Личностные черты и академическая мотивация как предикторы отношения студентов к цифровым образовательным технологиям

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В современную эпоху цифровизации разработка и внедрение цифровых образовательных технологий (ЦОТ) находятся в центре многочисленных дискуссий педагогов, психологов, социологов, медиков и т. д. Более того, пандемия COVID-19 мгновенно сделала ЦОТ неотъемлемой частью современной общественной жизни во всем мире. Однако как до, так и во время пандемии COVID-19 относительно мало внимания уделялось изучению мотивационных и личностных характеристик студентов вузов, связанных с их отношением к ЦОТ и эффективностью использования ЦОТ в обучении. В настоящем исследовании приняли участие 173 студента (61 % - девушки) российских вузов разных направлений обучения (естественные науки, медицина, психология) в возрасте от 17 до 26 лет. Отношение студентов к ЦОТ диагностировалось с помощью авторской методики «Опросник отношения студентов вузов к ЦОТ». Учебная мотивация студентов измерялась с помощью шкал академической мотивации Т.О. Гордеевой и др. Для диагностики черт личности применялся NEO Five-Factor Inventory в русскоязычной адаптации М.В. Бирюкова и С.Д. Бодунова. Для статистического анализа использовались методы описательной статистики, U-критерий Манна - Уитни и множественный регрессионный анализ. Результаты исследования показали, что шкалы учебной мотивации являются более значимыми предикторами отношения к ЦОТ по сравнению с личностными чертами студентов. Однако существуют особенности соотношения мотивационных и личностных предикторов ЦОТ у студентов разных направлений обучения, особенно у студентов-психологов. Выводы данного исследования свидетельствуют о том, что учет таких психологических факторов, как учебная мотивация и личностные черты студентов, может способствовать оптимальному внедрению ЦОТ в современный образовательный процесс.

Об авторах

Ирина Александровна Новикова

Российский университет дружбы народов

Автор, ответственный за переписку.
Email: novikova-ia@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0001-5831-1547

кандидат психологических наук, доцент, доцент кафедры психологии и педагогики

Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6

Полина Александровна Бычкова

Российский университет дружбы народов

Email: bychkova.polina.97@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-6526-7262

магистр психологии, аспирант, кафедра психологии и педагогики

Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6

Алексей Львович Новиков

Российский университет дружбы народов

Email: Novikov-al@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0003-3482-5070

кандидат филологических наук, доцент, доцент кафедры общего и русского языкознания

Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6

Дмитрий Александрович Шляхта

Российский университет дружбы народов

Email: shlyakhta-da@rudn.ru
SPIN-код: 6172-5460
кандидат психологических наук, доцент, доцент кафедры психологи и педагогики Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6

Список литературы

  1. Ahern, A., & López-Medina, B. (2021). Developing pre-service teachers’ digital communication and competences through service learning for bilingual literacy. Training, Language and Culture, 5(1), 57–67. https://doi.org/10.22363/2521-442X-2021-5-1-57-67
  2. Aleshkovski, I.A., Gasparishvili, A.T., Krukhmaleva, O.V., Narbut, N.P., & Savina, N.E. (2021). Russian students about learning under the Сovid-19 pandemic: Resources, opportunities and assessment of the distance learning. RUDN Journal of Sociology, 21(2), 211–224. (In Russ.) https://doi.org/10.22363/2313-2272-2021-21-2-211-224
  3. Aleshkovskiy, I.A., Gasparishvili, A.T., Krukhmaleva, O.V., Narbut, N.P., & Savina, N.E. (2020). Russian university students about distance learning: assessments and opportunities. Higher Education in Russia, 29(10), 86–100. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2020-29-10-86-100
  4. Andrew, M., Taylorson, J., Langille, D.J., Grange, A., & Williams, N. (2018). Student attitudes towards technology and their preferences for learning tools/devices at two universities in the UAE. Journal of Information Technology Education: Research, 17, 309–344. https://doi.org/10.28945/4111
  5. Anourova, N.I. (2018). Digital technologies in education. Digital Society as a Cultural and Historical Context of Human Development: Conference Proceedings (pp. 29–32). Kolomna: State University of Humanities and Social Studies. (In Russ.)
  6. Baeva, L.V., Khrapov, S.A., Azhmukhamedov, I.M., Grigorev A.V., & Kuznetsova, V.Yu. (2020). Digital turn in Russian education: From problems to possibilities. Tsennosti i Smysly, (5), 28–44. (In Russ.) https://doi.org/10.24411/2071-6427-2020-10043
  7. Bakhov, I., Opolska, N., Bogus, M., Anishchenko, V., & Biryukova, Y. (2021). Emergency distance education in the conditions of COVID-19 pandemic: Experience of Ukrainian universities. Education Sciences, 11(7), 364. https://doi.org/10.3390/educsci11070364
  8. Belinskaya, E.P., & Fedorova, N.V. (2020). Personal factors of evaluating the efficiency of distance education. Obrazovanie Lichnosti, (1–2), 44–53. (In Russ.)
  9. Belinskaya, Е.P., & Bronin, I.D. (2014). Adaptation of the Russian version of M. Berzonsky’s Identity Style Inventory. Psychological Studies, 7(34), 12. (In Russ.) https://doi.org/10.54359/ps.v7i34.630
  10. Berzonsky, M.D. (1989). Identity style: Conceptualization and measurement. Journal of Adolescent Research, 4(3), 268–282. https://doi.org/10.1177/074355488943002
  11. Berzonsky, M.D. (1992). identity style and coping strategies. Journal of Personality, 60(4), 771–788. https://doi.org/10.1111/j.1467-6494.1992.tb00273.x
  12. Berzonsky, M.D., & Kuk, L.S. (2000). Identity status, identity processing style, and the transition to university. Journal of Adolescent Research, 15(1), 81–98. https://doi.org/10.1177/0743558400151005
  13. Bhagat, K.K., Wu, L.Y., & Chang, C.-Y. (2019). The impact of personality on students’ perceptions towards online learning. Australasian Journal of Educational Technology, 35(4), 98–108. https://doi.org/10.14742/ajet.4162
  14. Biryukov, S.D., & Vasilev, O.P. (1997). Psychogenetic study of the temperament properties and personality characteristics: Analysis of the structure of the studied variables. Works of the RAS Institute of Psychology, 2, 23–51. Moscow: Institute of Psychology RAS. (In Russ.)
  15. Bodunov, M.V., & Biryukov, S.D. (1989). Big 5: Five-Factor Inventory. Adapted and reproduced by special permission of the Publisher, Psychological Assessment Resources from the NEO Five Factor Inventory by P. Costa, R. McCrae. Moscow: Institute of Psychology RAS.
  16. Bychkova, P.A. (2020). Psychological characteristics of students and their attitude to digital educational technologies (MA in Psychology Thesis). Moscow: RUDN University. (In Russ.)
  17. Chaturvedi, K., Vishwakarma, D.K., & Singh, N. (2021). COVID-19 and its impact on education, social life and mental health of students: A survey. Children and Youth Services Review, 121, 105866. https://doi.org/10.1016/j.childyouth.2020.105866
  18. Corell-Almuzara, A., López-Belmonte, J., Marín-Marín, J.-A., & Moreno-Guerrero, A.-J. (2021). COVID-19 in the field of education: State of the art. Sustainability, 13(10), 5452. https://doi.org/10.3390/su13105452
  19. Costa, P.T., & McCrae, R.R. (1992). Revised NEO Five Factor Inventory (NEO-PI-R) and the NEO Five-Factor Inventory (NEO-FFI). Professional Manual. Odessa: Psychological Assessment Resources.
  20. De Martino, M., Gushchina, Y.S., Boyko, Z.V., Magnanini, A., Sandor, I., Guerrero Perez, B.A., & Isidori, E. (2020). Self-organisation in lifelong learning: Theory, practice and implementation experience involving social networks and a remote format. RUDN Journal of Psychology and Pedagogics, 17(3), 373–389. https://doi.org/10.22363/2313-1683-2020-17-3-373-389
  21. Dixson, M.D. (2010). Creating effective student engagement in online courses: What do students find engaging? Journal of the Scholarship of Teaching and Learning, 10(2), 1–13.
  22. Drozdikova-Zaripova, A.R., Valeeva, R.A., & Latypov, N.R. (2021). The impact of isolation measures during COVID-19 pandemic on Russian students’ motivation for learning. Education Sciences, 11(11), 722. https://doi.org/10.3390/educsci11110722
  23. Duncan, D.G., & Barczyk, C.C. (2016). Facebook’s* effect on learning in higher education: An empirical investigation. Information Systems Education Journal, 14(3), 14–28.
  24. Egorova, М.S., & Parshikova, О.V. (2016). Validation of the Short Portrait Big Five Questionnaire (BF-10). Psychological Studies, 9(45), 9. (In Russ.) https://doi.org/10.54359/ps.v9i45.492
  25. Ellefsen, L. (2016). An investigation into perceptions of Facebook-use* in higher education. International Journal of Higher Education, 5(1), 160–172. https://doi.org/10.5430/ijhe.v5n1p160
  26. Epskamp, S., Costantini, G., Haslbeck, J., Isvoranu, A., Cramer, A.O.J., Waldorp, L.J., Schmittmann, V.D., & Borsboom, D. (2012). qgraph: Graph Plotting Methods, Psychometric Data Visualization and Graphical Model Estimation (R Package). Retrieved from https://CRAN.R-project.org/package=qgraph
  27. Gonçalves, S.P., Sousa, M.J., & Pereira, F.S. (2020). Distance learning perceptions from higher education students – the case of Portugal. Education Sciences, 10(12), 374. https://doi.org/10.3390/educsci10120374
  28. Gorbunova, T.N., & Leontiev, A.N. (2021). Research of transition processes to u-learning in education. Baltic Humanitarian Journal, 10(1), 75–78. (In Russ.) https://doi.org/10.26140/bgz3-2021-1001-0017
  29. Gordeeva, T., Sychev, O., & Osin, E. (2014). “Academic motivation scales” questionnaire. Psikhologicheskii Zhurnal, 35(4), 96–107. (In Russ.)
  30. Gray, J.A., & DiLoreto, M. (2016) The effects of student engagement, student satisfaction, and perceived learning in online learning environments. International Journal of Educational Leadership Preparation, 11(1).
  31. Guillén-Gámez, F.D., Romero Martínez, S.J., & Ordóñez Camacho, X.G. (2020). Diagnosis of the attitudes towards ICT of education students according to gender and educational modality. Apertura, 12(1). https://doi.org/10.32870/ap.v12n1.1786
  32. Kerpelman, J.L., Pittman, J.F., & Adler-Baeder, F. (2008). Identity as a moderator of intervention-related change: Identity style and adolescents' responses to relationships education. Identity: An International Journal of Theory and Research, 8(2), 151–171. https://doi.org/10.1080/15283480801940073
  33. Khangeldieva, I.G. (2018). Digital age: Is it possible to outstrip education? Moscow University Pedagogical Education Bulletin, (3), 48–60. (In Russ.) https://doi.org/10.51314/2073-2635-2018-3-48-60
  34. Krouglov, A. (2021). Emergency remote teaching and learning in simultaneous interpreting: Capturing experiences of teachers and students. Training, Language and Culture, 5(3), 41–56. https://doi.org/10.22363/2521-442X-2021-5-3-41-56
  35. Li, D. (2022). The shift to online classes during the Covid-19 pandemic: Benefits, challenges, and required improvements from the students’ perspective. Electronic Journal of E-Learning, 20(1), 1–18. https://doi.org/10.34190/ejel.20.1.2106
  36. Martha, A.S.D., Junus, K., Santoso, H.B., & Suhartanto, H. (2021). Assessing undergraduate students’ e-Learning competencies: A case study of higher education context in Indonesia. Education Sciences, 11(4), 189. https://doi.org/10.3390/educsci11040189
  37. Narbut, N.P., Aleshkovski, I.A., Gasparishvili, A.T., & Krukhmaleva, O.V. (2020). Forced shift to distance learning as an impetus to technological changes in the Russian higher education. RUDN Journal of Sociology, 20(3), 611–621. (In Russ.) https://doi.org/10.22363/2313-2272-2020-20-3-611-621
  38. Nestik, T.A., Patrakov, E.V., & Samekin, A.S. (2017). The psychology of person's attitudes toward new technologies: Current state and further research directions. In A.L. Zhuravlev & V.A. Koltsova (Eds.), Fundamental and Applied Research in Modern Psychology: Results and Development Prospects (pp. 2041–2050). Moscow: Institute of Psychology RAS. (In Russ.)
  39. Novikova, I., & Bychkova, P. (2022). Attitudes towards digital educational technologies, academic motivation and academic achievements among Russian university students. In D.A. Alexandrov, A.V. Boukhanovsky, A.V. Chugunov, Y. Kabanov, O. Koltsova, I. Musabirov & S. Pashakhin (Eds.), Digital Transformation and Global Society (DTGS-2021). Communications in Computer and Information Science (vol. 1503, pp. 280–293). Springer: Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-93715-7_20
  40. Novikova, I., Bychkova, P., & Zamaldinova, G. (2021a). Personality traits and attitude towards digital educational technologies in Russian university students. Proceedings of the 15th International Technology, Education and Development Conference (INTED2021) (pp. 9999–10005). Valencia: IATED. https://doi.org/10.21125/inted.2021.2087
  41. Novikova, I.A., Bychkova, P.A., & Novikov, A.L. (2021b). University students' attitudes towards digital educational technologies before and after outbreak of COVID-19 pandemic. Tsennosti i Smysly, (2), 23–44. (In Russ.) https://doi.org/10.24412/2071-6427-2021-2-23-44
  42. Novikova, I.A., Bychkova, P.A., & Novikov, A.L. (2022). Attitudes towards digital educational technologies among Russian university students before and during the COVID-19 pandemic. Sustainability, 14(10), 6203. https://doi.org/10.3390/Su14106203
  43. Ozdamli, F. (2017). Attitudes and opinions of special education candidate teachers regarding digital technology. World Journal on Educational Technology: Current Issues, 9(4), 191–200. https://doi.org/10.18844/wjet.v9i4.2581
  44. Peruta, A., & Shields, A.B. (2017). Social media in higher education: understanding how colleges and universities use Facebook*. Journal of Marketing for Higher Education, 27(1), 131–143. https://doi.org/10.1080/08841241.2016.1212451
  45. Peytcheva-Forsyth, R., Yovkova, B., & Aleksieva, L. (2018). Factors affecting students’ attitudes towards online learning – the case of Sofia University. AIP Conference Proceedings, 2048(1), e020025. Melville: AIP Publishing. https://doi.org/10.1063/1.5082043
  46. Popova, O.I. (2019). Digitalization of education and university brand: students' attitude to processes. Management Issues, (3), 245–250. (In Russ.) https://doi.org/10.22394/2304-3369-2019-3-245-250
  47. R Core Team. (2021). R: A Language and Environment for Statistical Computing. (Version 4.1.1) (Computer Software). Retrieved from https://cran.r-project.org
  48. Radu, M.-C., Schnakovszky, C., Herghelegiu, E., Ciubotariu, V.-A., & Cristea, I. (2020). The impact of the COVID-19 pandemic on the quality of educational process: A student survey. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(21), 7770. https://doi.org/10.3390/ijerph17217770
  49. Revelle, W. (2019). psych: Procedures for psychological, psychometric, and personality research (R package). Retrieved from https://cran.r-project.org/package=psych
  50. Rizun, M., & Strzelecki, A. (2020). Students’ acceptance of the COVID-19 impact on shifting higher education to distance learning in Poland. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(18), 6468. https://doi.org/10.3390/ijerph17186468
  51. Romero Martínez, S.J., Ordóñez-Camacho, X.G., Guillen-Gamez, F.D., & Bravo Agapito, J. (2020). Attitudes towards technology among distance education students: Validation of an explanatory model. Online Learning, 24(2), 59–75. https://doi.org/10.24059/olj.v24i2.2028
  52. Simonson M., Zvacek S.M., & Smaldino S. (2019). Teaching and learning at a distance: Foundations of distance education (7th edition). Charlotte: IAP.
  53. Soldatova, G.U., & Nestik, T.A. (2016). Technophiles and technophobes. Deti v Informatsionnom Obshchestve, (25), 20–29. (In Russ.)
  54. Soldatova, G.U., & Rasskazova, E.I. (2018). Brief and screening versions of the Digital Competence Index: Verification and application possibilities. National Psychological Journal (3) 47–56. (In Russ.) https://doi.org/10.11621/npj.2018.0305
  55. Strekalova, N.B. (2019). Risks of implementation of digital technologies into education. Vestnik of Samara University. History, Pedagogics, Philology, 25(2), 84–88. (In Russ.) https://doi.org/10.18287/2542-0445-2019-25-2-84-88
  56. The Jamovi Project. (2021). Jamovi. (Version 2.2) (Computer Software). Retrieved from https://www.jamovi.org
  57. Tugrul, T.O. (2017). Perceived learning effectiveness of a course Facebook* page: Teacher-led versus student-led approach. World Journal on Educational Technology: Current Issues, 9(1), 35–39. https://doi.org/10.18844/wjet.v9i1.1029
  58. Unger, S., & Meiran, W.R. (2020). Student attitudes towards online education during the COVID-19 viral outbreak of 2020: Distance learning in a time of social distance. International Journal of Technology in Education and Science, 4(4), 256–266. https://doi.org/10.46328/ijtes.v4i4.107
  59. Vladova, G., Ullrich, A., Bender, B., & Gronau, N. (2021). Students’ acceptance of technology-mediated teaching – how it was influenced during the COVID-19 pandemic in 2020: A study from Germany. Frontiers in Psychology, 12, 636086. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.636086
  60. Yasmin, M. (2022). Online chemical engineering education during COVID-19 pandemic: Lessons learned from Pakistan. Education for Chemical Engineers, 39, 19–30. https://doi.org/10.1016/j.ece.2022.02.002
  61. Yuzefovich, T.S. (2018). Relation between activity of using digital technologies and educational motivation and academic achievement in students of different areas of study (MA in Psychology Thesis). Moscow: RUDN University. (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».