CC BY
20
Перспективы Науки и Образования
Международный электронный научный журнал ISSN 2307-2334 (Онлайн)
Адрес выпуска: https://pnojournal.wordpress.com/2022-2/22-01/ Дата публикации: 28.02.2022 УДК 37.013
Т. А. Гаврилова, П. С. Бажина, А. А. Куприенко, Т. В. Фисун
Эффективность использования АК-помощника для формирования изобразительного умения
Введение. В связи с неуклонным ростом в мире числа внедрения различного рода образовательных приложений на основе дополненной реальности (АК) и публикаций об их эффективности по отношению к успеваемости обучающихся, нарастает необходимость экспериментальных исследований в этой сфере. Педагогическая экспертиза АК-пособий затруднена отсутствием эмпирических данных, позволяющих оценить действительную результативность применения инновационных средств в обучении. Цель исследования - оценка эффективности применения пособий с дополненной реальностью для формирования изобразительных умений.
Материалы и методы. Исследование было организовано по типу пилотажного эксперимента: контрольная группа училась рисовать набросок фигуры тигра при помощи срисовывания с напечатанного на бумаге поэтапного руководства выполнения наброска, а экспериментальная группа выполняла его при помощи авторского маркерного АК-приложения.
В качестве результатов обучения рассматривались качество выполненных набросков (актуальных и отсроченных на неделю), уровни субъективно воспринимаемых утомления и когнитивной нагрузки. Оценка качества набросков производилась экспертом, имеющим художественное образование. Уровни утомления и когнитивной нагрузки оценивались при помощи самооценочных шкал. Первичные результаты анализировались при помощи 1>критерия Стьюдента и парного Т-критерия Стьюдента. Оценка надежности самооценочных шкал производилась при помощи коэффициента альфа Кронбаха. В эксперименте приняло участие 38 студентов педагогического бакалавриата.
Результаты исследования. Полученные результаты обнаружили равнозначность набросков фигуры животного выполненных при помощи АК-пособия и бумажного руководства. Выяснилось также, что уровни субъективно воспринимаемого утомления, внутренней и внешней когнитивной нагрузки оказались сопоставимыми в обеих группах, но релевантная нагрузка была выше в группе, использующей АК-пособие (р=0,004).
Заключение. Полученные в исследовании результаты вносят вклад в разработку экспертных критериев для оценки учебных пособий с использованием технологии дополненной реальности. К таким критериям уже сейчас можно отнести наличие эквивалентности, а еще лучше - прироста учебной успешности обучающихся по сравнению с другими средствами и методами обучения, а также - снижение посторонней и увеличение релевантной когнитивных нагрузок.
Ключевые слова: дополненная реальность, образовательные технологии, экспериментальный метод, обучение, успеваемость, изобразительное умение, когнитивная нагрузка, утомляемость, стиль обучения
Ссылка для цитирования:
Гаврилова Т. А., Бажина П. С., Куприенко А. А., Фисун Т. В. Эффективность использования АК-помощника для формирования изобразительного умения // Перспективы науки и образования. 2022. № 1 (55). С. 561-576. сМ: 10.32744^.2022.1.36
Perspectives of Science & Education
International Scientific Electronic Journal ISSN 2307-2334 (Online)
Available: https://pnojournal.wordpress.com/2022-2/22-01/ Accepted: 15 October 2021 Published: 28 February 2022
T. A. Gavrilova, P. S. Bazhina, A. A. Kuprienko, T. V. Fisun
Efficiency of using AR-assistant for teaching drawing skills
Introduction. In connection with the steady growth in the world of the number of implementation of various kinds of educational applications based on augmented reality (AR) and publications on their effectiveness in relation to student performance, the need for experimental research in this area is growing. The pedagogical examination of AR-textbooks is complicated by the lack of empirical data to assess the actual effectiveness of the use of innovative tools in teaching.
The aim of this study was to study how effective the use of augmented reality aids for the formation of draw skills is.
Materials and methods. The study was organized as a pilot experiment: the control group learned to draw a sketch of a tiger's figure by copying a step-by-step guide (step-by-step table) printed on paper, and the experimental group performed it using the author's AR marker application.
The quality of sketches performed (actual and delayed for a week), levels of subjectively perceived fatigue and cognitive load were considered as learning outcomes. The quality of the sketches was assessed by an expert with an art education. The levels of fatigue and cognitive load were assessed using self-rating scales. Primary results were analyzed using the Student's t-test and the paired Student's t-test. The reliability of self-rating scales was assessed using the Cronbach alpha coefficient. 38 students of the pedagogical bachelor degree took part in the experiment.
Research results. The results obtained showed the equivalence of the sketches of the figure of the animal made using the AR-manual and the paper guide. It was also found that the levels of subjectively perceived fatigue, internal and external cognitive load were comparable in both groups, but the relevant load was higher in the AR-aid group (p=0,004).
Conclusions. The results obtained in the study contribute to the development of expert criteria for evaluating teaching aids using augmented reality technology. These criteria already now include the presence of equivalence, and even better - an increase in the educational success of students in comparison with other means and methods of teaching, as well as a decrease in extraneous and an increase in relevant cognitive loads.
Keywords: augmented reality, educational technologies, experimental method, learning, academic performance, visual skill, cognitive load, fatigue, learning style
For Reference:
Gavrilova, T. A., Bazhina, P. S., Kuprienko, A. A., & Fisun, T. V. (2022). Efficiency of using AR-assistant for teaching drawing skills. Perspektivy nauki i obrazovania - Perspectives of Science and Education, 55 (1), 561-576. doi: 10.32744/pse.2022.1.36
_Введение
е последнее десятилетие в мире наблюдается неуклонный рост числа внедрения разного рода обучающих AR-приложений в сферу образования разного уровня и предметной направленности [1]. Технология дополненной реальности включена Институтом ЮНЕСКО по информационным технология в образовании в перечень перспективных инноваций в образовательную сферу [2]. Растет и число публикаций по результатам исследований их эффективности и влияния на успеваемость обучающихся. Вместе с тем, педагогическая экспертиза AR-пособий, как и многих других цифровых помощников, проводится преимущественно путем опросов участников образовательного процесса, без опоры на эмпирические данные о сравнительных образовательных результатах. Практикам образования приходится гадать, а не предлагают ли им производители цифрового контента некий педагогический «фуфломицин» в привлекательной обертке. Для успешного внедрения технологий дополненной реальности в процесс обучения представляется необходимым проведение экспериментальных исследований с использованием групп сравнения (традиционный объяснительно-иллюстративный метод или мультимедийное обучение, например). И на этой основе закладывать базу для принципов экспертно-педагогической оценки цифровых образовательных пособий и методов обучения.
Дополненной реальностью (AR) называют технологию, которая позволяет накладывать виртуальные объекты на реальный физический мир [3; 4]. По классификации R. Wojciechowski и W. Cellary [5], современные AR-продукты разбиваются на три группы: маркерные, безмаркерные и пространственные (геолокационные). Наибольшее распространение в образовании сейчас получила маркерная технология, которая запускаются при помощи наведения камеры мобильного устройства на черно-белый или цветной узор (маркер), благодаря чему на экране устройства происходит отображение трехмерного изображения в том месте, где находится маркер. Эти технология наиболее надежна и проста для разработки, которую поддерживают доступные библиотеки шаблонов. Второй по популярности идет геолокационная AR-технология [6], которая запускается благодаря данным GPS в мобильном устройстве и отображает трехмерный объект в том месте, где географические координаты пользователя совпадают с координатами, заложенными в программе. Безмаркерные технологии, для которых нет необходимости создавать специальные визуальные анализаторы, в силу сложности разработки пока не получили распространения, но перспективны для потребностей дистанционного образования [7].
К ограничениям в использовании AR-приложений в процессе обучения относят чаще всего три обстоятельства: эргономические несовершенства, повышенные временные и энергетические затраты, ограниченность приложения строго определенной областью применения и невозможность для педагогов его адаптации или изменения под разные контексты обучения.
По данным J. Bacca и авт. [6], в период с 2003 по 2013 годы дополненная реальность наиболее широко применялась в области обучения научному мышлению - для понимания сложных и абстрактных понятий, а также тому, что иначе невозможно было бы непосредственно воспринять в реальном мире. При этом она использовалась преимущественно для целей объяснения какой-либо темы, для получения дополни-
тельной информации по теме и для обучающих игр. К настоящему времени показано, что наибольший эффект образовательные AR-приложения дают в профессиональном образовании на уровне бакалавриата и в таких предметных областях, как инженерные и гуманитарные науки, а также - в сфере искусства [8].
Таким образом, чаще всего дополненная реальность используется для расширения объема знаний и углубления их понимания, то есть для теоретического обучения, а не для формирования каких бы то ни было психомоторных навыков.
В лаборатории цифровой педагогики ДВФУ было разработано маркерное AR-приложение «Обучающее приложение поэтапного изображения животных с элементами дополненной реальности» [9]. Оно представляет собой AR-помощник, который при помощи мобильного устройства поэтапно активизирует элементы наброска животного на лист бумаги с маркерами. Традиционные руководства рисования животных представляют собой таблицы с изображением отдельных элементов наброска животного и обучающийся должен поэтапно срисовывать их, постоянно сверяя нарисованное с образцом. Преимуществом нашего приложения представляется то, что оно снижает постороннюю когнитивную нагрузку как необходимость переключения внимания. Обучающийся видит элемент сразу на своем листе и не загружает зрительную рабочую память его сохранением. Вместе с тем, данное преимущество не очевидно, и потому необходимо исследовать его эффективность для формирования изобразительного умения в специальном исследовании.
Цель данного исследования - изучить насколько эффективно применение пособий с дополненной реальностью для формирования изобразительных умений. Полученные данные могут быть полезны также для понимания того, какие возможности имеются у AR-технологий для формирования зрительно-моторных навыков, к группе которых относится изобразительное умение.
В исследовании проверялись две гипотезы:
Гипотеза 1: Качество набросков животного, выполненных при помощи срисовывания с поэтапной таблицы и AR-пособия, будет равнозначным.
Гипотеза 2: Уровни утомляемости и воспринимаемой когнитивной нагрузки у испытуемых будут различными в группах, выполнявших набросок животного при помощи поэтапной таблицы и при помощи AR-пособия.
_Обзор литературы
По результатам нескольких мета-анализов использование технологии дополненной реальности дает умеренный размер эффекта на результаты обучения (0,36 > d < 0,68*). Так, в обзоре M. Santos et al. [10] анализировались 7 статей и сделан вывод о широком варьировании эффекта от отрицательного до большого, со средним значением 0,56. Пять лет назад Z.A. Yilmaz и V. Batdi [11] на основании изучения 12 публикаций делают вывод о небольшом влиянии использования дополненной реальности на академическую успеваемость обучающихся (d= 0,36), но отмечают позитивный эффект в области социального, эмоционального и когнитивного развития. В это же время H. Tekedere и H. Gök [12], изучив 15 наиболее информативных работ с 2005 по 2015 год и уже с учетом роли уровня и предметной области образования, пришли к все же
* d - это показатель размера эффекта по Коэну. Размер эффекта - основная единица мета-аналитического исследования, которая, в отличие от значимости различий (р), отражает количественное отношение между сравниваемыми показателями. Согласно классификации Thalheimer and Cook (2002) [цит. по 12], значения размера эффекта в диапазоне от 0,40 до 0,75 следует относить к среднему уровню.
выводу о среднем уровне эффекта (d=0,677). И наконец, в двухлетней давности обзоре 64-х публикаций, проиндексированных в базах Web of Science, Scopus и Google Scholar, J. Garzón и J. Acevedo [8] признают наличие позитивного влияния AR на учебную успеваемость. Однако, результатам прошлогоднего мета-анализа эффективности использования AR/VR процедур в обучении [13] превосходство этих технологий обучения над другими в лучшем случае не доказана. Авторы обзора приходят к выводу о том, что данные технологии дают результаты не лучше, но и не хуже традиционных. И это рассматривается самой оптимистичной перспективой на фоне уверенности производителей в превосходстве их продуктов над традиционными методами обучения. Ко всему сказанному необходимо добавить также и то, что нулевые или незначительные результаты вообще редко публикуются, что, в свою очередь, осложняет понимание объективного положения дел в изучаемой сфере.
Основными эффектами в большинстве исследований признаются улучшение успеваемости и учебной мотивации [14]. При этом улучшение успеваемости фиксируется и как высокий уровень усвоения той или иной темы (см., например, [15], так и как более значительный прирост результатов обучения по сравнению с контрольной группой, обучавшейся при помощи других средств обучения [16].
Следует отметить, что этот вывод имеет очень обобщенный характер, поскольку в нем не учитывались такие модерирующие факторы как продолжительность, методология обучения и индивидуальные характеристики обучающихся. Есть единичные данные о том, что от использования AR-процедур в наибольшей степени получают пользу обучающиеся с низким и средним уровнем успеваемости, а для хорошо успевающих такого эффекта нет [17]. Не ясна до конца также и роль индивидуального стиля обучения [18].
Также все большее количество данных позволяют говорить о том, что оптимально сконструированное AR-приложение снижает когнитивную нагрузку у обучающихся [10; 19].
Важность снижения когнитивной нагрузки для повышения эффективности обучения в впервые была обоснована J. Sweller [21] и в настоящее время накоплено множество данных, подтверждающих эту закономерность [22]. Основное положение теории когнитивной нагрузки состоит в том, что рабочая память обучающегося по сравнению с долговременной имеет ограниченную емкость и что перегрузка рабочей памяти не позволяет усваиваемой информации надежно закрепиться в долговременной памяти. Поэтому преподавателям необходимо разрабатывать учебный контент таким образом, чтобы не перегружать рабочую память и тем самым максимально способствовать переводу информации в долговременную память. Далее выяснилось, что целесообразно выделять три типа когнитивной нагрузки, которые имеют место в процессе обучения: внутреннюю, постороннюю и релевантную (уместную) (см. для обзора: [23]).
Внутренняя когнитивная нагрузка (ВКН) определяется количеством элементов в задании и их взаимодействием, она определяет сложность задания как такового. Она также зависит и от объема предварительных знаний у обучающегося: чем больше знаний по теме, тем меньше когнитивная нагрузка при введении нового знания [24].
Посторонняя нагрузка (ПКН) связана с оформлением и структурой подачи учебного материала [25]. Эта нагрузка может вызываться необходимостью поиска нужной информации на фоне обилия ненужной информации, одновременного выполнения различный учебных инструкций, частого переключения внимания. Изучение способов снижения ПКН привело к созданию различных теорий мультимедийного
дизайна, которые описывают принципы оптимальной подачи учебного материала [25; 26]. Что касается технологии дополненной реальности, то некоторые исследования показывают, что при правильном проектировании она имеет большой потенциал для устранения ПКН [4]. Например, при работе в AR-среде можно более надежно направить внимание обучающегося на целевые объекты, устранив визуально-отвлекающие факторы. Можно также расположить виртуальную информацию рядом с изучаемым реальным объектом, что сократит время на переключение внимания между ними. И что, на наш взгляд, тоже важно - это то, при работе с AR-приложением активизируется субъектность обучающегося, он может активно контролировать динамику поступления новой информации.
Наконец, релевантная когнитивная нагрузка (РКН) - к ней относят умственные усилия, которые способствуют созданию и автоматизации ментальных моделей и схем [27]. В контексте традиций отечественной науки мы бы назвали эти усилия активностью по «вращиванию», интериоризации умственных действий [27; 28]. В отличие от внутренней и внешней нагрузки, этот вид нагрузки наиболее полезен для процесса обучения [29] и, таким образом, для более результативного обучения она должна увеличиваться. Однако, это увеличение тогда эффективно, когда оно не повышает постороннюю нагрузку. Именно такое условие и может обеспечить AR-технология путем, например, быстрого направления внимания обучающегося на нужный объект. Или же - путем снижения времени переключения внимания обучающегося за счет пространственного совмещения реального объекта и виртуальной информации о нем или о порядке действий с ним [30].
Исследование было организовано по типу пилотажного эксперимента с использованием контрольной и экспериментальной групп (дизайн POWC - Posttest Only With Control): контрольная группа училась рисовать набросок фигуры тигра при помощи срисовывания с напечатанного на бумаге поэтапного руководства выполнения наброска (поэтапной таблицы), а экспериментальная группа выполняла его при помощи авторского маркерного AR-приложения «Обучающее приложение поэтапного изображения животных с элементами дополненной реальности» [9], которое было разработано на основе аналогичной таблицы в форме поэтапных трафаретов (см. рис. 1).
Методология, материалы и методы
Г'
v
, — « Рисунок 1 Использование AR-помощника при выполнении наброска тигра
Испытуемые выполняли рисунок тигра дважды: первый раз при помощи поэтапного пособия (таблицы или AR-пособия), второй раз - через неделю по памяти. Такой порядок был применен для оценки устойчивости сформированного умения.
В исследовании участвовало 38 студентов третьего курса, обучающихся в Дальневосточном федеральном университете по программам педагогического бакалавриата (20 человек в контрольной группе, 18 - в экспериментальной). Из них 34 девушки и 4 юноши (экспериментальная группа). Средний возраст испытуемых 20 лет.
Эксперимент проводился во время лабораторных занятий по учебной дисциплине «Психология», по теме: «Исследование психологических закономерностей формирования навыка». Испытуемые участвовали в эксперименте по желанию, но в случае участия им начислялись баллы за активность в рейтинговой оценке по дисциплине.
Пре-тест:
опросник САН
Выполнение наброска тигра:
АН-
помощник
Бумажное пособие
Пост-тест:
опросник САН;
модифицир ованный опросник С115
Отсроченное на
неделю вопроизЕ едение наброска по памяти
Рисунок 2 Порядок проведения эксперимента
Оценка качества рисунка проводилась экспертом, имеющим художественно-графическое образование, по следующим критериям:
1. Общее впечатление от рисунка.
2. Соответствие пропорций отдельных частей в целостном изображении.
3. Степень сходства деталей на морде тигра.
4. Степень сходства в изображении конечностей.
5. Степень сходства в изображении туловища.
6. Степень сходства в изображении хвоста.
7. Степень сходства окраски тигра.
Каждый критерий оценивался по 5-балльной шкале. Максимальная оценка за набросок - 35 баллов, минимальная - 7.
Для оценки воспринимаемой когнитивной нагрузки использовался модифицированный опросник CLS Дж. Леппинка, который включает три шкалы: внутреннюю, внешнюю и релевантную когнитивную нагрузки [31]. Шкала внутренней когнитивной нагрузки измеряет впечатление от сложности изучаемой темы, шкала построенной нагрузки оценивает дизайн учебного материала, а шкала релевантной когнитивной нагрузки - такую нагрузку на рабочую память, которая ведет к углублению обработки информации и улучшению за счет этого результатов обучения. Максимальное количество баллов по каждой шкале - 3.
Для оценки утомляемости использовался опросник «Самочувствие, активность. настроение» (САН) В.А. Доскина с коллегами [32]. Он включает в себя три шкалы с соответствующими названиями, максимальный балл по каждой шкале - 7 баллов.
Для нивелирования влияния индивидуально-психологических факторов, которые могли модерировать эффект обучения, группы были выравнены по когнитивному сти-
лю, перцептивным стилям учения и самооценке умений изобразительной деятельности. Стили обучения были учтены в связи с недостаточной изученностью их роли в процессе AR-обучения. Имеются единичные работы по роли поленезависимости (например, [18]), перцептивным стилям обучения [33]. Для оценки когнитивного стиля были использованы опросник «Включенные фигуры» Г. Уиткина (полезависимость-по-ленезависимость) [34], для перцептивного стиля учения - VARK (версия 7.8) Н. Флеминга и С. Миллса (визуальный, аудиальный, читающий и кинестетический стили учения) [35]. Для оценки умения рисовать предлагался краткий опросник, включавший три пункта, и задающий диапазон оценок по 5-бальной шкале (максимально 15 баллов), от «да, это так» до «нет, это не так»:
1. Я люблю рисовать.
2. Я часто рисую.
3. Окружающие высоко оценивают мое умение рисовать.
Диагностика возможных модерирующих образовательный эффект индивидуально-психологических факторов проводилась в свободное от эксперимента время.
Сравнение испытуемых контрольной и экспериментальной групп по когнитивному стилю, перцептивному стилю учения и самооценке умения рисовать, которые могли бы повлиять на результаты обучения, показало отсутствие значимых различий (см. табл. 1).
Таблица 1
Средние показатели (стандартное отклонение) показателей когнитивного стиля, значимость различий между группами по ^критерию Стьюдента
Показатели Контрольная группа (N=20) Экспериментальная группа (N=18) Значимость различий
Поленезависимость 1,7 (1,1) 1,4 (0,4) 0,46
Визуальный стиль учения 4,7 (3,6) 6,0 (2,6) 0,24
Аудиальный стиль учения 7,1 (2,3) 6,5 (2,4) 0,44
Вербальный стиль учения 7,1 (2,8) 6,6 (2,5) 0,54
Кинестетический стиль учения 7,3 (3,2) 7,4 (2,3) 0,87
Самооценка умения рисовать 7,7 (3,4) 7,2 (3,7) 0,64
Использованные шкалы для оценки когнитивной нагрузки и утомления стиля показали свою надежность (см. табл. 2).
Таблица 2
Надежность шкал опросника САН и модифицированного опросника
CLS Дж. Леппинка
Шкалы а-Кронбаха
Самочувствие 0,89
Активность 0,86
Настроение 0,90
Внутренняя когнитивная нагрузка 0,76
Посторонняя когнитивная нагрузка 0,79
Релевантная когнитивная нагрузка 0,91
Общая когнитивная нагрузка 0,48
Анализ результатов проводился при помощи пакета программ статистической обработки SPSS.19.
_Результаты исследования
1. По гипотезе 1: Качество набросков тигра, выполненных при помощи срисовывания с поэтапной таблицы и AR-трафарета, будет равнозначным.
Сравнение качества первоначальных и отсроченных рисунков при помощи статистических критериев ^-критерий Стьюдента) показало, что гипотеза 1 о наличии различий в качестве рисунков, выполненных при помощи поэтапной таблицы (контрольная группа) и AR-пособия (экспериментальная группа), подтвердилась (см. табл. 3).
Таблица 3
Средние баллы (стандартное отклонение) оценок качества рисунков и значимость различий между группами по ^критерию Стьюдента
Экспертная оценка качества рисунка тигра Контрольная группа (N=20) Экспериментальная группа (N=18) Значимость различий
Первоначальный рисунок 24,3 (4,7) 25,2 (2,9) 0,5
Отсроченный рисунок 20,9 (5,0) 18,3 (2,3) 0,06
Вместе с тем, в обеих группах имеются значимые различия между качеством первоначального наброска и воспроизведённого по памяти через неделю (см. табл. 4): выполненный по памяти набросок хуже, чем выполненный с помощью любого из используемых в эксперименте пособий.
Таблица 4
Средние баллы (стандартное отклонение) оценок качества рисунков и значимость различий между качеством первоначального и отсроченного рисунков по парному
Т-критерию Стьюдента
Средняя разница Значимость различий
Контрольная группа 3,4 (3,4) 0,00***
Экспериментальная группа 6,9 (2,4) 0,00***
Примечание. *** - р < 0,001
2. По гипотезе 2: Уровни утомляемости и воспринимаемой когнитивной нагрузки у испытуемых будут различными в группах, выполнявших набросок тигра при помощи поэтапной таблицы и при помощи AR-пособия.
Показатели утомляемости до и после рисования значимо не различались у экспериментальной группы по сравнению с контрольной (см. табл. 5). Анализ динамики изменения показателей утомляемости (см. табл. 6) показал, что они не увеличились, а в контрольной группе даже уменьшились после рисования наброска.
Таблица 5
Средние баллы (стандартные отклонения) показателей утомляемости (по опроснику САН) до и после рисования, и значимость различий между группами
по ^критерию Стьюдента
Опросник САН Контрольная группа (N=20) Экспериментальная группа (N=18) Значимость различий
Самочувствие До рисования 49,8 (11,3) 44,9 (13,2) 0,22
После рисования 54,7 (11,1) 48,0 (14,3) 0,11
Активность До рисования 44,6 (10,8) 44,0 (12,4) 0,89
После рисования 50,2 (11,7) 45,5 (13,1) 0,25
Настроение До рисования 51,9 (11,0) 52,2 (12,2) 0,94
После рисования 56,1 (9,7) 54,4 (12,0) 0,63
Таблица 6
Средние баллы (стандартные отклонения) показателей утомляемости (по опроснику САН), значимость различий по группам до и после рисования парному
Т-критерию Стьюдента
Показатели утомления До рисования После рисования Значимость различий
Контрольная группа
Самочувствие 49,8 (11,3) 54,7 (11,1) 0,01*
Активность 44,6 (10,8) 50,2 (11,7) 0,00**
Настроение 51,9 (11,0) 56,1 (9,7) 0,0,4*
Экспериментальная группа
Самочувствие 44,9 (13,2) 48, 0 (14,3) 0,27
Активность 44,0 (12,4) 45,5 (13,1) 0,55
Настроение 52,2 (12,2) 54,4 (12,0) 0,32
Примечание. * - р <0,05; ** - р <0,001
В экспериментальной группе выше общая когнитивная нагрузка, но за счет релевантной (см. табл. 7). Остальные виды когнитивной нагрузки были примерно одинаковы в обеих группах.
Таблица 7
Средние баллы (стандартное отклонение) оценок воспринимаемой когнитивной нагрузки и значимость различий между группами по ^критерию Стьюдента
Воспринимаемая когнитивная нагрузка Контрольная группа (N=20) Экспериментальная группа (N=18) Значимость различий
Внутренняя 12,6 (1,9) 16,7 (6,0) 0,08
Посторонняя 5,7 (6,6) 4,2 (4,4) 0,41
Релевантная 12,5 (10,0) 19,1 (8,6) 0,04*
Общая 30, 8 (12,2) 42,2 (9,2) 0,01*
Примечание. * - р <0,05
_Обсуждение результатов
Предположение о том, что качество рисунков, выполненных при помощи при помощи срисовывания с поэтапной таблицы (бумажного пособия) и AR-пособия, будет равнозначным, подтвердилось. Экспертная оценка качества первоначальных набросков тигра была примерно одинакова, независимо от используемого в эксперименте пособия. Такой же результат был получен при отсроченном на неделю воспроизведении набросков по памяти. Этот факт означает, что наше AR-пособие для развития изобразительного умения является равнозначным традиционному бумажному пособию и его можно использовать вместо бумажного пособия. Одним из преимуществ такой замены является уменьшение финансовых и других материальных затрат на обеспечение учебным пособием, решение проблемы компактного хранения учебных пособий и т.п. Такая эквивалентность, как уже отмечалось во введении выше, присуща большинству процедур обучения при помощи виртуальной и дополненной реальностей и пока не накопилось достаточных доказательств об их превосходстве над традиционными средствами обучения. Если результативность обучения практически такая же, как и при традиционном обучении, то тогда другие преимущества AR/VR-обучения делают его лучшим вариантом - мы присоединяемся здесь к выводу A. Kaplan с коллегами [13].
Мы также обнаружили, что уровни субъективно воспринимаемого утомления, внутренней и внешней когнитивной нагрузки оказались сопоставимыми в обеих группах, но релевантная уместная нагрузка была выше в группе, использующей AR-пособие. Таким образом, вторая гипотеза подтвердилась частично, и с указанием на то, какое преимущество может иметь AR-пособие для формирования изобразительного умения по сравнению с бумажным самоучителем. Выше уже отмечалось, что релевантная когнитивная нагрузка повышает результативность обучения [29]. Это происходит, в частности, за счет повышения умственной активности обучающегося (субъектности) [36]. Обратим внимание и на то, что в нашем случае также превосходство в релевантной нагрузке не сопровождается более высокой посторонней нагрузкой. Это еще один довод в пользу эффективности использования нашего AR-пособия для формирования изобразительных умений.
В то же время, следует учесть и возможность влияния «эффекта новизны» на показатели успешности работы с AR-помощником. Об этом эффекте говорится и в мета-обзоре J. Garzón et al. [1]: большинство экспериментальных вмешательство с технологиями дополненной реальности в процесс обучения носило кратковременный характер и для заключения об мере эффективности использования этих технологий необходимы лонгитюдные исследования. В нашей работе, как уже было указано в начале обсуждения, мы оценили долговременность полученных результатов через неделю, они оказались также равнозначны результатам с использованием бумажного самоучителя.
Интересно, что в нашем исследовании уровень субъективно воспринимаемого утомления в виде самооценок самочувствия, активности и настроения после рисования в обеих группах не увеличивался, а уменьшался. По-видимому, такой эффект был связан с тем, что в эксперименте участвовали студенты непрофильных для изобразительного искусства направлений подготовки. Для них переключение на рисование могло представляться неким разгрузочным мероприятием и вызывать
тем самым релаксационный настрой, несмотря на то, что студентов мотивировали на участие оценкой за активность на занятии в рейтинге по учебной дисциплине.
Заключение
Основной целью проведенного исследования явилось изучение возможностей использования пособий с дополненной реальностью для формирования изобразительных умения и шире - для формирования зрительно-моторных навыков.
Проведенное исследование подтвердило гипотезу о равнозначной эффективности бумажного пособия и пособия на основе технологии дополненной реальности для формирования изобразительного умения в ходе поэтапного обучения рисования фигуры животного. А также - гипотезу о том, что AR-помощник в обучении позволяет увеличить релевантную когнитивную нагрузку, не увеличивая посторонней.
Перспективность проведенного исследования видится в разработке основ экспертных критериев для оценки учебных пособий с использованием технологии допол-
V» I #
ненной реальности. К таким критериям уже сейчас можно отнести наличие эквивалентности, а еще лучше - прироста учебной успешности обучающихся по сравнению с другими средствами и методами обучения, а также - снижение посторонней и увеличение релевантной когнитивных нагрузок.
Проведенное исследование имело пилотажный характер и имеет ряд ограничений. Первое из них состоит в ограниченной выборке эмпирического исследования, допустимом для ориентировочного этапа исследований. Перспективным представляется дальнейшее расширение выборки, включение в нее обучающихся разного возраста и пола, различных направлений профессиональной подготовки бакалавриата. Проведение исследований с привлечением учащихся средних образовательных учреждений полагаем преждевременным в силу недостаточной изученности влияния дополненной реальности на здоровье детей и подростков.
Второе ограничение связано с методиками оценки: целесообразно использование в дальнейших исследованиях более объективных методик оценки когнитивной нагрузки и когнитивно-личностных характеристик обучающихся.
Третьим ограничением является кратковременность использования AR-пособия, было бы полезно изучить эффективность подобного рода средств при нивелировании влияния «эффекта новизны». Например, при более регулярном использовании в учебном процессе или на фоне частого и рутинного использования в досуговой деятельности.
И наконец, четвертое ограничение состояло в использовании в качестве объекта исследования авторского AR-пособия, что не позволяет сделать необходимых обобщений о всех возможностях использования технологии дополненной реальности для формирования зрительно-моторных умений. Было бы очень перспективным привлечь к изучению другие образовательные AR-продукты, что пока остается затрудненным в силу отсутствия запросов со стороны разработчиков и коммерческой составляющей производства цифровых продуктов.
_Финансирование
Статья публикуется в рамках реализации государственного задания Министерства науки и высшего образования РФ (проект № 0657-2020-0009).
ЛИТЕРАТУРА_
1. Garzón J., Pavón J., Baldiris S. Systematic review and meta-analysis of augmented reality in educational settings // Virtual Reality. 2019. №23. P. 447-459. DOI:10.1007/s10055-019-00379-9
2. Структура ИКТ-компетентности учителей. Рекомендации ЮНЕСКО [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://iite.unesco.org/ru/publications/struktura-ikt-kompetentnosti-uchitelej-rekomendatsii-unesco/ (дата обращения: 01.11.2021)
3. Azuma R. A survey of augmented reality // Presence: Teleoperators and Virtual Environments. 1997. № 6 (4). P. 355-385. D0l:10.1162/pres.1997. 6.4.355.
4. Akgayir M., Akgayir G. Advantages and challenges associated with augmented reality for education: A systematic review of the literature // Educational Research Review. 2017. № 20. P. 1-11. DOI: 10.1016/j.edurev.2016.11.002
5. Wojciechowski R., Cellary W. Evaluation of learners' attitude toward learning in ARIES augmented reality environments // Computers & Education.2013. № 68. P. 570-585. DOI: 10.1016/j.compedu.2013.02.014
6. Bacca J., Fabregat R., Baldiris S., Graf S., Kinshuk. Augmented reality trends in education: A systematic review of research and applications // Educational Technology & Society. 2014. №17 (4). P. 133-149.
7. Altinpulluk H., Kesim M., Kurubacak, G. The usability of augmented reality in open and distance learning systems: A qualitative Delphi study // Open Praxis. 2020. №12(2). DOI: 10.5944/openpraxis.12.2.1017
8. Garzón J., Acevedo J. Meta-analysis of the impact of Augmented Reality on students' learning gains//Educational Research Review. 2019. № 27. DOI: 10.1016/J. EDUREV. 2019.04.001
9. Куприенко А. А, Одинец К. Л. Обучающее приложение поэтапного изображения животных с элементами дополненной реальности. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2020611856, 11.02.2020. Заявка № 2020610608 от 29.01.2020
10. Santos M. E. C., Chen A., Taketomi T., Yamamoto G., Miyazaki J., Kato H. Augmented reality learning experiences: Survey of prototype design and evaluation // IEEE Transactions on Learning Technologies. 2014. № 7(1). P. 38-56. D0I:10.1109/TLT. 2013.37
11. Yilmaz Z. A., Batdi, V. A meta-analytic and thematic comparative analysis of the integration of augmented reality applications into education // Education in Science. 2016. № 41(188) P. 273-289. DOI: 10.15390/EB.2016.6707.
12. Tekedere H., Goker H. Examining the effectiveness of augmented reality applications in education: A meta-analysis // International Journal of Environmental & Science Education. 2016. № 11(16). Р. 9469-9481.
13. Kaplan A. D., Cruit J., Endsley M., Beers S. M., Sawyer B. D., Hancock P.A. The Effects of Virtual Reality, Augmented Reality, and Mixed Reality as Training Enhancement Methods: A Meta-Analysis // Human Factors. 2021. № 63(4). Р.706-726. DOI: 10.1177/0018720820904229
14. Altinpulluk H. Determining the trends of using augmented reality in education between 2006-2016 // Education and Information Technologies. 2019. № 24 (2). P.1089-1114 DOI:10.1007/s10639-018-9806-3
15. Ibáñez M., Di Serio A., Villarán D., Delgado-Kloos C. Augmented Reality-Based Simulators as Discovery Learning Tools: An Empirical Study // IEEE Transactions on Education. 2015. № 58. DOI: 10.1109/TE.2014.2379712
16. Cai S., Chiang F-K., Sun Y., Lin C., Lee J. J. Applications of augmented reality-based natural interactive learning in magnetic field instruction // Interactive Learning Environments. 2017. № 25(6). P. 778-791. DOI: 10.1080/10494820.2016.1181094
17. Cai S., Wang X., Chiang F. K. A Case Study of Augmented Reality Simulation System Application in a Chemistry Course // Computers in Human Behavior. 2014. №37. P.31-40. DOI: 10.1016/j.chb.2014.04.018
18. Lin H.-C., Su S.-H., Wang S.-T., Tsai S.-C. Influence of Cognitive Style and Cooperative Learning on Application of Augmented Reality to Natural Science Learning. International // Journal of Technology and Human Interaction. 2015. №11. P.41-66. DOI: 10.4018/IJTHI.2015100103
19. Bressler D., Bodzin A. A mixed methods assessment of students' flow experiences during a mobile augmented reality science game // Journal of Computer Assisted Learning. 2013. № 29(6). P. 505-517.
20. Sweller J., Ayres P., Kalyuga S. Categories of knowledge: an evolutionary approach // In: Cognitive Load Theory, eds J. Sweller, P. Ayres, and S. Kalyuga (New York, NY: Springer), 2011. P.3-14. DOI: 10.1007/978-1-4419-8126-4_1
21. Sweller J., van Mer^nboer J. J., Paas F. Cognitive architecture and instructional design: 20 years later // Educational Psychology Review. 2019. №31. P. 261-292. DOI: 10.1007/s10648-019-09465-5
22. Ibili E. Effect of augmented reality environments on cognitive load: pedagogical effect, instructional design, motivation and interaction interfaces // International Journal of Progressive Education. 2019. № 15(5). P. 42-57. DOI: 10.29329/ijpe.2019.212.4
23. Sweller J., Van Merrienboer J. J., Paas F. G. Cognitive architecture and instructional design // Educational psychology review. 1998. №10 (3). P. 251-296.
24. Mayer R. E. Constructivism as a theory of learning versus constructivism as a prescription for instruction / In: Constructivist instruction: Success or failure, 2009. P.184-200. DOI: 10.4324/9780203878842-18
25. Paas F., Sweller J. Implications of cognitive load theory for multimedia learning. In: R. E. Mayer (Ed.), The Cambridge handbook of multimedia learning. Cambridge University Press. 2014. P. 27-42. DOI: 10.1017/ CBO9781139547369.004
26. Moreno R. Cognitive load theory: Historical development and relation to other theories. In J. L. Plass, R. Moreno, R. Brnnken (Eds.), Cognitive load theory. Cambridge University Press. 2010. P.9-28. DOI: 10.1017/ CBO9780511844744.003
27. Выготский Л. С. История развития высших психических функций // Собрание сочинений в 6 томах. Т.3, М.: Педагогика, 1983.
28. Гальперин П. Я. К учению об интериоризации // Вопросы психологии. 1966. № 6. С. 25-32.
29. Costley J., Lange C. H. The Effects of Lecture Diversity on Germane Load // The International Review of Research in Open and Distributed Learning. 2017. №18(2). DOI: 10.19173/irrodl.v18i2.286
30. Thees M., Kapp S., Strzys M.P., Beil F., Lukowicz P., Kuhn J. Effects of augmented reality on learning and cognitive load in university physics laboratory courses // Computers in Human Behavior. 2020. № 108, DOI: 10.1016/j. chb.2020.106316
31. Leppink J., Paas F., Van der Vleuten C. M., Van Gog T., Van Mer^nboer J. G. Development of an instrument for measuring different types of cognitive load // Behavior Research Methods.2013. № 45(4). P. 1058-1072.
32. Доскин В. А., Лаврентьева Н. А., Мирошников М. П., Шарай В.Б Тест дифференцированной самооценки функционального состояния // Вопросы психологии. 1973. № 6. С.141-145.
33. Chandrasekera T., Yoon S. Augmented Reality, Virtual Reality and their effect on learning style in the creative design process // Design and Technology Education: An International Journal. 2018. № 23(1). P. 55-75.
34. Witkin H. A., Moore C. A., Goodenough D. R., Cox P. W. Field-dependent and field-independent cognitive styles and their educational implications // Review of Educational Research. 1977. № 47(1). P. 1-64.
35. Leite W. L., Svinicki M., Shi Y. Attempted validation of the scores of the VARK: learning styles inventory with multitrait-multimethod confirmatory factor analysis models // Educational and Psychological Measurement. 2010. № 70(2). P. 323-339.
36. Klepsch M., Seufert T. Making an effort versus experiencing load // Frontiers in Education. 2021. №. 6. DOI: 10.3389/feduc.2021.645284
REFERENCES
1. Garzón J., Pavón J., Baldiris S. Systematic review and meta-analysis of augmented reality in educational settings. Virtual Reality, 2019, vol. 23, pp. 447-459. DOI: 10.1007/s10055-019-00379-9
2. ICT Competency Framework for Teachers. UNESCO recommendations [Electronic resource]. Available at: https:// iite.unesco.org/ru/publications/struktura-ikt-kompetentnosti-uchitelej-rekomendatsii-unesco/ (accessed 1 November 2021). (In Russ.)
3. Azuma R. A survey of augmented reality. Presence: Teleoperators and Virtual Environments, 1997, vol. 6, no. 4, pp. 355-385. DOI: 10.1162/pres.1997.6.4.355.
4. Akgayir M., Akgayir G. Advantages and challenges associated with augmented reality for education: A systematic review of the literature. Educational Research Review, 2017, vol. 20, pp. 1-11. DOI: 10.1016/j.edurev.2016.11.002
5. Wojciechowski R., Cellary W. Evaluation of learners' attitude toward learning in ARIES augmented reality environments. Computers & Education, 2013, vol. 68, pp. 570-585. DOI: 10.1016/j.compedu.2013.02.014
6. Bacca J., Fabregat R., Baldiris S., Graf S., Kinshuk. Augmented reality trends in education: A systematic review of research and applications. Educational Technology & Society, 2014, vol. 17, no. 4, pp. 133-149.
7. Altinpulluk H., Kesim M., Kurubacak, G. The usability of augmented reality in open and distance learning systems: A qualitative Delphi study. Open Praxis, 2020, vol. 12, no. 2. DOI: 10.5944/openpraxis.12.2.1017
8. Garzón J., Acevedo J. Meta-analysis of the impact of Augmented Reality on students' learning gains. Educational Research Review, 2019, vol. 27. DOI: 10.1016/J.EDUREV.2019.04.001
9. Kuprienko A. A., Odinets K.L. Teaching application for step-by-step depiction of animals with augmented reality elements. Registration certificate for the computer program RU 2020611856, February 11, 2020. Application number 2020610608 of January 29th, 2020. (In Russ.)
10. Santos M. E. C., Chen A., Taketomi T., Yamamoto G., Miyazaki J., Kato H. Augmented reality learning experiences: Survey of prototype design and evaluation. IEEE Transactions on Learning Technologies, 2014, vol. 7, no. 1, pp. 38-56. DOI: 10.1109/TLT.2013.37
11. Yilmaz Z. A., Batdi, V. A meta-analytic and thematic comparative analysis of the integration of augmented reality applications into education. Education in Science, 2016, vol. 41(188), pp 273-289. DOI: 10.15390/EB.2016.6707.
12. Tekedere H., Göker H. Examining the effectiveness of augmented reality applications in education: A meta-analysis. International Journal of Environmental & Science Education, 2016, vol. 11(16), pp. 9469-9481.
13. Kaplan A.D., Cruit J., Endsley M., Beers S.M., Sawyer B.D., Hancock P.A. The Effects of Virtual Reality, Augmented Reality, and Mixed Reality as Training Enhancement Methods: A Meta-Analysis. Human Factors, 2021, vol. 63, no.
4, pp. 706-726. DOI: 10.1177/0018720820904229
14. Altinpulluk H. Determining the trends of using augmented reality in education between 2006-2016. Education and Information Technologies, 2019, vol. 24 (2), pp. 1089-1114. DOI: 10.1007/s10639-018-9806-3
15. Ibanez M., Di Serio A., Villaran D., Delgado-Kloos C.,. Augmented Reality-Based Simulators as Discovery Learning Tools: An Empirical Study. IEEE Transactions on Education, 2015, vol. 58. DOI: 10.1109/TE.2014.2379712
16. Cai S., Chiang F-K., Sun Y., Lin C., Lee J.J. Applications of augmented reality-based natural interactive learning in magnetic field instruction. Interactive Learning Environments, 2017, vol. 25, no. 6, pp. 778-791. DOI: 10.1080/10494820.2016.1181094
17. Cai S., Wang X., Chiang F. K. A Case Study of Augmented Reality Simulation System Application in a Chemistry Course. Computers in Human Behavior, 2014, vol. 37, pp. 31-40. DOI: 10.1016/j.chb.2014.04.018
18. Lin H.-C., Su S.-H., Wang S.-T., Tsai S.-C. Influence of Cognitive Style and Cooperative Learning on Application of Augmented Reality to Natural Science Learning. International. Journal of Technology and Human Interaction, 2015, vol. 11, pp. 41-66. DOI: 10.4018/IJTHI.2015100103
19. Bressler D., Bodzin A. A mixed methods assessment of students' flow experiences during a mobile augmented reality science game. Journal of Computer Assisted Learning,. 2013, vol. 29, no. 6, pp. 505-517.
20. Sweller J., Ayres P., Kalyuga S. Categories of knowledge: an evolutionary approach. Ed. by J. Sweller, P. Ayres, and
5. Kalyuga. In: Cognitive Load Theory, eds J. Sweller, P. Ayres, and S. Kalyuga; 2011; New York, NY: Springer; p.3-14. DOI: 10.1007/978-1-4419-8126-4_1
21. Sweller J., van Merriënboer J. J.,Paas F. Cognitive architecture and instructional design: 20 years later. Educational Psychology Review, 2019, vol. 31, pp. 261-292. DOI: 10.1007/s10648-019-09465-5
22. Ibili E. Effect of augmented reality environments on cognitive load: pedagogical effect, instructional design, motivation and interaction interfaces. International Journal of Progressive Education, 2019, vol. 5, no. 5, pp. 42-57. DOI: 10.29329/ijpe.2019.212.4
23. Sweller J., Van Merrienboer J. J., Paas F. G. Cognitive architecture and instructional design. Educational psychology review, 1998, vol. 10, no. 3, pp. 251-296.
24. Mayer R. E. Constructivism as a theory of learning versus constructivism as a prescription for instruction. In: Constructivist instruction: Success or failure, 2009, pp. 184-200. DOI: 10.4324/9780203878842-18
25. Paas F., Sweller J. Implications of cognitive load theory for multimedia learning. In: R. E. Mayer (Ed.), The Cambridge handbook of multimedia learning. Cambridge University Press, 2014, pp. 27-42. DOI: 10.1017/ CBO9781139547369.004
26. Moreno R. Cognitive load theory: Historical development and relation to other theories. In J. L. Plass, R. Moreno, R. Brünken (Eds.), Cognitive load theory. Cambridge University Press, 2010, pp. 9-28. DOI:10.1017/ CBO9780511844744.003
27. Vygotsky L.S. History of development of higher mental functions. Collected Works in 6 volumes. Vol. 3, Moscow, Pedagogy Publ., 1983. (In Russ.)
28. Galperin P.Y. To the doctrine of interiorization. Voprosy psykhologii, 1966, no. 6, pp. 25-32. (In Russ.)
29. Costley J., Lange C. H. The Effects of Lecture Diversity on Germane Load. The International Review of Research in Open and Distributed Learning, 2017, vol. 18, no. 2. DOI: 10.19173/irrodl.v18i2.286
30. Thees M., Kapp S., Strzys M.P., Beil F., Lukowicz P., Kuhn J. Effects of augmented reality on learning and cognitive load in university physics laboratory courses. Computers in Human Behavior, 2020, vol. 108. DOI: 10.1016/j. chb.2020.106316
31. Leppink J., Paas F., Van der Vleuten C. M., Van Gog T., Van Merriënboer J. G. Development of an instrument for measuring different types of cognitive load. Behavior Research Methods, 2013, vol. 45, no. 4, pp. 1058-1072.
32. Doskin V. A., Lavrentieva N.A., Miroshnikov M.P., Sharai V.B. Differential self-assessment test of functional state. Voprosy psikhologii, 1973, no. 6, pp. 141-145. (In Russ.)
33. Chandrasekera T.,Yoon S. Augmented Reality, Virtual Reality and their effect on learning style in the creative design process. Design and Technology Education: An International Journal, 2018, vol. 23, no. 1, pp. 55-75.
34. Witkin H.A., Moore C.A., Goodenough D.R., Cox P.W. Field-dependent and field-independent cognitive styles and their educational implications. Review of Educational Research, 1977, vol. 47, no. 1, pp. 1-64.
35. Leite W. L., Svinicki M., Shi Y. Attempted validation of the scores of the VARK: learning styles inventory with multitrait-multimethod confirmatory factor analysis models. Educational and Psychological Measurement, 2010, vol. 70, no. 2, pp. 323-339.
36. Klepsch M., Seufert T. Making an effort versus experiencing load. Frontiers in Education, 2021, no. 6. DOI: 10.3389/ feduc.2021.645284
Perspectives of Science & Education. 2022, Vol. 55, No. 1
Информация об авторах Information about the authors
Гаврилова Татьяна Александровна Tatyana A. Gavrilova
(Россия, Владивосток) (Russia, Vladivostok)
Доцент, кандидат психологических наук, Associate Professor, PhD in Psychology, Head of the
заведующая лабораторией цифровой педагогики Digital Pedagogy Laboratory, Far Eastern Federal
Дальневосточный федеральный университет University
E-mail: gavrilova.ta@dvfu.ru E-mail: gavrilova.ta@dvfu.ru
ORCID ID: 0000-0002-7265-579X ORCID ID: 0000-0002-7265-579X
Researcher ID: N-3260-2013 Researcher ID: N-3260-2013
Scopus Author ID: 7006541928 Scopus Author ID: 7006541928
Бажина Полина Сергеевна Polina S. Bazhina
(Россия, Владивосток) (Russia, Vladivostok)
Кандидат педагогических наук, научный сотрудник PhD in Pedagogical Sciences, Researcher,
лаборатории цифровой педагогики Laboratory of Digital Pedagogy
Дальневосточный федеральный университет Far Eastern Federal University
E-mail: bazhina.ps@dvfu.ru E-mail: bazhina.ps@dvfu.ru
ORCID ID: 0000-0002-7273-0702 ORCID ID: 0000-0002-7273-0702
ResearcherID: S-5972-2018 ResearcherID: S-5972-2018
Scopus Author ID: 57216184928 Scopus Author ID: 57216184928
Куприенко Александр Анатольевич Alexander A. Kuprienko
(Россия, Владивосток) (Russia, Vladivostok)
Лаборант-исследователь лаборатории цифровой Laboratory researcher
педагогики at the Laboratory of Digital Pedagogy
Дальневосточный федеральный университет Far Eastern Federal University
E-mail: kuprienko.aa@dvfu.ru E-mail: kuprienko.aa@dvfu.ru
ResearcherID: U-7221-2018 ResearcherID: U-7221-2018
Scopus Author ID: 56071073700 Scopus Author ID: 56071073700
Фисун Татьяна Витальевна Tatyana V. Fisun
(Россия, Владивосток) (Russia, Vladivostok)
Лаборант-исследователь лаборатории цифровой Laboratory researcher
педагогики at the Laboratory of Digital Pedagogy
Дальневосточный федеральный университет Far Eastern Federal University
E-mail: fisun.tv@soe.dvfu.ru E-mail: fisun.tv@soe.dvfu.ru
ORCID ID: 0000-0003-0519-963Х ORCID ID: 0000-0003-0519-963X
576
