Using blended learning methods for increasing the effectiveness of practical training in higher education

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The current level of development of electronic technologies requires a change in the educational process in higher education institutions and the optimization of students’ independent study time. The increase in the amount of information and the share of independent work of students, the educational process, in which the teacher is the only source, and the student is considered as a “passive” object of knowledge, lead to the search for new educational technologies and requires a transition to student-centered learning. According to the degree of use of e-learning in the educational process, online learning and blended learning are distinguished. Blended learning is a combination of online learning with face-to-face learning, the integration of traditional forms with electronic technologies.The aim of the article is to develop and implement a methodology for improving the effectiveness of practical classes in a blended learining environment of the higher education system.The study is being used to observe and analyze the process of teaching science, mastering theoretical and practical knowledge, tests and tasks through an online platform, non-traditional olympiads, interviews, questionnaires, statistical processing of test experiment data, graphical presentation of results, and other methods.The project (www.blededlearning.uz), included in the state register of the information exchange mechanism for the teaching staff of the university was created and implemented, proposals and recommendations were developed.Based on the analysis of theoretical and scientific-methodical literature, the components of a mixed education system in higher educational institutions are determined and are based on the theoretical and methodological aspect and the improvement of the stages of the introduction of mixed educational technologies in the organization of work practice in higher educational institutions. The technique to improve the efficiency of practical classes in a blended learining environment of universities has been developed. Scientific and methodological guidelines and recommendations have been developed in order to improve the quality of practical training in higher educational institutions by introducing a mixed learning model, providing the necessary pedagogical conditions in the educational process.Blended learning models are being improved, communication is being strengthened between professors and teachers of the Informatics department of higher educational institutions, the experience in the field of science is being exchanged, the level of students’ knowledge is being determined, online tests, didactic materials and methodological support are being provided.

About the authors

Shohista daughter of Shavkat Allamova

Chirchik State Pedagogical University

Email: shohistabonu55@gmail.com
Chirchik, Uzbekistan

References

  1. Valiathan P. Blended Learning Models // American Society for Training & Development, 2002. URL: https://purnima-valiathan.com/wp-content/uploads/2015/09/Blended-Learning-Models-2002-ASTD.pdf (дата обращения: 10.11.2022).
  2. Kintu M. J., Zhu C., Kagambe E. Blended learning effectiveness: the relationship between student characteristics, design features and outcomes // International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2017. P. 8–9. URL: https://educationaltechnologyjournal.springeropen.com/articles/10.1186/s41239-017-0043-4 (дата обращения: 20.11.2022).
  3. Кун К. E-Learning – электронное обучение // Информатика и образование. 2007. № 6. С. 16–18.
  4. Clarc D. Blended Learning // CEO Epic Group plc, 52 Old Stein, Brighton BN1 1NH, 2003. P. 23.
  5. Долгова Т. В. Смешанное обучение – инновация XXI века // Интерактивное образование: информационно-публицистический журнал. URL: https://interactiv.su/2017/12/31/смешанное-обучение-инновация-xxi-века (дата обращения: 15.12.2022).
  6. Стариченко Б. Е., Семенова И. М., Слепухин А. В. О соотношении понятий электронного обучения в высшей школе // Педагогический журнал Башкортостана. 2014. № 9. С. 51–68.
  7. Костина Е. В. Модель смешанного обучения (Blended Learning) и ее использование в преподавании иностранных языков // Известия высших учебных заведений. 2010. № 2 (1). C. 141.
  8. Велединская С. Б., Дорофеева М. Ю. Смешанное обучение: технология проектирования учебного процесса // Открытое и дистанционное образование. 2015. № 58. С. 20–27.
  9. Медведева М. С. Формирование готовности будущих учителей к работе в условиях смешанного обучения: автореф. дис. … канд. пед. наук. Н. Новгород, 2015. 31 с.
  10. Ломоносова Н. В. Система смешанного обучения в условиях информатизации высшего образования: автореф. дис. … канд. пед. наук. М., 2018. 28 с.
  11. Андреева Н. В., Рождественская Л. В., Ярмахов Б. Б. Шаг школы в смешанное обучение. М.: Буки Веди, 2016. C. 15.
  12. Фомина А. С. Cмешанное обучение в вузе: институциональный, организационно-технологический и педагогический аспекты // Теория и практика общественного развития. 2014. № 21. C. 272–274.
  13. Babaxodjaeva L. G. Talabalarning pedagogik kompetentligini rivojlantirish jarayonida aralash ta’lim modelini joriy etishning nazariy va amaliy asoslari: avtoreferat dis. … dok. ped. nauk. Tashkent, CHDPU, 2021. 16 b.
  14. Борзова Т. А. Принципы организации СРС первого курса в технологии «Перевернутый класс» // Высшее образование в России. 2018. № 8–9 (27). С. 80–88.
  15. Тихонова Н. В. Технология «Перевернутый класс» в вузе: потенциал и проблемы внедрения // Казанский педагогический журнал. 2018. № 2 (127). С. 74–79.
  16. Крылова Е. А. Технология смешанного обучения в системе висшего образования // Вестник Томского государственного педагогического университета. 2020. Вып. 1 (207). С. 86–93. doi: 10.23951/1609-624X-2020-1-86-93
  17. Кузьмина Т. В. Студент в среде E-learning. М.: Моск. гос. ун-т экономики, статистики и информатики, 2008. 62 c.
  18. Стадникова В. Н., Паптян Т. Г. Современные информационные технологии и модель «Перевернутого класса» // Высокие технологии и инновации в науке: сб. избр. ст. междунар. науч. конф. СПб.: ГНИИ «Нацразвитие», 2020. С. 55–59.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».