Образовательный модуль в формате blended learning для университетов и программ дополнительного образования

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Статья посвящена актуальной проблеме реализации образовательных программ высшего образования в условиях цифровизации и перехода к онлайн-формам преподавания. В качестве базовой модели рассматривается смешанная форма преподавания, когда вся информационная часть образовательного курса выносится в онлайн, но при этом практические занятия осуществляются аудиторно в традиционной контактной форме. В статье детально и по шагам рассматривается процедура создания, внедрения и эксплуатации образовательного модуля, реализуемого в смешанном гибридном формате, и фактически приводится технология преподавания, которая может широко тиражироваться в самых разнообразных образовательных направлениях. В качестве примера в статье рассматривается образовательный модуль блока «Теоретико-вероятностные методы анализа данных», включающий в себя видеоконтент в объеме 100–150 роликов продолжительностью 8–10 минут, среду коммуникации, печатные материалы и пошаговую инструкцию по эксплуатации. Рассматриваются вопросы производства контента, его временной и содержательный форматы. Помимо этого рассматриваются вопросы создания и эксплуатации коммуникационной среды, в которой происходит образовательный процесс. Отдельное внимание уделяется вопросам контроля деятельности всех участников образовательного процесса: как учащихся, так и преподавателей, а также создателей контента, медийной группы, работающей над его производством и сопровождением. Кроме того, анализируются риски проекта, предлагаются рекомендательные меры по управлению рисками. Модуль реализуется в формате Blended Learning и рассчитан на применение в образовательных программах высшего профессионального образования и в программах дополнительного образования. Его тематика (теория вероятностей и анализ данных) такова, что, будучи реализованным, он будет востребован в широком спектре образовательных направлений: от социологии, биологии и медицины до экономики, энергетики, строительства и машиностроения.

Об авторах

Ирина Петровна Егорова

Самарский государственный технический университет

Email: ira.egorova81@yandex.ru

кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Высшая математика»

Россия, 443100, г. Самара, ул. Молодогвардейская, 244

Антон Александрович Абашкин

Самарский государственный технический университет

Email: samcocaa@rambler.ru

кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Высшая математика»

Россия, Самара

Владимир Геннадьевич Мосин

Самарский государственный технический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: yanbacha@yandex.ru

кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Высшая математика»

Россия, Самара

Список литературы

  1. Алиева Э.Ф., Алексеева А.С., Ванданова Э.Л., Карташова Е.В., Резапкина Г.В. Цифровая переподготовка: обучение руководителей образовательных организаций // Образовательная политика. – 2020. – № 1 (81). – С. 54–61.
  2. Антонова Д.А., Оспенникова Е.В., Спирин Е.В. Цифровая трансформация системы образования. Проектирование ресурсов для современной цифровой учебной среды как одно из ее основных направлений // Вестник Пермского государственного гуманитарно-педагогического университета. Серия: Информационные компьютерные технологии в образовании. – 2018. – № 14. – С. 5–37.
  3. Николаева Е.Н., Егорова И.П. Роль медиатехнологий в повышении качества подготовки специалистов // Нефтегазовый комплекс: проблемы и инновации. Тезисы III научно-практической конференции с международным участием. – Самара, 2018. – С. 193.
  4. Бороненко Т.А., Кайсина А.В., Федотова В.С. Развитие цифровой грамотности школьников в условиях создания цифровой образовательной среды // Перспективы науки и образования. – 2019. – № 2 (38). – С. 167–193.
  5. Буцык С.В. «Цифровое» поколение в образовательной системе российского региона: проблемы и пути решения // Открытое образование. – 2019. – № 1. – С. 27–33.
  6. Гэйбл Э. Цифровая трансформация школьного образования. Международный опыт, тренды, глобальные рекомендации / пер. с англ.; под науч. ред. П.А. Сергоманова; Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Институт образования (Современная аналитика образования. № 2 (23)). – М.: НИУ ВШЭ, 2019. – 108 с.
  7. Murphy J., Chang M., Suaray K. Student performance and attitudes in a collaborative and flipped Linear Algebra course. International Journal of Mathematical Education in Science and Technology. 2016. No. 47(5). Pp. 653–673.
  8. Nicolete P., Bilessimo M.S., Cristiano M.A. Technology Integration Actions in Mathematics teaching in Brazilian Basic Education: Stimulating STEM disciplines. Revista de Educación a Distancia. 2017. Vol. 7. No. 52. 22 p.
  9. Зайцева Ж.И., Котляр Л.М., Фоменко Л.Б. Организация самостоятельной работы по математике с помощью современных информационных технологий // Фундаментальные исследования. – 2004. – № 5. – С. 15–19.
  10. Harrison M. Blended learning. An Epic White Paper. Summer 2001. www.epic.co.uk (accessed September 21, 2021).
  11. Driskoll M. Blended learning: Let’s get beyond the hype. E-Learning. 2002. Vol. 1. No. 4. Рp. 1–3.
  12. Hoffman J. Blended Learning Case Study. ASTD’s Online Magazine All About E-Learning. 2001. https://studylib.net/doc/7424204/blended-learning-case-study (accessed September 22, 2021).
  13. Singh H. Building effective blended learning programs. Educational Technology. 2003. No. 43. Pp. 51–54.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Егорова И.П., Абашкин А.А., Мосин В.Г., 2021

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».