A model of digital transformation of the learning process in higher education


Citar

Texto integral

Resumo

Problem statement . The article explores the issues of digitalisation of the process of teaching mathematical disciplines in higher education. The need for serious transformations in the content of teaching of many academic disciplines within the framework of the developed strategy of digital transformation of science and higher education forms the relevance of this topic. The aim of the article is to develop the digital transformation of the learning process in higher education, to develop a structural and functional model of digital transformation of the learning process and the prospects for its use in higher education. Methodology. The following methods were used: integration of corporate information environment, IT-tools, and virtual learning environment with the content of academic disciplines; graphical method; experiment; and student survey. Results. The main features of digitalisation of teaching elements of probability theory at the Faculty of Economics using the corporate information system of the university are revealed. Examples of both lecture and seminar classes following the compiled learning model are presented. Theoretical analysis of mathematical, scientific, methodological literature on digital transformation of the learning process in Russia and some foreign countries was conducted. Conclusion. The practical significance of the study lies in the possibility of using the model of digital transformation of the learning process in various disciplines for both higher schools and secondary general education institutions planning to move to digitalisation of the learning process in the near future. The scientific novelty of the article is in the fact that the feasibility of digital transformation of the teaching process of probability theory in higher education in Russia has been theoretically substantiated and practically confirmed.

Sobre autores

Olga Ivanova

Financial University under the Government of the Russian Federation

Autor responsável pela correspondência
Email: oviva75@mail.ru
ORCID ID: 0000-0002-8978-5611
Código SPIN: 9731-3121

Candidate of Pedagogical Sciences, Associate Professor at the Department of Mathematics, Faculty of Information Technologies and Big Data Analysis

49/2 Leningradsky Prospect, Moscow, 125167, Russian Federation

Bibliografia

  1. Kurlov AV, Vinogradova SV. Accounting and analysis of human resources in education using 1С:Register of personnel. Informatics and Education. 2021;2:41–48. (In Russ.) https://doi.org/10.32517/0234-0453-2021-36-2-41-48
  2. Chensi S. Evolution of theoretical and methodological approaches to human resources management as a factor of human capital development in the context of digitalisation of the Russian economy. Bulletin of Peoples’ Friendship Institute of the Caucasus. The Economy and National Economy Management. Economic Sciences. 2020;2(54):97–101. (In Russ.)
  3. Shevchuk EV, Shpak AV. Digital transformation of the quality management process of intermediate certification of students. Informatics and Education. 2023;38(3):64–77. (In Russ.) https://doi.org/10.32517/0234-0453-2023-38-3-64-77
  4. Al-Abdullatif AM, Gameil AA. The effect of digital technology integration on students’ academic performance through project-based learning in an e-learning environment. International Journal of Emerging Technologies in Learning. 2021;16(11):189–210. https://doi.org/10.3991/ijet.v16i11.19421
  5. Chistobaeva LV. On the integration of digital educational resources and services in the process of professionally-oriented language training in a technical university in a blended learning environment. Bulletin of Maikop State Technological University. 2021;1(13):87–93. (In Russ.) https://doi.org/10.47370/2078-1024-2021-13-1-87-93
  6. Konnova LP, Lipagina LV, Postovalova GA, Rylov AA, Stepanyan IK. Designing digital educational resources. Moscow: Prometheus; 2022. (In Russ.) https://www.elibrary.ru/item.asp?id=47107125
  7. Rozin VM. Digitalization in education (following the study “Difficulties and prospects of digital transformation of education”). World of Psychology. 2021;1–2(105):104–115. (In Russ.) https://www.elibrary.ru/download/elibrary_46300147_50588662.pdf
  8. Uvarov AYu, Frumin ID. (eds.) Difficulties and prospects of digital transformation of education. Moscow: Higher School of Economics Publ. House; 2019. (In Russ.) https://www.elibrary.ru/item.asp?id=39198135
  9. Delita F, Berutu N, Nofrion N. Оnline learning: the effects of using e-modules on self-efficacy, motivation and learning outcomes. Turkish Online Journal of Distance Education. 2022;23(4):93–107. https://doi.org/10.17718/tojde.1182760
  10. Ashilova MS, Begalinov AS, Latuha OA, Pushkarev YuV, Begalinova KK, Pushkareva EA. Prospects of the post-digital university: analysis of program documents in the field of education. Regionology. Russian Journal of Regional Studies. 2022;30(3):698–720. https://doi.org/10.15507/2413-1407.120.030.202203.698-720
  11. Ivanova OV. Visual repetition of educational information at school and university.Informatics and Education. 2019;5(304): 41–50. (In Russ.) https://doi.org/ 10.32517/0234-0453-2019-34-5-41-50
  12. Novikov AM, Novikov DA. Educational modelling. Innovative Projects and Programmes in Education. 2010;1:3–9. (In Russ.) https://www.elibrary.ru/download/elibrary_15231495_28982674.pdf
  13. Ivanova OV. Experience of using the technology of modular learning in higher education by means of MOODLE. Educational Technologies (Moscow). 2018;2:87–99. (In Russ.) https://www.elibrary.ru/download/elibrary_35235150_20983254.pdf
  14. Sullivan DP. An integrated approach to preempt cheating on asynchronous, objective, online assessments in graduate business classes. Online Learning. 2016;20(3):195–209. https://doi.org/10.24059/olj.v20i3.650
  15. Konnova LP, Lipagina LV, Olekhova EF, Rylov AA, Stepanyan IK. A corrective approach to assessing students’ academic achievements in LMS MOODLE. Informatics and Education. 2022;37(6):75–85. https://doi.org/10.32517/0234-0453-2022-37-6-75-85

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».