Цветовая дифференциация цифровых рисков в педагогическом образовании

Обложка


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. На современном этапе цифровой трансформации образования решается актуальная задача подготовки педагогов, готовых ответить на вызовы и риски изменяющегося и нестабильного цифрового мира. В статье рассматриваются вопросы цифровых преобразований в образовательной системе, осуществляемых в условиях неопределенности, а также пути и возможности корректировки хода цифрового обучения, обеспечивающие готовность будущих педагогов к предстоящим переменам. Цель статьи – представить результаты исследования относительно дифференциации цифровых рисков и предложить пути совершенствования процесса цифрового обучения будущих педагогов.

Материалы и методы. Для изучения проблемы ситуаций рисков и раскрытия возможностей их преодоления был проведен системный анализ цифровых рисков в педагогическом образовании, осуществлены сценарное моделирование сетевых взаимодействий и цифрового обучения в базовых ситуациях риска, педагогический эксперимент. Экспериментальные материалы составляет динамическая совокупность аналитических и прогнозных суждений будущих педагогов о возможностях преодоления ситуаций рис­ ка. В исследовании дифференцированы цифровые риски по трем параметрами: субъективное ощущение опасности, относительный риск, вероятность угрозы.

Результаты исследования. В алгоритмической модели приведены классификационные признаки и цветовые коды, описано их влияние на выбор стратегии безопасного поведения в базовых ситуациях рисков, связанных с сетевым взаимодействием и цифровым обучением. Предлагаемое исследование раскрывает авторскую идею цветовой дифференциации рисков, которая в данной статье проиллюстрирована на примерах профессиональной деятельности педагогов в ситуациях сетевого взаимодействия и цифрового обучения. Сделан вывод, что действия в ситуациях опасности могут эффективно регулироваться световыми сигналами, подобными модифицированному светофору. Каждому сигналу может быть сопоставлен индивидуальный сценарий, включающий совокупность алгоритмов стереотипного поведения, предлагаемых в зависимости от реально существующей опасности и ее субъективного ощущения, базового сценария и соответствующего ему прогноза. В исследовании сделаны заключительные замеры, обнаружившие, что у прошедших экспериментальное обучение будущих педагогов существенно снизилось субъективное ощущение опасности. В педагогическом эксперименте показано, что изучение ситуаций риска, сценарное моделирование педагогической деятельности и ориентация на цветовые сигналы в типовых ситуациях рисков снижают ощущение неопределенности и дают позитивные сдвиги в практике подготовки педагогов.

Обсуждение и заключение. Практическая значимость статьи заключается в апробации алгоритмической модели педагогических воздействий в ситуациях проявления рисков различного уровня опасности: особо опасных, умеренных и недооцененных рисков в динамичном цифровом пространстве.

Об авторах

Максим Леонидович Грунис

Казанский (Приволжский) федеральный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: max0108@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-6952-0472

старший преподаватель кафедры педагогики

Россия, 420008, Казань, ул. Кремлевская, д. 18

Галия Ильдусовна Кирилова

Казанский (Приволжский) федеральный университет

Email: gikirilova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-4089-9554

доктор педагогических наук, профессор, профессор кафедры педагогики высшей школы

Россия, 420008, Казань, ул. Кремлевская, д. 18

Список литературы

  1. Risk as Analysis and Risk as Feelings: Some Thoughts about Affect, Reason, Risk and Rationality / P. Slovic [et al.] // Risk Analysis. 2004. Vol. 24, issue 2. P. 311–322. https://doi.org/10.1111/j.0272­4332.2004.00433.x
  2. Jelonek D., Dunay A., Csaba Illes B. Academic E-Learning Management with E-Learning Scorecard // Polish Journal of Management Studies. 2017. Vol. 16, issue 2. P. 122–132. https://doi.org/10.17512/pjms.2017.16.2.11
  3. Cantoni V., Cellario M., Porta M. Perspectives and Challenges in E-Learning: Towards Natural Interaction Paradigms // Journal of Visual Languages & Computing. 2004. Vol. 15, issue 5. P. 333–345. https://doi.org/10.1016/j.jvlc.2003.10.002
  4. Transformation of Pedagogical Communicative Competence during Creation Digital Online Courses / M. L. Grunis [et al.] // Contemporary Educational Technology. 2021. Vol. 13, issue 1. Article no. ep289. https://doi.org/10.30935/cedtech/9313
  5. Мухаметзянов И. Ш. Цифровое пространство в образовании: ожидания, возможности, риски, угрозы // Россия: тенденции и перспективы развития. 2020. № 15­1. С. 571–574. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovoe­prostranstvo­v­obrazovanii­ozhidaniya­vozmozhnosti­riski­ugrozy/viewer (дата обращения: 10.01.2023).
  6. Каюмова Л. Р., Закирова В. Г., Власова В. К. Мониторинг образовательных рисков в информационной среде // Высшее образование сегодня. 2019. № 2. С. 25–30. https://doi.org/10.25586/RNU.HET.19.02.P.25
  7. Баранов А. А., Рожина С. В. Копинг-стратегии подростка в ситуации кибербуллинга // Вестник Удмуртского университета. Сер.: Философия. Психология. Педагогика. 2016. Т. 26, № 2. С. 37–46. URL: https://journals.udsu.ru/philosophy­psychology­pedagogy/article/view/2732 (дата обращения: 10.01.2023).
  8. Чмыхова Е. В. Социальные риски электронного обучения в цифровом обществе // Цифровая социология. 2020. Т. 3, № 1. С. 4–11. https://doi.org/10.26425/2658­347X­2020­1­4­11
  9. Рыжова Н. И., Громова О. Н. Киберугрозы цифрового социума и их профилактика в рамках виктимологической деятельности // Вестник Российского университета дружбы народов. Сер.: Информатизация образования. 2020. Т. 17, № 3. С. 254–268. https://doi.org/10.22363/2312­8631­2020­17­3­254­268
  10. Власова В. К. Логистические основы управления информационными потоками в современной информационной образовательной среде // Вестник Казанского государственного энергетического университета. 2010. № 2. С. 146–151. EDN: MUQHNL
  11. Cunha M. N., Chuchu T., Maziriri E. Threats, Challenges, and Opportunities for Open Universities and Massive Online Open Courses in the Digital Revolution // International Journal of Emerging Technologies in Learning (IJET). 2020. Vol. 15, no. 12. P. 191–204. https://doi.org/10.3991/ijet.v15i12.13435
  12. Shoniregun C. A., Gray S. J. Is E-learning Really the Future or a Risk? // Ubiquity. 2003. Vol. 2003. https://doi.org/10.1145/777947.777948
  13. Вербицкий А. А. Цифровое обучение: проблемы, риски и перспективы [Электронный ресурс] // Homo Cyberus. 2019. № 1 (6). URL: http://journal.homocyberus.ru/Verbitskiy_AA_1_2019 (дата обращения: 10.01.2023).
  14. Alwi N., Fan I. Threats Analysis for E-Learning // International Journal of Technology Enhanced Learning. 2010. Vol. 2, no. 4. P. 358–371. https://doi.org/10.1504/IJTEL.2010.035738
  15. Dewi N. Lest We Forget: Inhumanity Threats in Teaching in the New Era // LLT Journal: A Journal on Language and Language Teaching. 2021. Vol. 24, no. 1. P. 117–125. https://doi.org/10.24071/llt.v24i1.3156
  16. Suleiman M., Danmuchikwali B. G. Digital Education: Opportunities, Threats, and Challenges // Jurnal Evaluasi Pendidikan. 2020. Vol. 11, no. 2. P. 78–83. https://doi.org/10.21009/10.21009/JEP.0126
  17. Safitri N. A., Adistana G. A. Y. P. Efektivitas Implementasi Media E-Learning Terhadap Hasil Belajar Siswa Sekolah Menengah Kejuruan: Studi Meta-Analisis // Jurnal Pendidikan tambusai. 2021. Vol. 5, no. 2. P. 4021–4031. URL: https://jptam.org/index.php/jptam/article/view/1503 (дата обращения: 10.03.2023).
  18. SWOT Anlysis of E-Learning Educational Services from the Perspective of Their Beneficiaries / V. M. Cojocariu [et al.] // Procedia-Social and Behavioral Sciences. 2014. Vol. 116. P. 1999–2003. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2014.01.510
  19. Костогрызов А. И., Лазарев В. М., Любимов А. Е. Прогнозирование рисков для обеспечения эффективности систем информационной безопасности в их жизненном цикле // Правовая информатика. 2014. № 3. С. 4–16. URL: http://uzulo.su/prav­inf/pdf­jpg/pi­jxu_2013­4.pdf (дата обращения: 10.03.2023).
  20. Identification of Operational Risks Impeding the Implementation of E-learning in Higher Education System / A. M. Syed [et al.] // Education and Information Technologies. 2021. Vol. 26. P. 655–671. https://doi.org/10.1007/s10639­020­10281­6
  21. Blodgett S. L., Madaio M. Risks of AI Foundation Models in Education // arXiv:2110.10024. 2021. https://doi.org/10.48550/arXiv.2110.10024
  22. Computer Network Threat Modelling / A. Novokhrestov [et al.] // Journal of Physics: Conference Series. 2020. Vol. 1488, issue 1. Article no. 012002. https://doi.org/10.1088/1742­6596/1488/1/012002
  23. Kong Y., Kayumova L. R., Zakirova V. G. Simulation Technologies in Preparing Teachers to Deal with Risks // EURASIA Journal of Mathematics, Science and Technology Education. 2017. Vol. 13, issue 8. P. 4753–4763. https://doi.org/10.12973/eurasia.2017.00962a
  24. Mooney Simmie G., Moles J. Teachers’ Changing Subjectivities: Putting the Soul to Work for the Principle of the Market or for Facilitating Risk? // Studies in Philosophy and Education. 2020. Vol. 39. P. 383–398. https://doi.org/10.1007/s11217­019­09686­9
  25. Karn R. R., Kudva P., Elfadel I. M. Learning without Forgetting: A New Framework for Network Cyber Security Threat Detection // IEEE Access. 2021. Vol. 9. P. 137042–137062. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3115946
  26. Biesta G. J. J. Beautiful Risk of Education. New York : Routledge, 2015. 178 p. https://doi.org/10.4324/9781315635866
  27. Кирилова Г. И. Прогнозирование использования и изучения информационно-коммуникационных технологий в профессиональном образовании // Казанский педагогический журнал. 2006. № 2. С. 15–18. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prognozirovanie­ispolzovaniya­i­izucheniya­informatsionno­kommunikatsionnyh­tehnologiy­v­professionalnom­obrazovanii/viewer (дата обращения: 10.03.2023).
  28. Kirilova G. I., Vlasova V. K. Information Streams of Education Content Integrative Designing at a Federal University // International Electronic Journal of Mathematics Education. 2016. Vol. 11, no. 4. P. 767–778. URL: https://www.iejme.com/download/information­streams­of­education­content­integrative­designing­at­a­federal­university.pdf (дата обращения: 10.01.2023).
  29. Kirilova G. I. Russia – Commentary // Open and Distance Education in Asia, Africa and the Middle East. SpringerBriefs in Education; ed by O. Zawacki-Richter, A. Qayyum. Singapore : Springer, 2019. https://doi.org/10.1007/978­981­13­5787­9_7

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Грунис М.Л., Кирилова Г.И., 2023

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

Журнал "Интеграция образования" основан в 1996 году.
Реестровая запись ПИ № ФС 77-70142 от 16 июня 2017 г.

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».