Применение технологии виртуальной реальности в инклюзивном образовании лиц с полным или частичным поражением нижних конечностей

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Проблема и цель. Ежегодный рост численности лиц с ограниченными возможностями здоровья обусловливает актуальность проблемы инклюзивного образования, для решения которой требуются новые средства обучения, обладающие более высокой интерактивностью и наглядностью, по сравнению с классическими инструментами. Одним из способов решения данной проблемы является применение технологии виртуальной реальности, что позволит повысить уровень комфорта образовательной среды для студентов с ограниченными возможностями здоровья. Методология. Основным объектом для исследования выбран иммерсивный виртуальный симулятор, разработанный для обучения студентов с ограниченными возможностями здоровья по техническому направлению. На примере симулятора демонстрируется решение для интерактивной подачи образовательного материала по специальности, комфортной для восприятия. Анализ численности лиц с ограниченными возможностями здоровья и числа студентов с ограниченными возможностями здоровья в среднем профессиональном и высшем образовании проводился с использованием открытых источников, таких как sfri.ru и rosstat.gov.ru. Результаты. Приведены определения для понимания технологии виртуальной реальности и решений, реализуемых в виде симуляторов, используемых как тренажеры с особым подходом к восприятию информации. Рассмотрены особенности применения инновационного решения для инклюзивного образования на основе разработанного иммерсивного виртуального симулятора по техническому обслуживанию персональных компьютеров. Заключение. В процессе выполнения исследовательской работы с использованием различных средств анализа виртуального симулятора изучены основные сферы применения виртуальной реальности для лиц с ограниченными возможностями здоровья и сделаны выводы о перспективах применения технологии виртуальной реальности в инклюзивном образовании.

Об авторах

Роман Эдвинович Асланов

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Автор, ответственный за переписку.
Email: aslanov.boxing@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7904-3801

магистрант, Институт образования

Россия, 101000, Москва, Потаповский пер., д. 16, стр. 10

Александр Афанасьевич Большаков

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

Email: aabolshakov57@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-7966-718X

доктор технических наук, профессор Высшей школы искусственного интеллекта, Институт компьютерных наук и технологий

Россия, 195251, Санкт-Петербург, Политехническая ул., д. 29, корп. 4

Александр Вадимович Гриншкун

Институт коррекционной педагогики Российской академии образования

Email: grinshkun@ikp.email
ORCID iD: 0000-0003-3882-2010

кандидат педагогических наук, доцент РАО, заместитель директора по программам развития и информатизации, Институт коррекционной педагогики

Россия, 119121, Москва, ул. Погодинская, д. 8, корп. 1

Список литературы

  1. Dudyrev FF, Maksimenkov OV. Simulators and trainers in vocational education: pedagogical and technological aspects. Educational Studies Moscow. 2020;(3):255–276. (In Russ.)
  2. Qingyang I, Qian L, Ziwei L, Shen J. Virtual reality or video-based self-instruction: comparing the learning outcomes of cardiopulmonary resuscitation training. Bulletin of the South Ural State University. Series: Education. Educational Sciences. 2021; 13(2):53–62. http://doi.org/10.14529/ped210205
  3. Fedchenko AD. Virtual reality in modern technologies of vocational education. Bulletin of Young Scientists and Specialists of Samara University. 2020;(2):43–49. (In Russ.)
  4. Merkulov IA, Sinelnikov AO. Virtual reality. Trends in the Development of Science and Education. 2019;(50–1):64–67. (In Russ.)
  5. Sushkevich AS, Mashkov KN. Education of the future: augmented and virtual reality in the study of professional cycle subjects. Digital Transformation of Education: Electronic Collection of Abstracts of the 1st Scientific and Practical Conference. Minsk; 2018. p. 315–319. (In Russ.)
  6. Jose EG. Virtual reality and education. Modern Foreign Psychology. 2021;10(3):68–78. (In Russ.)
  7. Soboleva EV, Suvorova TN, Grinshkun AV, Bocharov MI. Applying gamification in learning the basics of algorithmization and programming to improve the quality of students’ educational results. European Journal of Contemporary Education. 2021;10(4):987–1002. https://doi.org/10.13187/ejced.2021.4.987
  8. Dawley L, Dede C. Situated learning in virtual worlds and immersive simulated. Handbook of Research on Educational Communications and Technology. 4th ed. Springer: New York; 2017. p. 723–734. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-3185-5_58
  9. Mmaki J, Trevor M, Ronel M. Experiential learning through virtual and augmented reality in higher education. Available from: https://drive.google.com/file/d/1B5iDxLP4FFMudwGGXjzBCmjcMUsyVmCY/view?usp=sharing (accessed: 04.05.2022).
  10. Bolshakov AA, Sgibnev AA, Veshneva IV, Grepechuk YN, Klyuchikov FV. System analysis human-machine interaction based on status functions in the formation of a three-dimensional image in volumetric displays. News SPbGTI(TU). 2017;(40):102–110. (In Russ.)
  11. Bolshakov AA, Vishtak OV, Frolov DA. Formation of a training course model of an interactive computer training system based on a fuzzy cognitive map. Bulletin of the Astrakhan State Technical University. Series: Management, Computer Engineering and Informatics. 2016;(2):92–99. (In Russ.)
  12. Bolshakov AA, Klyuchikov AV, Kovylov NV. Building a system architecture for displaying data in a complex of output devices. 2020 International Conference on Actual Problems of Electron Devices Engineering (APEDE). IEEE; 2020. p. 302–304. http://doi.org/10.1109/APEDE48864.2020.9255414
  13. Bolshakov AA, Klyuchikov AV. Decision support system for selecting designs of autostereoscopic displays. Cyber-Physical Systems: Design and Application for Industry 4.0. 2021;342:73–88. https://doi.org/10.1007/978-3-030-66081-9_6
  14. Klyuchikov AV, Bolshakov AA. Functional modeling of the process of constructing volumetric images based on autostereoscopic displays. Caspian Journal: Management and High Technologies. 2019;(2):41–59. (In Russ.)
  15. Chugunkov IV, Kabak DV, Vyunnikov VN, Aslanov RE. Creation of datasets from open sources. EIConRus-2018 Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering. IEEE; 2018. p. 295–297.
  16. Gaibatova AR, Aslanov RE, Krylov GO, Konev VN. Development of a method for data synchronization and encryption. Informatization and Communication. 2017;(4): 77–80. (In Russ.)
  17. Aslanov RE, Shikunov DR, Fomina OV. Application of “virtual reality” in education. Digitalization of Society: State, Problems, Prospects: Proceedings of VIII Annual All-Russian Scientific and Practical Conference. Moscow: Plekhanov Russian University of Economics; 2021. p. 146–158. (In Russ.)

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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».