open Online Course (MOOC): A Healthcare Sector Case Study // Human Resource Development International. 2020. Vol. 23, nr 3. P. 208-237. https://doi.org/10.1080/13678868.2020.1721982.
  • Bucovetchi O., Stanciu R. D., Simion C. P. Study on Designing a Curriculum Suitable for MOOC Platforms Starting Out the Romanian Students’ Expectations // Procedia Technology. 2016. Vol. 22. P. 1135-1141.
  • Student’s Readiness in Using MOOC in Teaching and Learning Process / N. Zulkifli, F. B. M. Maidin, A. H. Abd Halim [et al.] // Journal of Counseling and Educational Technology. 2019. Vol. 2, nr 2. P. 42-47.
  • Queroda P. Massive Open Online Course (MOOC) Readiness of Pangasinan State University - Open University Systems Students // International Journal on Open and Distance E-Learning. 2019. Vol. 5, nr 2. P. 39-47.
  • Williams B., Brown T. A Confirmatory Factor Analysis of the Self-Directed Learning Readiness Scale // Nursing & Health Sciences. 2013. Vol. 15, nr 4. P. 430-436.
  • Fisher M. J., King J. The Self-Directed Learning Readiness Scale for Nursing Education Revisited: A Confirmatory Factor Analysis // Nurse Education Today. 2010. Vol. 30, nr 1. P. 44-48.
  • Understanding MOOC Students: Motivations and Behaviours Indicative of MOOC Completion / B. K. Pursel, L. Zhang, K. W. Jablokow [et al.] // Journal of Computer Assisted Learning. 2016. Vol. 32, nr 3. P. 202-217. https://doi.org/10.1111/jcal.12131.
  • Jordan K. Massive Open Online Course Completion Rates Revisited: Assessment, Length and Attrition // International Review of Research in Open and Distributed Learning. 2015. Vol. 16, nr 3. P. 341-358. https://doi.org/10.19173/irrodl.v16i3.2112.
  • Reich J., Ruipérez-Valiente J. A. The MOOC Pivot // Science. 2019. Vol. 363, nr 6423. P. 130-131. https://doi.org/10.1126/science.aav7958.
  • Goal Setting and MOOC Completion: A Study on the Role of Self-Regulated Learning in Student Performance in Massive Open Online Courses / E. Handoko, S. L. Gronseth, S. G. McNeil [et al.] // International Review of Research in Open and Distributed Learning. 2019. Vol. 20, nr 3. P. 39-58. https://doi.org/10.19173/irrodl.v20i4.4270.
  • 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.
  • Хлебникова Н. А., Оконникова Т. И. Оценка и анализ цифровой грамотности педагогов и студентов вуза как фактора готовности к использованию дистанционных образовательных технологий // Вестник Удмуртского университета. Серия: Философия. Психология. Педагогика. 2020. Т. 30, № 4. С. 390-406. https://doi.org/10.35634/2412-9550-2020-30-4-390-406.
  • Треть россиян не умеют пользоваться порталами госуслуг // НАФИ. URL: http://nafi.ru/analytics/tretrossiyan-ne-umeyut-polzovatsya-portalami-gosuslug (дата обращения: 27.01.2021).
  • Цифровая грамотность россиян: исследование 2020 // НАФИ. URL: http://nafi.ru/analytics/tsifrovayagramotnost-rossiyan-issledovanie-2020 (дата обращения: 27.01.2021).
  • Deursen A. J. A. M. van, Helsper E. J., Eynon R. Development and Validation of the Internet Skills Scale (ISS) // Information, Communication & Society. 2016. Vol. 19, nr 6. P. 804-823.
  • Лысова Т. С. Пользование интернет-услугами и факторы, влияющие на их разнообразие // Вестник общественного мнения. Данные. Анализ. Дискуссии. 2018. № 1/2 (126). С. 133-144.
  • Thomson D. L. Beyond the Classroom Walls: Teachers’ and Students’ Perspectives on How Online Learning Can Meet the Needs of Gifted Students // Journal of Advanced Academics. 2010. Vol. 21, nr 4. P. 662-712. https://doi.org/10.1177/1932202X1002100405.
  • Keller H., Karau S. J. The Importance of Personality in Students’ Perceptions of the Online Learning Experience // Computers in Human Behavior. 2013. Vol. 29, nr 6. P. 2494-2500. https://doi.org/10.1016/j.chb.2013.06.007.
  • Internet Use and Academic Success in University Students / J.-C. Torres-Díaz, J. M. Duart, H.-F. GómezAlvarado [et al.] // Comunicar. Media Education Research Journal. 2016. Vol. 24, nr 2. P. 61-70. https://doi.org/10.3916/C48-2016-06.
  • The Impact of Digital Skills on Educational Outcomes: Evidence from Performance Tests / L. Pagani, G. Argentin, M. Gui, L. Stanca // Educational Studies. 2016. Vol. 42, nr 2. P. 137-162. https://doi.org/10.1080/03055698.2016.1148588.
  • Колосова О. А., Куликова О. А., Гришаева С. А. Место социальных сетей в бюджете времени современных студентов // Шаг в будущее: искусственный интеллект и цифровая экономика : Материалы 1-й Международной научно-практической конференции / Государственный университет управления. Москва, 2017. С. 44-49.
  • Griffiths M. D., Kuss D. J., Demetrovics Z. Social Networking Addiction: An Overview of Preliminary Findings // Behavioral Addictions. Criteria, Evidence, and Treatment / K. P. Rosenberg, L. C. Feder (eds.). Amsterdam : Academic Press, 2014. P. 119-141.
  • Kochetkov N. V. Internet Addiction and Addiction to Computer Games in the Work of Russian Psychologists // Social Psychology and Society. 2020. Vol. 11, nr 1. P. 27-54. https://doi.org/10.17759/sps.2020110103.
  • Montag C., Reuter M., Markowetz A. The Impact of Psychoinformatics on Internet Addiction Including New Evidence // Internet Addiction: Neuroscientific Approaches and Therapeutical Implications Including Smartphone Addiction / C. Montag, M. Reuter (eds.). Cham : Springer International Publishing, 2017. P. 221-229. https://doi.org/10.1007/978-3-319-46276-9_13.
  • Akhter N. Relationship between Internet Addiction and Academic Performance among University Undergraduates // Educational Research and Reviews. 2013. Vol. 8, nr 19. P. 1793-1796. https://doi.org/10.5897/ERR2013.1539.
  • Асташова Т. А. Готовность российских студентов первого курса обучаться с использованием массовых открытых онлайн-курсов // Педагогика и психология образования. 2019. № 3. С. 126-135.
  • Ядровская М. В., Поркшеян М. В. О применении электронных курсов в обучении // Образовательные технологии и общество. 2019. Т. 22, № 3. С. 3-15.
  • Головчин М. А. Институциональные ловушки цифровизации российского высшего образования // Высшее образование в России. 2021. № 3. С. 59-75.
  • Российские вузы переходят на онлайн обучение из-за коронавируса // Интерфакс - Высшее образование в России. URL: academia.interfax.ru//ru/news/articles/4311 (дата обращения: 11.09.2020).
  • Опорному вузу открыт бесплатный доступ к онлайн-курсам Coursera. URL: https://donstu.ru/news/obrazovanie/opornomu-vuzu-otkryt-besplatnyy-dostup-konlayn-kursam-coursera (дата обращения: 11.09.2020).
  • Candarli D., Yuksel H. G. Students’ Perceptions of Video-Conferencing in the Classrooms in Higher Education // Procedia - Social and Behavioral Sciences. 2012. Vol. 47. P. 357-361. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2012.06.663.
  • Themelis C. From VideoConferencing to Holoportation and Haptics: How Emerging Technologies Can Enhance Presence in Online Education? // Emerging Technologies and Pedagogies in the Curriculum : Bridging Human and Machine: Future Education with Intelligence / S. Yu, M. Ally, A. Tsinakos (eds.). Singapore : Springer, 2020. P. 261-276. https://doi.org/10.1007/978-981-15-0618-5_16.
Еще
Статья научная
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp