E-learning problems
Shkodina T.A.1
1 Ростовский государственный экономический университет "РИНХ"
Download PDF | Downloads: 17
Journal paper
Informatization in the Digital Economy (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Volume 1, Number 4 (October-December 2020)
Indexed in Russian Science Citation Index: https://elibrary.ru/item.asp?id=48224529
Abstract:
The main task of learning technology is to optimize learning processes. One of the promising directions of the modern education development is information technologies based on pedagogical approaches. It was the introduction of e-learning into the educational environment that helped solve many, but not all, technological difficulties when using e-learning technologies. The analysis of the existing problems of online learning is presented. These problems are as follows: personalization of educational content, personalization of teaching methods in accordance with learning styles, construction of an individual learning trajectory, formation of recommendations to the user on optimizing the online learning process, and learning systems adaptation. The content of online learning concept is revealed. Based on the analysis of existing learning problems, the author's hierarchy of online learning problems is built.
Keywords: e-learning, e-learning problems, e-learning, personalization, individual learning trajectory, adaptive learning systems
JEL-classification: 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
References:
Alkan A., Agah Tugrul Korucua (2011). Differences between m-learning (mobile learning) and e-learning, basic terminology and usage of m-learning in education Procedia - Social and Behavioral Sciences. 15 1925-1930. doi: 10.1016/j.sbspro.2011.04.029.
Arafat S., Aljohani N., Abbasi R., Hussain A., Lytras M. (2018). Connections between E-learning, web science, cognitive computation and Social Sensing, and their relevance to learning analytics: A preliminary study Computers in human behavior. 92 478-486. doi: 10.1016/j.chb.2018.02.026.
Arkorful V., Abaidoo N. (2015). The Role of E-Learning, Advantages and Disadvantages of Its Adoption in Higher Education International Journal of Instructional Technology and Distance Learning. (12). 29-42.
Brusilovsky P. Millán E. (2007). User Models for Adaptive Hypermedia and Adaptive Educational Systems New York: Springer Berlin Heidelberg.
Conati C., Gertner A., VanLehn K. (2002). Using Bayesian Networks to Manage Uncertainty in Student Modeling User Modeling and User-Adapted Interaction. 12 371-417. doi: 10.1023/A:1021258506583.
Hubalovsky S., Hubalovsky M., Musileka M. (2018). Assessment of the Influence of Adaptive E-learning on Learning Effectiveness of Primary School Pupils Computers in Human Behavior. 92 691-705.
Marcos L., Martínez J., Gutierrez J. (2008). 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. 17-24. doi: 10.1145/1389095.1389099.
Premlatha K.R. Geetha T.V. (2015). Learning content design and learner adaptation for adaptive e-learning environment: a survey Artificial Intelligence Review. (44). 443-465. doi: 10.1007/s10462-015-9432-z.
Seredkina T.A. (2020). Problemy obespecheniya kachestva sistem onlayn obucheniya [Problems of quality assurance of online learning systems]. Scientific notes. 67-70. (in Russian).
Sulaiman Ainin, Muzami M. lNaqshbandi, Sedigheh Moghavvemi, Noor Ismawati Jaafar (2015). Facebook usage, socialization ana academic performance Computers and Education. 83 64-73. doi: 10.1016/j.compedu.2014.12.018.
Vandewaetere M., Desmet P., Clarebout G. (2011). The contribution of learner characteristics in the development of computer-based adaptive learning environments Computers in Human Behavior. 27 (1). 118-130.
Yakimanskaya I.S. (1994). Trebovaniya k uchebnym programmam, orintirovannym na lichnostnoe razvitie shkolnikov [Requirements for curricula focused on the personal development of schoolchildren]. Voprosy Psychologii (Issues of Psychology). (2). 64. (in Russian).
Страница обновлена: 26.04.2025 в 06:45:33