Question and criterion method for assessing the quality of the organization’s digital educational environment

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

It is of interest to create a technological, accessible and convenient method for evaluating multi-component and multi-dimensional educational systems, with the maximum share of automation and intellectualization of all related events. The purpose of the study is to substantiate the question and criterion method for assessing the quality of the digital educational environment of an organization based on mathematical methods of the theory of clustering and pattern recognition (using the example of monitoring the development of the digital educational environment of additional education practices for children). Methodology. The quality of educational systems or resources can be assessed using their inherent criteria, presented in the form of an information vector. The current values of these indicators determine the rating of a given system in a set of similar systems, and the dynamics of their changes over time shows the degree of development of each criterion sign. Monitoring sheets describing each system with an information vector represent a plurality of objects that can be clustered into certain classes. From a mathematical point of view, it is convenient to divide such systems into classes using a mining algorithm, and to take the metric of city blocks as a measure of the similarity of objects. Results. Monitoring of the organization's digital educational environment is carried out according to the functional characteristics of the environment based on the assessment of the organization's official website. According to the pyramid method, a question tree was developed on the functional components of the digital educational environment of additional education practices for children, according to which an information vector of the environment was formed, the values of which were determined by experts. Assessment of sites is carried out according to expert estimates in the automated system of competitive procedures “ASCO.” Conclusion. The proposed method allows monitoring the digital educational environment of an organization using mathematical methods of clustering theory and pattern recognition.

Sobre autores

Nikolay Pak

Krasnoyarsk State Pedagogical University named after V.P. Astafyev

Email: koliapak@yandex.ru
ORCID ID: 0000-0003-2105-8861

Doctor of Pedagogical Sciences, Full Professor, Head of the Department of Informatics and Information Technology in Education

89 Ady Lebedevoi St, Krasnoyarsk, 660049, Russian Federation

Alexey Syromyatnikov

Krasnoyarsk State Pedagogical University named after V.P. Astafyev

Autor responsável pela correspondência
Email: syromyatnikov@kspu.ru
ORCID ID: 0000-0002-6439-4577

Candidate of Pedagogical Sciences, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Informatics and Information Technologies in Education

89 Ady Lebedevoi St, Krasnoyarsk, 660049, Russian Federation

Bibliografia

  1. Kaptsov A, Kolesnikova E. Methodology for evaluating the educational environment of a university under the conditions of its digitization. Bulletin of Samara Academy for the Humanities. Series: Psychology. 2019;(2):147–154. (In Russ.)
  2. Konopatova NK. Assessment of the effectiveness of projects in the field of informatization of school education. Information Technology for the New School. Proceedings of the V International Conference. St. Petersburg: Regional'nyj Centr Ocenki Kachestva Obrazovaniya i Informacionnyh Tekhnologij Publ.; 2014. p. 21–25. (In Russ.)
  3. Dobudko TV, Gorbatov SV, Dobudko AV, Pugach OI. Methods of pedagogical institution electronic information and educational environment evaluation. Samara Journal of Science. 2018;(3):311–316. (In Russ.)
  4. Velizhanin MV. Theoretical foundations for assessing the quality of the information and educational environment of a comprehensive school. E-Scio. 2020;11(50):334–342. (In Russ.)
  5. Suhonen JA. Formative development method for digital learning environments in sparse learning communities (academic dissertation). University of Joensuu. Available from: http://epublications.uef.fi/pub/urn_isbn_952-458-663-0/urn_isbn_952-458-663-0.pdf (accessed: 27.06.2022).
  6. Shilova ON. Digital learning environment: pedagogical сomprehension. Man and Education. 2020;(2):36–40. (In Russ.)
  7. Sorokova MG, Odintsova MA, Radchikova NP. Scale for assessing university digital educational environment (AUDEE scale). Psychological Science and Education. 2021;26(2):52–65. (In Russ.) http://doi.org/10.17759/pse.2021260205
  8. Adolf VA. (ed.) Monitoring the development of the digital educational environment of additional education practices for children. Krasnoyarsk: Krasnoyarsk State Pedagogical University named after V.P. Astafyev; 2021. (In Russ.)
  9. Pak NI, Asaulenko EV, Grinberg GM, Myagkova EG, Khegay L. Digital environment of the department as a factor of future specialists’ professional information culture formation. International Journal of Applied Exercise Physiology. 2020;9(2):164–173
  10. Pak NI, Markovskaya IA, Narchuganov KN. Automated system of remote holding competitive and assessment procedures. Journal of Physics: Conference Series. 2020;1691(1):012156. http://doi.org/10.1088/1742-6596/1691/1/012156

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

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».