CC BY
61
DOI: 10.15643/НЬаг№^-2020.2.4
Когнитивные аспекты развития информационно-образовательной среды в высшей школе в эпоху цифровизации
© М. А. Белогаш*, М. В. Мельничук
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации Россия, 125993 (ГСП-3) Москва, Ленинградский проспект, 49.
*ЕтаП: mbelogash@fa.ru
Создание системно организованных информационно-методических ресурсов обеспечения обучения в условиях цифровизации высшего образования является предметом междисциплинарных исследований. Целью данной работы явилось изучение зависимости успешности обучения в условиях цифровой образовательной среды от таких факторов, как доминирующая интеллектуальная модальность, цифровой интеллект, образовательные парадигмы, методический инструментарий, удовлетворение образовательных потребностей и технологически комфортная среда. С позиций комплексного подхода рассмотрена проблема автономизации обучения, его зависимость от уровня разработанности оптимальных моделей когнитивного поведения студентов, от степени когнитивной нагрузки в процессе саморегулируемого обучения и от способности ме-такогнитивных самоинструкций к регулированию когнитивных процессов. Авторы приходят к выводу о том, что в построении информационно-образовательной среды необходимо учитывать оценку когнитивного потенциала образовательных возможностей студентов. Более того, информационная архитектура образовательного контента должна выполнять функцию внешнего триггера внутренних мотивов для выработки устойчивых моделей когнитивного поведения студентов.
Ключевые слова: цифровой интеллект, саморегулируемое обучение, когнитивные привычки, вербально-лингвистический интеллект, цифровой образовательный контент.
Развитие информационно-образовательной среды в эпоху цифровизации непосредственно связано с определением обязательных условии успешного обучения и является предметом исследовании различных специалистов. В частности, психологами было определено, что успешность обучения зависит от индивидуальных задатков обучающихся, таких как когнитивные способности и мотивация [1]. Интеллектуальная и мотивационная составляющие проявляются в операционализации учебных достижении. При этом особьш научньш интерес представляет зависимость прогностических способностеи интеллекта и мотивации от таких модераторов, как измерение результатов обучения, рассматриваемая мотивационная модель, уровень интеллектуального развития, предметная область, этап обучения. Достижения университетского обучения предполагают фактическую результативность во всех областях знании образовательных программ, при этом данная результативность служит показателем профессиональных компетенции, необходимых для карьерных достижении.
Рассмотрим, как интеллект и мотивация влияют на успешность обучения. Интеллект определяется как способность понимать сложные идеи, эффективно адаптироваться к среде, обучаться на основе опыта, продуцировать аргументированные и логически связанные
рассуждения, обдумывать пути преодоления препятствии и решения проблем [2]. Говард Гарднер определяет интеллект как биопсихический потенциал для обработки информации, интерпретации и хранения в памяти, которая активируется в определенных культурных средах для выполнения задании и создания социально-ценных продуктов для даннои культуры. Согласно теории множественных интеллектуальных способностеи Гарднера, интеллект состоит из различных модальностеи. Такими модальностями являются вербально-лингвистиче-скии интеллект, логико-математическии интеллект, визуально-пространственный интеллект, музыкально-ритмическии интеллект, межличностный интеллект, интраличностныи интеллект, моральный интеллект и др. [3].
В условиях динамично развивающегося сетевого мира появляется новая интеллектуальная модальность - цифровои интеллект, который определяется как сумма социальных, эмоциональных и когнитивных способностеи, позволяющих справляться с вызовами и адаптироваться к условиям жизни в цифровом мире. Цифровои интеллект можно рассматривать как эмерджентную модальность, порожденную взаимодеиствием людеи с помощью информационных технологии. Признание полноправного существования такого вида интеллекта в зна-чительнои степени расширит образовательные и карьерные горизонты. Цифровои интеллект повышается вследствие координации усилии образовательных и технологических сообществ на основе коллегиальнои коллаборации. Цифровои интеллект - это универсальный набор технических, когнитивных, метакогнитивных и социоэмоциональных компетенции, основанных на универсальных моральных ценностях, способствующих успешнои адаптации людеи к условиям цифрового мира. Основными элементами цифрового интеллекта являются цифровое гражданство, цифровое творчество и цифровая конкурентоспособность. Цифровым гражданством является умение безопасно, ответственно и этически грамотно использовать цифровые технологии и медиа. Цифровое творчество - это умение адаптироваться в цифровои экосистеме и создавать новое знание, технологии для реализации идеи, а цифровая конкурентоспособность - умение справляться с глобальными вызовами, создавать инновационные продукты и новые возможности в цифровои экономике [4].
Современные студенты обладают в различнои степени развитыми интеллектуальными способностями различнои модальности. Несомненным является то, что достаточно высокии цифровои интеллект является особенностью современного поколения студентов. Перед педагогическим сообществом стоят задачи повышения качества высшего образования за счет смены образовательных парадигм, обновления образовательнои среды и обновления методического инструментария. В основе преобразовании концептуальных подходов лежит необходимость развития различных видов интеллектуальных способностеи студентов с опорои на достижения в области информационных технологии и хорошо развитый цифровои интеллект современного поколения.
В настоящее время обучение студентов обусловлено образовательными траекториями, построенными на основе государственных стандартов, специфики образовательных учреждении и наличия педагогических ресурсов. Реализация такои образовательнои модели опирается на планирование ресурсного обеспечения, индивидуальнои нагрузки преподавателеи и аудиторного фонда. Следовательно, чтобы построить образовательную траекторию для каждого студента индивидуально, потребуется гарантия его когнитивнои самостоятельности и инициативности [5].
Для успешнои разработки эффективнои цифровои информационно-образовательнои среды необходимо понимать, что студент должен иметь развитые когнитивные навыки, в частности, компетенции, предполагающие гибкое применение концептуальных знании к новым ситуациям. В информационно-образовательнои среде студент взаимодеиствует со своими коллегами, преподавателями, информационными инструментами и образовательным контентом. Эти множественные взаимодеиствия повышают возможности построения инди-видуальнои образовательнои траектории в рамках, заданных стандартом, при этом приращение большеи части знании происходит в социальном контексте взаимного осмысления параллельно с развитием социопрагматических компетенции студентов [6].
Важнеишим фактором успешности цифрового обучения является удовлетворение образовательных потребностеи студента, которое зависит от социальнои зрелости обучающегося, его мотивации к обучению, отношения к использованию информационных технологии, самодостаточности, объективистских и конструктивистских установок, темпов обучения, фактических, процедурных и концептуальных знании. Технологически комфортная среда также влияет на качество, частотность и продолжительность занятии, результативность обучения [7]. Другими факторами удовлетворения образовательных потребностеи являются разнообразие информационных инструментов, непосредственное виртуальное представление, при этом приоритет отдан осознаваемои студентом легкости в использовании носителя информации и его результативности [8]. Своевременное комментирование достижении, разнообразие инструментов оценки и работа в группах также способствуют наибольшему удовлетворению образовательных потребностеи студентов в цифровои образовательнои среде. Инструменты цифровои оценки обеспечивают двустороннюю обратную связь для объективнои и субъек-тивнои оценки достижении, а также для самоконтроля продвижения студента по образовательнои траектории к ожидаемым результатам обучения. Следовательно, степень удовлетворенности обучением в цифровои среде зависит от характеристик студента, преподавателя, структуры учебного курса, информационных технологии, учебнои модели и образовательнои среды [9].
Вопрос о степени автономности студента в цифровои образовательнои среде является предметом обсуждении специалистами в различных областях знании. Наибольшии интерес представляет установление различии между терминами «самонаправляемое обучение» (СНО) и «саморегулируемое обучение» (СРО) [10]. Термин «самонаправляемое обучение» (СНО) появился в 1970-1980 гг. Он определяется как процесс, в котором человек берет на себя инициативу самостоятельно или с помощью других людеи диагностировать свои образовательные потребности, формулировать цели, определить ресурсы обучения, определить и реализовать соответствующую образовательную траекторию и оценить достигнутые результаты [11]. В последующие годы психологи-когнитивисты предложили использовать термин «саморегулируемое обучение» (СРО), который ассоциируется с независимостью студентов в обучении. СРО определяет активный конструктивный процесс, в котором студенты ставят для себя учебные цели и пытаются мониторить, регулировать и контролировать свое когнитивное поведение и мотивацию в рамках задач и контекстуальных особенностеи своеи образовательнои среды [12]. Следует отметить, что СНО чаще применяется в самообразовании взрослых вне традиционнои школьнои или университетскои среды и предполагает разработку собствен-нои образовательнои среды и образовательнои траектории. Однако, хотя СРО и относится к
традиционнои школьнои или университетскои среде, но не исключает разработку собствен-нои образовательнои среды, при этом СРО не исключает участия преподавателя и относится к выполнению учебного задания. Следовательно, СНО применимо на макроконцептуальном уровне образования, тогда как СРО применимо на микроконцептуальном уровне [13].
Функции преподавателя в информационно-образовательнои среде претерпевают трансформацию в сторону увеличения влияния к студентам, а не уменьшения, как это принято считать согласно устоичивым мифам в административных кругах. Саморегулируемое обучение требует от преподавателя выполнения критически важных функции и решения более сложных методических задач, чем в традиционнои образовательнои парадигме [14]. Важнеишая задача преподавателя - обеспечить мотивацию, информационно-проводящую среду, целевые ориентиры, а также поддерживать уверенность студентов в собственных силах. Однако и студенты должны обладать определенными качествами, для того чтобы достичь результатов, позволяющих им получить профессиональную квалификацию в процессе саморегулируемого обучения; в частности, студенты должны деиствовать с инициативных позиции, так как пассивная роль приемника знании уходит вместе со старои образовательнои моделью. Активная когнитивная позиция студентов, деиствующих на опережение, значительно облегчает процесс саморегулируемого обучения и развивает навыки непрерывного образования на протяжении всеи жизни и повышает профессиональные компетенции.
Следует заметить, что независимость и самостоятельность, необходимые в саморегулиру-емои обучающеи среде, являются особенностью культурного развития, эмоциональнои и со-циальнои зрелости, а также зависят от уровня развития интеллектуальных модальностеи студента. Если студенты вовлечены в саморегулируемыи процесс обучения, это не значит, что процесс бесконтрольный. Саморегулируемыи образовательный процесс корректируется не столько преподавателем, сколько в процессе коллаборации студента с коллегами. Роль преподавателя трансформируется в выполнение функции наставника, менеджера, фасилитатора, проваидера ресурсов, консультанта, наблюдателя и мотиватора. Более того, преподаватель в новои парадигме обучения берет на себя инициативу представлять студенту новые области знания и отвечает за все этапы обучения, от постановки целеи до измерения степени изученности и исследованности научнои области, тем самым поддерживая свои неоспоримый авторитет. Следует отметить, что саморегулирование не значит автономность, саморегулирование - это расширение образовательных возможностеи в гомогеннои коллегиальнои когни-тивнои деятельности и обеспечение комфортнои, мотивирующеи среды [14].
Особого внимания в связи с рассмотрением преимуществ информационно-образователь-нои университетскои среды заслуживает изучение механизмов саморегулируемого обучения, в основе которого лежат когнитивные стили и привычки. Привычка как целенезависимое поведение формируется под влиянием многих факторов, таких как количество обучающих повторов и сопряженности деиствия и результата. Независимое самостоятельное осознанное суждение поддерживается целенаправленным поведением, тогда как неконтролируемое суждение приводит к формированию привычки. Для успешного выбора и реализации оптималь-нои когнитивнои модели в процессе саморегулируемого обучения необходимо, чтобы студенты определяли и дискриминировали информацию, полученную с помощью органов сенсорного восприятия подобно тому, как мы находим необходимую информацию с помощью иконки на мониторе компьютера. Однако многие модели когнитивного поведения не требуют осознанного или контролируемого принятия решения подобно тому, как мы активируем
иконку «завершение работы» в однои и тои же области монитора компьютера. Другими словами, осознанное целенаправленное поведение, допускающее смену алгоритма деиствии для достижения цели, при многократном повторении снижает ценность достижения цели для исполнителя, т.е. формирует привычку [15]. Для формирования оптимальных моделеи когнитивного поведения в процессе саморегулируемого обучения студенту должны быть предложены такие когнитивно-поведенческие задания, в которых манипуляция сопряженностью деиствия и результата формирует привычку постоянно мониторить информацию для получения желаемого результата при достижении цели. Привычные модели когнитивного поведения ассоциируются с определенным стилем когнитивного поведения, или поисковым паттерном. Следовательно, индивидуальный набор привычных или устоичивых характеристик мышления, способов информационного поиска, восприятия и запоминания информации или принятия решения для выбора деиствии, обеспечивающих искомый результат, определяет структуру когнитивного стиля или привычного когнитивного поведения.
Информационно-образовательная среда должна конструировать контент с функциеи внешнего триггера внутренних мотивов для выработки устоичивых моделеи когнитивного поведения. Студент в ответ на внешнии и внутреннии триггер активирует привычную когнитивную модель, при этом мотивация влияет на степень желания выполнения деиствия, его способность определяет степень трудности, ассоциируемои с умением студента выполнить задание. Когнитивное поведение стимулируется триггером и систематически направляется информацией содержащеися или ассоциируемои с триггером, а достижение конечного результата является вознаграждением и вызывает удовлетворение образовательных потребностеи студента [16].
Следовательно, изучение когнитивных стилеи студентов, т.е. их сознательных и бессознательных стереотипов когнитивного поведения, позволит разработать такои образовательный контент, который обеспечит персонализированную, или именную, траекторию обучения в процессе выполнения учебнои задачи.
Обучение - это высоко динамичный процесс, и управление своим образовательным процессом создает дополнительную нагрузку на собственно когнитивные процессы и даже может перегрузить когнитивные ресурсы студента. Для того чтобы продолжить анализ перспектив цифровизации языкового обучения, необходимо объединить теоретические и эмпирические достижения педагогики, психологии, неиролингвистики и когнитивистики и, в частности, саморегулируемое обучение и когнитивную нагрузку. Цимммерман [17] определяет саморегулируемое обучение как самогенерируемые мысли, чувства и деиствия, которые планируются и циклически адаптируются к достижению личных целеи с опорои на повторяющуюся обратную связь и коррекционные петли. Фаза обдумывания включает анализ задания, постановку цели и стратегии достижения цели. Все эти процессы стимулируются высоким уровнем мотивации студентов, которая зависит от самооценки самостоятельности и когнитивнои продуктивности. В фазе выполнения студент использует образовательные стратегии и тактики. Большую сложность для студента представляет задача поддерживать свою метакогнитивную активность в процессе мониторинга своего когнитивного поведения. Взаимодеиствие когнитивных и метакогнитивных процессов является наиболее важным в этои фазе саморегулируемого образовательного процесса, поскольку студент осознанно контролирует свое когнитивное поведение и использует эту осознанность для того, чтобы оптимизировать обучение. В фазе регулирования или адаптации студент оценивает результат, сравнивая его с целью или
заданными стандартами, удовлетворяя свои образовательные потребности. Боикаерц и др. [18] отмечают особенность этои фазы как взаимодеиствие когнитивных, метакогнитив-ных, эмоциональных и мотивационных состоянии уравновешеннои личности. Успешно реализованная фаза регулирования не является завершением саморегулируемого процесса обучения. Напротив, ее завершение вызывает начало нового обучающего процесса, усовершенствованного на основе приобретенного опыта [19].
Согласно теории когнитивнои нагрузки [20], когнитивные процессы в процессе саморегулируемого обучения проходят в пределах ограниченных возможностеи оперативнои памяти, необходимои для построения ментальнои схемы или логическои структуры долгосрочнои памяти. Интуитивно понятные своиства или возможность деиствия в конкретнои учебнои ситуации являются фокусом саморегулируемого обучения. Анализ этих своиств и возможностеи деиствия является дополнительнои когнитивнои нагрузкои, объем которои определяется количеством задании, их взаимосвязанностью, образовательным опытом студента, необходимостью поиска информации и информационнои навигации, а также количеством усилии, необходимых для встраивания информации в ментальную схему долгосрочнои памяти. Концепции когнитивнои нагрузки могут быть использованы для прогнозирования учебных результатов и, что более ценно, для разработки учебных инструкции, которые повысят качество саморегулируемого обучения [21]. Саморегуляция - это процесс инкорпорирования изменении в модели повседневного поведения с помощью самомониторинга, постановки цели, рефлексии, принятия решения, планирования, реализации планов, самооценки и управления эмоциями, возникающими в результате смены поведенческои модели. Данное определение идеально описывает процесс саморегулируемого обучения [19].
Другим важнеишим аспектом саморегулируемого обучения является способность студентов к метапознанию или осознанию своих психических функции. Метапознание определяется как дескриптивные знания и операционный контроль над собственными когнитивными процессами, что составляет основу навыков и умении метакогнитивных самоинструкции для регулирования когнитивных процессов. Парадигмы метапамяти обычно определяются необходимостью запоминать пары слов, например, слово первои языковои системы и его перевод во второи языковои системе [22]. Развитие навыка метапонимания помогает студентам развивать прогностическую точность в процессе чтения иноязычного текста. Умение давать точный прогноз представляет особую ценность для эффективного саморегулируемого обучения, т.к. способствует принятию правильных решении о необходимости повторного изучения материала [23].
В настоящее время в условиях деиствующеи образовательнои модели наиболее эффективным средством повышения вовлеченности студентов, активного обучения, развития самостоятельности и когнитивнои инициативности студентов представляется использование образовательного потенциала цифрового интеллекта студентов для развития вербально-линг-вистического интеллекта [5].
Общие интеллектуальные способности и специфические факторы интеллектуального развития, такие как вербальные, невербальные и числовые способности интеллекта, определяют успешность обучения. Вербально-лингвистическии интеллект - это способность анализировать информацию и решать проблемы с использованием речевых умозаключении. Высокии уровень вербально-лингвистического интеллекта является важнеишим условием успешного университетского образования. В профессиональнои деятельности вербально-лингвистиче-скии интеллект определяет успех дальнеишего профессионального роста и саморазвития.
В условиях четвертои промышленнои революции на основе цифровизации качество изменения образовательнои среды обусловлено научностью подходов к разработке информаци-оннои архитектуры образовательного контента. Эффективный выбор активно-деятельност-ных форм обучения в условиях информационно-образовательнои среды с использованием мо-дульно-компетентностного подхода возможен только с учетом развития ведущеи интеллек-туальнои модальности, цифровои интеллектуальнои доминанты и когнитивных стилеи, наиболее эффективно обеспечивающих результативное изучение конкретнои дисциплины. Информационная архитектура образовательного контента должна обеспечивать студентам высшеи школы реализацию их цифрового гражданства, творчества и конкурентоспособности в комплексе с профессиональными компетенциями, сочетание которых даст высокии синер-гетическии эффект. Современная и безопасная образовательная среда должна обеспечивать доступность, адаптивность, практико-ориентированность, коллегиальную коллаборацию и соблюдение этических норм во всех видах и на всех уровнях высшего образования. Цифровые образовательные ресурсы должны обеспечивать качественное саморегулируемое обучение студентов и предусматривать развитие не только профессиональных, но и метакогнитивных компетенции - метапознания, метапамяти и метапонимания, без чего невозможен процесс самомониторинга, самоконтроля, самооценки и контроля когнитивнои нагрузки. Саморегулируемое обучение в условиях высокотехнологичнои цифровои образовательнои среды невозможно без мотивации студентов к учению. Образовательная среда нового типа должна быть наполнена триггерами, активирующими модели привычного когнитивного поведения и за счет комбинации целеи и результатов стимулировать развитие качественно новых когнитивных привычек. Возрастает роль преподавателя как фасилитатора, инструктора и мотиватора саморегулируемого обучения и как разработчика цифровых методических материалов для университета цифрового века.
Таким образом, качество саморегулируемого обучения определяется способностью цифровои образовательнои системы обеспечить студенту возможность построения инди-видуальнои или именнои образовательнои траектории на основе требовании государственного образовательного стандарта, специфики университета и педагогических ресурсов. Обеспечение доступных качественных образовательных ресурсов для мотивированных студентов возможно в случае системного обновления содержания обучения, в основе которого стоит задача создать гибкии и корректируемый на основе обратнои связи образовательный контент.
Цифровая информационная образовательная среда имеет большои инновационный потенциал и представляет собои широкое поле деятельности для преподавателеи - новаторов и разработчиков цифровои экосистемы, объединяющеи различные области знании для создания профессионально ориентированного цифрового образовательного ресурса. Развитие вер-бально-лингвистического интеллекта в сочетании с цифровым интеллектом студентов должно опираться на когнитивные привычки обучающихся. Не обладая знаниями о когнитивных особенностях процессов саморегулируемого обучения, невозможно персонализировать образовательные траектории. Мы полагаем, что оценка когнитивного потенциала образовательных возможностеи будет способствовать эффективному распределению учебного времени, дозированию когнитивнои нагрузки, совершенствованию когнитивных привычек и поддержанию высокого уровня мотивации студентов как в период обучения в университете, так и в профессиональнои жизни.
Литература
1. Hattie J. Visible learning: A synthesis of over 800 meta-analyses relating to achievement. London: Routledge, 2009.
2. Neisser U., Boodoo G., Bouchard T. J. J., Boykin A. W., Brody N., Ceci S. J. Intelligence: Knowns and unknowns // American Psychologist 1996. Vol. 51. Pp. 77-101.
3. Gardner H. Multiple Intelligences: New Horizons in Theory and Practice. Basic Books, 2006.
4. Park Y. IQ, EQ, and DQ. DQ Global Standards Report 2019. DQ Institute 2019. URL: https://www.dqinsti-tute.org/wp-content/uploads/2019/03/DQGlobalStandardsReport2019.pdf.
5. Чириков И., Смирнов И. Ложный цифровой след: 5 вызовов для искусственного интеллекта в высшем образовании. URL: http://www.edutainme.ru/post/5-vyzovov-dlya-iskusstvennogo-intellekta/.
6. Liaw S. Understanding computers and the Internet as a work assisted tool // Computers in Human Behavior. 2007. Vol. 23. No. 1. Pp. 399-414.
7. Picccoli G., Ahmad R., Ives B. Web-based virtual learning environments: a research framework and a preliminary assessment of effectiveness in basic IT skills training // MIS Quarterly. 2001. Vol. 25. No. 4. Pp. 401-426.
8. Arbaugh J. B. Managing the on-line classroom: A study of technological and behavioral characteristics of web-based MBA courses // The Journal of High Technology Management Research. 2002. Vol. 13. No. 2. Pp. 203-233.
9. Asoodar M., Vaezi S., Izanloo B. Framework to improve e-learner satisfaction and further strengthen e-learning implementation // Computers in Human Behavior. 2016. Vol. 63. Pp. 704-716.
10. Saks K., Leijen A. Distinguishing Self-Directed and Self-Regulated Learning and Measuring them in the E-learning Context // Procedia - Social and Behavioral Sciences. 2013. International Conference on Education & Educational Psychology 2013. Pp. 190-198.
11. Brockett R. G., Hiemstra R. A conceptual framework for understanding self-direction in adult learning // Self-Direction in Adult Learning: Perspectives on Theory, Research, and Practice. London: Routledge, 1991.
12. Pintrich P. R. The role of goal orientation in self-regulated learning // Handbook of self-regulation / Ed. M. Boeka-erts, P. R. Pintrich, M. Zeidner. San Diego, CA: Academic, 2005. Pp. 451-502.
13. Loyens S. M. M., Magda J., Rikers R. M. J. P. Self-Directed Learning in Problem-Based Learning and its Relationships with Self-Regulated Learning // Educational Psychology Review. 2008. Vol. 20. No. 4. Dec. Pp. 411-427.
14. Yasmin M., Naseem F., Masso I. Teacher-directed learning to self-directed learning transition barriers in Pakistan // Studies in Educational Evaluation. 2019. Vol. 61. Pp. 34-40.
15. Soma S., Suematsu N., Yoshida J., Rios A., Shimegi S. Discretion for behavioral selection affects development of habit formation after extended training in rats // Behavioral Processes. 2018. Vol. 157. Pp. 291-300.
16. Liu A., Li T. M. Develop habit-forming products based on the Axiomatic Design Theory // Procedia CIRP. 2016. The 10th International Conference on Axiomatic Design, ICAD 2016. Pp. 119-124.
17. Zimmerman B. Becoming a self-regulated learner: An overview // Theory into Practice. 2002. Vol. 41. Pp. 64-70.
18. Boekaerts M., Schunk D. Emotions, emotion regulation, and self-regulation of learning // Handbook of self-regulation of learning and performance. New York: Routledge, 2011. Pp. 408-425.
19. Seufert T. The interplay between self-regulation in learning and cognitive load // Educational Research Review. 2018. Vol. 24. Pp. 116-129.
20. Sweller J., Ayres P., Kalyuga S. Cognitive Load Theory. New York: Springer, 2011. Vol. 1.
21. Plass J., Moreno R., Brunken R. Introduction. Cognitive load theory. Cambridge: Cambridge University Press, 2010. Pp. 1-6.
22. Veenman M. International Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences. 2nd ed. 2015. Pp. 89-95.
23. Wiley J., Jee B. Overview and Recent Trends. International Encyclopedia of Education. 3rd ed. 2010. Pp. 245-250.
Поступила в редакцию 02.04.2020 г.
DOI: 10.15643/libartrus-2020.2.4
Cognitive aspects of the development of the informational educational environment in higher education in the era of digitization
© M. A. Belogash*, M. V. Melnichuk
Financial University under the Government of the Russian Federation 49 Leningradsky Avenue, 125993 (GSP-3) Moscow, Russia.
*Email: mbelogash@fa.ru
The creation of systematically organized informational and methodological resources for providing training in the context of higher education digitalization is the subject of interdisciplinary research. The paper aims to study the dependence of learning outcomes in a digital educational environment on factors such as the dominant intellectual modality, digital intelligence, educational paradigms, teaching tools, meeting educational needs, and a technologically comfortable environment. The authors take an integrated approach to study the issue of training autonomy, its dependence on the level of formation of the optimal patterns of students' cognitive behavior, on the cognitive load increase in the process of self-regulatory learning, and on the skills of met-acognitive self-instruction for regulating cognitive processes. The authors conclude that in building the information and educational environment, it is necessary to take into account the assessment of the cognitive potential of the educational capabilities of students. Another conclusion is that the informational architecture of the informative content should perform the function of an external trigger of internal motives to develop sustainable models of students' cognitive behavior.
Keywords: digital intelligence, self-regulatory learning, cognitive habits, verbal-linguistic intelligence, digital educational content.
Published in Russian. Do not hesitate to contact us at edit@libartrus.com if you need translation of the article.
Please, cite the article: Belogash M. A., Melnichuk M. V. Cognitive aspects of the development of the informational educational environment in higher education in the era of digitization / / Liberal Arts in Russia. 2020. Vol. 9. No. 2. Pp. 123-132.
References
1. Hattie J. Visible learning: A synthesis of over 800 meta-analyses relating to achievement. London: Routledge, 2009.
2. Neisser U., Boodoo G., Bouchard T. J. J., Boykin A. W., Brody N., Ceci S. J. American Psychologist. 1996. Vol. 51. Pp. 77-101.
3. Gardner H. Multiple Intelligences: New Horizons in Theory and Practice. Basic Books, 2006.
4. Park Y. IQ, EQ, and DQ. DQ Global Standards Report 2019. DQ Institute 2019. URL: https://www.dqinsti-tute.org/wp-content/uploads/2019/03/DQGlobalStandardsReport2019.pdf.
5. Chirikov I., Smirnov I. Lozhnyi tsifrovoi sled: 5 vyzovov dlya iskusstvennogo intellekta v vysshem obrazovanii. URL: http://www.edutainme.ru/post/5-vyzovov-dlya-iskusstvennogo-intellekta/.
6. Liaw S. Computers in Human Behavior. 2007. Vol. 23. No. 1. Pp. 399-414.
7. Picccoli G., Ahmad R., Ives B. MIS Quarterly. 2001. Vol. 25. No. 4. Pp. 401-426.
8. Arbaugh J. B. The Journal of High Technology Management Research. 2002. Vol. 13. No. 2. Pp. 203-233.
9. Asoodar M., Vaezi S., Izanloo B. Computers in Human Behavior. 2016. Vol. 63. Pp. 704-716.
10. Saks K., Leijen A. Procedia - Social and Behavioral Sciences. 2013. International Conference on Education & Educational Psychology 2013. Pp. 190-198.
11. Brockett R. G., Hiemstra R. Self-Direction in Adult Learning: Perspectives on Theory, Research, and Practice. London: Routledge, 1991.
12. Pintrich P. R. Handbook of self-regulation. Ed. M. Boekaerts, P. R. Pintrich, M. Zeidner. San Diego, CA: Academic, 2005. Pp. 451-502.
13. Loyens S. M. M., Magda J., Rikers R. M. J. P. Educational Psychology Review. 2008. Vol. 20. No. 4. Dec. Pp. 411-427.
14. Yasmin M., Naseem F., Masso I. Studies in Educational Evaluation. 2019. Vol. 61. Pp. 34-40.
15. Soma S., Suematsu N., Yoshida J., Rios A., Shimegi S. Behavioral Processes. 2018. Vol. 157. Pp. 291-300.
16. Liu A., Li T. M. Procedia CIRP. 2016. The 10th International Conference on Axiomatic Design, ICAD 2016. Pp. 119124.
17. Zimmerman B. Theory into Practice. 2002. Vol. 41. Pp. 64-70.
18. Boekaerts M., Schunk D. Handbook of self-regulation of learning and performance. New York: Routledge, 2011. Pp. 408-425.
19. Seufert T. Educational Research Review. 2018. Vol. 24. Pp. 116-129.
20. Sweller J., Ayres P., Kalyuga S. Cognitive Load Theory. New York: Springer, 2011. Vol. 1.
21. Plass J., Moreno R., Brunken R. Introduction. Cognitive load theory. Cambridge: Cambridge University Press, 2010. Pp. 1-6.
22. Veenman M. International Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences. 2nd ed. 2015. Pp. 89-95.
23. Wiley J., Jee B. Overview and Recent Trends. International Encyclopedia of Education. 3rd ed. 2010. Pp. 245-250.
Received 02.04.2020.
