Технология проектирования индивидуальных образовательных траекторий в рамках научно-исследовательской практики обучающихся

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Проблема и цель. Рассматривается процесс разработки программы дополнительного образования с использованием информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) в рамках научно-образовательного центра (НОЦ) Инфохимии, созданного на базе Университета ИТМО. Процесс разработки программы включал следующие этапы: брифинг с заказчиком, изучение контекста, построение гипотезы и ее проверка, апробация элементов программы, проектирование образовательного опыта обучающихся, защита проекта. Методология. Для создания программы, релевантной интересам целевой аудитории, проанализирован опыт предыдущего набора обучающихся учебной практики по направлению «Инфохимия». Для этого проведены глубинные интервью, в ходе которых респонденты рассказали о своих научных достижениях, трудностях и поделились рекомендациями по улучшению программы. В рамках исследования контекста изучен опыт российских и зарубежных вузов по смежным направлениям: биология, химия, физика и IT. Например, рассмотрены программы подготовительной подготовки таких университетов, как Stanford University Mathematics Camp (SUMaC), Stanford University Science Circle, Harvard University Summer School (Pre-College Program), Chemistry Research Academy of University of Pennsylvania. В результате выявлены три формата научно-исследовательской практики: летний лагерь или школа, научный кружок и академия исследований. Результаты. Обнаружено, что ни одна программа дополнительного образования вузов России в области химии не использует формат иммерсивного обучения, как это реализовано в Университете ИМТО. НОЦ Инфохимии осуществляет погружение школьника в научно-образовательную среду посредством проведения экспериментов в лабораториях с использованием высокотехнологического оборудования под руководством ведущих ученых. Разработана концепция программы, основанная на модели Science Education (образование через науку), основными элементами которой стали индивидуальный трек обучения, поддерживающие мероприятия и участие в реальном научно-исследовательском проекте. Для подтверждения необходимости использования в программе информационных технологий и социальных сетей, найдены подтверждения в виде результатов исследований университетов University College Dublin и University of Melbourne. Заключение. Основой программы стали гибкие образовательные траектории и разные уровни персонализации: проект, поддержка со стороны сотрудников научно-образовательного центра, скорость прохождения, учебный материал, образовательный результат.

Об авторах

Елизавета Андреевна Осиповская

Онлайн-университет Skillbox

Автор, ответственный за переписку.
Email: e.osipovskaya@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-4192-511X

кандидат филологических наук, лектор

Российская Федерация, 121205, Москва, Ленинский пр-кт, д. 6, стр. 20

Николай Гурьевич Пшеничный

Университет ИТМО

Email: psh@itmo.ru
ORCID iD: 0000-0001-6423-9078

начальник отдела по профессиональной ориентации и работе с талантами

Российская Федерация, 197101, Санкт-Петербург, Кронверкский пр-кт, д. 49А

Марина Викторовна Харахордина

Онлайн-университет Skillbox

Email: marina.kharakhordina@skillbox.ru
ORCID iD: 0000-0002-0935-5858

руководитель методического отдела

Российская Федерация, 121205, Москва, Ленинский пр-кт, д. 6, стр. 20

Список литературы

  1. Zhang L, Basham JD, Yang S. Understanding the implementation of personalized learning: a research synthesis. Educational Research Review. 2020;31:100339. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2020.100339
  2. Jackson J, Dukerich L, Hestenes D. Modeling instruction: an effective model for science education. Science Educator. 2008;(7(1)):10-17.
  3. Weber H, Becker D, Hillmert S. Information-seeking behaviour and academic success in higher education: which search strategies matter for grade differences among university students and how does this relevance differ by field of study? High Education. 2019;(77):657-678. https://doi.org/10.1007/s10734-018-0296-4
  4. Osipovskaya E, Dmitrieva S, Grinshkun V. Examining technology and teaching gaps in Russian universities amid coronavirus outbreak. In: Auer ME, Rüütmann T. (eds) Educating Engineers for Future Industrial Revolutions. ICL 2020. Advances in Intelligent Systems and Computing. 2021;1328:764-774. https://doi.org/10.1007/978-3-030-68198-2_72
  5. Callinan JE. Information-seeking behaviour of undergraduate biology students: a comparative analysis of first year and final year students in University College Dublin. Library Review. 2005;(54(2)):86-99.
  6. Gkorezis P, Kostagiolas P, Niakas D. Linking exploration to academic performance: the role of information seeking and academic self-efficacy. Library Management. 2017;38(8-9):404-414.
  7. Chin C, Brown DE. Learning in science: a comparison of deep and surface approaches. Journal of Research in Science Teaching. 2000;(37(2)):109-138.
  8. Gray P. Self-directed education - unschooling and democratic schooling. Oxford Research Encyclopedia of Education. https://doi.org/10.1093/acrefore/9780190264093.013.80
  9. Blaschke LM. Heutagogy and lifelong learning: a review of heutagogical practice and self-determined learning. The International Review of Research in Open and Distributed Learning. 2012;(13(1)):56-71. https://doi.org/10.19173/irrodl.v13i1.1076
  10. Costello R, Shaw N. Personalised learning environments. HEA STEM (Computing): Learning Technologies Workshop, University of Hull. 26 Mar 2014. 2014. p. 4-11.
  11. Cochrane T, Bateman R. Smartphones give you wings: pedagogical affordances of mobile Web 2.0. Australasian Journal of Educational Technology. 2010;(26(1)):1-14.
  12. Blaschke LM, Porto S, Kurtz G. Assessing the added value of web 2.0 tools for e-learning: the MDE experience. Proceedings of the European Distance and E-Learning Network (EDEN) Research Workshop. Barcelona, 2010. Pp. 75-81.
  13. Fargason CA, Evans HH, Ashworth CS, Capper SA. The importance of preparing medical students to manage different types of uncertainty. Academic medicine. Journal of the Association of American Medical Colleges. 1997;(72(8)):688-692.
  14. Osipovskaya E, Pshenichny N, Khorokhordina M. Personalized learning in science education: designing an internship program for Russian high school students. INTED2021 Proceedings 15th International Technology, Education and Development Conference, March 8-9th, 2021, Valencia, Spain. p. 8523-8527. https://doi.org/10.21125/inted.2021.1754
  15. Kuznetsov AA, Grigoriev SG, Grinshkun VV, Levchenko IV, Zaslavskaya OYu. Informatics and ICT (information and communication technologies): 8th grade: textbook for educational institutions. Moscow: Drofa Publ.; 2010. (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».