Science for Education Today, 2022, Т. 12, № 2, С. 74–91
© Тюменцева Е. Ю., Абрамченко Н. В., Шамис В. А., Мухаметдинова С. Х., 2022
УДК: 
37.09+378.046

Когнитивное моделирование уровня восприятия студентами вузов дистанционной формы обучения в условиях пандемии

Тюменцева Е. Ю. 1 (Омск, Россия), Абрамченко Н. В. 2 (Омск, Россия), Шамис В. А. 3 (Омск, Россия), Мухаметдинова С. Х. 2 (Омск, Россия)
1 Омский государственный технический университет
2 Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Омский филиал
3 автономная некоммерческая образовательная организация высшего образования "Cибирский институт бизнеса и информационных технологий"
Полный текст (свободный доступ) — Скачан 660 раз(а)
Аннотация: 

Проблема и цель. Проблема исследования состоит в противоречии между широким применением вузами дистанционных образовательных технологий (не только в условиях распространения COVID-19) и отсутствием соответствующей системы эффективной организации образовательного процесса, учитывающей особенности восприятия студентами дистанционных форм обучения. Целью исследования является выявление и прогнозирование особенностей взаимного влияния различных факторов на уровень восприятия студентами вузов дистанционного обучения с использованием когнитивной методологии для разработки эффективных форм организации образовательного процесса и методов управления.
Методология. Методологической основой исследования является методология когнитивного моделирования Р. Аксельрода, которая предназначена для структуризации знаний о сложных системах с учетом их взаимосвязей с внешней средой с целью всестороннего исследования особенностей их функционирования и прогнозирования изменений ее состояния. В процессе исследования была разработана авторская анкета для анализа восприятия дистанционной формы обучения и проведен интернет-опрос 188 студентов различных вузов г. Омска и г. Норильска с применением Google Форм. С учетом результатов анкетирования и экспертной оценки была разработана когнитивная модель уровня восприятия студентами вузов дистанционной формы обучения и проведена серия имитационных экспериментов.
Результаты. В процессе исследования выявлены управляющие факторы, влияющие на целевой фактор – уровень восприятия студентами вузов дистанционной формы обучения в условиях пандемии, а также взаимосвязи между этими факторами и степень их взаимного влияния. С учетом полученных данных создана когнитивная модель уровня восприятия студентами вузов дистанционной формы обучения в условиях пандемии в виде ориентированного графа.
Разработанная когнитивная модель послужила основой для проведения серии имитационных экспериментов с использованием специализированного программного средства. Результатами проведенных имитационных экспериментов является система прогнозов о влиянии на целевой фактор импульсов, воздействующих на управляющие факторы с различной интенсивностью. На основе полученных прогнозов сформулированы рекомендации по управлению учебным процессом в условиях дистанционного обучения.
Заключение. Результаты исследования позволяют сделать вывод о перспективности применения методологии когнитивного моделирования для выявления и прогнозирования особенностей взаимного влияния различных факторов на уровень восприятия студентами вузов дистанционной формы обучения. Полученные в процессе моделирования прогнозы изменения целевого фактора при воздействии на управляющие факторы являются основой для проектирования и разработки эффективных методик и частных дидактик дистанционного обучения.

Ключевые слова: 

дистанционные технологии обучения; высшие учебные заведения; целевой фактор; управляющие факторы; когнитивная модель; имитационный эксперимент; прогнозирование.

Библиографическая ссылка:
Тюменцева Е. Ю., Абрамченко Н. В., Шамис В. А., Мухаметдинова С. Х. Когнитивное моделирование уровня восприятия студентами вузов дистанционной формы обучения в условиях пандемии // Science for Education Today. – 2022. – № 2. – С. 74–91. DOI: http://dx.doi.org/10.15293/2658-6762.2202.04
Список литературы: 
  1. Axelrod R. The Structure of Decision: Cognitive Maps of Political Elites. Princeton University Press, 1976. – 405 p. URL: https://www.jstor.org/stable/j.ctt13x0vw3
  2. de Oliveira Kubrusly Sobral J. B., Lima D. L. F., Lima Rocha H. A., de Brito E. S., Goveia Duarte L. H., Bento L. B. B. B., Kubrusly M. Active methodologies association with online learning fatigue among medical students // BMC Medical Education. – 2022. – Vol. 22 (1). – P. 74. DOI: https://doi.org/10.1186/s12909-022-03143-x   URL: https://bmcmededuc.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12909-022-03143-x#citeas  
  3. Frei-Landau R., Avidov-Ungar O. Educational equity amidst COVID-19: Exploring the online learning challenges of Bedouin and Jewish Female Preservice Teachers in Israel // Teaching and Teacher Education. – 2022. – Vol. 111. – P. 103623. URL: https://pesquisa.bvsalud.org/global-literature-on-novel-coronavirus-2019-ncov/resource/en/covidwho-1586443 
  4. Guo Y., Liu H., Hao A., Liu S., Zhang X., Liu H.Blended learning model via small private online course improves active learning and academic performance of embryology // Clinical Anatomy. – 2022. – Vol. 35 (2). – P. 211–221. DOI: https://doi.org/10.1002/ca.23818    
  5. Han S., Lee M. K. FAQ chatbot and inclusive learning in massive open online courses // Computers and Education. – 2022. – Vol. 179. – P. 104395. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compedu.2021.104395    
  6. Ji H., Park S., Shin H. W. Investigating the link between engagement, readiness, and satisfaction in a synchronous online second language learning environment // System. – 2022. – Vol. 105 (6). – P. 102720. DOI: https://doi.org/10.1016/j.system.2022.102720     
  7. Keiller L., Nyoni C., van Wyk C. Online faculty development in low- and middle-income countries for health professions educators: a rapid realist review // Human Resources for Health. – 2022. – Vol. 20 (1). – P. 12. DOI: https://doi.org/10.1186/s12960-022-00711-6    URL: https://human-resources-health.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12960-022-00711-6 
  8. Khodaei S., Hasanvand S., Gholami M., Mokhayeri Y., Amini M. The effect of the online flipped classroom on self-directed learning readiness and metacognitive awareness in nursing students during the COVID-19 pandemic // BMC Nursing. – 2022. – Vol. 21 (1). – P. 22. DOI: https://doi.org/10.1186/s12912-022-00804-6   URL: https://bmcnurs.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12912-022-00804-6 
  9. Lee Y.-J., Davis R., Li Y. Implementing Synchronous Online Flipped Learning for Pre-service Teachers During COVID-19 // European Journal of Educational Research. – 2022. – Vol. 11 (2). – P. 653–661. DOI: https://doi.org/10.12973/eu-jer.11.2.653    
  10. Li S., Singh K., Riedel N., Yu F., Jahnke I. Digital learning experience design and research of a self-paced online course for risk-based inspection of food imports // Food Control. – 2022. – Vol. 135. – P. 108698. DOI: https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2021.108698 URL: https://en.x-mol.com/paper/article/1476040475322916864   
  11. Moussa N. M., El-Khalil N. S. Psychological health, competencies and readiness for the transition to distance learning among teachers in the UAE // Psychological Science and Education. – 2021. – Vol. 26 (6). – P. 83–95. DOI: https://doi.org/10.17759/pse.2021260606 URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=47455537 
  12. Paristiowati M., Rahmawati Y., Fitriani E., Satrio J. A., Hasibuan N. A. P. Developing Preservice Chemistry Teachers’ Engagement with Sustainability Education through an Online, Project-Based Learning Summer Course Program // Sustainability. – 2022. – Vol. 14 (3). – P. 1783. DOI: https://doi.org/10.3390/su14031783  URL: https://www.mdpi.com/2071-1050/14/3/1783   
  13. Pluzhnik I. L., Guiral F. H. А. Modelling a high quality education for international students // Education and science Journal. – 2020. – Vol. 22 (6). – P. 49–73. DOI: https://doi.org/10.17853/1994-5639-2020-6-49-73  URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=43795221 
  14. Rotar O. Online student support: a framework for embedding support interventions into the online learning cycle // Research and Practice in Technology Enhanced Learning. – 2022. – Vol. 17 (1). – P. 2. DOI: https://doi.org/10.1186/s41039-021-00178-4  URL: https://telrp.springeropen.com/articles/10.1186/s41039-021-00178-4  
  15. Smelkova I. Y., Tuana E. N., Gubareva S. A., Krasnova I. A. Distance learning in the university foreign language environment through the eyes of Chinese students // Perspectives of Science and Education. – 2021. – Vol (5). – P. 125–138. DOI: https://doi.org/10.32744/pse.2021.5.9   URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=47146543 
  16. Tao J., Xu Y. Parental support for young learners’ online learning of English in a Chinese primary school // System. – 2022. – Vol. 105. – P. 102718. URL: https://pesquisa.bvsalud.org/global-literature-on-novel-coronavirus-2019-ncov/resource/en/covidwho-1586447 
  17. Tchoshanov M. A. Learning sciences perspective on engineering of distance learning. Part 2 // Higher education in Russia. – 2021. – Vol. 30 (3). – P. 43–58. DOI: https://doi.org/10.31992/0869-3617-2021-30-3-43-58   URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=44888828 
  18. Turk M., Heddy B. C., Danielson R. W. Teaching and social presences supporting basic needs satisfaction in online learning environments: How can presences and basic needs happily meet online? // Computers and Education. – 2022. – Vol. 180. – P. 104432. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compedu.2022.104432   
  19. Voloshyna V., Stepanenko I., Zinchenko A., Andriiashyna N., Hohol O. Moderating the Neuropsychological Impact of Online Learning on Psychology Students // European Journal of Educational Research. – 2022. – Vol. 11 (2). – P. 681–695. DOI: https://doi.org/10.12973/eu-jer.11.2.681  URL: https://www.eu-jer.com/moderating-the-neuropsychological-impact-of-online-learning-on-psychology-students 
  20. Warshawski S. Academic self-efficacy, resilience and social support among first-year Israeli nursing students learning in online environments during COVID-19 pandemic // Nurse Education Today. – 2022. – Vol. 110. – P. 105267. DOI: https://doi.org/10.1016/j.nedt.2022.105267    URL: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35051871/ 
  21. Yau A. H. Y., Yeung M. W. L., Lee C. Y. P. A co-orientation analysis of teachers’ and students’ perceptions of online teaching and learning in Hong Kong higher education during the COVID-19 pandemic // Studies in Educational Evaluation. – 2022. – Vol. 72. – P. 101128. DOI: https://doi.org/10.1016/j.stueduc.2022.101128    
  22. Лучко О. Н., Мухаметдинова С. Х., Патласов О. Ю. Инструментарий когнитивного моделирования в анализе векторной образовательной миграции // Вестник Новосибирского государственного педагогического университета. – 2017. – Т. 7, № 6. – С. 232–248. DOI: https://doi.org/10.15293/2226-3365.1706.14  URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=30794038 
  23. Тюменцева Е. Ю., Мухаметдинова С. Х., Абдуллаев К. К. Моделирование уровня экологической культуры студентов вузов с использованием когнитивной методологии // Перспективы науки и образования. – 2019. – № 6. – С. 91–103. DOI: https://doi.org/10.32744/pse.2019.6.8    URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=41652631 
  24. Фролова E. В., Рогач O. В., Рябова T. M. Преимущества и риски перехода на дистанционное обучение в условиях пандемии // Перспективы науки и образования. – 2020. – № 6. – С. 78–88. DOI: https://doi.org/10.32744/pse.2020.6.7  URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=44465120 
  25. Чернышов С. А. Массовый переход школы на дистанционное обучение в оценках локального педагогического сообщества // Образование и наука. – 2021. – № 3 – С. 131–155. DOI: https://doi.org/10.17853/1994-5639-2021-3-131-155  URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=45272897   
Дата публикации 30.04.2022