Formation of digital literacy components of future teachers in the course of studying the university-wide discipline “Digital Technologies in Education”

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Problem statement . Development of informatization of education occurs under the influence of large-scale penetration of digital technologies into all spheres of modern society. Considering this influence, it becomes important to identify and take into account the current level of digital literacy of future teachers and, based on its analysis, develop a scientific and methodological justification for determining the structure and content of the discipline destined for preparing future teachers to work in the context of digital transformation of education. The article presents a study aimed at substantiating the need for a differentiated approach to teaching the discipline “Digital Technologies in Education” studied by students of the pedagogical direction of training within the framework of bachelor’s degree program. Methodology . Theoretical and methodological analysis and generalization of fundamental scientific works on the research problem and processing of testing results are used. Experimental work is carried out on the basis of Vyatka State University. The pedagogical experiment involves 111 bachelors in the field of study 44.03.05 “Pedagogical education (with two training profiles)”, profile “Subject training. Teaching and education technologies”. A differentiated approach to organizing the study of the discipline “Digital Technologies in Education” is considered as an innovative method for developing digital literacy of future teachers. At the stage of diagnostics and assessment of the formation of digital literacy of bachelors, an original test is used, aimed at identifying the level of formation of five components of digital literacy of future teachers: information, computer, communication and media literacy, as well as attitudes towards technological innovations. The Pearson’s χ2 (chi-square) criterion is used as a statistical processing method. Differentiation of the content of the discipline and division of students into subgroups occurs on the basis of an analysis of the results of input diagnostics, during which the most acute deficiencies in the formation of one of the five components of the student’s digital literacy are identified. Results . Statistically significant differences in the qualitative changes that occurred in the level of the digital literacy index of students in the experimental group trained in accordance with the proposed approach were revealed (χ2 = 9.570; α < 0.05). Conclusion . The use of a differentiated approach to studying the discipline “Digital Technologies in Education” helps to increase the level of digital literacy of future teachers. This approach, based on identifying and taking into account the most acute deficiencies in the development of digital literacy components, will allow to increase the students’ own digital literacy index, as well as to form their readiness to use digital educational tools in future pedagogical activities in order to increase the level of digital literacy of schoolchildren.

About the authors

Natalya I. Isupova

Vyatka State University

Email: natalyisupova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9889-445X
SPIN-code: 2718-0923

Candidate of Pedagogical Sciences, Associate Professor, Head of the Department of Digital Technologies in Education, Faculty of Computer and Physical and Mathematical Sciences, Institute of Mathematics and Information Systems

36 Moskovskaya St, Kirov, 610000, Russian Federation

Tatyana N. Suvorova

Russian Academy of Education; RUDN University

Author for correspondence.
Email: suvorovatn@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3628-129X
SPIN-code: 9398-7418

Doctor of Pedagogical Sciences, Associate Professor, Head of the laboratory of Development of Digital Education Environment, Education Development Center, Russian Academy of Education; Professor at the Department of Information Technologies in Lifelong Learning, Educational-Scientific Institute of Comparative Educational Policy, RUDN University

8 Pogodinskaya St, Moscow, 119121, Russian Federation; 6 Miklukho-Maklaya St, Moscow, 117198, Russian Federation

References

  1. Vasyura S, Kuzmina O, Maletova M. Internet communications: time phenomenon in online activity. Education and Self Development. 2020;15(4):71-79. https://doi.org/10.26907/esd15.4.03
  2. Isupova NI, Perevozchikova MS, Masharova TV, Zenkina SV. Formation of teamwork skills among future teachers in the development of didactic games with traditional and digital components. Perspectives of Science and Education. 2022:1(55):130-146. (In Russ.) https://doi.org/10.32744/pse.2022.1.8
  3. Robert IV. Establishment and development of digital transformation of vocational education based on system convergence of pedagogical science and technologies. In: Development prospects of studies in the field of education sciences: Proceedings of the International Scientific and Practical Conference, 6-7 December 2021, Moscow. Moscow: Russian Academy of Education; 2022. p. 405-410. (In Russ.)
  4. Romasevich EP. Development of infrastructure of corporate networks of universities in BYOD conditions. Scientific Papers of Institute of Social and Humanitarian Knowledge. 2016;1(14): 489-493. (In Russ.)
  5. Bahji SE, Alami J, Lefdaoui Y. Learners’ attitudes towards extended-blended learning experience based on the S2P Learning Model. International Journal of Advanced Computer Science and Applications. 2015;6(10):70-78. https://doi.org/10.14569/IJACSA.2015.061010
  6. Isupova NI, Mamaeva EA, Bocharov MI, Bocharova TI. Practical activity on developing a system of tasks as a condition for training a future digital school teacher. European Journal of Contemporary Education. 2021;10(3):638-652.
  7. Smolyaninova OG, Bezyzvestnykh EA. Professional training of Teacher 4.0: developing digital competency by means of ePortfolio. Journal of Siberian Federal University. Humanities & Social Sciences. 2019;12(9):1714-1732. https://doi.org/10.17516/1997-1370-0478
  8. Bindyukova TA, Mudrakova OA. Use of remote technologies in educational process as means of increasing interest in studying school subjects. Contemporary Problems of Social Work. 2016;2(2):130-136.
  9. Isupova NI, Suvorova TN. Digital tools for the implementation of modern educational technologies. In: Web technologies in the implementation of distance education: Proceedings of the International Scientific and Practical Conference, 19-20 May 2021, Arzamas. Arzamas: Arzamas branch of the Lobachevsky University of Nizhny Novgorod, 2021. p. 275-280. (In Russ.)
  10. Soboleva EV, Suvorova TN, Podnavoznova EO, Fakova MO. Formation of digital literacy of future teachers by means of cloud technologies. Perspectives of Science and Education. 2021;6(54):505-520. (In Russ.) https://doi.org/10.32744/pse.2021.6.34
  11. Dobryakova MS, Frumin ID. (eds.) Universal competencies and new literacy: from slogans to reality. Moscow: Higher School of Economics Publ. House; 2020. (In Russ.) https://doi.org/10.17323/978-5-7598-2177-9
  12. Borisenkov VP, Gukalenko OV, Rozov NKh. Training of teaching staff: international experience and domestic realities. Bulletin of Moscow University. Series 20. Pedagogical Education. 2018;3: 3-16. (In Russ.)
  13. Seok S, DaCosta B, Hodges R. A systematic review of empirically based universal design for learning: implementation and effectiveness of universal design in education for students with and without disabilities at the postsecondary level. Open Journal of Social Sciences. 2018;6(5):171-189. https://doi.org10.4236/jss.2018.65014
  14. Chetty K, Qigui L, Gcora N, Josie J, Wenwei L, Fang Ch. Bridging the digital divide: Measuring digital literacy. Economics Discussion Papers. 2017;2017-69. https://www.econstor.eu/bitstream/10419/169128/1/89862634X.pdf
  15. Aimaletdinov TA, Baymuratova LR, Zaitseva OA, Imaeva GR, Spiridonova LV. Digital literacy of Russian teachers. Readiness to use digital technologies in the educational process. Moscow: NAFI Publ.; 2019. (In Russ.)

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».