Реферат_Павленко. Реферат для сдачи кандидатского экзамена по дисциплине иностранный язык
 Скачать 0.53 Mb.
|
|
Обзор литературы Технологические и технико-педагогические навыки онлайн-преподавателей должны быть развиты в соответствии с различными методами обучения: синхронным, асинхронным, бимодальным, гибридным или полностью дистанционным. Согласно Беруби & Поельхуберу (2005), технико-педагогические навыки определяются как способность использовать ИКТ в педагогическом контексте. На сегодняшний день очень немногие исследования учитывают средства, используемые для правильного развития технико-педагогических навыков преподавателей (Гренон, Лароз, & Болдюк, 2019). (Кроме того, необходимо также правильно определить составляющие элементы технико-педагогического мастерства.) Научная литература позволяет выделить модель TПCЗ (Технологическое, педагогическое и содержательное знание), разработанную Мишра & Кёлером (2006), как непосредственно связанную с технико-педагогическими навыками. По мнению Карсенти (2018), эта модель и ее современные производные (Кесслер, 2017) наиболее часто используются в исследованиях, посвященных информационно-коммуникационным технологиям. TПСЗ оказало значительное влияние на исследовательское сообщество образовательных технологий (Кокс & Грэхэм, 2009). Эта модель относится к взаимосвязи между дисциплинарным, педагогическим и технологическим содержанием и завоевала значительное место в конвенциях для специалистов в области образования, а также среди преподавателей университетов, желающих интегрировать технологию в свое обучение. Существует большое количество научной литературы, основанной на этой системе, в которой рассматриваются элементы, о которых преподаватели должны быть осведомлены, с целью интеграции технологию в свою практику, и как это может повлиять на предмет, который будет преподаваться. На рис. 1 показана эта модель.  Рис. 1: Кёлер & Мишра (2009) модель ТПСЗ Это теоретическое предложение состоит из семи элементов, вытекающих из трех областей (технологического, педагогического и дисциплинарного содержания) (Мишра, Кёлер, & Хенриксон, 2011). Оригинальные определения автора следуют трем основным полям: "Содержательное знание (СЗ) - это знание преподавателя о предмете, который должен быть изучен или преподан" (Кёлер & Мишра, 2009, стр. 62). "Педагогическое знание (ПЗ) - это глубокое знание преподавателей о процессах и практиках или методах преподавания и обучения” (Кёлер & Мишра, 2009, стр. 63). "Технологическое знание (ТЗ) находятся в состоянии постоянного изменения. Определение ТЗ, используемое в рамках ТПСЗ, близко к определению свободного владения информационными технологиями [...] выходит за рамки традиционных представлений о компьютерной грамотности и требует, чтобы люди понимали информационные технологии достаточно широко, чтобы продуктивно применять их на работе и в повседневной жизни, распознавать, когда информационные технологии могут помочь или помешать достижению цели, и постоянно адаптироваться к изменениям в информационных технологиях” (Кёлер & Мишра, 2009, стр. 64). Среди четырех пересечений этих областей (ПСЗ, TCЗ, ТПС и TПСЗ) одна непосредственно связана с технико-педагогическими навыками. Технологическое педагогическое знание (ТПЗ) определяется как: ... понимание того, как преподавание и обучение могут измениться, когда определенные технологии используются определенным образом. Это включает в себя знание педагогических возможностей и ограничений ряда технологических инструментов, поскольку они относятся к дисциплинированно и развивающее соответствующим педагогическим проектам и стратегиям” (Кёлер & Мишра, 2009, стр. 65). Способность преподавателей понимать различные способы освоения технологии в соответствии с контекстом их использования особенно важна в областях педагогических наук. На самом деле многие технологии не были разработаны специально для образования. Следовательно, инструкторы должны выйти за рамки обычного использования и адаптировать их к педагогическому уровню. Согласно Кёлеру & Мишра (2009), " ТПЗ требует дальновидного, творческого и непредубежденного поиска использования технологии не ради нее самой, а ради продвижения обучения и понимания студентов" (стр. 66). Таким образом, элементы, нацеленные на это пересечение, выходят за рамки простого использования технологии в интересах обучения обучаемых. Некоторые авторы, включая Лусье (2013), Оде (2009) и ОЭСР (2015), предупреждают, что полностью синхронное обучение может вызвать определенные трудности для преподавателей. Синхронная веб-конференция требует высокого уровня технических знаний, а также более эффективного управления взаимодействием между учащимися, использующими эти инструменты. Учитывая, что технико-педагогические навыки преподавателей должны быть развиты (Коллин, 2016; Габриэл, Кэмпбелл, Виб, Макдональд & Маколи, 2012), особенно при использовании синхронного метода, и что ТПСЗ обеспечивает основу для выявления соответствующих технико-педагогических элементов (ТПЗ), мы ставим следующую задачу: Описать уровень интеграции преподавателями техно-педагогических навыков после получения обучения на веб-конференциях. Проект исследования и методы Для достижения цели настоящего исследования был использован описательный исследовательский подход (Фортин, 2016). Этот тип исследования позволяет получить точную и детальную картину ситуации, основанную на описательной статистике. Данное исследование не направлено на установление причинно-следственных связей между обучением и описанием навыков участников. На самом деле, малое число участников не позволит этого сделать. Таким образом, мы ставим своей целью описать развитие технико-педагогических навыков у преподавателей вузов с точки зрения использования веб-конференций. Использование описательных методик позволяет выделить элементы, наблюдаемые в рамках данного исследования, а именно влияние независимых переменных на развитие данного навыка. Изучаемое программное обеспечение для веб-конференций известно, как Via. Это программное обеспечение было разработано отечественными квебекскими бизнесменами. Оно доступно в 23 французоязычных академических институтах, в основном расположенных в Канаде и Европе. Это исследование было проведено осенью 2017 года в квебекском университете (Университет Квебека в Труа-Ривьере), который в настоящее время использует это программное обеспечение для веб-конференций. Обследованное население состояло из 455 профессоров и 819 преподавателей, работающих в настоящее время в этом университете. Выборка была отобрана с использованием невероятностного метода формирования выборки. Наша выборка являлась произвольной выборкой, состоящей из добровольцев, зарегистрированных на курсах по этому программному обеспечению для веб-конференций (Фортин, 2016; Генри, 1990), которые никогда не проходили дистанционное обучение или не проводили веб-конференции. Добровольцы проявили интерес к дистанционному обучению, но не имели опыта в этой области. В этом университете, курсы, предназначенные для преподавателей, предлагаются на добровольной основе, как это часто бывает в университетах Квебека. В этом смысле и учитывая его конституцию, выборка удобства является репрезентативной для экологической валидности (Шадиш, Кук, & Кэмпбелл, 2002). Другими словами, волонтерская группа типична для волонтерских групп, которые встречаются в этом типе обучения. В конце концов, 14 из 16 человек из группы добровольно согласились принять участие в этом исследовании; девять из них были профессорами и пять - преподавателями. Распределение мужчин и женщин было следующим: 10 женщин и 4 мужчины. Что касается преподавательского стажа на уровне университета: пять человек имели опыт работы в течение пяти или менее лет, шесть - от шести до 15 лет, а трое - более 16 лет. Протокол исследования, который был использован, представлял собой одно групповое, пред тестовое, пост тестовое, пред экспериментальное проектирование (Коэн, Манион, & Моррисон, 2011) в два этапа (фаза 1 – техническое обучение и фаза 2 – технико-педагогическое обучение по использованию веб-конференций). Данный протокол позволил выявить влияние данных курсов на развитие технико-педагогических навыков, связанных с использованием веб-конференций. Эти два курса были взаимодополняющими по своему характеру и соответствовали принципам Драммонда & Суини (2017) относительно важности отказа от обучения, которое слишком сосредоточено на технологических знаниях. Первый курс следовал традиционному подходу базовой технической подготовки, предлагаемому в университетах Квебека, который фокусируется на функциональности программного обеспечения. Он следует за обучением, предлагаемым новым пользователям поставщиком услуг веб-конференций Via. Он состоял из трех компонентов, связанных с технологическими знаниями (ТЗ): 1) введение в платформу Via; 2) экскурсия по синхронному интерфейсу совместной работы; 3) инструменты презентации. Второй курс добавил педагогические знания (ПЗ), вдохновленные моделью ТПСЗ. Добавление педагогических знаний (ПЗ) на втором курсе привело к пересечению, создав модель ТПСЗ, называемую ТПЗ. Таким образом, второй курс включал в себя технико-педагогическое обучение использованию программного обеспечения, состоящего из четырех компонентов: 1) управление цифровой средой; 2) управление синхронными коммуникациями; 3) управление документами, обменом экранами и окнами приложений; 4) управление семинарами. Чтобы свести к минимуму риск необъективности, связанной с внутренней валидностью, эти курсы были предложены в короткие сроки (исторические факторы предубеждения могут повлиять на исследование) и под руководством инструктора Via (предубеждения, связанные с воздействием, связанным с экспериментатором). Содержание этих двух курсов было подтверждено группой экспертов в этой области, чтобы убедиться, что они соответствуют элементам, намеченным в настоящем исследовании. Данные собирались с помощью вопросника и сетки наблюдений. Анкета была ориентирована на социально-демографические переменные и независимые переменные, связанные с профилями участников в отношении использования ими технологий. Эти переменные потенциально могли повлиять на результаты участников на этапе наблюдения. На основе имеющихся данных (в основном номинальных и порядковых категориальных переменных), объема выборки и целей настоящего исследования был проведен анализ данных с использованием описательной статистики (с показателями ассоциативной и непараметрической статистики). Мы использовали V Крамера, не исправляя никакого смещения, так как в большинстве наших таблиц использовался формат 2 x 2. Поэтому мы ссылались на Бергсма (2013), который сообщил нам, что в этих условиях производительность оценщика без какой-либо коррекции сопоставима. Для таблиц сопряженности потребуются оценивание с поправкой на смещение. Полученные данные/Результат Во-первых, мы представляем профиль участников относительно их использования технологий и социальных сетей. Наш анализ показал, что некоторые из этих переменных являются значимыми. В таблице 1 показано количество участников, которые указали на использование различных технологий в личных (частных) условиях или в контексте обучения в классе. Таблица 1: Использование технологий в личной обстановке или в процессе обучения в классе Использование технологий Типы технологий Личное или частное Преподавание в классе PowerPoint 11 12 Prezi 1 2 Интерактивная цифровая доска 2 3 Keynote 2 1 Google Doc 3 4 Google Form 1 2 Doodle 7 2 SurveyMonkey 4 1 Планшет (iPad) 12 3 Смартфон 12 3 Clickers 2 2 YouTube 10 9 _____________________________________________________________________________ Как показано в Таблице 1, технологии, наиболее часто используемые в личных целях, представлены в порядке убывания: PowerPoint, планшеты, смартфоны, YouTube и Doodle. Технологии не так часто используются в образовательных целях; на самом деле, большинство респондентов используют для этого только PowerPoint и YouTube. Однако нет никакой существенной связи между использованием PowerPoint в личных или учебных целях (V Крамера = 0,284; p = 0,287). То же самое можно сказать и о YouTube (V Крамера = 0,189; p = 0,480). Между этими двумя контекстами нет прямой связи, поскольку они не используются одними и теми же участниками. В таблице 2 показано количество участников, которые указали на использование социальных сетей в личных или профессиональных целях. Таблица 2: Использование социальных медиа _____________________________________________________________________________________ Контекст использования Соц. сеть Личное или Преподавание или Отношение V Крамера частное исследование профессионально правдоподобия _____________________________________________________________________________________ Twitter 4 2 5.938 (1); 0.645; p = 0.015 p = 0.016 Facebook 11 9 7.818 (1); 0.701; p = 0.005 p = 0.009 LinkedIn 9 5 5.884 (1); 0.556; p = 0.015 p = 0.038 _____________________________________________________________________________________ Как показано в таблице 2, Facebook был наиболее широко используемой социальной медиа-платформой участниками, а затем LinkedIn, как в личных, так и в профессиональных целях. Меры ассоциации могут быть использованы для того, чтобы увидеть, как личное использование переносится в профессиональный учебный или исследовательский контекст. Сопряженность очевидна (все V Кремера значимы и превышают порог 0,5), что означает, что участники, которые используют социальные медиа в личных целях, делают это в других контекстах. В таблице 3 показано использование облачных вычислений или приложений для обработки данных с большими файлами. Этот тип использования может оказаться полезным для веб-конференций и нацелен на знания, связанные с управлением файлами. Таблица 3: Использование облачных вычислений ______________________________________________________________________________ Контекст использования Сервисы о.в. Личное или Преподавание или Отношение V Крамера частное исследование профессионально правдоподобия _____________________________________________________________________________________ Dropbox 14 13 ---- ---- One Drive 3 3 4.027 (1); 0.576; p = p = 0.045 0.031 WeTransfer.com 7 6 5.004 (1); 0.577; p = (отправка p = 0.025 0.031 больших файлов) _____________________________________________________________________________________ Анализ таблицы 3 показывает, что все участники используют Dropbox, что делает невозможным вычисление ассоциации, так как это почти идеальное совпадение. Что касается использования других облачных вычислительных услуг, то участники, использующие их в личных целях, являются теми же, кто использует их в образовательных или исследовательских целях. Эта ассоциация сильна как для OneDrive (V Крамера = 0,576; p = 0,031), так и для WeTransfer (V Крамера = 0,577; p = 0,031). После завершения обоих курсов участникам было предложено испытать 10 моделируемых ситуаций с помощью программного обеспечения Via Web. Эти 10 симуляций были в основном разработаны инструктором VIA и первичным исследователем. Затем они были переданы комитету, состоящему из экспертов, которым было поручено оценить репрезентативность выявленных ситуаций. В конце концов, было важно поместить участников в контекст (синхронный режим), в котором ситуации являются наиболее репрезентативными из того, что может быть испытано при обучении онлайн. Участники наблюдались и оценивались на основе их способности управлять программным обеспечением и оценивались по их производительности (два оценщика – максимальная оценка пять баллов за моделируемую ситуацию). В таблице 4 показана общая средняя оценка, полученная участниками для всех ситуаций (1 - 10) и, более конкретно, для инклюзивных ситуаций (8 - 10) с более высокой степенью сложности. Таблица 4: Описательная статистика общих результатов всех 10 ситуаций и 8, 9 и 10 ситуаций отдельно. _____________________________________________________________________________________ Асимметричность Эксцесс № Мин. Макс. Среднее Стандартное Стат. Станд. Стат. Станд. отклонение ошибка ошибка _____________________________________________________________________________________ Ситуации с 1 по 10 14 30.50 41.00 36.61 3.57 -0.69 0.60 -0.894 1.154 (Потенциальный балл от 10 до 50) Ситуации 8, 9 и 10 14 8.00 14.00 10.79 1.60 0.03 0.60 0.182 1.154 (Потенциальный балл от 3 до 15) _____________________________________________________________________________________ Мы наблюдаем двусторонний смешанный эффект - абсолютное согласие ICC 0,807 между двумя оценщиками (признается положительным согласно Ку & Ли, 2016) для ситуаций с 1 по 10 и 0,689 (считается средним) для ситуаций с 8 по 10. Общая результативность участников была хорошей (средний балл 3,66 для каждой ситуации) только после одного технического и одного технико-педагогического тренинга. Далее, давайте попробуем определить переменные в таблицах 1, 2 и 3, которые могут быть использованы для идентификации участников с наилучшей производительностью во время наблюдений. Помимо социодемографических переменных, только значимые результаты будут нацелены на независимые переменные. Среди социодемографических переменных ни пол, ни статус (профессор или преподаватель), ни опыт работы, по-видимому, не влияют на производительность как в ситуациях с 1 по 10, так и в 8 по 10. Среди переменных, приведенных в Таблице 1, ни одна не повлияла на ситуации 1-10. Только одна переменная повлияла на ситуации 8-10, то есть использование PowerPoint в личных или частных целях. Мы получили значение U-критерия Манна — Уитни 7,500, где p = 0,050, что составляет существенную разницу. Участники, которые используют PowerPoint, получили более высокие баллы (медиана 8,64), чем те, кто этого не делает (медиана = 3,33). Что касается социальных сетей (табл.2), то использование LinkedIn в профессиональном контексте привело к значительному отличию в ситуациях с 1 по 10. Мы получили значение U-критерия Манна — Уитни 6.500, где p = 0.032. Таким образом, участники, которые используют LinkedIn, получили более низкие баллы (медиана 4,30), чем те, кто этого не делает (медиана = 9,28). Удивительно, но отсутствие социальных сетей никак не повлияло на ситуации 8-10. Единственной переменной, влияющей на результаты для ситуаций 8-10, было личное использование социальных сетей для участия в дискуссионных группах. В этом конкретном случае мы получили значение U-критерия Манна — Уитни 5.000, где p = 0.032. Таким образом, участники, использующие дискуссионные группы, получили более низкие оценки (медиана 6,00), чем те, кто этого не делал (медиана = 11,25). При учете переменных, связанных с облачными вычислениями (табл.3), при перекрестном анализе их с результатами ситуаций 8-10 существенных различий обнаружено не было. Однако, путем перекрестного анализа результатов из десяти ситуаций с использованием одного или нескольких элементов облачных вычислений, мы получаем значение U-критерия Манна — Уитни 7.500, где p = 0.033, что составляет существенную разницу. Участники, использующие несколько элементов, получили более высокие баллы (медиана 9,56), чем те, кто использует только один (медиана 4,75). |