Phygitalization of educational technologies in Russia: directions, examples, problems


Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Problem statement . The modern social and communicative situation requires fundamental changes in didactic models, educational engineering and pedagogical design. The Russian experience has certain specifics in the digital transformation of vocational education. A few years ago, a new trend appeared in the world - the restructuring of educational technologies (EdTech) in the direction of phygitalization. At the junction of the digital and physical worlds, in 2013, such a concept as digital technologies was born. Phygital (physical + digital) is a complex of technologies where students get a unique interactive experience using both traditional material sources of educational information and virtual communication in the educational process. The emergence of such a phenomenon as phygitalization is due to the fact that the boundaries between the physical and digital are becoming increasingly blurred, which opens up new opportunities for socialization and professionalization (including in the higher education system). This area of educational activity is considered a priority and basic direction of the transformation of Russian education. Within the framework of this direction, the main attention is paid to the following aspects: (a) the use of Internet resources for pedagogical purposes, (b) the structuring of the curriculum in accordance with the modular principle, (c) an increase in the amount of study time for solving practical problems, (d) presentation of knowledge in accordance with the level of success of passing the previous blocks of educational information by each student (individual learning paths), (e) evaluation of the effectiveness of learning outcomes. The purpose of the study is to briefly, but, if possible, fully describe the methodological, theoretical and technological foundations of the phygitalization of educational technologies. Methodology . Such inter-scientific approaches as system-structural, system-activity, and pedagogical competence approach were used. A content analysis and thematic monitoring of the implementation of phygitalization in universities was carried out. Results. 1) The main directions of phygitalization of educational technologies are analyzed: a) use of teachers’ personal websites, b) the development of virtual laboratories, c) the use of generative language models of artificial intelligence.; 2) the importance of each component is analyzed and examples of how they can be implemented in practice are given, the main problems are discussed and potential solutions are proposed; 3) an overview of the main functions of the phygitalization of educational technologies is presented, including the definition of this trend, characteristics and main problems; 4) the main methods and tools used in the phygitalization of educational technologies are discussed; 5) the most promising areas of research in this field are determined. Conclusion . The phygitalization of educational technologies at universities has the potential to increase the subjectivity of vocational education by providing students with individual learning trajectories and a much more exciting learning experience.

Авторлар туралы

Andrey Kapterev

Moscow City University

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: kapterevai@mgpu.ru
ORCID iD: 0000-0002-2556-8028
SPIN-код: 9195-3150

Doctor of Sociological Sciences, Doctor of Pedagogical Sciences, Professor at the Department of Informatization of Education, Institute of Digital Education

4/1 2nd Selskokhozyaystvenny Proezd, Moscow, 129226, Russian Federation

Әдебиет тізімі

  1. Kuzminov YaI. (ed.) The digital environment in educational institutions of various levels: An analytical report. Moscow: Higher School of Economics; 2023. (In Russ.) https://doi.org/10.17323/978-5-7598-2745-0
  2. Kapterev AI. Challenges of generative artificial intelligence for the higher education system. RUDN Journal of Informatization in Education. 2023;20(3):255–264. (In Russ.) https://doi.org/10.22363/2312-8631-2023-20-3-255-264
  3. Digital technologies in education. Trends, problems, prospects: monograph. St. Petersburg: Humanitarian National Research Institute “National Development”; 2023. (In Russ.) https://doi.org/10.37539/M230505.2023.21.67.001
  4. McDonald JK, West RE. Design for learning: Principles, processes, and praxis. Edtech Books; 2021. https://edtechbooks.org/id
  5. Pavlicheva EN, Romashkova ON. Information processes of decision support in multilevel educational systems. Moscow: OntoPrint Publ.; 2022. (In Russ.)
  6. Vanek J, Simpson D, Johnston J, Petty LI. Ideal distance education and blended learning handbook. 6th ed. EdTech Books; 2019. https://edtech.worlded.org/wp-content/ uploads/2019/08/8-18-19-IDEAL-Handbook-6th-Edition.pdf
  7. West RE. Foundations of learning and instructional design technology: Historical roots and current trends. EdTech Books; 2018. https://edtechbooks.org/lidtfoundations
  8. Kapterev AI. Personal website of a university teacher in educational engineering. Moscow: Book-expert LLC; 2022. (In Russ.)
  9. Da Silva Mendonça R, de Oliveira Lins S, de Bessa IV, de Carvalho Ayres FA Jr, de Medeiros RLP, de Lucena VF Jr. Digital twin applications: A survey of recent advances and challenges. Processes. 2022;10. https://doi.org/10.3390/pr10040744
  10. Hassan M, Svadling M, Björsell N. (2023). Experience from implementing digital twins for maintenance in industrial processes. Journal of Intelligent Manufacturing. 2024;35:875– 884. https://doi.org/10.1007/s10845-023-02078-4
  11. Martín-Gutiérrez J, Mora CE, Añorbe-Díaz B, González-Marrero A. Virtual technologies trends in education. Eurasia Journal of Mathematics, Science and Technology Education. 2017;13(2):469–486. https://doi.org/10.12973/eurasia.2017.00626a
  12. Xie R, Gu D, Tang Q, Huang T, Yu FR. Workflow scheduling in serverless edge computing for the industrial internet of things: A learning approach. IEEE Transactions on Industrial Informatics. 2022;19(7):8242–8252. https://doi.org/10.1109/ TII.2022.3217477
  13. Wang W, Qi Y, Wang Q. An augmented reality application framework for complex equipment collaborative maintenance. In: Luo Y. (ed.) Cooperative design, visualization, and engineering: Proceedings of the 8th International Conference, 11–14 September 2011, Hong Kong, China. Berlin, Heidelberg: Springer; 2011. p. 154–161. https://doi.org/10.1007/978-3-642-23734-8_25
  14. Kapterev AI. Cognitive management and artificial intelligence in libraries: opportunities and features. Scientific and Technical Libraries. 2023;6:113–137. (In Russ.) https://doi.org/10.33186/1027-3689-2023-6-113-137
  15. Ovchinnikova EV, Chiskidov SV. Problems of development and application of interactive educational modules in the learning process. In: Science, education, society: trends and prospects: Collection of scientific papers based on the materials of the International Scientific and Practical Conference: in 7 parts. Part 4. Moscow: ArConsult LLC; 2014. p. 80–85. (In Russ.)
  16. Frolov YuV, Yakovlev VB, Seryshev RV, Volovikov SA. Business models, data analytics and digital transformation of an organization: approaches and methods. Moscow: Moscow City University; 2021. (In Russ.)
  17. Kapterev AI. Virtualization of intellectual space: sociological aspects of learning. Labor and Social Relations. 2006;17(4):120–126. (In Russ.)
  18. Grigoriev SG, Kapterev AI. Cloud technologies in the study of professional consciousness of undergraduates in pedagogical direction. Vestnik of Moscow City University. Series: Informatics and Informatization of Education. 2015;2(32):57–75. (In Russ.)

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
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».