Проблемы электронного обучения

Шкодина Т.А.1
1 Ростовский государственный экономический университет "РИНХ"

Статья в журнале

Информатизация в цифровой экономике
Том 1, Номер 4 (Октябрь-декабрь 2020)

Цитировать:
Шкодина Т.А. Проблемы электронного обучения // Информатизация в цифровой экономике. – 2020. – Том 1. – № 4. – С. 133-140. – doi: 10.18334/ide.1.4.113372.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=48224529

Аннотация:
Основной задачей технологии обучения является оптимизация процессов обучения. Одним из перспективных направлений развития современного образования являются информационные технологии, основанные на педагогических подходах. Именно внедрение электронного обучения в образовательную среду помогло решить многие, но далеко не все, технологические трудности при использовании технологий электронного обучения. В статье представлен анализ существующих проблем онлайн обучения: персонализация учебного контента, персонализация методов обучения в соответствии со стилями обучения, построение индивидуальной траектории обучения, формирование рекомендаций пользователю по оптимизации процесса онлайн обучения, адаптация систем обучения. Раскрывается содержание понятия «онлайн обучение». На основе анализа существующих проблем обучения построена авторская иерархия проблем онлайн обучения.

Ключевые слова: электронное обучение, проблемы электронного обучения, e-learning, персонализация, индивидуальная траектория обучения, адаптивные системы обучения

JEL-классификация: D83, M53, P36, P46



В настоящее время, инновационные технологии положительно влияют на онлайн обучение (e-learning). Ученые занимаются проблематикой электронного обучения со второй половины двадцатого века и выявили множество критических проблем онлайн обучения.

Успех внедрения электронного обучения в учебных заведениях зависит от разрабатываемых инновационных методов интеграции технологий в процесс обучения. Техническая квалификация становится важной, для этого должна быть создана надежная и прочная техническая инфраструктура для эффективного использования электронного обучения.

Электронное обучение, также известен, как, E-learning получило широкое распространение во всех областях образования. Существует много споров по поводу общего определения концепции электронного обучения. В качестве конструкции он охватывает ряд методов обучения, приложений, процессов и академических областей [1]. Поэтому, возникает трудность нахождения общепринятое определение этого термина [2].

Некоторые исследования были сосредоточены только на основных определениях и различиях между мобильным обучением (mobile learning, m-learning) и электронным обучением [3], указывая на различия между ними. В других работах их внимание было сосредоточено на изучении препятствий или преимуществ внедрения электронных технологий, таких как использование Facebook, в высшем образовании [4], мало обращая внимания на потребность в общем определении конструкции электронного обучения. В некоторых исследованиях изучались характеристики среды онлайн-обучения и влияние инструментов и методов, которые приводят к различиям в результатах обучения [5].

Электронное обучение – это новая форма дистанционного обучения, охватывающая управление знаниями, электронную поддержку производительности, компьютерные конференции, позволяющие групповое общение, доступное через Интернет.

По словам Chametzky, контентные и обучающиеся стратегии должны быть ориентированы на обучающихся. Fein и Logan (2003) объясняют, что преподаватели сталкиваются с проблемой построения индивидуальной траектории обучения.

Актуальной проблемой, связанной с развитием образования является развитие индивидуальной траектории обучения. Термин «индивидуальная траектория обучения» был введен И.С, Якиманской, которая считала, что траектория обучения в образовании прокладывается в адаптивности к требованиям системы образования и креативности [6]. Индивидуальная траектория обучения обучающегося строится на основе заранее намеченном им самим пути.

М.У. Солтогулова считает, что проблема онлайн обучения состоит из нескольких аспектов, такие как адаптации методического и учебного контента, сложность отбора, упорядочивание учебных модулей, сложность структурирования содержания учебных модулей в разных моделях электронного обучения.

Т. Кошман, Т. Келсон, Ф. Фелтович, Г. Бэрроуз считают, что самой важной проблемой электронного обучения является персонализации онлайн обучения.

Следующей проблемой электронного обучения является построение адаптивных систем онлайн обучения. Главная цель адаптации – оптимизировать взаимосвязь между требованиями к обучению и содержанием курса [7]. Построение адаптивных систем онлайн обучения включает в себя такие проблемы, как анализ поведения пользователей в электронной обучающейся среде, оценка уровня освоения курса, формирование и корректировка стратегии обучения пользователя.

Существует несколько типов адаптации: адаптация на основе характеристик учащихся, адаптация на основе стиля обучения и адаптация на основе истории контекста. Концепция адаптации траектории обучения разработана в области адаптивной гипермедиа и зависит от сложных концептуальных моделей, которые обычно управляются правилами последовательности, разработанными в программном обеспечении курса [8]. Чтобы создать автоматическое построение траектории обучения используются элементы знаний, чтобы построить траекторию обучения и упорядочить их в надлежащей последовательности. Выбор и последовательность элементов знаний может определяться несколькими характеристиками студента, например, их стилем обучения, предпочтениями, способностями или некоторыми ограничениями, такими как предварительные условия курса и продолжительность обучения.

Согласно [9], источник адаптации (учащийся, среда или устройство) связан с целями каждой системы, а также с желаемым результатом. Если целью является учащийся, мы придаем большее значение его характеристикам. Соответствующие из них инкапсулированы в модели учащегося, которая является важным компонентом для каждой системы электронного обучения, чтобы быть адаптивной [10].

В других исследованиях утверждается, что сопутствующая поддержка может быть адаптирована к каждому учащемуся путем адаптации рекомендованных ссылок, а также дополнительных педагогических материалов при использовании системы [11].

Формирование рекомендации пользователю является не менее важной проблемой в электронном обучении. Для того, что сформировать рекомендации пользователю по оптимизации онлайн обучения необходима интеграция знаний о пользователе и построенная рекомендательная система для выбора форм методов и содержания онлайн обучения. Определение и достижение качества систем онлайн обучения – сложная задача. Одной из проблем обеспечения качества являются стили обучения, имеющие различные методы классификации, связанные с различными проблемами онлайн обучения [12].

Анализ существующих проблем онлайн обучения выявил необходимость в построение иерархии проблем онлайн обучения (рис.1).

В данной статье был проведен анализ проблем электронного обучения. Рассмотрена взаимосвязь между проблемами онлайн обучением. Также была рассмотрена иерархия проблем электронного обучения, в частности взаимосвязь между различными проблемами онлайн обучения и их решениями.

Рисунок 1. Проблемы электронного обучения


Источники:

1. Hubalovsky S., Hubalovsky M., Musileka M. Assessment of the Influence of Adaptive E-learning on Learning Effectiveness of Primary School Pupils // Computers in Human Behavior. – 2018. – p. 691-705.
2. Arkorful V., Abaidoo N. The Role of E-Learning, Advantages and Disadvantages of Its Adoption in Higher Education // International Journal of Instructional Technology and Distance Learning. – 2015. – № 12. – p. 29-42.
3. Alkan A., Agah Tugrul Korucua Differences between m-learning (mobile learning) and e-learning, basic terminology and usage of m-learning in education // Procedia - Social and Behavioral Sciences. – 2011. – p. 1925-1930. – doi: 10.1016/j.sbspro.2011.04.029.
4. Sulaiman Ainin, Muzami M. lNaqshbandi, Sedigheh Moghavvemi, Noor Ismawati Jaafar Facebook usage, socialization ana academic performance // Computers and Education. – 2015. – p. 64-73. – doi: 10.1016/j.compedu.2014.12.018.
5. Arafat S., Aljohani N., Abbasi R., Hussain A., Lytras M. Connections between E-learning, web science, cognitive computation and Social Sensing, and their relevance to learning analytics: A preliminary study // Computers in human behavior. – 2018. – p. 478-486. – doi: 10.1016/j.chb.2018.02.026.
6. Якиманская И.С. Требования к учебным программам, оринтированным на личностное развитие школьников // Вопросы психологии. – 1994. – № 2. – c. 64.
7. Premlatha K.R. Geetha T.V. Learning content design and learner adaptation for adaptive e-learning environment: a survey // Artificial Intelligence Review. – 2015. – № 44. – p. 443-465. – doi: 10.1007/s10462-015-9432-z.
8. Marcos L., Martínez J., Gutierrez J. Swarm intelligence in e-learning: a learning object sequencing agent based on competencies // GECCO '08: Proceedings of the 10th annual conference on Genetic and evolutionary computation. Atlanta GA USA, 2008. – p. 17-24.– doi: 10.1145/1389095.1389099.
9. Vandewaetere M., Desmet P., Clarebout G. The contribution of learner characteristics in the development of computer-based adaptive learning environments // Computers in Human Behavior. – 2011. – № 1. – p. 118-130.
10. Brusilovsky P. Millán E. User Models for Adaptive Hypermedia and Adaptive Educational Systems. / In book: The Adaptive Web. - New York: Springer Berlin Heidelberg, 2007. – 3 p.
11. Conati C., Gertner A., VanLehn K. Using Bayesian Networks to Manage Uncertainty in Student Modeling // User Modeling and User-Adapted Interaction. – 2002. – p. 371-417. – doi: 10.1023/A:1021258506583.
12. Середкина Т.А. Проблемы обеспечения качества систем онлайн обучения // Информационные системы, экономика и управление. – 2020. – c. 67-70.

Страница обновлена: 16.08.2022 в 15:22:51