Changing educational trends in the context of global digitalization of society


Cite item

Full Text

Abstract

The fourth industrial revolution affects all spheres of life of modern society and economy. In contrast to previous revolutions, when the structure and organization of universities were relatively intact, the combination of technology with artificial intelligence is being implemented more and more deeply and on a larger scale in many areas of the educational system around the world. The very concept of 'deep learning', which is key to progress in the use of digital resources and artificial intelligence, changes the basic, well-established goals of universities and can create new competition for them. This, in turn, entails an inevitable change in the overall paradigm of teaching, education and self-education, and the implementation of ongoing research, which requires a fundamental re-evaluation and transformation of the entire educational model. Whether universities will cope with this task will become obvious in the near future, but it is already impossible to ignore, that is, simply ignore the opening prospects. Global digitalization can provide a high-quality educational environment to stimulate interest in educational resources, which contributes to the formation of a conscious, urgent need for obtaining high-quality higher education. Interactive and digital technologies support students’ involvement in the learning process and improve the learning process as a whole, making it more intuitive and adaptive. Innovative resources also provide an opportunity for self-development by targeting students for research activities. Such technologies allow many students outside of a University or other educational institution from all over the world to participate in scientific discoveries through web audiences and joint online projects. In addition to improving the quality of education, the latest technologies can make education available to a much larger number of applicants. However, the results of the analysis of potential and already implemented methods using interactive scientific developments allow us to come to the conclusion that we should not forget that high-quality education at the highest professional level requires personal and subjective attention, which cannot be automated. The author's conclusions obtained from the analysis of publications on this issue are the value of the study and can be applied in the implementation of the educational process in the context of global digitalization at many stages of education.

About the authors

Yuliya D. Ermakova

Samara State University of Economics

Email: ermjul@yandex.ru
Cand. Ped. Sci., Associate Professor of Linguistics and Foreign Language Business Communication Department. 141, Soviet Army st., Samara, 443090, Russian Federation

References

  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. 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.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2020 Ermakova Y.D.

Creative Commons License
This work is licensed under a 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».