Science for Education Today, 2020, Т. 10, № 6, С. 162–180
© Чернышова Н. А., Романова О. А., 2020
УДК: 
373.1

Связь использования обучающимися ресурсов современной информационной образовательной среды с их академическими результатами

Чернышова Н. А. 1 (Москва, Россия), Романова О. А. 1 (Москва, Россия)
1 Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Полный текст (свободный доступ) — Скачан 990 раз(а)
Аннотация: 

Проблема и цель. Исследуется проблема формирования когнитивной образовательной среды при сложившихся противоречиях, когда во многих российских школах продолжают действовать запреты на использование обучающимися современных информационных технологий во время урока. Цель статьи – выявить связь использования школьниками ресурсов современной образовательной среды с их академическими результатами.
Методология. В исследовании применены как качественные, так и количественные методы. На основе российских данных международного сравнительного исследования PISA 2015 (n=6036) и 2018 (n=7608) гг. был проведен факторный и регрессионный анализ. Качественный анализ также осуществлялся на основе сбора данных в 10 московских школах в формате интервью с учителями в фокус-группах (n=91).
Результаты. В ходе интервью с учителями московских школ было выявлено, что они отрицательно относятся к применению электронных устройств обучающимися, считая, что это негативно влияет на когнитивные и метакогнитивные навыки. При обработке результатов опроса обучающихся факторный анализ позволил выделить 2 группы переменных: 1) применение IT-ресурсов в образовательных целях; 2) игровой формат их использования. Регрессионный анализ показал, что игровой формат использования IT-ресурсов не ухудшает образовательные результаты школьников, а их применение в учебных целях значимо связано с академической успешностью.
Заключение. Делаются выводы о том, что использование ИКТ-ресурсов в качестве игрового инструмента не приводит к ухудшению образовательных результатов обучающихся. При этом более частое применение электронных ресурсов в образовательных целях способствует снижению рисков неуспеваемости по учебным предметам и может способствовать повышению академических результатов обучающихся.

Ключевые слова: 

современная образовательная среда; IT-технологии; IT-ресурсы; использование электронных устройств в школах; образовательные результаты; академическая успешность обучающихся; социально-экономический статус семьи.

URL WoS/RSCI: https://www.webofscience.com/wos/rsci/full-record/RSCI:44478887

Процентиль актуальности SciVal: 

Библиографическая ссылка:
Чернышова Н. А., Романова О. А. Связь использования обучающимися ресурсов современной информационной образовательной среды с их академическими результатами // Science for Education Today. – 2020. – № 6. – С. 162–180. DOI: http://dx.doi.org/10.15293/2658-6762.2006.09
Список литературы: 
  1. Ali M., Zhou L., Miller L., Ieromonachou P. User resistance in IT: A literature review // International Journal of Information Management. – 2016. – Vol. 36 (1). – P. 35–43. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2015.09.007
  2. Anand V. A study of time management: The correlation between video game usage and academic performance markers // CyberPsychology & Behavior. – 2007. – Vol. 10 (4). – P. 552–559. DOI: https://doi.org/10.1089/cpb.2007.9991
  3. Anshari M., Almunawar M. N., Shahrill M., Wicaksono D. K., Huda M. Smartphones usage in the classrooms: Learning aid or interference? // Education and Information technologies. – 2017. – Vol.  22 (6). – P. 3063–3079. DOI: https://doi.org/10.1007/s10639-017-9572-7
  4. Brown J. P. Complexities of digital technology use and the teaching and learning of function // Computers & Education. – 2015. – Vol. 87. – P. 112–122. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compedu.2015.03.022
  5. Chen C. H., Hwang G. J., Yang T. C., Chen C. H. Analysis of a ubiquitous performance support system for teachers // Innovations in Education and Teaching International. – 2009. – Vol. 46 (4). – P. 421–433. DOI: https://doi.org/10.1080/14703290903301727
  6. Chu H. C., Hwang G. J., Tsai C. C., Tseng J. C. R. A two-tier test approach to developing location-aware mobile learning systems for natural science courses // Computers & Education. – 2010. – Vol. 55 (4). – P. 1618–1627. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compedu.2010.07.004
  7. Chu H. C., Hwang G. J., Tsai C. C. A knowledge engineering approach to developing mindtools for context-aware ubiquitous learning // Computers & Education. – 2010. – Vol. 54 (1). – P. 289–297. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compedu.2009.08.023
  8. Fryer L. K., Bovee H. N. Supporting students' motivation for e-learning: Teachers matter on and offline // The Internet and Higher Education. – 2016. – Vol. 30. – P. 21–29. DOI: https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2016.03.003
  9. Gao Q., Yand Z., Weia Ch., Lianga Y., Mo L. Three different roles, five different aspects: Differences and similarities in viewing school mobile phone policies among teachers, parents, and students // Computers & Education. – 2017. – Vol. 106. – P. 13–25. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compedu.2016.11.007
  10. Helsper E. J., Eynon R. Distinct skill pathways to digital engagement // European Journal of Communication. – 2013. – Vol. 28 (6). – P. 696–713. DOI: https://doi.org/10.1177/0267323113499113
  11. Hu C. Students, computers and learning: Where is the connection? // Education and Information Technologies. – 2017. – Vol. 22 (6). – P. 2665–2670. DOI: https://doi.org/10.1007/s10639-017-9670-6
  12. Hu X., Gong Y., Lai C., Leung F. K. S. The relationship between ICT and student literacy in mathematics, reading, and science across 44 countries: A multilevel analysis // Computers & Education. – 2018. – Vol. 125. – P. 1–13. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compedu.2018.05.021
  13. Huizenga J., Admiraal W., Ten Dam G., Voogt J. Mobile game-based learning in secondary education: Students’ immersion, game activities, team performance and learning outcomes // Computers in Human Behavior. – 2019. – Vol. 99. – P. 137–143. DOI: https://doi.org/10.1016/j.chb.2019.05.020
  14. Ip B., Jacobs G., Watkins A. Gaming frequency and academic performance // Australasian Journal of Educational Technology. – 2008. – Vol. 24 (4). – P. 355–373. DOI: https://doi.org/10.14742/ajet.1197
  15. Kashada A., Li H., Koshadah O. Analysis Approach to Identify Factors Influencing Digital Learning Technology Adoption and Utilization in Developing Countries // International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET). – 2018. – Vol. 13 (02). – P. 48–59. DOI: https://doi.org/10.3991/ijet.v13i02.7399
  16. Kocdar S. Designing Teaching and Learning for a Digital Age // The International Review of Research in Open and Distributed Learning. – 2017. – Vol. 18 (3). – P. 159–162. DOI: https://doi.org/10.19173/irrodl.v18i3.3107
  17. Leem J., Sung E. Teachers' beliefs and technology acceptance concerning smart mobile devices for SMART education in South Korea // British Journal of Educational Technology. – 2019. – Vol.  50  (2). – P. 601–613. DOI: https://doi.org/10.1111/bjet.12612
  18. Lumbay C., Larisma C. C. M., Centillas Jr. C. L. Computer Gamers Academic Performance in a Technological State College in Leyte, Philippines // Journal of Social Sciences (COES&RJ-JSS). – 2017. – Vol. 6 (2S). – P. 41–49. DOI: https://doi.org/10.25255/jss.2017.6.2S.41.49
  19. Paige J. B., Daley B. J. Situated cognition: A learning framework to support and guide high-fidelity simulation // Clinical Simulation in Nursing. – 2009. – Vol. 5 (3). – P. e97–e103. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecns.2009.03.120
  20. Redfern J., Santo K., Coorey G., Thakkar J., Hackett M., Thiagalingam A., Chow C.K. Factors influencing engagement, perceived usefulness and behavioral mechanisms associated with a text message support program // PloS one. – 2016. – Vol. 11 (10). – P. e0163929. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0163929
  21. Sahin M., Gumus Y. Y., Dincel S. Game addiction and academic achievement // Educational Psychology. – 2016. – Vol. 36 (9). – P. 1533–1543. DOI: https://doi.org/10.1080/01443410.2014.972342
  22. Shoufan A. Estimating the cognitive value of YouTube's educational videos: A learning analytics approach // Computers in Human Behavior. – 2019. – Vol. 92. – P. 450–458. DOI: https://doi.org/10.1016/j.chb.2018.03.036
  23. Siddiq F., Gochyyev P., Wilson M. Learning in Digital Networks–ICT literacy: A novel assessment of students' 21st century skills // Computers & Education. – 2017. – Vol. 109. – P. 11–37. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compedu.2017.01.014
  24. Srijamdee K., Pholphirul P. Does ICT familiarity always help promote educational outcomes? Empirical evidence from PISA-Thailand // Education and Information Technologies. – 2020. – Vol.  25  (4). – P. 2933–2970. DOI: https://doi.org/10.1007/s10639-019-10089-z
  25. Tarus J. K., Gichoya D., Muumbo A. Challenges of implementing e-learning in Kenya: A case of Kenyan public universities // The International review of research in open and distributed learning.  – 2015. – Vol. 16 (1). – P. 120–141. DOI: https://doi.org/10.19173/irrodl.v16i1.1816
  26. Губанова А. Ю. Медиаконтент для детей как элемент образовательного процесса // Медиаобразование. – 2017. – № 2. – С. 152–169. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=29371739
  27. Потемкин А. С. ИКТ (Информационно-коммуникационные технологии) в образовательной практике школ // Инновации в непрерывном образовании. – 2013. – № 6–7. – С. 43–50. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=21032741
  28. Чернышова Н. А. Стратегии саморегулируемого учения и формирование навыков учения на протяжении всей жизни в трудах американских ученых // Педагогика. – 2019. – № 1. – С. 56–64. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=36983056
Дата публикации 31.12.2020