The use of adaptive learning technology in the educational process of higher education institutions

Full Text

Введение. Концепция адаптивного обучения в высшем образовании становится актуальной после прихода дистанционных образовательных технологий. Она обусловлена тем, что студенты, обучаясь на первом курсе, имеют разный уровень усвоения профильных дисциплин, различные предпочтения в выборе индивидуальной образовательной траектории и когнитивные способности. С течением времени тенденции высшего образования предполагают усиление индивидуального подхода к каждому обучающемуся. Традиционные платформы электронного обучения имеют существенный недостаток – очень часто всем обучающимся предлагается одинаковый контент и виды деятельности, без учета потребностей студента, уникальных характеристик. Безусловно, в данном случае никакого индивидуального подхода быть не может. Все студенты проходят одни и те же процессы обучения в существующих традиционных условиях электронного обучения, поскольку исторически в образовании применялся подход «один стиль подходит всем». Различные учебные предпочтения и особенности восприятия информации обучающимися не принимаются во внимание при таком обучении [1].

Такой подход приводит к нерациональному развитию опыта обучения, ведь одним студентам содержание может показаться слишком простым, другим – слишком сложным, что приведет к снижению мотивации, отстраненности и ограниченности прогресса. Персонализированный подход в обучении обеспечивает возможность адаптации к конкретным требованиям и предпочтениям обучающегося. Такой подход возможен благодаря внедрению адаптивных систем электронного обучения [2].

Системы адаптивного обучения используют алгоритмы машинного обучения для сбора, анализа и интерпретации больших объемов данных об обучающихся. Алгоритмы направлены не на усвоение отдельной дисциплины, а на усвоение компетенций, формируемых в процессе обучения данной дисциплине. Этот подход, основанный на строгих данных, позволяет системе динамически корректировать процесс обучения, предлагая персонализированное содержание, ресурсы и мероприятия, соответствующие навыкам и целям каждого учащегося, путем адаптации траектории обучения. Адаптивное обучение способствует самостоятельному обучению, обеспечивает адресную поддержку и способствует созданию более эффективной и привлекательной образовательной среды. Интеграция методов искусственного интеллекта в адаптивные системы обучения позволяет заинтересованным постоянно учиться и совершенствоваться. Эти системы могут обнаруживать закономерности в данных обучающихся, определять сильные и слабые стороны и генерировать персонализированные рекомендации и вмешательства. Более того, подход адаптивного обучения позволяет собирать ценные отзывы и данные об эффективности учебных материалов и стратегий, позволяя преподавателям и дизайнерам совершенствовать и оптимизировать среду электронного обучения.

Методы исследования: анкетирование, педагогический эксперимент. В рамках настоящего исследования была создана контрольная группа, проанализировано 20 обучающихся первого курса. Все отобранные студенты соответствовали критерию: итоговый балл ЕГЭ по биологии должен быть не ниже 40 баллов. В качестве контрольной группы были отобраны студенты с высокими баллами ЕГЭ от 65 баллов и выше. По количеству обе группы равнозначны. В сентябре 2023 г., на базе кафедры общей и молекулярной биологии Института профилактической медицины Самарского государственного медицинского университета (ФГБОУ ВО СамГМУ Минздрава России) была внедрена в образовательный процесс технология адаптивного обучения.

На начальном этапе прототипом платформы стал продукт Томского государственного университета Plario, на нем студенты проходили адаптивное обучение. Однако уже в ноябре был зарегистрирован макет программы AdaptEducation [3] (свидетельство № 2023684300, правообладатель: А.Ф. Павлов, авторы: Ю.В. Мякишева, Г.Н. Родионова, Т.Б. Матвеева), который позволил создать собственный уникальный продукт, контролирующий уровень обучения студента: задания подобраны таким образом, что каждое задание оценивает степень усвоения компетенции, осваиваемой в рамках дисциплины.

История вопроса. Образовательная деятельность представляет большой интерес, с точки зрения внедрения новых технологий и модели принятия технологий, которые часто используются для обоснования исследований в контексте образования, это характеризуется большим разнообразием потенциальных пользователей различных типов технологий, используемых в процессе обучения, преподавательской деятельности и оценки. Основополагающим в зарождении адаптивных образовательных технологий стал опыт мировых ученых, который можно разложить на этапы:

1. Изучение новых облегчающих технологий в образовательной среде, начиная с платформ социальных сетей (Yu, 2020), и заканчивая технологиями, содействующими процессу обучения с помощью роботов-ассистентов(Park and Kwon, 2016), симуляторов (Lemay, Morin, Bazelais & Doleck, 2018) и виртуальной реальности (Jang, Ko, Shin & Han, 2021). Такая модель получила название - модель принятия технологий, основанная в 1986 году Davis.
2. Интеграция цифровой грамотности, а также изучение факторов, влияющих на принятие и использование систем электронного оценивания (Алрувайс, Уиллс и Уолд, 2017). Данная парадигма раскрыла теорию планируемого поведения, основанную в 1995 Тейлором и Тоддом.
3. С приходом в нашу жизнь пандемии COVID-19 возникла необходимость изучения основных факторов, влияющих на отношение студентов университетов к использованию онлайн-занятий (Тивари, 2020), для изучения факторов, влияющих на принятие учителями системы ИКТ в классе (Берч и Ирвин, 2009) и использование студентами систем электронного обучения в развивающихся странах (Abbad, 2021).
4. Оценка приемлемости смешанного обучения в системе образования руководителей (Дакдук, Санталла-Бандерали и ван дер Вуд, 2018) и для изучения приемлемости преподавателями preservice программного обеспечения для управления обучением (Раман и Дон, 2013).

Результаты исследования. Эффективность применения технологии адаптивного обучения описана учёными ведущих педагогических университетов западной Европы и США, в рамках исследований, проводимых с 2011 по 2019 гг., которые можно свести к тому, что после внедрения данной образовательной технологии студенты затрачивали меньше времени на усвоение основного курса дисциплины, но с достаточно высоким результатом. Однако следует отметить, что образовательные результаты, прописанные в основной образовательной программе и в рабочей программе дисциплины, не меняются, студент приобретает все компетенции, заложенные в рамках изучения дисциплины.

Таким образом, внедрение технологии адаптивного обучения в системе высшего образования является хорошим методом предоставления возможности самостоятельного углубленного изучения студентом материала, с прорабатыванием недостаточно усвоенных аспектов теоретического блока. Преимущества данной образовательной технологии были оценены нами при помощи SWOT- анализа, отраженного в таблице 1.

 

Табл. 1. SWOT-анализ, оценивающий адаптивную образовательную технологию

(SWOT analysis evaluating adaptive educational technology)

Сильные стороны •    Индивидуальный подход к учебно-познавательной деятельности студентов; •    Вариативность применения традиционных и цифровых технологий обучения; •    Гибкий график обучения; •    Единство требований преподавателя, предъявляемых ко всем студентам; •    Возможность использовать для обучения разнообразный информационный контент, в том числе и электронный; •    Широкий набор «инструментов» для проверки и контроля знаний, умений применять знания; •    Повышение уровня мотивации учения в случае хорошего владения цифровыми технологиями; •    Контроль работы студента с дистанционным электронным учебным курсом (ЭУК); •    Повышение качества обучения за счет визуализации; •    Развитие навыков самостоятельной работы; •    Обратная связь.

Слабые стороны •     Недостаточная мотивация преподавателей и студентов для работы с ЭУК; •     Проблема идентификации личности студента, выполняющего задания в ЭУК; •     Увеличение учебной нагрузки и нарушение ритма жизнедеятельности студентов; •     Большие материальные затраты на создание собственной платформы адаптивного обучения; •     Ограниченная возможность развития навыков устной и письменной речи; •     Не разработанность оптимального сочетания традиционных и цифровых технологий обучения; •     Понижение уровня мотивации учения в случае недостаточного владения цифровыми технологиями.

Возможности •   Использование практически безграничного объема электронных образовательных ресурсов (в том числе иноязычных); •   Развитие информационных компетенций студентов в процессе изучения дисциплин общего и профессионального циклов; •   Объективная проверка интеллектуальных и практических умений студентов; •   Повышение уровня сформированности знаний, умений и навыков, профессиональной компетентности у выпускников образовательных организаций высшего образования; •   Работа с электронными учебниками и учебными пособиями; •   Трансформация образовательного процесса в общее инновационное развитие страны; •   «Симбиоз» аудиторной и дистанционной форм обучения; •   Возможность постоянного обновления учебного материала в дистанционном ЭУК; •   Одновременное обучение большого количества студентов.

Риски •    Недостаточный уровень сформированности информационной компетентности, необходимой для успешного обучения с применением цифровых технологий; •    Вероятность выбора правильного ответа из нескольких, предложенных при электронном тестировании; •    Невозможность проконтролировать самостоятельность выполнения учебных заданий и проблема аудентификации конкретного студента при применении наиболее распространенных видов цифровых технологий; •    Отсутствие постоянного доступа в сеть Интернет и недостаточная скорость передачи сигнала; •    Полный переход на дистанционное обучение и отказ от традиционных технологий обучения; •    Отсутствие правовой базы, регламентирующей использование авторских информационных ресурсов; •    Отсутствие возможности дистанционного обучения; •    Технические сложности; •    Консервативность системы образования.

 

Эффективность применения адаптивной технологии мы оценивали по результативности усвоения материала в динамике качества образовательной деятельности по результатам освоения адаптивных курсов. Студентам было предложено трижды пройти тестирование: в начале адаптивного обучения, в процессе и в конце. За параметр оценки эффективности мы приняли результаты контрольного теста. По структуре тест состоит из двух блоков заданий: задания с выбором ответа (процент сложности – 55%) и две генетические задачи с уровнем сложности 52%. Суммарное количество заданий в тесте 20, включающих в себя: 18 заданий с выбором одного или нескольких ответов, оцениваемых по 1 баллу, и 2 задачи – по 2 балла, максимальное число баллов: 22. Вариативность заданий была такова, что у каждого студента был свой уникальный вариант. На рис. 1 представлена общая результативность, демонстрирующая эффективность использования адаптивной технологии в процессе обучения базовым дисциплинам.

 

Рис. 1. Результаты адаптивного обучения среди студентов-медиков (Results of adaptive learning among medical students) (по оси х: количество студентов; по оси у: количество баллов, которые студенты могли получить)

 

Результаты тестирования показали, что уровень усвоения учебного материала на заключительном этапе превышает исходный на 14-18%. Следовательно, можно констатировать, что использование технологии адаптивного обучения эффективно при проведении практических занятий для студентов медицинского вуза. Для того чтобы оценить эффективность образовательной технологии на коллоквиуме, было проведено сравнение контрольной и экспериментальной групп. В качестве контрольной группы были отобраны студенты, не проходившие обучение на адаптивных курсах, но занимающиеся на положительные отметки («хорошо» и «отлично»). В качестве экспериментальной группы были отобраны обучающиеся адаптивных курсов. Основным критерием для анализа стали результаты коллоквиума, на котором каждый обучающийся должен был пройти порог в 10-15 баллов.

Коллоквиум представляет собой коллаборацию теоретических вопросов, задач и демонстрации практических умений. По структуре ответ представляет собой «ступенчатость»: сдав теоретические вопросы, можно перейти к решению задач, выполнив их – перейти к демонстрации практических навыков, например, идентификация немых микропрепаратов, то есть без бирки с подписью. На рисунке 2 представлена диаграмма, которая демонстрирует, что внедрение образовательной технологии оказалось достаточно эффективным.

 

Рис. 2. Сравнение контрольной и экспериментальной групп (по оси х: количество студентов; по оси у: количество баллов, которые студенты могли получить) (Comparison of control and experimental groups (x-axis: number of students; y-axis: number of points that students could have received))

 

Из диаграммы, изображенной на рисунке 2 видно, что студенты из контрольной группы продемонстрировали удовлетворительные знания, когда критерием исключения из эксперимента была отметка в 10-15 баллов, не добрав которые обучающиеся могли выбыть из него. Студенты экспериментальной группы продемонстрировали высокие результаты, о чем свидетельствует их эрудированность и высокая подготовка к занятиям.

Выводы. Эффективность образовательного компонента среди будущих врачей отражает результативность применённой адаптивной технологии в учебном процессе.

На заключительном этапе был проведен опрос среди студентов с целью выявления трудностей, с которыми они столкнулись при обучении, а также выяснения, насколько эффективна, по мнению студентов, данная технология в изучении базовых дисциплин, формирующих основу профильных знаний в медицинском вузе.

Результаты опроса показали, что у студентов возникали трудности с работой на платформе, так как им такой вид деятельности был предложен впервые. Но, как отметили обучающиеся, благодаря поддержке и курированию преподавателем каждого студента, эта «трудность» стала преодолимой. Несомненным плюсом студенты отмечали вариативность применения традиционных и цифровых технологий обучения; гибкий график обучения; единство требований преподавателя, предъявляемых ко всем обучающимся.

About the authors

Andrey F. Pavlov

Samara State Medical University

Author for correspondence.
Email: a.f.pavlov@samsmu.ru

assistant at the Department of General and Molecular Biology, Institute of Preventive Medicine

Russian Federation, Samara

Yulia V. Myakisheva

Samara State Medical University

Email: Yu.v.myakisheva@samsmu.ru

Doctor of Medical Sciences, Associate Professor, Vice-Rector for Educational Activities, Head of the Department of General and Molecular Biology, Institute of Preventive Medicine

Russian Federation, Samara

Galina N. Rodionova

Samara State University of Social Sciences and Education

Email: rodionova@sgspu.ru

Candidate of Biological Sciences, Associate Professor of the Department of Biology, Ecology and Teaching Methods

Russian Federation, Samara

References

Supplementary files