Использование облачных вычислений для формирования учебных компетенций самообразования среди преподавателей университета Аль-Джуфа
https://doi.org/10.17853/1994-5639-2021-9-169-185
Аннотация
Введение. Облачные вычисления – это новая модель, основанная на сетевых технологиях, где компьютерные технологии предоставляются как услуги, которые постоянно доступны для использования. Облачные вычисления экономят время преподавателей и увеличивают их взаимодействие и коммуникацию с коллегами и студентами. Кроме того, помогают преподавателям проходить и заканчивать все необходимые курсы, а также позволяют им хранить и оперативно извлекать информацию в полном объеме. В результате использование облачных вычислений предоставляет практические интерактивные решения для выполнения академических задач, которые необходимы преподавателям в текущей работе.
Цель. Настоящее исследование было направлено на раскрытие реальности использования облачных вычислений для развития педагогических компетенций.
Методология и методы исследования. Исследование основано на применении метода опроса на базе описательного подхода с использованием двух типов анкет в качестве главных инструментов для сбора данных. Выборка исследования включает 48 преподавателей и 103 студента из Педагогического колледжа Университета Аль-Джуфа.
Результаты и научная новизна. Результаты показали, что преподавательская самооценка при использовании облачных вычислений для развития компетенций самообразования находится на высоком уровне, в то время как студенты оценили данные компетенции педагогов средне. Результаты также не продемонстрировали существенной взаимосвязи между этими двумя оценками.
Практическая значимость. Данное исследование помогает оценить влияние использования облачных вычислений для достижения профессиональных и образовательных способностей среди преподавателей Университета Аль-Джуфа.
Об авторе
С. М. Аланази
Университет Аль-Джуфа
Саудовская Аравия
Саудовская Аравия
Аланази Салим Мубарак – доцент кафедры образовательных технологий Педагогического колледжа
Сакака
Список литературы
1. Demir K., Zeliha A., Özcan E. Effects of cloud computing tools, study type and task difficulty on cognitive load and performance. Malaysian Online Journal of Educational Technology. 2019; 7 (4): 155–167. DOI: 10.17220/mojet.2019.04.011
2. Asadi Z., Abdekhoda M., Nadrian H. Cloud computing services adoption among higher education faculties: Development of a standardized questionnaire. Education and Information Technologies. 2020; 25 (1): 175–191. DOI: 10.1007/s10639-019-09932-0
3. El Mhouti A., Erradi M., Nasseh A. Using cloud computing services in e-learning process: Benefits and challenges. Education and Information Technologies. 2018; 23 (2): 893–909. DOI: 10.1109/SITA.2016.7772304
4. Ghallabi S., Essalmi F., Jemni M, Kinshuk. Learner modeling in cloud computing. Education and Information Technologies. 2020; 25 (6): 5581–5599. DOI: 10.1007/s10639-020-10185-5
5. Çakiroglu Ü., Erdemir T. Online project based learning via cloud computing: Exploring Roles of instructor and students. Interactive Learning Environments. 2019; 27 (4): 547–566 2019. DOI: 10.1080/10494820.2018.1489855
6. Shahzad F., Xiu G., Khan I., Shahbaz M., Riaz M. U., Abbas A. The moderating role of intrinsic motivation in cloud computing adoption in online education in a developing country: A structural equation model. Asia Pacific Education Review. 2020; 21 (1): 121–141.
7. Plews R. C. Exploring self-directed learning in the online learning environment: Comparing traditional versus nontraditional learner populations a qualitative study [dissertation]. Teachers College, Columbia University. ProQuest Dissertations Publishing; 2016. 207 p.
8. Lim S. L., Yeo K. J. The relationship between motivational constructs and selfregulated learning: A review of literature. International Journal of Evaluation and Research in Education. 2021; 10 (1): 330–335. DOI: 10.11591/ijere.v10i1.21006
9. Jaimez-González C. R., Luna-Ramírez W. A. Promoting self-learning and autonomy with the use of ICT in higher education through projects close to professional practice. Journal of Education and Learning. 2019; 8 (2): 37–46. DOI: 10.5539/jel.v8n2p37
10. Sabi H. M., Uzoka F. E., Mlay S. V. Staff perception towards cloud computing adoption at universities in a developing country. Education and Information Technologies. 2018; 23 (5): 1825–1848. DOI: 10.1007/s10639-018-9692-8
11. Rababah K. A., Khasawneh M., Nassar B. Factors affecting university students’ intention to use cloud computing in Jordan. International Journal of Web-Based Learning and Teaching Technologies. 2017; 12 (1): 51–56. DOI: 10.4018/IJWLTT.2017010104
12. Almaiah M. A., Al-Khasawneh A. Investigating the main determinants of mobile cloud computing adoption in university campus. Education and Information Technologies. 2010; 25 (4): 3087–3107. DOI: 10.1007/s10639-020-10120-8
13. Alhramelah A., Alshahrani H. Saudi graduate student acceptance of blended learning courses based upon the unified theory of acceptance and use of technology. Australian Educational Computing. 2020; 35 (1).
14. Pike R. E., Pittman J. M., Hwang D. Cloud-based versus local-based web development education: An experimental study in learning experience. Information Systems Education Journal. 2017; 15 (4): 52–68.
15. Yadegaridehkordi E., Nilashi M., Shuib L. Samad S. A behavioral intention model for saas-based collaboration services in higher education. Education and Information Technologies. 2020; 25 (2): 791–816. DOI: 10.1007/s10639-019-09993-1
16. Xie Y., Lin S. Using word clouds to support students’ knowledge integration from online inquiry: An investigation of the process and outcome. Interactive Learning Environments. 2019; 27 (4): 478–496. DOI: 10.1080/10494820.2018.1484774
17. van Woezik T., Reuzel R., Koksma J. Exploring open space: A self-directed learning approach for higher education. Cogent Education. 2019; 6 (1): Article 1615766. DOI: 10.1080/2331186X.2019.1615766
18. Al-Shanawani H. M. Evaluation of self-learning curriculum for kindergarten using Stufflebeam’s CIPP Model. SAGE Open. 2019; 9 (1): 21582440188. DOI: 10.1177/2158244018822380
19. Chowdhury N. Factors influencing the adoption of cloud computing driven by Big Data Technology: A quantitative study [dissertation]. Capella University. ProQuest Dissertations Publishing; 2018. 114 p.
20. El-Attar N. E., El-Ela N. A., Awad W. A. Integrated learning approaches based on cloud computing for personalizing e-learning environment. International Journal of Web-Based Learning and Teaching Technologies. 2019; 14 (2): Article 5, 67–87. DOI: 10.4018/IJWLTT.2019040105
21. Williamson S. Development of a self-rating scale of self-directed learning. Nurse Researcher. 2007; 14: 66–83. DOI: 10.7748/nr2007.01.14.2.66.c6022
22. Grow G. O. Teaching learners to be self-directed. Adult Education Quarterly [Internet]. 1991/1996 [cited 2021 Jan 21]: 41 (3): 125–149. Available from: http://www.longleaf.net/ggrow
Рецензия
Для цитирования:
Аланази С.М. Использование облачных вычислений для формирования учебных компетенций самообразования среди преподавателей университета Аль-Джуфа. Образование и наука. 2021;23(9):169-185. https://doi.org/10.17853/1994-5639-2021-9-169-185
For citation:
Alanazy S.M. Using cloud computing to develop teaching self-learning competencies among the faculty members at Jouf University. The Education and science journal. 2021;23(9):169-185. https://doi.org/10.17853/1994-5639-2021-9-169-185
Просмотров: 462
Послать статью по эл. почте 