Изменяющиеся тенденции в образовании в условиях глобальной цифровизации общества


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Четвертая промышленная революция затрагивает все сферы жизнедеятельности современного общества и экономики. В отличие от предыдущих революций, когда структура и организация университетов были относительно нетронутыми, сочетание технологии с искусственным интеллектом с каждым днем все глубже и масштабнее внедряется во многие направления образовательной системы по всему миру. Сама концепция «глубокого обучения» (‘deep learning’), ключевая для прогресса в области применения цифровых ресурсов и искусственного интеллекта, меняет базовые, устоявшиеся цели университетов и может составить им новую конкуренцию. Это, в свою очередь, влечет за собой неизбежное изменение в общей парадигме процесса преподавания, образования и самообразования, реализации проводимых научных исследований, что требует фундаментальной переоценки и трансформации всей образовательной модели. Справятся ли университеты с этой задачей, станет очевидным в ближайшем будущем, но уже сейчас нельзя игнорировать, т. е. просто не замечать, открывающиеся перспективы. Глобальная цифровизация может обеспечить высококачественную образовательную среду для стимулирования интереса к образовательным ресурсам, что способствует формированию осознанной, актуальной необходимости в получении качественного высшего образования. Интерактивные и цифровые технологии поддерживают вовлеченность студентов в процесс познания и улучшают процесс обучения в целом, делая его более интуитивным и адаптивным. Инновационные ресурсы также предоставляют возможность саморазвития, нацеливая студентов на исследовательскую деятельность. Такие технологии позволяют многим студентам за пределами университета или другого учебного заведения со всего мира участвовать в научных открытиях через веб-аудитории и совместные онлайн-проекты. Помимо повышения качества образования, новейшие технологии могут обеспечить его доступность для гораздо большего числа желающих. Однако результаты проведенного анализа потенциальных и уже реализующихся методик с использованием интерактивных научных разработок позволяют прийти к выводу, что качественное образование на высшем профессиональном уровне требует личного и субъективного внимания, которое не может быть автоматизировано. Выводы автора, полученные в результате анализа публикаций по данной проблематике, составляют ценность проведенного исследования и могут иметь практическое применение в реализации образовательного процесса в контексте глобальной цифровизации на многих ступенях обучения.

Об авторах

Юлия Дмитриевна Ермакова

Самарский государственный экономический университет

Email: ermjul@yandex.ru
кандидат педагогических наук, доцент кафедры «Лингвистика и иноязычная деловая коммуникация». Российская Федерация, 443090, г. Самара, ул. Советской Армии, 141

Список литературы

  1. Лапасов Н.Ш. Modern trends of teaching foreign languages // Молодой ученый. - 2017. - № 26. - С. 165-167 [Электронный ресурс]. - URL: https://moluch.ru/archive/160/44981/ (дата обращения: 03.02.2020).
  2. Brandenburg U. Effects of mobility on the skills and employability of students and the internationalization of higher education institutions. http://ec.europa.eu/dgs/education_culture/repository/education/library/study/2014/erasmusim-pact_en.pdf (accessed January 22, 2014).
  3. Gary Motteram. (ed.) Innovations in learning technologies for English language teaching. British Council 2013 Brand and Design/C607 10 Spring Gardens London SW1A 2BN, UK. www.britishcouncil.org (accessed March 22, 2019).
  4. Калдыбаев С., Онгарбаева А. Вопросы создания электронных образовательных ресурсов // Alatoo Academic Studies. - 2018. - № 1. - С. 44-51.
  5. Habler B., Major L., Warwick P., Watson S., Hennessy B., Nicholl B. Perspectives on Technology, Resources and Learning: Productive Classroom Practices, Effective Teacher Professional Development. Faculty of Education, University of Cambridge. April 2016. https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/. Available from http://tiny.cc/perspectives (accessed March 22, 2019).
  6. Huizhong Shen, Yifeng Yuan and Robyn Ewing. English learning websites and digital resources from the perspective of Chinese university EFL practitioners. Vol. 27. Issue 2. May 2015. Pp. 156-176.
  7. OECD. Innovating Education and Educating for Innovation: The Power of Digital Technologies and Skills, OECD Publishing, Paris, 2016. http://dx.doi.org/10.1787/9789264265097-en (accessed March 24, 2019).
  8. Larry Ferlazzo. My new classroom techniques and activities for 2019. 28 November 2019. https://doi.org/10.1017/S0958344014000263 (accessed March 25, 2019).
  9. Ермакова Ю.Д., Носова Т.М. Эффективность использования технологии «развлекательного образования» (edutainment) в обучении иностранному языку // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Психолого-педагогические науки. - 2019. - № 2 (42). - С. 30-45.
  10. Глухов Г.В., Ермакова Ю.Д., Капустина Л.В. Новые тенденции в преподавании иностранных языков // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Физико-математические науки. - 2018. - № 2. - С. 37.
  11. David Petrie. Six collaborative games for competitive English language classrooms. 01 July 2019. https://www.britishcouncil.org/voices-magazine/collaborative-games-competitive- english-language-classrooms (accessed May 22, 2019).
  12. Klaus Schwab. Globalization 4.0 - what does it mean? https://www.weforum.org/agenda/2018/11/globalization-4-what-does-it-mean-how-it-will- benefit-everyone/ (accessed May 29, 2020).
  13. Knight W. 5 big predictions for artificial intelligence in 2017, MIT Technology. No. 24001. http://dx.doi.org/10.3386/w24001 (accessed May 25, 2020).
  14. OECD. OECD Digital Economy Outlook 2017, OECD Publishing, Paris, 2017. http://dx.doi.org/10.1787/9789264276284-en (accessed May 12, 2020).
  15. Somu N., Kirthivasan K., Sriram V. A computational model for ranking cloud service providers using hypergraph based techniques. Future Generation Computer Systems - the International Journal of Escience. 2017. No. 68. Рр. 14-30.
  16. Dilda V. AI: Perspectives and Opportunities, presentation at "AI: Intelligent Machines, Smart Policies" conference, Paris, 26-27 October, 2017. http://www.oecd.org/going- digital/aiintelligent-machines-smart-policies/conference-agenda/ai-intelligent-machines- smartpolicies- dilda.pdf (accessed April 22, 2020).
  17. Kumar Amit, Ninni Singh, and Neelu Jyothi Ahuja. “Learning-styles based adaptive intelligent tutoring systems: Document analysis of articles published between 2001 and 2016.” International Journal of Cognitive Research in Science, Engineering and Education. 2017. No. 5 (2). Рр. 83-98. https://doi.org/10.5937/IJCRSEE1702083K (accessed April 25, 2020).
  18. Kirschner P.A. Stop propagating the learning styles myth. Computers & Education. 2017. No. 106. Рр. 166-171. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2016.12.006 (accessed April 4, 2020).
  19. Luckin R., et al. Intelligence Unleashed. An Argument for AI in Education, 18; Boulay, B. du., Poulovassilis A., Holmes W., Mavrikis M. 2018.
  20. Luckin R. (ed.) Enhancing Learning and Teaching with Technology. 2018. 316-27. Institute of Education Press.
  21. Alkhatlan A., Kalita J. Intelligent tutoring systems: A comprehensive historical survey with recent developments. 2018. ArXiv:1812.09628. http://arxiv.org/abs/1812.09628 (accessed April 21, 2020).
  22. 22. Wayne Holmes, Maya Bialik, Charles Fadel. Artificial Intelligence in Education Promises and Implications for Teaching and Learning. The Center for Curriculum Redesign, Boston, MA, 02130.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Ермакова Ю.Д., 2020

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».