CC BY
20
Лыткина Е.А., Чиркова Л.Н.
1 Северный Арктический федеральный университет им. М.В.Ломоносова (САФУ), Архангельск, кандидат технических наук, доцент кафедры информатики и информационной безопасности,
адрес е . Мкта @ agtu. ги
2Северный Арктический федеральный университет им. М.В.Ломоносова (САФУ), Архангельск,
кандидат педагогических наук, доцент кафедры экспериментальной математики и информатизации образования, адрес [email protected]
ПРИМЕНЕНИЕ ЭЛЕКТРОННОГО ОБУЧЕНИЯ В СИСТЕМЕ ВУЗОВСКОЙ ПОДГОТОВКИ (НА ПРИМЕРЕ САФУ ИМ. М.В.ЛОМОНОСОВА)
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА
Электронное обучение, высшее образование, информатика, интернет-экзамен.
В настоящее время в сфере высшего образования для формирования профессиональных и общекультурных компетенций будущих инженеров требуются принципиально новые условия обучения, а именно, предоставление обучающимся возможности построения индивидуальных образовательных траекторий, основанных на использовании сетевого взаимодействия с другими учреждениями высшего профессионального образования, и использования электронного обучения и дистанционных образовательных технологий [6].
Для системы российского образования электронное обучение является достаточно новым явлением. Электронное обучение — это «обучение, построенное с использованием информационных и телекоммуникационных технологий, охватывающее весь спектр действий, начиная от поддержки процесса обучения, до доставки учебного контента слушателям» [5].
Спектр действий включает следующие компоненты:
1. Поддержка процесса обучения (техническая, программная).
2. Каналы связи, обеспечивающие доступ к электронным образовательным ресурсам.
3. Возможность поиска, сбора, обработки, преобразования и хранение информации с целью
создания нового информационного продукта.
4. Методическое сопровождение.
Применение в России электронного обучения в очной форме образования, позволяет решить проблемы реализации новых образовательных стандартов и перехода на многоуровневую систему образования. Реализация электронного обучения требует создания электронной среды или платформы данного вида обучения [7]. Одной из таких платформ является система управления обучением (система-LMS) SAKAI, представляющей из себя программную оболочку с открытым исходным кодом, которую разрабатывает и использует сообщество научных учреждений, коммерческих организаций и частных лиц по всему миру.
Весь контент внутри системы SAKAI представлен пользователям в виде отдельных электронных дистанционных курсов (ЭДК), актуальный набор которых индивидуален для каждого. Курсы в зависимости от настроек системы могут создавать либо все пользователи, либо только пользователь, использующий права администратора.
На сегодняшний день система SAKAI занимает лидирующие позиции среди систем поддержки образования. Крупнейшие и наиболее авторитетные университеты мира выбирают ее за низкую стоимость, надежность и возможность тонкой настройки системы под их конкретные требования.
Именно система SAKAI используется в САФУ им. М.В.Ломоносова для реализации электронного обучения. В стенах данного университета нами было проведено педагогическое исследование, в ходе которого выявлен уровень обученности студентов технических направлений подготовки по учебной дисциплине «Информатика» с использованием в учебном процессе ЭДК. Для сравнения результатов обучения проводилась работа и с группой студентов, обучающихся по дисциплине «Информатика» без использования ЭДК.
Для решения задач оценки уровня обученности и мониторинга качества обучения различные ученые предлагают применять педагогическое тестирование и статистические методы контроля качества на базе информационных и коммуникационных технологий (ИКТ). Такие исследователи как Буравлев А.И. и Переверзев В.Ю. [3] отмечают, что тестирование позволяет
решить следующие педагогические задачи:
• определение у обучаемых уровня полученных знаний и умений;
• получение оценки соответствия фактического уровня обученности заданным
требованиям;
• получение сравнительной оценки уровня обученности у различных групп обучаемых.
С точки зрения педагогических аспектов тестирования, следует отметить, прежде всего, использование тестов успеваемости, тестов умений, а также различных тестов для диагностики уровня обученности — выявления степени усвоения знаний, умений по различным учебным предметам [1].
В данном исследовании уровень обученности студентов определялся по итогам интернет-экзамена в рамках проекта «ФЭПО» [4], который является одной из широко востребованных вузами объективных процедур оценки качества подготовки студентов и учащихся. В условиях модернизации образования и внедрения в образовательный процесс ФГОС ВПО в проекте ФЭПО реализована технология независимой оценки результатов обучения студентов на основе компетентностного подхода. В проекте «ФЭПО» предложены новая многоуровневая модель педагогических измерительных материалов и модель оценки результатов обучения студентов. В основу модели оценки результатов по «ФЭПО» положена методология В.П. Беспалько [1, 2] об уровнях усвоения знаний и постепенном восхождении обучающихся по образовательным траекториям. Для студента вуза полным освоением учебного материала по изучаемой дисциплине считается достижения третьего и четвёртого уровня обученности по В.П. Беспалько.
Структура содержания интернет-экзамена по дисциплине «Информатика» представляет тематическое наполнение отдельных ее разделов (дидактических единиц) и перечень учебных элементов. Выделенные разделы дисциплины (дидактические единицы), их тематическое раскрытие зафиксированы в структуре и положены в основу содержания тестовых заданий банка дисциплины. Перечень учебных элементов отражает требования к знаниям и умениям, которые студент должен приобрести в результате освоения дисциплины или отдельных ее разделов.
1уровень 2уэозе-ь ^уровень 4 уровень
уроанм обученности
1- без ЭДК. 2-е использованием ЭДК Рисунок 1 — Достигнутые уровни обученности студентов с использованием и без использования ЭДК
Полученные показатели и критерии оценки результатов обучения для бакалавров 1 курса не использующих и использующих в своем учебном процессе ЭДК представлены на диаграмме (рисунок 1). Как видно из рисунка первому уровню обученности соответствует 0 % студентов, второму уровню — 40 % (с использованием ЭДК) и 4,2 % (без ЭДК), третьему уровню — 50 % и 33,3 % соответственно и четвертому уровню — 10 % и 62,5 % соответственно. Таким образом, использование ЭДК при изучении дисциплины «Информатика» положительно сказывается на достижении более высоких уровней обученности, что особенно заметно по количеству студентов, освоивших материал дисциплины на четвертом уровне.
ТТ I Пх' ( Пх + 1 ) Т
Тэмп = ( П1-П2 ) +-2--Т*'
• без ЭДК, 2 — с использованием ЭДК.
Для получения статистического вывода по полученным данным была предложена
основная (нулевая) гипотеза Но, которая заключалась в следующем: распределение оценок студентов по результатам интернет-экзамена, у студентов не использующих ЭДК в учебном процессе не отличается от распределения оценок у студентов использующих ЭДК. Основным результатом проверки статистической гипотезы является определение статистической значимости или р-уровня значимости. Инструментом для определения статистической значимости является статистический критерий. Нами был выбран критерий Манна-Уитни (критерий-Ц), так как он является непараметрическим и может быть использован для сравнения величин, измеренных в порядковой шкале; также критерий-и предназначен для оценки различий между двумя выборками по уровню какого-либо признака [9, 10]. Основная идея критерия-и основана на представлении всех значений двух выборок в виде одной общей последовательности упорядоченных (ранжированных) значений [8].
Таким образом, в ходе статистической обработки полученные данные по результатам интернет-экзамена были проранжированы, подсчитаны суммы рангов (98,5 и 496,5) и выявлена большая из них. Далее, с использованием в формуле большей суммы рангов, был определен эмпирический критерий-и по формуле [10]:
где П1 — количество испытуемых в выборке 1;
П2 — количество испытуемых в выборке 2;
Тх — большая из двух ранговых сумм;
Пх — количество испытуемых с большей суммой рангов.
Полученный эмпирический критерий-и равный 43,5 сравнили с критическим критерием-и (табл. 2 приложение 1) [10] и выявили, что иэмп. (43,5) < икр. при уровне значимости р=0,05. Таким образом можно сделать вывод, что гипотеза Н0 отвергается, то есть распределение оценок студентов по результатам интернет-экзамена, не использующих ЭДК отличается от распределения оценок студентов использующих ЭДК. При р=0,05 имеется статистическая значимость результата исследования, что подтверждает научную гипотезу Н1.
Таким образом, статистически доказано, что использование ЭДК по учебной дисциплине «Информатика» как основного элемента электронного обучения в вузе позволило бакалаврам технических направлений подготовки достичь более высокого уровня обученности.
Поэтому применение электронного обучения в вузе позволяет сформировать новые компетенции в общекультурной и профессиональной сфере, а также способствует развитию информационной культуры и повышает интерес к самостоятельному непрерывному образованию и саморазвитию в дальнейшей жизни.
1. Беспалько, В.П. Критерии оценки знаний учащихся и пути оптимизации процесса обучения. // Сб. тр. "Теория поэтапного формирования умственных действий и управление процессом обучения"- М.: 1962.
2. Беспалько, В.П. Слагаемые педагогической технологии. М.: Педагогика, — 1989.- 192 с.
3. Буравлев, А.И. Выбор оптимальной длины педагогического теста и оценка надежности его результатов [Электронный ресурс] / А.И. Буравлев, В.Ю. Переверзев //Дистанционное образование. — 1999. — №2 // Режим доступа: http://www.ejoe. гиДо^99/2_99^160.^т1 (дата обращения: 10.05.2014).
4. Единый портал тестирования в сфере образования [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.i-exam.ru. (дата обращ. 6.05.2013).
5. Лыткина, Е.А. К проблеме проектирования содержания образования учебного предмета "Информатика" для электронного обучения бакалавров технических направлений подготовки / Е.А. Лыткина, Л.Н. Чиркова // «Информационная среда образования и науки». ФГНУ «Институт информатизации образования» РАО, (РИНЦ) — 2014. — Вып. 20. — С. 20-24.
6. Лыткина, Е.А. Опыт проектирования структуры и содержания электронного дистанционного курса с учетом компетентностной модели выпускников технических направлений подготовки / Е.А. Лыткина, Л.Н. Чиркова // Современные информационные технологии и ИТ-образование. Сб. трудов IX межд. науч.-практ. конфер. /под ред. В.А.Сухомлина. -М.:ИНТУИТ.РУ (РИНЦ) - 2014. — Т.1, 957 с., — С. 624-631.
7. Мосин, В.П. Электронное обучение в вузе — достоинства и недостатки // Электронное обучение в непрерывном образовании. -2015. Т. 1. -№ 1 (2). -С. 331-336.
8. Наследов, А.Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных. Учебное пособие. — СПб.: Речь, — 2004. — 392 с.
9. Патронова, Н.Н. Статистические методы в психолого-педагогических исследованиях: учебное пособие / Н.Н. Патронова, М.В. Шабанова. — Архангельск: ИПЦ САФУ — 2013. — 202 с.
10. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии. — СПб.: ООО «Речь», — 2003. — 350 с.
11. Андропова Е.В. Опыт использования свободного программного обеспечения в сфере образовательных услуг [Текст] / Андропова Е.В., Губина Т.Н., Губин МА. // Педагогическая информатика. — № 1. — 2009. — С. 85-89.
Литература
