Визначення ефективності моделей онлайн–навчання

Автор(и)

  • А. Пархоменко КПІ ім. Ігоря Сікорського, Україна
  • Р. Сегол КПІ ім. Ігоря Сікорського, Україна
  • О. Лісовиченко КПІ ім. Ігоря Сікорського, Україна

DOI:

https://doi.org/10.20535/1560-8956.37.2020.226831

Ключові слова:

ефективність онлайн–навчання, масовий відкритий онлайн–курс, метод експертних оцінок, self–paced навчання, мотиваційна техніка, змішаний формат навчання

Анотація

Процес визначення ефективності застосування різних моделей онлайн–навчання передбачає використання ряду критеріїв та методів об’єктивного оцінювання моделей за цими критеріями. Запропонований в роботі метод дозволить надалі обирати потрібну модель або кілька моделей під час організації освітнього процесу. В період пандемії коронавірусної хвороби саме правильний підхід до організації процесу навчання дозволить підвищити ефективність та забезпечити необхідний рівень знань потенційних студентів.  В дослідженні пропонується метод об’єктивного визначення ефективності онлайн–навчання на основі кількісних даних, що генеруються користувачами під час навчання на онлайн–курсах. Розглянуто класифікації моделей онлайн–навчання та проведено оцінку ефективності 4 поширених в Україні моделей.

Бібл. 15, іл. 1, табл. 2.

Посилання

Rindlisbacher C. The 100 Most Popular Courses During the Pandemic // Class

Central. 2020. URL: https://www.classcentral.com/report/coronavirus-most-popular-courses/ (дата звернення: 07.09.2020).

Пархоменко А. В. Перспективи розвитку систем дистанційної освіти у вищій школі. IX Міжнародна науково-технічна конференція студентів і аспірантів «Друкарство молоде». Київ, 2009. C.110-112.

Пархоменко А. В. Місце дистанційної освіти у вищій школі. VIII Міжнародна науково-технічна конференція студентів і аспірантів «Друкарство молоде». Київ, 2008. C.121-122.

Parkhomenko A. The Future of Modern Distance Education Systems. Innovations in Science and Technology. Kyiv, 2009. C.193-194.

Сегол Р. И., Пархоменко А. В. Использование МООС в учебном процессе. Проблемы современного образования в техническом вузе: материалы V Междунар. науч.-метод. конф. / ГГТУ им. П. О. Сухого. Гомель, 2017. C.143-145.

Harasim L. Shift happens. Online education as a new paradigm in learning. Internet and Higher Education 3, 2000. P. 41 -61

Doering A., Veletsianos G. Hybrid Online Education: Identifying Integration Models Using Adventure Learning. Journal of Research on Technology in Education 2008 41:1, P. 23-41

Mirza A., Al-Abdulkareem M. Models of e-learning adopted in the Middle East. Applied Computing and Informatics, Vol. 9, 2011. P. 83–93

Weller M., Models Of Large-Scale E-Learning. JALN, Vol. 8, Issue 4, December 2004. P. 83-92

Hill P. Online Educational Delivery Models: A Descriptive View // Educause review. 2012. URL: https://er.educause.edu/-/media/files/article-downloads/erm1263.pdf (дата звернення: 07.09.2020).

Bates A.W. (T.). Teaching in a Digital Age v.2 // 2019. URL: https://pressbooks.bccampus.ca/teachinginadigitalagev2/ (дата звернення: 07.09.2020).

Chauhan A. Massive Open Online Courses (MOOCS): Emerging Trends in Assessment and Accreditation. Digital Education Review, Number 25, June 2014. P. 7-18

Parkhomenko A., Segol R., Lisovichenko O. Comprehensive analysis of the students’ motivation connection to the massive open online courses completion rate. Адаптивні системи автоматичного управління. Київ : «Політехніка», 2019. № 34 (2019), С. 73-80.

Кендэл М. Ранговые корреляции. Москва : Статистика, 1975. 215 с.

Пархоменко А. В., Сегол Р. І., Лісовиченко О. І. Вивчення мотивації слухачів онлайн-курсів. Адаптивні системи автоматичного управління. Київ : «Політехніка», 2018. № 1 (32). C. 137-145.

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-05-31