Психологические факторы отношения студентов к цифровой образовательной среде (на примере российских и белорусских вузов)
- Авторы: Радчикова Н.П.1, Одинцова М.А.1, Сорокова М.Г.1, Козырева Н.В.2, Лобанов А.П.2
-
Учреждения:
- Московский государственный психолого-педагогический университет
- Белорусский государственный педагогический университет имени Максима Танка
- Выпуск: Том 27, № 1 (2023)
- Страницы: 33-49
- Раздел: Международный опыт интеграции образования
- Статья получена: 02.12.2025
- Статья одобрена: 02.12.2025
- Статья опубликована: 03.12.2025
- URL: https://journals.rcsi.science/1991-9468/article/view/355455
- DOI: https://doi.org/10.15507/1991-9468.110.027.202301.033-049
- ID: 355455
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Введение. Углублению интеграционных процессов между Россией и Республикой Беларусь способствует общность целей и принципов сотрудничества в сфере высшего образования. Однако многие аспекты, в том числе предпосылки и факторы принятия студентами цифровых технологий в высшем образовании, являются недостаточно исследованными. В данной работе рассматриваются личностные характеристики и внутренние ресурсы студентов России и Беларуси, которые могут стать факторами принятия цифровой образовательной среды. Цель статьи – представить результаты исследования психологических факторов принятия цифровой образовательной среды студентами российских и белорусских университетов.
Материалы и методы. В исследовании приняли участие 1 582 студента из вузов России и Беларуси в возрасте 21,3 ± 6,3 года. Для выявления личностных черт использовался пятифакторный опросник личности (Big Five Inventory-2). Ресурсы саморегуляции определялись с помощью методик самоактивации личности и стиля саморегуляции поведения. С целью установления отношения к обучению в цифровой образовательной среде применялась методика «Шкала оценки цифровой образовательной среды университета» (AUDEE Scale), а для определения отношения к учебной деятельности – методика диагностики переживаний в деятельности.
Результаты исследования. По итогам проведенного исследования выделены важнейшие факторы принятия цифровой образовательной среды для обеих выборок – переживания в учебной деятельности: переживание удовольствия при отсутствии переживаний усилия и пустоты приводит к принятию цифровой образовательной среды. В качестве важных элементов принятия цифровой образовательной среды отмечены моделирование значимых условий достижения целей, оценивание результатов и программирование действий, а для белорусской выборки еще и настойчивость. Таким образом, основными факторами являются не личностные черты обучающегося, а те переживания, которые он испытывает во время учебной деятельности и некоторые структурные компоненты саморегуляции. Сходные по качеству и структуре модели для двух разных стран позволяют подтвердить надежность полученных результатов.
Обсуждение и заключение. Сделанные авторами выводы вносят вклад в развитие проблематики отношения студентов к цифровой образовательной среде вуза. Материалы статьи могут быть полезны администрации и преподавателям университетов для совершенствования цифровой образовательной среды и способов преподавания с использованием цифровой образовательной среды.
Полный текст
Введение
Цифровизация высшего образования во всем мире в связи с пандемией COVID-19 и широким распространением новых технологий в образовании до пандемического кризиса связана как со сложностями, так и со многими возможностями. Пандемический кризис, с одной стороны, ускорил процессы внедрения интернет-технологий в образование, с другой – обострил проблемы. Так, О. Б. Адедоин и Э. Сойкан [1] описали ряд проблем ускоренной цифровизации: использование устаревших технологических устройств, сложности доступа в сеть Интернет, материальные трудности, отвлекающие факторы среды, несовершенство цифровой компетентности педагогов и обучающихся, недостатки в оценивании знаний студентов, увеличение рабочей нагрузки преподавателей, несовместимость с некоторыми профессиональными направлениями деятельности, требующими непосредственного контакта для приобретения практических навыков студентов. Важной проблемой является внутреннее сопротивление новым технологиям, а именно их внедрению, заключающееся в попытках вернуться к привычному процессу обучения в силу непринятия, непонимания, недостатка цифровой грамотности педагогов, недоверия, страха перемен, технофобии и цифрового отрицания [2]. Наряду с этим авторы отмечают и возможности: гибкость, интерактивность, выбор своего темпа обучения; новые разработки моделей онлайн-обучения, а также технологических инноваций в образовании [1]. В эмпирических исследованиях выявляется положительное отношение студентов разных возрастных категорий к обучению в цифровой образовательной среде на разных уровнях высшего образования [3] и отсутствие у них существенных трудностей при изучении электронных курсов в системе Moodle [4].
Ученые считают, что проблемы и недостатки цифровых технологий в образовании по большей части носят внешний характер и являются отражением неспособности, нежелания или незаинтересованности студентов адаптироваться и принимать нововведения [5]. Вместе с тем вызовы современности, связанные с технологическими трансформациями и цифровизацией всех сфер жизни и профессиональной деятельности, требуют от образования опережающих шагов при подготовке будущих специалистов. В новых исторических условиях цифровизации от студентов, которые станут специалистами, требуется высокий уровень овладения цифровым компетенциями; и это требование исторической эпохи и тех стремительных изменений, которые происходят во всем мире. Наряду с тем, что образование интегрировано не только в соответствующую историческую эпоху, но и страну [6], важнейшим является анализ принятия цифровой образовательной среды (ЦОС) в контексте культуры.
Общее образовательное пространство России и Беларуси становится условием эффективности интеграционных процессов, обусловленных едиными историческими корнями, длительным опытом совместного развития, общностью целей и принципов сотрудничества. Однако многие аспекты, в том числе проблема принятия студентами двух стран цифровых технологий в высшем образовании, являются малоизученными. Во-первых, несмотря на то, что современные студенты признаны «цифровыми аборигенами» [7], существует недостаточно эмпирических подтверждений принятия ими цифровых технологий в учебной деятельности. Во-вторых, личное принятие цифровых технологий студентами может быть связано с психологическими особенностями обучающихся, что требует дополнительных исследований и их учета в педагогической практике, направленной на совершенствование и активный поиск эффективных способов повышения качества образования. В-третьих, отношения между родственными культурами и принятием/непринятием технологий очень сложны, поэтому будет полезно проанализировать факторы принятия ЦОС российскими и белорусскими студентами.
В связи с тем, что границы цифрового образовательного пространства российских и белорусских университетов сегодня активно расширяются, становятся более гибкими и открытыми, а родственность культур создает условия для доступности ЦОС, существуют психологические барьеры, препятствующие принятию ЦОС и требующие изучения.
Таким образом, целью исследования стал анализ психологических факторов принятия цифровой образовательной среды студентами российских и белорусских университетов. Исследование расширяет существующую литературу по проблематике внутренних барьеров в принятии цифровой образовательной среды студентами на примере двух стран, имеющих общее прошлое, что позволяет наметить пути для устранения существующих препятствий.
Обзор литературы
Цифровая трансформация вузов может рассматриваться как сумма всех цифровых процессов, необходимых для высших учебных заведений с целью оптимального применения цифровых технологий [1]. Предпринимаются значимые шаги в направлении цифровой трансформации образования в Республике Беларусь и Российской Федерации. В Беларуси намечен курс на построение IT-страны, разработана концепция цифровой трансформации образования, широко внедрены инновации в практику высшего образования, проводится масса мероприятий, посвященных информационным технологиям в образовании [8]. В России растет число инновационных площадок для совершенствования организации учебного процесса, разработаны IT-инфраструктуры, внедрены массовые открытые онлайн-курсы [9], принят ряд законов о проведении экспериментов по внедрению ЦОС, разработаны федеральные проекты «Цифровая образовательная среда», «Стратегия цифровой трансформации науки и высшего образования», направленные на развитие «цифровой зрелости» будущих специалистов и т. д. Немногочисленные исследования показывают, что распространение информационных технологий выше в странах с более высоким уровнем индивидуализма, меньшей дистанцией власти, женственностью и низким уровнем избегания неопределенности [10]. Россия и Беларусь попадают в группу стран с промежуточной ментальностью между Востоком и Западом. Это способствует проведению многих интеграционных преобразований [8], в том числе и в сфере образования – создание специальных информационных ресурсов, на которых размещена и постоянно актуализируется информация о нормативных актах, регламентирующих организацию образовательного процесса обеих стран; проработка вопроса интеграции цифровых образовательных платформ двух стран с 2020 г.; увеличение белорусских пользователей платформы «Российская электронная школа»; открытие в Беларуси пунктов для сдачи единого государственного экзамена; формирование системы межрегиональных российско-белорусских школьных обменов и др.
Несмотря на опережающие темпы развития онлайн-обучения в России [11] и Беларуси [12] выделяется ряд рисков при чрезмерном использовании такого вида обучения: недостаточный уровень подготовки преподавателей, падение качества общения и образования и др. Вместе с тем уже ближайшее будущее требует развития цифровых компетенций и навыков специалистов, что призывает высшее образование двух стран к существенной трансформации с учетом рисков и возможностей цифровизации, а также развития внутренних, психологических характеристик, которые способствуют принятию ЦОС студентами [13]. Результаты исследований показывают, что положительное и принимающее отношение к онлайн- и смешанному обучению постепенно растет [14].
Использование цифровых инструментов в повседневной жизни, являющееся для молодых людей обычным явлением, где они чувствуют себя достаточно компетентными, отличается от их способности применять технологии для обучения, которые развиты не столь хорошо [15]. Безусловно, это связано как с внешними условиями цифровизации образования (усовершенствованием цифровых технологий, улучшением педагогических практик и др.), так и с особенностями самих обучаемых. В исследованиях показано, что особую роль в онлайн-среде играют ресурсы саморегуляции [16]. Д. А. Леонтьев считает, что именно данные ресурсы могут компенсировать дефицит других ресурсов, служат основой переструктурирования системных связей во взаимодействии с миром и способны превращать даже очевидные минусы в достоинства [17].
В зарубежных исследованиях введено понятие «саморегулируемое обучение», определяемое как степень метакогнитивного (познание и использование соответствующих когнитивных стратегий), мотивационного (постановка целей и постоянные усилия для их достижения) и поведенческого (корректировка своего поведения в процессе обучения, включая управление своим временем, управление и контроль социальной и физической среды) участия обучающегося в учебном процессе [18]. Осознанная саморегуляция произвольной активности, по мнению В. И. Моросановой, «позволяет осознанно выдвигать цели жизнедеятельности и управлять их достижением на основе самоорганизации различных ресурсов когнитивно-операционального и личностно-регуляторного уровней» [19, c. 155]. В основе данного определения лежит ресурсный подход, в рамках которого саморегуляция является способом координации и накопления психологических ресурсов, т. е. метаресурсом для успешного достижения поставленных целей, отличным от других внутренних и внешних ресурсов.
Установлено, что обучающиеся со сходными чертами личности используют похожие стратегии обучения и стратегии распределения времени, имеют сходные стили межличностного взаимодействия в процессе обучения и участия в учебной деятельности [20: 21], причем взаимосвязи между личностными чертами и стилями обучения и академической успешностью сохраняется и при обучении в ЦОС [22]. Личностные черты во многом определяют склонность к пересдаче тестов и улучшению академической успеваемости [23]. Эти и другие исследования, выявляющие связи между чертами личности обучающегося, показателями обучения, говорят о том, что и отношение к ЦОС может определяться некоторыми чертами личности. При этом важную роль могут играть и переживания, испытываемые во время учебной деятельности, так как они связаны с мотивацией и психологическим благополучием [24; 25].
Таким образом, анализ научной литературы позволил выделить и обобщить группы значимых факторов, являющихся факторами успешности цифровой трансформации высшего образования.
- Совершенствование педагогических практик [26–28].
- Улучшение электронных платформ и электронных образовательных сред1.
- Совершенствование методов управления учебной деятельностью студентов2, индивидуализация обучения3.
- Цифровой потенциал студентов – и это не только цифровые компетенции, но и психологические характеристики и личностные черты: самоорганизация, усилия, настойчивость [1], мотивация и активность [29], учебная самоорганизация [30]; открытость новому опыту [21], добросовестность [31]; исполнительность, самоконтроль, ответственность, честность [32].
- Переживания, испытываемые во время учебной деятельности [24; 25].
Мы предположили, что некоторые факторы: личностные черты (особенно открытость новому опыту и добросовестность), психологические характеристики (самоконтроль, самоорганизация, ответственность и исполнительность) и переживания в учебной деятельности ‒ могут определять позитивное или негативное отношение к ЦОС.
Материалы и методы
Выборка исследования. Всего в исследовании приняли участие 1 582 студента из разных вузов Российской Федерации (N = 1 059) и Республики Беларусь (N = 523). Возраст респондентов в среднем составил 21,3 ± 6,3 года (медиана = 19 лет, межквартильный размах = 3 года). Во всей выборке респондентов 1 325 чел. (84 %) были женского пола и 257 (16 %) – мужского.
Процедура исследования. Опрос проводился с помощью google-форм. Исследование было анонимным и добровольным и занимало от 15 до 20 мин.
Методики исследования. Для выявления личностных черт использовался пятифакторный опросник личности (Big Five Inventory-2) [33], включающий экстраверсию/интроверсию, доброжелательность, добросовестность, нейротизм и открытость опыту. Ресурсы саморегуляции устанавливались с помощью методик самоактивации личности М. А. Одинцовой и Н. П. Радчиковой [34; 35] и стиля саморегуляции поведения В. И. Моросановой [19]. Методика самоактивации личности включает самостоятельность, физическую, психологическую активности и общий уровень самоактивации. Методика определения стиля саморегуляции поведения содержит планирование целей, моделирование значимых условий их достижения, программирование действий, оценивание результатов, гибкость, настойчивость и общий балл. Для определения отношения к обучению в ЦОС использовалась методика «Шкала оценки ЦОС университета» М. Г. Сороковой, М. А. Одинцовой и Н. П. Радчиковой [36], а для определения отношения к учебной деятельности – методика диагностики переживаний в деятельности (ДПД) [24].
Для того чтобы респонденты поняли, что именно имеется в виду под цифровой образовательной средой, им давалось пояснение и были перечислены компоненты, которые могут входить в ЦОС в разных сочетаниях. Задача респондентов – отметить компоненты, используемые ими в учебном процессе.
Кроме вышеперечисленных психодиагностических методик, участникам исследования предлагалась анкета с вопросами об их социодемографических характеристиках и отношения к обучению с использованием ЦОС. Полный перечень вопросов анкеты и все данные представлены во Всероссийском репозитории научных данных по психологии Московского государственного психолого-педагогического университета (МГППУ) RusPsyData [37].
Результаты исследования
Описательная статистика по всем измеренным показателям для респондентов из каждой страны, а также результаты сравнения двух групп респондентов с помощью t-критерия Стьюдента представлены в таблице 1.
Таблица 1. Сравнение респондентов из России и Беларуси по всем измеренным показателям
Table 1. Comparison of respondents from Russia and Belarus across all measured indicators
Показатель / Variable | Среднее ± стандартное отклонение / Mean ± standard deviation | t, эмпирическое значение критерия Стьюдента / empirical value of Student’s t-test | р, уровень статистической значимости / p, significance level | d Коэна / Cohen’s d | |
Беларусь / Belarus | Россия / Russia | ||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
Пятифакторный опросник личности / Big Five Inventory-2 | |||||
Экстраверсия / Extraversion | 3,3 ± 0,6 | 3,3 ± 0,7 | 1,2 | 0,2298 | 0,1 |
Доброжелательность / Agreeableness | 3,7 ± 0,5 | 3,8 ± 0,6 | –1,3 | 0,1778 | 0,1 |
Добросовестность / Consciousness | 3,7 ± 0,6 | 3,7 ± 0,7 | 1,7 | 0,0815 | 0,1 |
Нейротизм / Neuroticism | 3,0 ± 0,7 | 3,0 ± 0,8 | –0,6 | 0,5614 | 0,0 |
Открытость опыту (O) / Openness | 3,7 ± 0,5 | 3,7 ± 0,9 | –3,2 | 0,0016 | 0,2 |
Методика самоактивации личности / Personal Self-Activation Inventory | |||||
Самостоятельность / Independence | 15,9 ± 3,6 | 16,3 ± 4,1 | –2,1 | 0,0379 | 0,1 |
Физическая активация / Physical activation | 15,1 ± 4,4 | 15,3 ± 4,7 | –1,1 | 0,2806 | 0,1 |
Психологическая активация / Psychological activation | 14,1 ± 4,0 | 14,5 ± 4,3 | –2,0 | 0,0432 | 0,1 |
Самоактивация (итог) / Self-activation | 45,0 ± 9,8 | 46,1 ± 11,0 | –2,0 | 0,0421 | 0,1 |
Стиль саморегуляции поведения / Self-regulation style | |||||
Планирование целей / Goal planning | 12,8 ± 3,6 | 13,5 ± 3,8 | –3,5 | 0,0005 | 0,2 |
Моделирование значимых условий достижения целей / Modelling of significant conditions | 13,0 ± 2,7 | 13,2 ± 3,0 | –1,6 | 0,1174 | 0,1 |
Программирование действий / Programming of actions | 14,4 ± 3,0 | 14,6 ± 3,1 | –0,9 | 0,3931 | 0,0 |
Оценивание результатов / Results evaluation | 12,2 ± 3,5 | 12,5 ± 3,9 | –1,4 | 0,1758 | 0,1 |
Гибкость / Flexibility | 14,0 ± 3,3 | 13,7 ± 3,3 | 1,4 | 0,1638 | 0,1 |
Надежность / Reliability | 10,6 ± 3,4 | 10,5 ± 3,6 | 0,7 | 0,5087 | 0,0 |
Настойчивость / Insistency | 14,5 ± 3,1 | 14,6 ± 3,2 | –0,7 | 0,4944 | 0,0 |
Общий уровень саморегуляции / General level of self-regulation | 91,5 ± 13,4 | 92,6 ± 15,0 | –1,4 | 0,1583 | 0,1 |
Шкала оценки ЦОС университета / AUDEE Scale | |||||
Удовлетворенность учебным процессом и практическая польза / DEE Learning Process Satisfaction | 46,1 ± 9,5 | 45,2 ± 9,6 | 1,8 | 0,0803 | 0,1 |
Удовлетворенность коммуникативным взаимодействием и мотивация к учению / DEE Communication satisfaction and Learning Motivation | 21,7 ± 6,6 | 20,4 ± 6,2 | 4,0 | 0,0001 | 0,2 |
Стрессонапряженность / DEE Stress Tension | 21,4 ± 6,6 | 21,0 ± 6,6 | 1,3 | 0,2050 | 0,1 |
Необходимость поддержки в учебной деятельности / Need for support in DEE learning activity | 14,9 ± 5,2 | 14,6 ± 4,8 | 1,3 | 0,2062 | 0,1 |
Нечестные стратегии / DEE Dishonest Strategies Prevalence | 17,2 ± 4,5 | 17,7 ± 4,6 | –2,1 | 0,0330 | 0,1 |
Доступность / DEE Accessibility | 20,1 ± 3,5 | 20,6 ± 3,6 | –2,5 | 0,0110 | 0,1 |
Шкала оценки ЦОС / AUDEE Scale total score | 133,4 ± 25,6 | 131,7 ± 24,2 | 1,3 | 0,2004 | 0,1 |
Методика диагностики переживаний в деятельности (ДПД) /Activity-Related Experiences Assessment technique (AREA) | |||||
Усилие / Effort | 12,1 ± 3,0 | 11,9 ± 3,6 | 0,9 | 0,3614 | 0,1 |
Удовольствие / Pleasure | 12,1 ± 3,9 | 11,5 ± 4,0 | 3,0 | 0,0028 | 0,2 |
Смысл / Meaning | 13,3 ± 3,5 | 13,5 ± 3,7 | –0,9 | 0,3608 | 0,0 |
Пустота / Void | 8,4 ± 3,4 | 8,2 ± 3,5 | 1,2 | 0,2130 | 0,1 |
Было установлено, что статистически значимых различий оказалось достаточно много, но величины эффектов крайне малы: часто гораздо меньше, чем имеющие интерпретацию значения показателей. Например, при округлении до десятых, различия по шкалам теста Большой пятерки составляют лишь 0,1 балла в единственном случае, а в случае статистически значимых различий величина эффекта меньше, чем 0,1 балла. Практически одинаковые профили для студентов двух стран получены и по методике «Стиль саморегуляции поведения»: статистически значимо группы различаются лишь по одной шкале – «Планирование целей», и этот показатель выше в выборке россиян. О небольшом эффекте говорит и показатель d Коэна, который во всех случаях не превосходит 0,2. Статистическую значимость небольших по величине эффекта различий можно объяснить довольно большой выборкой респондентов.
Наибольшие различия обнаружены по методике самоактивации личности (табл. 1): в российской выборке практически все показатели (за исключением физической активации) выше. Полученные результаты по самоактивации для обеих выборок немного ниже, чем в исследованиях 2016–2017 гг. [34; 35], но общая тенденция сохраняется: все показатели у российских студентов выше, а наименьшие различия наблюдаются по шкале физической активации.
Белорусские студенты выше оценивают удовлетворенность коммуникативным взаимодействием и мотивацию к учению, но ниже – доступность цифровой образовательной среды (табл. 1). Баллы по шкале «нечестные стратегии» выше у российских студентов, что говорит о том, что они (различия в полбалла) более склонны считать «жульничество» возможным при использовании ЦОС. По методике переживаний в учебной деятельности различий практически нет: российские и белорусские студенты набрали высокие баллы по шкале «Смысл», затем идут переживания усилия и удовольствия, на последнем месте – значения шкалы «Пустота».
Поскольку главной задачей данного исследования было определение психологических факторов отношения студентов к цифровой образовательной среде и эффективность работы в ней, то большее внимание должно быть уделено не различиям между выборками, а соотношению между измеренными переменными. Для этого использовался следующий подход. В процессе кластерного анализа по методу k-средних на основании всех субшкал «Шкалы оценки ЦОС» были выделены контрастные группы студентов (принимающих и не принимающих ЦОС). Затем с помощью дискриминантного анализа (прямой пошаговый метод) определены личностные характеристики, которые вносят наибольший вклад в возможность прогнозирования принятия ЦОС. С целью повышения обобщенности результатов статистический анализ проводился для каждой выборки отдельно.
Кластерный анализ показал, что все участники исследования могут быть поделены на три группы (метод k-средних; данные нормированы, так как шкалы различаются по диапазону). Результаты деления для российской и белорусской выборок представлены на рисунке. Очевидно, что результаты деления оказались схожими: в обеих выборках выделилась группа респондентов (N = 253 (24 %) – Российская Федерация, N = 151 (29 %) – Республика Беларусь), которые удовлетворены учебным и коммуникативным процессами в ЦОС, оценивают цифровую образовательную среду как доступную, не нуждаются в интенсивной поддержке во время учебной деятельности и имеют низкий уровень стрессонапряженности.
«Шкалы оценки ЦОС университета» для групп (кластеров) для белорусских и российских респондентов
Fig. Cluster analysis results: standardized means for all subscales of “AUDEE Scale” for groups
(clusters) for respondents from Belarus and Russia
Согласно классификации, представленной в работе [13], эту группу можно назвать «принимающими ЦОС». В обеих выборках выделилась группа респондентов (N = 382 (36 %) – Российская Федерация, N = 172 (33 %) – Республика Беларусь), у которых обозначилась низкая удовлетворенность учебным и коммуникативным процессами в ЦОС; они оценивают цифровую образовательную среду как малодоступную, нуждаются в интенсивной поддержке во время своей учебной деятельности и имеют высокий уровень стрессонапряженности. Эту группу можно назвать «сопротивляющиеся ЦОС».
В третью группу вошли респонденты, которые по всем субшкалам методики «Шкала оценки ЦОС университета» набрали средние баллы (N = 424 (40 %) – Российская Федерация, N = 200 (38 %) – Республика Беларусь). Различий по странам в преобладании той или иной группы студентов не обнаружено (χ2 = 4,70; р = 0,10).
Чтобы выяснить, какие именно характеристики могут служить психологическими барьерами принятия ЦОС, был проведен дискриминантный анализ, в котором в качестве зависимой переменной использовались контрастные группы респондентов (принимающие ЦОС и сопротивляющиеся ЦОС), а группа респондентов со средними оценками исключалась из сравнений. В качестве независимых переменных использовались все остальные показатели, представленные в таблице 1: личностные черты, ресурсы саморегуляции (самоактивация личности и стиль саморегуляции поведения) и отношение к учебной деятельности. Для выявления наиболее важных психологических барьеров использован прямой пошаговый метод дискриминантного анализа. Результаты анализа (оценки качества модели и ключевые показатели) представлены в таблице 2.
Таблица 2. Результаты дискриминантного анализа
Table 2. Discriminant analysis results
Результаты дискриминантного анализа /Discriminant analysis results | Беларусь /Belarus (N = 323) | Россия /Russia (N = 635) |
Показатели качества модели / Model fit | ||
Процент правильных предсказаний / Total percent correct | 87 | 82 |
Канонический коэффициент корреляции / Canonical R | 0,73 | 0,63 |
Лямбда Уилкса / Wilks’ Lambda (p < 0,001) | 0,47 | 0,59 |
Личностная характеристика / Personal Characteristics | Факторная структура / Factor structure matrix | |
Моделирование значимых условий достижения целей / Modelling of significant conditions | –0,26 | –0,21 |
Настойчивость / Insistency | –0,03 | – |
Оценивание результатов / Results assessment | –0,02 | –0,10 |
Программирование действий / Programming of actions | –0,10 | –0,18 |
Пустота / Void | 0,57 | 0,72 |
Удовольствие / Pleasure | –0,80 | –0,76 |
Усилие / Effort | 0,17 | 0,16 |
Результаты показывают, что для представленных выборок модели оказались достаточно хорошие: лямбды Уилкса для дискриминантных функций в обоих случаях статистически значимы; более 80 % правильных предсказаний также говорят о высоком качестве моделей. Канонические коэффициенты корреляции достаточно высоки, хотя для российской выборки существенно ниже, чем для белорусской.
Таким образом, было установлено, что в обеих выборках совпадает не только качество полученных моделей, но и ключевые характеристики, отражающие психологические барьеры принятия ЦОС, их факторные нагрузки также практически аналогичны.
Обсуждение и заключение
В результате исследования внутренних ресурсов студентов России и Беларуси, которые могут стать психологическими факторами принятия цифровой образовательной среды, выяснилось, что студенческие выборки двух стран практически не различаются. Студенты обеих стран обладают сходными личностными профилями, профилями стиля саморегуляции и профилями переживаний в учебной деятельности. Самоактивация несколько выше проявилась у российских студентов.
Практически одинаковые качественные результаты об отношении к ЦОС, полученные на двух разных выборках – самыми важными факторами принятия ЦОС оказались переживания, ощущаемые студентами во время учебной деятельности: переживание удовольствия при отсутствии переживаний усилия и пустоты приводит к принятию цифровой среды. На первый взгляд, полученные результаты можно проинтерпретировать как нежелание прилагать усилия и погоня за удовольствием, но действительность может быть сложнее. Исследования показывают, что переживание удовольствия, усилия и пустоты связаны с внешней и внутренней мотивацией зеркальными паттернами: переживание удовольствия положительно коррелирует с внутренней мотивацией и отрицательно – с внешней, переживания усилия и пустоты отрицательно коррелируют с внутренней мотивацией и положительно – с внешней [25]. В таком случае преобладание той или иной мотивации может оказывать влияние и на переживания в учебной деятельности, и на принятие ЦОС. Следующим ключевым элементом является моделирование значимых условий достижения целей: чем более развиты представления студента о системе значимых внешних и внутренних условий достижения конкретной учебной цели, степени их осознанности, детализированности и адекватности, тем позитивнее отношение к ЦОС. В качестве важных элементов принятия ЦОС в обеих выборках отмечены также оценивание результатов и программирование действий, что входит в структуру саморегуляции. Таким образом, основными факторами являются не личностные черты обучающегося, а те переживания, которые он испытывает во время учебной деятельности и некоторые структурные компоненты саморегуляции. Сходство в профилях отношения к ЦОС студентов России и Беларуси свидетельствует о близости культур и важности продолжения интеграционных процессов в сфере образования, а также позволяет дать практические рекомендации при разработке ЦОС и подготовке студентов к работе в ней. Среди практических рекомендаций можно выделить необходимость в дальнейшем российско-белорусском взаимодействии в области образования и усовершенствования ЦОС, обмен лучшими педагогическими практиками как российских, так и белорусских высших учебных заведений.
Интерпретировать различия по всем показателям между представленными выборками следует осторожно, поскольку они не были сбалансированы по специальности обучения. Несмотря на то, что в обоих случаях в исследовании участвовали только студенты социально ориентированных профессий (психологи, педагоги, специальные педагоги и др.) и не принимали участие студенты технических специальностей, в российской выборке были задействованы студенты медицинских вузов. Результаты методики «Шкала оценки ЦОС» зависят и от ресурсов конкретной ЦОС, использующейся в университете, поэтому полученные различия могут быть обусловлены низкими или, наоборот, высокими оценками конкретного вуза.
Проведенное исследование позволяет внести вклад в научное осмысление проблематики отношения студентов разных стран к внедрению цифровой образовательной среды в высшие учебные заведения. Статья будет полезна для руководства высших учебных заведений, психологов и преподавателей, сталкивающихся с необходимостью внедрения ЦОС в образование с учетом выявленных факторов, которые могут стать серьезными препятствиями для принятия ЦОС студентами.
1 Экспресс-анализ цифровых образовательных ресурсов и сервисов для организации учебного процесса школ в дистанционной форме / И. А. Карлов [и др.] ; Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Институт образования. М. : НИУ ВШЭ, 2020. 56 с. URL: https://ioe.hse.ru/data/2020/03/23/1566597445/САО%204(34)_ЭЛЕКТРОННЫЙ.pdf (дата обращения: 06.03.2022).
2 Блинов В. И., Сергеев И. С., Есенина Е. Ю. О Основные идеи дидактической концепции цифрового профессионального образования и обучения. М. : Изд-во «Перо», 2019. 24 с. URL: https://firo.ranepa.ru/files/docs/spo/osn_idei_did_poo.pdf (дата обращения: 06.03.2022).
3 Колыхматов В. И. Образование будущего: технологии цифровизации // Современное образование: содержание, технологии, качество. Материалы XXV междунар. науч.-метод. конф. СПб. : Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2019. С. 12–15. URL: http://www.faito.ru/news/1558293520 (дата обращения: 06.03.2022).
Об авторах
Наталия Павловна Радчикова
Московский государственный психолого-педагогический университет
Автор, ответственный за переписку.
Email: nataly.radchikova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-5139-8288
Scopus Author ID: 6507691146
ResearcherId: G-2054-2016
кандидат психологических наук, доцент, ведущий научный сотрудник Научно-практического центра по комплексному сопровождению психологических исследований PsyDATA
Россия, 127051, г. Москва, ул. Сретенка, д. 29Мария Антоновна Одинцова
Московский государственный психолого-педагогический университет
Email: mari505@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3106-4616
Scopus Author ID: 55364810300
ResearcherId: H-1134-2013
кандидат психологических наук, доцент, заведующий кафедрой психологии и педагогики дистанционного обучения
Россия, 127051, г. Москва, ул. Сретенка, д. 29Марина Геннадьевна Сорокова
Московский государственный психолого-педагогический университет
Email: sorokovamg@mgppu.ru
ORCID iD: 0000-0002-1000-6487
Scopus Author ID: 57216433940
ResearcherId: I-7129-2013
кандидат физико-математических наук, доктор педагогических наук, доцент, руководитель Научно-практического центра по комплексному сопровождению психологических исследований PsyDATA, профессор кафедры прикладной математики
Россия, 127051, г. Москва, ул. Сретенка, д. 29Нина Вячеславовна Козырева
Белорусский государственный педагогический университет имени Максима Танка
Email: kozyreva_nina@tut.by
ORCID iD: 0000-0001-6635-0925
Scopus Author ID: 57224727064
кандидат психологических наук, доцент кафедры психологии образования и развития личности
Белоруссия, 220030, г. Минск, ул. Советская, д. 18Александр Павлович Лобанов
Белорусский государственный педагогический университет имени Максима Танка
Email: lobanov.ap@outlook.com
ORCID iD: 0000-0001-7262-0055
доктор психологических наук, профессор, профессор кафедры возрастной и педагогической психологии
Белоруссия, 220030, г. Минск, ул. Советская, д. 18Список литературы
- Adedoyin O. B., Soykan E. Covid-19 Pandemic and Online Learning: The Challenges and Opportunities // Interactive Learning Environments. 2020. doi: https://doi.org/10.1080/10494820.2020.1813180 (in press.)
- Watermeyer R., Crick T., Knight C. Digital Disruption in the Time of COVID-19: Learning Technologists’Accounts of Institutional Barriers to Online Learning, Teaching and Assessment in UK Universities // International Journal for Academic Development. 2022. Vol. 27, issue 2. P. 148–162. doi: https://doi.org/10.1080/1360144X.2021.1990064
- Sorokova M. G. Skepticism and Learning Difficulties in a Digital Environment at the Bachelor’s and Master’s Levels: Are Preconceptions Valid? // Heliyon. 2020. Vol. 6, issue 11. doi: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.e05335
- Сорокова М. Г. Цифровая образовательная среда университета: кому более комфортно в ней учиться? // Психологическая наука и образование. 2020. Т. 25, № 2. С. 44–58. doi: https://doi.org/10.17759/pse.2020250204
- Selwyn N. Digital Downsides: Exploring University Students’ Negative Engagements with Digital Technology// Teaching in Higher Education. 2016. Vol. 21, issue 8. Р. 1006–1021. doi: https://doi.org/10.1080/13562 517.2016.1213229
- Комлева В. Единое образовательное пространство – важнейший фактор интеграции России и Белоруссии // Обозреватель – Observer. 2019. № 1. С. 21–33. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/edinoe-obrazovatelnoeprostranstvo-vazhneyshiy-faktor-integratsii-rossii-i-belorussii/viewer (дата обращения: 06.03.2022).
- Lacka E., Wong T. C. Examining the Impact of Digital Technologies on Students’ Higher Education Outcomes:The Case of the Virtual Learning Environment and Social Media // Studies in Higher Education. 2021.Vol. 46, issue 8. Р. 1621–1634. doi: https://doi.org/10.1080/03075079.2019.1698533
- Сидорова А. М. Влияние экономической ментальности на становление интеграционных процессов // Журнал институциональных исследований. 2015. Т. 7, № 2. С. 68–83. doi: https://doi.org/10.17835/2076-6297.2015.7.2.068-083
- Козлова Н. Ш., Козлов Р. С. Тенденции цифровой трансформации образования в современных условиях // Вестник Майкопского государственного технологического университета. 2020. Вып. 3 (46).С. 51–59. doi: https://doi.org/10.24411/2078-1024-2020-13005
- Jung I., Lee Y. YouTube Acceptance by University Educators and Students: A Cross-Cultural Perspective // Innovations in Education and Teaching International. 2015. Vol. 52, issue 3. P. 243–253. doi: https://doi.org/10.1080/14703297.2013.805986
- Ивановский Б. Г. Цифровизация высшего образования в Европе и России: преимущества и риски //Социальные новации и социальные науки. 2021. № 1. С. 80–95. doi: https://doi.org/10.31249/snsn/2021.01.07
- Ильюшенко Н. С. Digital learning: Перспективы и риски цифрового поворота в образовании //Проектирование будущего. Проблемы цифровой реальности : труды 2-й Междунар. конф. (7–8 февраля 2019 г., Москва). М. : ИПМ им. М. В. Келдыша, 2019. С. 215–225. doi: https://doi.org/10.20948/future-2019-20
- Radchikova N. P., Odintsova M. A., Sorokova M. G. Prerequisites for Accepting the Digital Educational Environment in New Cultural and Historical Conditions // Культурно-историческая психология. 2021. Т. 17,№ 3. С. 115–124. doi: https://doi.org/10.17759/chp.2021170315
- Агарков Г. А., Сандлер Д. Г., Сущенко А. Д. Год после вспышки COVID-19: восприятие потенциальными студентами качества высшего образования в контексте цифровизации и смешанного обучения // Интеграция образования. 2021. Т. 25, № 4. С. 646–660. doi: https://doi.org/10.15507/1991-9468.105.025.202104.646-660
- Morgan A., Sibson R., Jackson D. Digital Demand and Digital Deficit: Conceptualising Digital Literacy and Gauging Proficiency among Higher Education Students // Journal of Higher Education Policy and Management.2022. Vol. 44, issue 3. P. 258–275. doi: https://doi.org/10.1080/1360080X.2022.2030275
- Лызь Н. А., Истратова О. Н. Образовательная деятельность студентов в интернет-пространстве:готовность и самоэффективность // Интеграция образования. 2021. Т. 25, № 4. С. 661–680. doi: https://doi.org/10.15507/1991-9468.105.025.202104.661-680
- Леонтьев Д. А. Саморегуляция, ресурсы и личностный потенциал // Сибирский психологический журнал. 2016. № 62. С. 18–37. doi: https://doi.org/10.17223/17267080/62/3
- Hromalik C. D., Koszalka T. A. Self-Regulation of the Use of Digital Resources in an Online Language Learning Course Improves Learning Outcomes // Distance Education. 2018. Vol. 39, issue 4. P. 528–547.doi: https://doi.org/10.1080/01587919.2018.1520044
- Моросанова В. И., Кондратюк Н. Г. Опросник В. И. Моросановой «Стиль саморегуляции поведения – ССПМ2020» // Вопросы психологии. 2020. № 4. С. 155–167. EDN: XLPKCR
- The Big Five Personality Traits, Learning Styles, and Academic Achievement / M. Komarraju [et al.] //Personality and Individual Differences. 2011. Vol. 51, issue 4. P. 472–477. doi: https://doi.org/10.1016/j.paid.2011.04.019
- Wu F., Lai S. Linking Prediction with Personality Traits: A Learning Analytics Approach // Distance Education.2019. Vol. 40, issue 3. Р. 330–349. doi: https://doi.org/10.1080/01587919.2019.1632170
- Siddiquei N. L., Khalid R. The Relationship between Personality Traits, Learning Styles and Academic Performance of E-Learners // Open Praxis. 2018. Vol. 10, issue 3. P. 249–263. doi: http://doi.org/10.5944/openpraxis.10.3.870
- Big Five Traits: Predictors of Retesting Propensity and Score Improvement / L. G. Barron [et al.] // International Journal of Selection and Assessment. 2017. Vol. 25, issue 2. P. 138–148. doi: https://doi.org/10.1111/ijsa.12166
- Переживания в учебной деятельности и их связь с психологическим благополучием / Д. А. Леонтьев [и др.] // Психологическая наука и образование. 2018. Т. 23, № 6. С. 55–66. doi: https://doi.org/10.17759/pse.2018230605
- Леонтьев Д. А., Клейн К. Г. Качество мотивации и качество переживаний как характеристики учебной деятельности // Вестник Московского университета. Сер. 14. Психология. 2018. № 4. C. 106–119.doi: https://doi.org/10.11621/vsp.2018.04.106
- How Do Learning Technologies Impact on Undergraduates’ Emotional and Cognitive Engagement with Their Learning? / E. Venn [et al.] // Teaching in Higher Education. 2020. doi: https://doi.org/10.1080/13562517.2020.1863349 (in press.)
- Teachers’ Online Teaching Expectations and Experiences during the COVID19-Pandemic in the Netherlands / I. van der Spoel [et al.] // European Journal of Teacher Education. 2020. Vol. 43, issue 4. P. 623–638.doi: https://doi.org/10.1080/02619768.2020.1821185
- Anderson V. A Digital Pedagogy Pivot: Re-Thinking Higher Education Practice from an HRD Perspective // Human Resource Development International. 2020. Vol. 23, issue 4. P. 452–467. doi: https://doi.org/10.1080/13678868.2020.1778999
- Garris C. P., Fleck B. Student Evaluations of Transitioned-Online Courses during the COVID-19 Pandemic // Scholarship of Teaching and Learning in Psychology. 2022. Vol. 8, issue 2. P. 119–139. doi: https://doi.org/10.1037/stl0000229
- Бобылев А. В. Развитие учебной самоорганизации студентов в условиях цифровизации высшего образования // Казанский педагогический журнал. 2020. № 4. С. 80–85. doi: https://doi.org/10.34772/KPJ.2020.141.4.011
- Saman A., Wirawan H. Examining the Impact of Psychological Capital on Academic Achievement and Work Performance: The Roles of Procrastination and Conscientiousness // Cogent Psychology. 2021. Vol. 8, issue 1. doi: https://doi.org/10.1080/23311908.2021.1938853
- Rezer Т. М. Social Values of Students in Conditions of Digitalization of Education and COVID-19 // Интеграция образования. 2021. Т. 25, № 2. С. 226–243. doi: https://doi.org/10.15507/1991-9468.103.025.202102.226-243
- Психометрика русскоязычной версии Big Five Inventory-2 / А. Ю. Калугин [и др.] // Психология. Журнал Высшей школы экономики. 2021. Т. 18, № 1. С. 7–33. doi: https://doi.org/10.17323/1813-8918-2021-1-7-33
- Одинцова М. А., Радчикова Н. П. Разработка методики самоактивации личности // Психологические исследования. 2018. Т. 11, № 58. doi: https://doi.org/10.54359/ps.v11i58.316
- Радчикова Н. П., Одинцова М. А., Козырева Н. В. Методика самоактивации личности: адаптация на белорусской выборке // Вестник Полоцкого государственного университета. Сер. E. Педагогические науки.2017. № 15. С. 77–82. URL: https://journals.psu.by/pedagogical/article/view/3094 (дата обращения: 06.03.2022).
- Сорокова М. Г., Одинцова М. А., Радчикова Н. П. Шкала оценки цифровой образовательной среды (ЦОС) университета // Психологическая наука и образование. 2021. Т. 26, № 2. С. 52–65. doi: https://doi.org/10.17759/pse.2021260205
- Evaluation of DEE by University Students’ Depending on Their Personal Characteristics / N. Radchikova [et al.] // Psychological Research Data & Tools Repository. Dataset. 2022. doi: https://doi.org/10.25449/ruspsydata.19107995.v1
Дополнительные файлы




