Кластерный анализ как инструмент развития готовности будущих учителей к формированию цифрового следа при обучении с использованием онлайн-курсов

В настоящее время онлайн-курсы являются самым эффективным средством обучения, совмещающим использование новых мультимедийных технологий, Интернет-ресурсов, а также удаленный доступ к веб-услугам с совместной работой на расстоянии.

Онлайн-курс – это целенаправленная и определенным образом структурированная совокупность видов, форм и средств обучения, реализуемая с применением исключи-

* Исследование выполнено по проекту «Сравнительный анализ результатов и оценки качества прохождения педагогической практики у студентов педагогических вузов на основе традиционных форм контроля и цифрового следа», который реализуется при финансовой поддержке Министерства просвещения РФ в рамках государственного задания (дополнительное соглашение от 11.04.2022 г. № 073-03-2022-132/3 к соглашению от 13.01.2022 № 073-03-2022-132).

Рис. 1. Разделы и подразделы онлайн-курса тельно электронного обучения, дистанционных образовательных технологий на основе комплекса взаимосвязанных цифровых ресурсов.

В рамках профессиональной подготовки будущего учителя в Волгоградском государственном социально-педагогическом университете для освоения образовательных программ предлагается серия онлайн-курсов, включающая курсы «ИКТ и МИГ»

Рис. 2. Пример прогресса обучающегося

(1 курс); «Интернет и мультимедиа технологии» (2 курс); «Вариативные методические системы обучения» (4 курс); «Методика использования интерактивных средств обучения» (5 курс). Освоение и создание цифровых продуктов в ходе выполнения заданий, соответствующих онлайн-курсам, становится основой для формирования цифрового следа будущего учителя. Под цифровым следом в рамках исследования понимается «уникальный набор данных о зафиксированных действиях обучающихся, представленных в онлайн-курсах и электронной форме (тесты, домашние и контрольные работы)» [4].

Кластерный анализ позволяет вскрывать внутренние связи между различными факторами, влияющими на качество обучения с использованием онлайн-курсов.

Онлайн-курс «ИКТ и МИГ» [3] включает в себя девять разделов: четыре из которых соответствуют дисциплине «ИКТ и медиаинформационная грамотность» и пять – учебной (технологической) практике.

На рис. 1 представлены разделы и темы лабораторно-практических занятий, которые соответствуют дисциплине «ИКТ и медиаинформационная грамотность», а также темы проектных заданий по учебной (технологической) практике.

Теоретическая часть курса: теоретический материал (видеолекции по теме занятий, презентации-инструкции и справочные материалы); лабораторно-практические занятия (комплект заданий); тесты, предваряющие изучение теоретического материала; контроль после выполнения заданий, включающий тестовые задания и кейсы; тесты по разделам, а также итоговое тестирование. Практическая часть курса представлена в виде проектных заданий.

Видеолекции по теме занятий включают систематизированный материал теории, формулируют общие методы решения учебных или проектных заданий.

Презентации-инструкции используются для демонстрации инструментов, функций и возможностей программного обеспечения, которые предлагается использовать при выполнении учебных и проектных заданий в рамках данного занятия.

Справочные материалы представляют собой либо презентации, в которых дается дополнительный материал, либо файлы с текстами или кейсами (для скачивания).

Преподавателям курса доступны отчеты успеваемости обучающихся, которые включают в себя оценки за контроль, лабораторно-практические занятия и проекты.

Обучающимся доступен прогресс (рис. 2), где результаты обучения отображаются в виде графика, в котором КЗ – контроль по занятию, КЗ Avg – среднее значение за курс. Гистограмма показывает процент выполнения каждого задания и теста.

Онлайн-курс «ИКТ и МИГ» предназначен для обучающихся на бакалавриате по направлениям подготовки 44.03.01 Педагогическое образование и 44.03.05 Педагогическое образование (с двумя профилями подготовки). Ежегодно данный онлайн-курс в течение последних пяти лет осваивают 600–800 обучающихся очной формы обучения. В таблице 1 представлены данные, отражающие количество: записавшихся на курс; обучающихся, выполнявших хотя бы какие-то задания; не приступивших к выполнению ни одного задания; получивших зачет по дисциплине «ИКТ и медиаинформационная грамотность» и зачет (аттестация с оценкой) по учебной (технологической) практике.

Таблица 1

Данные о числе обучающихся

Период	Количество записавшихся на курс	Количество обучающихся, выполняющих задания	Количество обучающихся, не приступивших ни к одному заданию	Количество получивших зачет
				по дисциплине	по практике
Весна 2021	625	599	26	502	549
Весна 2022	721	701	14	698	683

На рис. 3 представлено количество обучающихся, выполнявших задания на протяжении семестра, где КЗ 01 – КЗ 04, КЗ 06 – КЗ 08, КЗ 10 – КЗ 12, КЗ 14 – КЗ 17 соответствуют комплектам заданий; а КЗ 05, КЗ 09, КЗ 13 и КЗ 18 – тестам по разделам дисциплины, КЗ 21 – КЗ 25 соответствуют проектным заданиям по учебной (технологической) практике, КЗ 19 и КЗ 26 – итоговым работам, КЗ 20 – дополнительному заданию (выполняется по желанию).

На рис. 4 представлено среднее значение баллов в процентах, полученных обучающимися за выполнение заданий.

Анализ статистических результатов позволил установить (рис. 4), что у обучающихся возникают трудности с выполнением заданий, которые связанны с типовыми заданиями школьного курса «Информатика и ИКТ». При выполнении заданий лабораторнопрактических занятий по темам «Анализ информационной ситуации и представление ее средствами» (КЗ 01) и «Создание интеллект-карты: приемы и инструменты» (КЗ 04) возникают трудности с созданием «Google Документов» и форматированием предложенных текстов, созданием интеллект-карт с помощью инструментов сайта www.mindomo. com.

У обучающихся при изучении раздела «Облачные технологии как инструментальная основа при подготовке материалов для коммуникаций» (КЗ 10 – КЗ 12) возникают трудности, связанные с созданием «Google Форм», «Google Таблиц» и работой с «Google Диском», визуализацией текстовой информации в виде таблиц или диаграмм, применением приемов создания и работы с мультимедийным контентом в виде объектов векторной и растровой графики, видеоконтентом (обрезка, сжатие, редактирование) и созданием информационного плаката с помощью цифровых сервисов.

Рис. 3. Количество обучающихся, выполнявших задания

Рис. 4. Среднее значение баллов в процентах

В лабораторно-практическом занятии по теме «Разбираемся со способами визуализации данных» (КЗ 17) возникают трудности с созданием карт в Google Maps и созданием карт-историй с использованием сервиса StoryMap. При этом причина трудностей скрыта в неготовности осваивать «новые» цифровые сервисы и инструменты (в том числе и при опоре на пошаговые инструкции в форме текста, презентации или видео).

Большинство обучающихся не справляется с выполнением проектного задания «Интерактивная онлайн-доска: создание образовательного продукта/ресурса» (КЗ 24), т. к. не могут создать генеалогическое дерево, используя инструменты интерактивной онлайн-доски MIRO (трудность в структурировании информации).

При кластеризации [1] онлайн-курса «ИКТ и МИГ» выявлено 2 кластера; исходя из этого были получены следующие группы обучающихся: 1) стабильно выполняющие все задания и 2) не приступившие к выполнению заданий.

Результаты анализа освоения онлайн-курса «Интернет и мультимедиатехнологии» показывают практическое совпадение по большинству критериев. Количество неуспешных обучающихся, не выполнивших задания, уменьшается, таким образом, увеличивается доля успешных обучающихся. Это связано с тем, что онлайн-курс «ИКТ и МИГ» обеспечивает формирование цифровых компетенций, читательской грамотности и умений по работе с информацией (поиск, обработка и структурирование).

Главенствующим в онлайн-курсах «Вариативные методические системы обучения» и «Методика использования интерактивных средств обучения» является создание конкретных продуктов для будущей профессиональной деятельности. Процент выполняющих задания возрастает из-за возникновения устойчивой мотивации деятельности.

Представленный выше перечень выявленных трудностей по выполнению заданий комплекса онлайн-курсов, используемых при организации обучения студентов направления Педагогическое образование, определил учебно-профессиональные задания по созданию авторских цифровых продуктов, артефактов деятельности, которые в дальнейшем становятся элементами формируемого цифрового следа.

Готовность будущих учителей к формированию цифрового следа является не только специфической профессиональной деятельностью учителя, но и становится обязательной составляющей жизнедеятельности любого человека в цифровом обществе.

На основе анализа психолого-педагогической литературы были определены компоненты: знаниевый, операционный, мотивационный, рефлексивный, поведенческий.

Придерживаясь позиции В.П. Беспалько, были выбраны качественные состояния компонентов: начальный, низкий, средний и высокий. Охарактеризуем некоторые компоненты готовности (табл. 2).

Таблица 2

Характеристика знаниевого и мотивационного компонентов готовности

Уровни Компоненты начальный          низкий             средний          высокий
© S К л к	Слабо усвоены основные положения изученного материала	Воспроизводит основные элементы содержания, выполняет только алгоритмические предписания, использование теоретического материала при решении типовых задач вызывает затруднения	Излагает материал, но часто допускает ошибки; при решении задач использует только основные элементы теоретического материала	Применяет теоретические знания в измененных ситуациях
® 2 s s © s © s h © s	Наблюдается слабый интерес	Проявляет неустойчивые переживания новизны, любознательности, частичное принятие целевых установок; эпизодически активен при реализации внешнего мотива	Выполняет переопределение и уточнение поставленных целей, иногда самостоятельно ставит цели; активен при выполнении конкретных учебнопрофессиональных заданий	Проявляет ответственность; умеет ставить перспективные цели и преодолевать трудности при их достижении; активен при решении поставленной учебнопрофессиональной задачи

Рис. 5. Дендрограмма (фрагмент) состояния готовности студентов к формированию цифрового следа

В основе определения готовности студентов к формированию цифрового следа лежит кластерный анализ. Нами выбран метод k-средних.

Пусть Z – множество всех качественных характеристик объекта, B – множество переменных, R _i – множество правил, по которым ведется кластеризация. В данном случае – это компоненты, перечисленные выше.

Была составлена матрица А размером MxN, где N – мощность множества; i-я строка соответствует качественным показателям i-го студента (таблица (*)). Из-за своих размеров таблица (*) (содержит более 800 строк) не приводится в статье.

Далее определялось расстояние между двумя обучающимися, используя формулу k-средних. Используя SPSSStatistics, были выбраны k точек, являющихся исходными для кластеров, каждый объект отнесли к кластеру с ближайшим значением «центра масс», произвели пересчет «центра масс» кластеров по новому составу. По результатам была построена дендрограмма (на рис. 5 представлен ее фрагмент). Анализ дендрограммы и результатов таблицы (*) позволил выделить 9 групп студентов по характерным свойствам готовности к формированию цифрового следа, которые были соотнесены с трудностями, выявленными при анализе выполнения учебных и учебнопрофессиональных заданий онлайн-курсов.

Мы исходим из того, что кластерная методика оценки качества обучения с использованием онлайн-курсов предполагает выделение кластера студентов по их готовности к формированию цифрового следа. Предложенная методика была апробирована в Волгоградском государственном социально-педагогическом университете.

Возможности применения кластерного подхода в организации обучения будущих учителей в педагогическом вузе способствует повышению мотивации и привлечению большего числа студентов к работе по формированию собственного цифрового следа, что значимо в дальнейшем для карьерного роста.