Исследование и оптимизация эффективности методов дистанционного обучения информатике казахстанских школьников в период пандемии

Введение. В 2020 году вынужденная трансформация всех уровней школьного обучения, инициированная в ходе осуществления комплекса мероприятий по борьбе с пандемией коронавирусной инфекции COVID-19, в первые же недели выявила целый ряд проблем, так или иначе затрудняющих полноценное функционирование дистанционного формата обучения. Отсутствие у казахстанского педагогического сообщества сформированного к этому моменту методологического базиса проведения онлайн-уроков определило необходимость изучения и оптимизации форм и технологий взаимодействия с обучающимися, эффективных для использования при переходе системы национального образования на дистанционную модель.

Цель. Цель настоящего исследования заключается в определении эффективных методов дистанционного обучения информатике казахстанских школьников с точки зрения обеспечения поддержания качества знаний и успеваемости обучающихся на достаточном уровне, соответствующем результатам традиционного очного формата образования.

Методология, методы и методики. В исследовании приняли участие 5 педагогов и 320 обучающихся из 3 казахстанских школ. Возраст учащихся на момент проведения эксперимента – от 12 до 18 лет. Для удобства отслеживания качественных изменений уровня подготовки обучающихся в соответствии с выбранными методами дистанционного обучения информатике испытуемые были разделены на 7 групп согласно уровням образования (5–11 классы). По каждому из 320 испытуемых мы проводили три контрольных измерения качества знаний. Для определения статистической достоверности рассчитанных нами средних эталонных значений, определение которых требовалось для подтверждения результативности дальнейшего хода исследования, был проведен расчет t-критерия Стьюдента для непарных выборок по каждой из семи групп. Анализ данных, полученных на завершающем этапе эксперимента, позволил провести их сравнение с эталонными значениями, рассчитанными нами в ходе предварительного этапа описываемого исследования. Сопоставление проводилось методом определения непараметрического критерия U Манна – Уитни для независимых выборок.

Результаты. Предварительный анализ качества знаний по предмету «Информатика» у испытуемых показал в целом высокий и средний уровень усвоения учебного материала и развития предметно-практических навыков, регистрируемый по итогам обучения в очном формате. Передовой опыт составляющих нашу инициативную исследовательскую группу специалистов позволил разработать структурную схему проведения урока в условиях дистанционного формата. Уроки с использованием данной схемы проходили до окончания учебной четверти. Используя расчет U-критерия Манна – Уитни, мы установили, что полученные усредненные показатели качества обучения испытуемых информатике статистически значимо возросли (I группа: Uэмп = 6,49 (p ≤ 0,05), II группа: Uэмп = 7,46 (p ≤ 0,05), III группа: Uэмп = 6,05 (p ≤ 0,01), IV группа: Uэмп = 6,71 (p ≤ 0,05), V группа: Uэмп = 6,91 (p ≤ 0,01), VI группа: Uэмп = 6,65 (p ≤ 0,05), VII группа: Uэмп = 6,21 (p ≤ 0,05)). Несмотря на временное падение эффективности обучения информатике, зарегистрированное при переходе на дистанционный формат, к моменту окончания эксперимента удалось добиться уровней успеваемости и усвоения знаний, соответствующих таковым при очном обучении.

Научная новизна. Эффективность использования выявленных и адаптированных нами подходов и методологий преподавания, которые смогли компенсировать отсутствие возможности проведения традиционных уроков в очном формате и в то же время не допустить падения уровня успеваемости и качества знаний учащихся, подтверждена собранным и проанализированным нами массивом эмпирических данных, значимость которых статистически доказана.

Практическая значимость. Полученные результаты свидетельствуют об успешности осуществленных в рамках данного исследования мероприятий, направленных на оптимизацию эффективности методов обучения казахстанских школьников информатике при переходе на режим дистанционного образования, введенный в спешном порядке в связи с пандемией.

1. Ахунов А. М. Пандемия COVID-19 как вызов для постсоветскиx стран Центральной Азии // Международная аналитика. 2020. № 11 (1). С. 114–128. DOI: 10.46272/2587-8476-2020-11-1-114-128

2. Жильцов С. С. Коронавирус ударил по странам постсоветского пространства // Проблемы постсоветского пространства. 2020. № 7 (1). С. 8–17. DOI: 10.24975/2313-8920-2020-7-1-8-17

3. Аимкулов Р. А., Аубакиров Ф. М., Казезова М. К. Impact of COVID-pandemic on the economy of Kazakhstan // Вестник Казахского гуманитарно-юридического инновационного университета. 2020. № 4. С. 28–31.

4. Glas O. Corona in Kazakhstan – An authoritarian transparency offensive // New Eastern Europe. 2020. № 42 (4). P. 114–119.

5. Romero C., Ventura S. Educational data science in massive open online courses // WIREs Data Mining and Knowledge Discovery. 2017. № 7. DOI: 10.1002/widm.1187

6. Pardala A. Informatization of mathematics education: didactic opportunities, experience and foreign trends // Informatics and Education. 2019. № 6. P. 49–55. DOI: 10.32517/0234-0453-2019-34-6-49-55

7. Picciano A. G. Theories and frameworks for online education: Seeking an integrated model // Online Learning. 2017. № 21 (3). P. 166–190. DOI: 10.24059/olj.v21i3.1225

8. Kaderkeyeva Z., Bekmanova G., Sharipbay A., Omarbekova A. A model and a method for assessing students’ competencies in e-learning system // DATA ‘19: Proceedings of the Second International Conference on Data Science, E-Learning and Information. New York: Association for Computing Machinery, 2019. P. 1–5. DOI: 10.1145/3368691.3372391

9. Fayanto S., Kawuri M., Jufriansyah A., Setiamukti D., Sulisworo D. Implementation E-Learning based moodle on physics learning in senior high school // Indonesian Journal of Science and Education. 2019. № 3 (2). P. 93–102. DOI: 10.31002/ijose.v3i2.1178

10. Kaya M., Ozel S. A. Integrating an online compiler and a plagiarism detection tool into the Moodle distance education system for easy assessment of programming assignments // Computer Applications in Engineering Education. 2015. № 23. P. 363–373. DOI: 10.1002/cae.21606

11. Oyelere S. S., Suhonen J., Wajiga G. M., Sutinen E. Design, development, and evaluation of a mobile learning application for computing education // Education and Information Technologies. 2018. № 23. P. 467–495. DOI: 10.1007/s10639-017-9613-2

12. Konig J., Jager-Biela D. J., Glutsch, N. Adapting to online teaching during COVID-19 school closure: teacher education and teacher competence effects among early career teachers in Germany // European Journal of Teacher Education. 2020. № 43 (4). P. 608–622. DOI: 10.1080/02619768.2020.1809650

13. Riese E., Kann V. Computer Science Majors’ Experiences of Their Distance Education Caused by the COVID-19 Pandemic // 2021 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON). Vienna: IEEE, 2021. P. 393–397.

14. Fujita N. Transforming online teaching and learning: towards learning design informed by information science and learning sciences // Information and Learning Sciences. 2020. № 121 (7/8). P. 503–511. DOI: 10.1108/ILS-04-2020-0124

15. Данильчук Е. В, Куликова Н. Ю., Чернышова М. В., Волков Д. В. Обучение информатике в условияx виртуализации образовательного пространства // Современные проблемы науки и образования. 2019. № 6. С. 28–28.

16. Вайндорф-Сысоева М. Е., Грязнова Т. С., Шитова В. А. Методика дистанционного обучения: учебное пособие для вузов. Москва: Издательство Юрайт, 2018. 194 с.

17. Cope B., Kalantzis M. Big data comes to school: Implications for learning, assessment, and research // AERA Open. 2016. № 2 (2). P. 1–19. DOI: 10.1177/2332858416641907

18. Коваль Н. Н. Современные информационно-коммуникационные теxнологии в аналитической управленческой деятельности: проблемы и перспективы // Карельский научный журнал. 2015. № 1 (10). С. 39-44.

19. Серикбаева А. Р., Омаров А. М. Автоматизация документооборота в сфере образования // Актуальные научные исследования в современном мире. 2019. № 47 (3–7). С. 93–95.

20. Morgan F., Cawley S., Coffey A., Callaly F., Lyons D., O’Loughlin D., Killoran P. ViciLogic: Online learning and prototyping platform for digital logic and computer architecture // eChallenges e-2014 Conference Proceedings. Belfast, 2014. P. 1–9.

21. Petac E. New challenges of supportive technologies for education // Proceedings: International Conference on Creative Collaboration through Supportive Technologies (ICCCST 2015). Bucharest: MatrixRom Publishing House, 2015. № 24. P. 3–8.

22. Сивинский А. М. Разработка эффективной модели обучения детей с нарушениями слуxа в рамкаx современныx подxодов к образованию // Азимут научных исследований: педагогика и психология. 2020. № 9 (2 (31)). С. 241–244. DOI: 10.26140/anip-2020-0902-0055

23. Sivinskiy A. M., Kulambayeva K. K. Learning Effectiveness and Evaluation Technology in School for Hearing-Impaired Children // Education and Self Development. 2019. № 14(2). P. 92–104. DOI: 10.26907/esd14.2.08

24. Nadeak B. The effectiveness of distance learning using social media during the pandemic period of covid-19: A case in Universitas Kristen Indonesia // International Journal of Advanced Science and Technology. 2020. № 29 (7). P. 1764–1772.

25. Lassoued Z., Alhendawi M., Bashitialshaaer R. An exploratory study of the obstacles for achieving quality in distance learning during the COVID-19 pandemic // Education Sciences. 2020. № 10 (9). P. 232. DOI: 10.3390/educsci10090232

26. Marek M. W., Chew C. S., Wu W. C. V. Teacher experiences in converting classes to distance learning in the COVID-19 pandemic // International Journal of Distance Education Technologies. 2021. № 19 (1). P. 40–60. DOI: 10.4018/IJDET.20210101.oa3

27. Klein P., Ivanjek L., Dahlkemper M. N., Jelicic K., Geyer M. A., Kuchemann S., Susac A. Studying physics during the COVID-19 pandemic: Student assessments of learning achievement, perceived effectiveness of online recitations, and online laboratories // Physical Review Physics Education Research. 2021. № 17 (1). P. 1–11. DOI: 10.1103/PhysRevPhysEducRes.17.010117