Добавить новость
Июль 2015
Август 2015
Сентябрь 2015
Октябрь 2015
Ноябрь 2015
Декабрь 2015
Январь 2016
Февраль 2016 Март 2016
Апрель 2016
Май 2016
Июнь 2016
Июль 2016
Август 2016
Сентябрь 2016
Октябрь 2016
Ноябрь 2016
Декабрь 2016
Январь 2017
Февраль 2017
Март 2017
Апрель 2017
Май 2017
Июнь 2017
Июль 2017
Август 2017
Сентябрь 2017
Октябрь 2017
Ноябрь 2017
Декабрь 2017 Январь 2018 Февраль 2018 Март 2018
Апрель 2018
Май 2018
Июнь 2018 Июль 2018 Август 2018 Сентябрь 2018 Октябрь 2018 Ноябрь 2018 Декабрь 2018 Январь 2019 Февраль 2019 Март 2019 Апрель 2019 Май 2019 Июнь 2019 Июль 2019 Август 2019 Сентябрь 2019 Октябрь 2019 Ноябрь 2019 Декабрь 2019 Январь 2020 Февраль 2020 Март 2020 Апрель 2020 Май 2020 Июнь 2020 Июль 2020 Август 2020 Сентябрь 2020 Октябрь 2020 Ноябрь 2020 Декабрь 2020 Январь 2021 Февраль 2021 Март 2021 Апрель 2021 Май 2021 Июнь 2021 Июль 2021 Август 2021 Сентябрь 2021 Октябрь 2021 Ноябрь 2021 Декабрь 2021 Январь 2022 Февраль 2022 Март 2022 Апрель 2022 Май 2022 Июнь 2022 Июль 2022 Август 2022 Сентябрь 2022 Октябрь 2022 Ноябрь 2022 Декабрь 2022 Январь 2023 Февраль 2023 Март 2023 Апрель 2023 Май 2023 Июнь 2023 Июль 2023 Август 2023 Сентябрь 2023 Октябрь 2023 Ноябрь 2023 Декабрь 2023 Январь 2024 Февраль 2024 Март 2024 Апрель 2024 Май 2024 Июнь 2024 Июль 2024 Август 2024 Сентябрь 2024 Октябрь 2024 Ноябрь 2024 Декабрь 2024 Январь 2025 Февраль 2025 Март 2025 Апрель 2025 Май 2025 Июнь 2025 Июль 2025 Август 2025 Сентябрь 2025 Октябрь 2025 Ноябрь 2025 Декабрь 2025 Январь 2026 Февраль 2026
1 2 3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28

Поиск города

Ничего не найдено

Снять «болевые точки» дистанционного образования

Снять «болевые точки» дистанционного образования

Учёные Тольяттинского государственного университета (ТГУ) представили инновационную разработку в области онлайн-образования, предложив комплексный автоматизированный подход к оценке удовлетворенности студентов. Эта система позволит оперативно реагировать на потребности учащихся, проактивно улучшать качество онлайн-курсов, особенно инженерного профиля, благодаря внедрению чат-ботов, искусственного интеллекта (ИИ) и передовой учебной аналитики.
Снять «болевые точки» дистанционного образования
Быстрый рост рынка дистанционного обучения ставит перед российскими вузами задачу обеспечения его образовательными программами высочайшего качества. Удовлетворенность студентов содержанием курса, удобством навигации, ясностью заданий и уровнем поддержки напрямую влияет на их вовлеченность и результаты обучения. Но традиционные методы оценки удовлетворенности (анкетные опросы) собирают данные ретроспективно, что не дает возможности быстро вносить изменения и предотвращать проблемы.
Доцент гуманитарно-педагогического института ТГУ Ольга Брега и ее коллеги разработали методологию, объединяющую несколько передовых моделей для всесторонней оценки опыта студентов. Модели эти дают возможность количественно оценить общее отношение учащихся, изучить, насколько просто и полезно студенты воспринимают образовательную платформу, соотнести реальный опыт с ожиданиями и подчеркнуть важность интерактивного сотрудничества в учебном сообществе. Методология позволяет создать универсальный опросник, который не только собирает количественные оценки, но и выявляет «болевые точки».

Практическое применение опросника в онлайн-курсе «Профессиональный иностранный язык» на платформе Росдистант с участием более 3500 студентов инженерных специальностей показало общее положительное восприятие – средние оценки удобства и полезности превысили 4,4 балла из 5. Однако около 20% студентов отметили существенные недостатки, что стало отправной точкой для дальнейших разработок.

Анализ показал, что основные проблемы связаны с техническими аспектами платформы, качеством текстовых материалов, где отмечалась сложная структура предложений и отсутствие иллюстраций, а также – со сложностью заданий, требующих упрощения для лучшего пользовательского опыта. «Это не отдельные проблемы, а системные барьеры, воздействующие на ключевые факторы принятия и удовлетворенности онлайн-курсом, – поясняет Ольга Брега. – Мы поняли, что нужен не просто сбор отзывов, а комплексный, проактивный подход к их обработке и внедрению улучшений».

На основе анализа ученые ТГУ разработали комплекс практических рекомендаций, включающий инновационные механизмы автоматизации обратной связи и проактивного контроля качества. Среди них – внедрение чат-ботов в систему управления обучением (LMS) для оперативного сбора целевых отзывов и моментального реагирования на вопросы, а также интеграция интерактивных опросов в реальном времени в видеолекции и вебинары для мгновенной оценки понимания материала. Качественные данные из открытых вопросов студентов можно анализироваться с помощью инструментов автоматического анализа тональности и тематического моделирования на основе искусственного интеллекта, что позволит выявлять повторяющиеся проблемы без ручной обработки.

Проактивный мониторинг и улучшение инфраструктуры осуществляется через учебную аналитику, настраивающую систему оповещений для преподавателей при выявлении аномальных паттернов поведения студентов – например, если более 30% учащихся проводят аномально много времени на одной странице или массово не сдают определенное задание. Эти ранние сигналы позволяют точечно улучшать курс. Для контроля качества контента внедряются инструменты автоматической проверки читабельности текстов и даются рекомендации по оптимальному соотношению текста и визуализации уже на этапе создания курсов, что позволяет предотвратить проблемы до публикации.

Внедрение этих механизмов смещает фокус обратной связи с измерения удовлетворенности на ее активное формирование: студент перестает быть просто источником данных, он становится участником непрерывного процесса совместного улучшения образовательной среды. Что является мощным фактором роста его лояльности и академической мотивации.

Эта разработка ТГУ может внести значительный вклад в развитие онлайн-обучения, так как в научно обоснованных рекомендациях предлагается инструментарий для создания непрерывно улучшающейся и клиентоориентированной образовательной среды. Внедрение предложенных решений позволит российским университетам существенно повысить качество дистанционного образования, сделать его более привлекательным и эффективным для студентов инженерных специальностей, а также укрепить позиции отечественной науки и технологий в области образовательных инноваций.

Статья «Анкетный опрос как инструмент изучения удовлетворенности студентов онлайн-курсом» опубликована в научном журнале «Инженерное образование» Ассоциации инженерного образования России (АИОР). Работа проведена в рамках реализации федеральной программы государственной поддержки и развития университетов «Приоритет 2030» национального проекта «Молодежь и дети». ТГУ является участником программы с 2021 года.

Этот материал опубликован пользователем сайта через форму добавления новостей.
Ответственность за содержание материала несет автор публикации. Точка зрения автора может не совпадать с позицией редакции.




Все города России от А до Я

Загрузка...

Moscow.media

Читайте также

В тренде на этой неделе

В Координационном совете ТГУ – новые лица

В файлах Эпштейна обнаружили его связь с девушками из Самары, Саратова и Казани

РБК: Раскрыт маршрут поездок Эпштейна на ЧМ-2018 в Россию

«Авангард» справится с «Динамо» на спаде. Динамо Москва — Авангард: прогноз и ставка


Загрузка...
Rss.plus


Новости последнего часа со всей страны в непрерывном режиме 24/7 — здесь и сейчас с возможностью самостоятельной быстрой публикации интересных "живых" материалов из Вашего города и региона. Все новости, как они есть — честно, оперативно, без купюр.




Тольятти на Russian.city


News-Life — паблик новостей в календарном формате на основе технологичной новостной информационно-поисковой системы с элементами искусственного интеллекта, тематического отбора и возможностью мгновенной публикации авторского контента в режиме Free Public. News-Life — ваши новости сегодня и сейчас. Опубликовать свою новость в любом городе и регионе можно мгновенно — здесь.
© News-Life — оперативные новости с мест событий по всей России (ежеминутное обновление, авторский контент, мгновенная публикация) с архивом и поиском по городам и регионам при помощи современных инженерных решений и алгоритмов от NL, с использованием технологических элементов самообучающегося "искусственного интеллекта" при информационной ресурсной поддержке международной веб-группы 103news.com в партнёрстве с сайтом SportsWeek.org и проектами: "Love", News24, Ru24.pro, Russia24.pro и др.