A Comparative Analysis of the Effectiveness of Distance and Traditional Learning Technologies in Universities

封面

如何引用文章

全文:

详细

This article presents a comparative analysis of the learning outcomes of higher education students using two different forms of learning: traditional offline learning and e-learning. The features of e-learning are considered. The study considers the widespread introduction of digital technologies in both electronic and traditional learning. The subject of the study is the influence of various forms of organizing the educational process based on the results of academic activities. The purpose of the study is to identify the most suitable forms that are most effective in modern conditions. The author used a comparative analysis of the learning results of distance and traditional forms of education obtained during and after the COVID-19 pandemic. The following objective criteria were chosen: student grades, average score during certification, and the number of students who successfully passed their exams. The work considers the difficulties of objectively comparing learning results of e-learning and traditional education formats. Despite this, it was possible to identify differences between different types of education, which are especially visible when conducting certification in a standardized format. In general, it was shown that students taught using the traditional format gained more professional skills and competencies than those who studied remotely. As a result of the study, preferred forms of training were identified, as well as the most effective ones. These formats currently include traditional learning, which uses the entire arsenal of modern digital content, and blended learning, which uses both conventional and online learning forms.

作者简介

Mariya Golovkina

Email: nauka77@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-7825-7565

参考

  1. Лукашенко М. А., Громова Н. В., Ожгихина А. А. Цифровой имидж преподавателя предпринимательского университета // Высшее образование в России. 2021. Т. 30. №7. С. 91–104.
  2. Шухман А. Е., Парфенов Д. И., Легашев Л. В., Гришина Л. С. Анализ и прогнозирование успеваемости обучающихся при использовании цифровой образовательной среды // Высшее образование в России. 2021. Т. 30. № 8-9. С. 125–133.
  3. Панферов В. Н., Безгодова С. А., Васильева С. В., Иванов А. С., Микляева А. В. Эффективность обучения и академическая мотивация студентов в условиях онлайн-взаимодействия с преподавателем (на примере видеолекции) // Социальная психология и общество. 2020. Т. 11. № 1. С. 127–143.
  4. Студеникина Л. И., Журавлева Е. В. Методические особенности составления экзаменационных тестов по математическим дисциплинам в период дистанционного обучения // Высшее образование сегодня. 2021. № 5. С. 24–29.
  5. Остроглазова Н. А., Старостина Н. В. Лекция-презентация как инструмент внедрения инноваций в вузе // Высшее образование в России. 2021. Т. 30. № 6. С. 97–107.
  6. Fuchs K., Karrila S. The perceived satisfaction with emergency remote teaching (ERT) amidst COVID-19: An exploratory case study in higher education. The Education and Science Journal. 2021. V. 23 (5). Pp. 116–130.
  7. Gherhes,, V., Stoian, C.E., Farcasiu, M.A., Stanici, M. E-Learning vs. Face-To-Face Learning: Analyzing Students’ Preferences and Behaviors // Sustainability 2021. V. 13. 4381. Pp. 1–15.
  8. Al-Karaki J. N., Ababneh N., Hamid Y.,. Gawanmeh A. Evaluating the Effectiveness of Distance Learning in Higher Education during COVID-19 Global Crisis: UAE Educators’ Perspectives // Contemporary educationa; technology. 2021. V. 13 (3). ep. 311, Pp. 1–16.
  9. Abuhmaid A. M. The Efficiency of Online Learning Environment for Implementing Project-Based Learning: Students' Perceptions // International Journal of Higher Education 2020. V. 9. No. 5. Pp. 76–83.
  10. Abney S. A Comparison of Traditional Classroom and Distance Education Classroom on Global Logistics and Group Settings // The Journal of Technology, Management, and Applied Engineering 2020. V. 36. N. 4. Pp. 1–10.
  11. Нархов Д. Ю., Нархова Е. Н., Шкурин Д. В. Динамика образовательной активности студенчества под воздействием цифровизации // Образование и наука. 2021. Т. 23, № 8. С. 147–188.
  12. Ендовицкий Д. А., Рисин И. Е., Трещевский Ю .И., Руднев Е. А. Дистанционное обучение – дисбаланс возможностей и угроз // Высшее образование в России. 2022. Т. 1. № 1. С. 89–97.
  13. Филатов В. В., Гобыш А. В. О роли дистанционного обучения в современном высшем образовании // Профессиональное образование в современном мире. 2020. Т. 10. № 4. С. 4243–4251.
  14. Дедюхин Д. Д., Баландин А. А., Попова Е. И. Дистанционное обучение в системе высшего образования: проблемы и перспективы // Мир науки. Педагогика и психология. 2020. №5. С. 1–11. https://mir-nauki.com/PDF/25PDMN520.pdf (доступ свободный). Загл. с экрана.
  15. Старчикова И. Ю. Особенности дистанционного обучения в современных условиях российского вуза: по материалам опроса студентов // Перспективы науки и образования. 2021. № 2 (50). С. 103–117.
  16. Казакова Е. И., Кондракова И. Э., Проект Ю.Л. Переход к экстренному дистанционному обучению в условиях пандемии в призме переживания студентами трансформации образовательной среды вуза // Образование и наука. 2021. Том 23. № 8. С. 111–146.
  17. Козолупенко Д. П. Инверсия основных тенденций цифровизации в образовательном пространстве // Высшее образование в России. 2022. Т. 31. № 12. С. 115–129.
  18. Заиченко Н. А. Цифровизация образования как триггер изменений образовательных отношений // Экономика и управление. 2020. Т. 26. № 11. С. 1157–1169.
  19. Блинов В. И., Есенина Е. Ю., Сергеев И. С. Модели смешанного обучения: организационно-дидактическая типология // Высшее образование в России. 2021. Т. 30. № 5. С. 44–64.
  20. Другова Е.А., Журавлёва И.И., Аюшеева М.Г. Трудности проектирования смешанного обучения в высшем образовании: опыт «Школ педагогического дизайна» // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 6. С. 93–115.

补充文件

附件文件
动作
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».