The possibilities of an interactive multifunctional cloud portfolio for the individualization of education in primary school

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

Problem statement . One of the priorities of the modern school is informatization and individualization of education. The implementation of these tasks can be facilitated by an electronic portfolio as a means for evaluating the individual educational results of students, optimizing work with information, and supporting the design of a non-linear structure for presenting materials in different formats. The research is aimed at studying the possibilities of an interactive multifunctional cloud portfolio for the individualization of education in a primary school. Methodology . Theoretical and methodological analysis and generalization of legal acts, literature on the application of information and communication technologies in education, processing of test results and electronic content of the portfolio are applied. Experimental work was carried out on the basis of Gymnasium No. 1 in Kirovo-Chepetsk. The experiment involved 52 students from grades 5-10 (girls - 52%, boys - 48%). Pearson’s chi-squared test for statistical data processing was used. Results . A model of an interactive multifunctional cloud portfolio has been developed for the individualization of education in a primary school. This model determines the structure of an interactive multifunctional cloud portfolio, including the sections “My individual educational route” (personal development of the student), “My lessons” (class activities), “My studios” (extracurricular activities), “My affairs” (educational work). The Google Classroom service was used to implement the model. Statistically significant differences in qualitative changes in the pedagogical system were revealed. Conclusion . The possibilities of an interactive multifunctional cloud portfolio for the individualization of education in a primary school are summarized: changing the nature of interaction between participants in educational relations; formation of universal educational activities, communication skills; personal development of students, etc.

Sobre autores

Tatyana Masharova

Moscow City University

Email: mtv203@mail.ru
ORCID ID: 0000-0001-5974-7748

Doctor of Education, Professor, Professor of the Department of Pedagogy, Institute of Pedagogy and Psychology of Education

4 Vtoroy Selskohoziajstvenny Proezd, Moscow, 129226, Russian Federation

Galina Kobeleva

Institute of Educational Development of the Kirov Region

Autor responsável pela correspondência
Email: ga.kobeleva@kirovipk.ru
ORCID ID: 0000-0001-8099-7792

Head of the Department of Education Management

23 Erdyakova St, bldg 2, Kirov, 610033, Russian Federation

Julia Skurikhina

Secondary School with the Profound Studying of Disciplines No. 66

Email: 89058709025@yandex.ru
ORCID ID: 0000-0002-3040-2655

Deputy Director

14 Oparina St, Kirov, 610008, Russian Federation

Bibliografia

  1. Hase A, Kahnbach L, Kuhl P, Lehr D. To use or not to use learning data: a survey study to explain German primary school teachers’ usage of data from digital learning platforms for purposes of individualization. Frontiers in Education. 2022;7. http://doi.org/10.3389/feduc.2022.920498
  2. Shirokov YA, Tikhnenko VG. Analysis of the problems of training bachelors in the direction of “Technosphere security” taking into account the cognitive characteristics of new generations of students. Journal of Higher Education Theory and Practice. 2022;2(9):68-76. http://doi.org/10.33423/jhetp.v22i9.5362
  3. Gani A, Zulaikhah S. The effectiveness of team assisted individualization learning model using the sociodrama method in increasing the concept of mastery ability in Islamic education learning. International Journal of Society, Culture and Language. 2022;10(2):125-136. http://doi.org/10.22034/ijscl.2021.247369
  4. Huang Y. Design of personalised English distance teaching platform based on artificial intelligence. Journal of Information and Knowledge Management. 2022;21. http://doi.org/10.1142/S0219649222400172
  5. Savvinov VM, Ivanov PP, Strekalovsky VN. Methods and principles of assessing the digital maturity of educational institutions. Bulletin of the Northeastern Federal University named after M.K. Ammosov. Series: Pedagogy. Psychology. Philosophy. 2021;(2):28-40.
  6. Frolova EV, Rogach OV. Digital technologies as a factor in increasing the competitiveness of educational services in the context of the spread of online learning. Informatics and Education. 2022;37(3):46-54. http://doi.org/10.32517/0234-0453-2022-37-3-46-54
  7. Stepanov SY, Orzhekovskiy PA. Individualization and digitalization of creative development of students in chemistry lessons. Acta Biomedica Scientifica. 2022;7(2):212-222. http://doi.org/10.29413/ABS.2022-7.2.22
  8. Soboleva EV, Zhumakulov KK, Umurkulov KP. Developing a personalised learning model based on interactive novels to improve the quality of mathematics education. Eurasia Journal of Mathematics, Science and Technology Education. 2022;18(2):2078. http://doi.org/10.29333/EJMSTE/11590
  9. Derkachev PV, Zinkovskiy KV, Kravchenko IA, Semenova KA. “Economy of scale” or “economy of scope”: what universities should rely on in the competitive struggle? University Management: Practice and Analysis. 2021;25(1):131-141. http://doi.org/10.15826/umpa.2021.01.010
  10. Smolyaninova OG, Bezyzvestnykh EA. Professional training of teacher 4.0: developing digital competency by means of ePortfolio. Journal of Siberian Federal University. Humanities and Social Sciences. 2019;12(9):1714-1732. http://doi.org/10.17516/1997-1370-0478.
  11. Fedorov AI, Sivokhin IP, Ogienko NA, Avsievich VN. Organization of project work of physical education university students in information-intensive learning environment. Theory and Practice of Physical Culture. 2018;9:88.
  12. Imanova OA. Mastering the technology of electronic portfolio by future teachers-tutors in the conditions of distance learning. Informatics and Education. 2021;(7):46-53. http://doi.org/10.32517/0234-0453-2021-36-7-46-53
  13. Putilovskaya TS, Zubareva EV, Tuchkova IG. Psychological and professional readiness for applying e-portfolio in the digital educational environment of universities. Vestnik Universiteta. 2022;(4):176-182. http://doi.org/10.26425/1816-4277-2022-4-176-182
  14. Gerasimova EK, Zorin SL, Kobeleva GA, Mamaeva EA. Designing a personalized educational model while working with digital technologies. Perspectives of Science and Education. 2020;47(5):398-412. http://doi.org/10.32744/pse.2020.5.28
  15. Suvorova TN, Mikhlyakova EA. Application of 3D modeling technologies for personalization of training. Scientific and Methodological Electronic Journal Concept. 2020;(5):110-129. http://doi.org/10.24411/2304-120X-2020-11038

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

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».