Blended learning module for universities and extended education programs

封面

如何引用文章

全文:

详细

The paper is devoted to the actual problem of the implementation of educational programs of higher education in the conditions of digitalization and the transition to online forms of teaching. As a basic model, a mixed form of teaching is considered, when all the information part of the educational course is brought online, but at the same time all practical classes are carried out in the classroom in the traditional contact form. The paper examines in detail the procedure for creating, implementing and operating an educational module implemented in a mixed hybrid format and actually provides a teaching technology that can be widely replicated in a wide variety of educational fields. As an example, the study considers the educational module of the block «Theoretical and probabilistic methods of data analysis», which includes video content of 100–150 clips lasting 8–10 minutes, a communication medium, printed materials and step-by-step operating instructions. The issues of content production, its time and content formats are considered. In addition, the issues of creating and operating a communication environment in which the educational process takes place are considered. Special attention is paid to the issues of monitoring the activities of all participants in the educational process: both students and teachers, as well as content creators, a media group working on its production and maintenance. In addition, the risks of the project are analyzed, recommended risk management measures are proposed. The module is implemented in the Blended Learning format and is designed to be used in educational programs of higher professional education and in extended education programs. Its subject matter (probability theory and data analysis) is presented in such a way that, once implemented, it will be in demand in a wide range of educational areas: from sociology, biology and medicine to economics, energy, construction and mechanical engineering.

作者简介

Egorova Egorova

Samara State Technical University

Email: ira.egorova81@yandex.ru

Cand. Phys. and Math. Sci., Associate Professor of Higher Mathematics Department

俄罗斯联邦, 244, Molodogvardeyskaya st., Samara, 443100, Russia

Anton Abashkin

Samara State Technical University

Email: samcocaa@rambler.ru

Cand. Phys. and Math. Sci., Associate Professor of Higher Mathematics Department

俄罗斯联邦, Samara

Vladimir Mosin

Samara State Technical University

编辑信件的主要联系方式.
Email: yanbacha@yandex.ru

Cand. Phys. and Math. Sci., Associate Professor of Higher Mathematics Department

俄罗斯联邦, Samara

参考

  1. Alieva E.F., Alekseeva A.S., Vandanova E.L., Kartashova E.V., Rezapkina G.V. Tsifrovaya perepodgotovka: obucheniye rukovoditeley obrazovatelnykh organizatsiy [Digital retraining: training of heads of educational organizations]. Obrazovatel’naya politika. 2020. No. 1 (81). Рр. 54–61.
  2. Antonova D.A., Ospennikova E.V., Spirin E.V. Tsifrovaya transformatsiya sistemy obrazovaniya. Proyektirovaniye resursov dlya sovremennoy tsifrovoy uchebnoy sredy kak odno iz eye osnovnykh napravleniy [Digital transformation of the education system. Designing resources for a modern digital learning environment as one of its main directions]. Vestnik Permskogo gosudarstvennogo gumanitarno-pedagogicheskogo universiteta. Seriya: Informatsionnyye komp’yuternyye tekhnologii v obrazovanii. 2018. No. 14. Рр. 5–37.
  3. Nikolaeva E.N., Egorova I.P. Rol mediatekhnologiy v povyshenii kachestva podgotovki spetsialistov [The role of media technologies in improving the quality of training of specialists]. Neftegazovyy kompleks: problemy i innovatsii. Tezisy III nauchno-prakticheskoy konferentsii s mezhdunarodnym uchastiyem. Samara, 2018. Р. 193.
  4. Boronenko T.A., Kaisina A.V., Fedotova V.S. Razvitiye tsifrovoy gramotnosti shkolnikov v usloviyakh sozdaniya tsifrovoy obrazovatelnoy sredy [Development of digital literacy of schoolchildren in the conditions of creating a digital educational environment]. Prospects of science and educat Perspektivy nauki i obrazovaniya. 2019. No. 2 (38). Рр. 167–193.
  5. Butsyk S.V. «Tsifrovoye» pokoleniye v obrazovatelnoy sisteme rossiyskogo regiona: problemy i puti resheniya [«Digital» generation in the educational system of the Russian region: problems and solutions]. Otkrytoye obrazovaniye. 2019. No. 1. Рр. 27–33.
  6. Gabel E. Tsifrovaya transformatsiya shkolnogo obrazovaniya. Mezhdunarodnyy opyt, trendy, globalnyye rekomendatsii [Digital transformation of school education. International experience, trends, global recommendations]. Natsional’nyy issledovatel’skiy universitet «Vysshaya shkola ekonomiki», Institut obrazovaniya (Sovremennaya analitika obrazovaniya. № 2 (23)). Moscow: NIU VShE, 2019. 108 p.
  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. Zaytseva Zh.I., Kotlyar L.M., Fomenko L.B. Organizatsiya samostoyatel’noy raboty po matematike s pomoshch’yu sovremennykh informatsionnykh tekhnologiy [Organi zation of independent work in mathematics with the help of modern information tech nologies]. Fundamental’nyye issledovaniya. 2004. No. 5. Рр. 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.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Egorova E.P., Abashkin A.A., Mosin V.G., 2021

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可

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».