CC BY
14
удк 811.133.1:811.111:81 DOI: 10.31862/2218-8711-2022-4-228-241
ббк 74.48
МОДЕЛИРОВАНИЕ АДАПТИВНОГО ПОДХОДА ПРИ ОБУЧЕНИИ ИНОСТРАННОМУ ЯЗЫКУ В ТЕХНОЛОГИЧЕСКОМ ВУЗЕ
MODELING AN ADAPTIVE APPROACH TO TEACHING A FOREIGN LANGUAGE AT A TECHNOLOGICAL UNIVERSITY
Иванова Екатерина Александровна
Доцент кафедры иностранных языков, МИРЭА -Российский технологический университет, Институт радиоэлектроники и информатики, кандидат филологических наук, доцент Е-mail: ivanova@mirea.ru
Ivanova Ekaterina A.
Assistant Professor at the Department of Foreign Languages, MIREA - Russian Technological University, PhD in Linguistics, Associate Professor E-mail: ivanova@mirea.ru
Аннотация. Актуальность проведенного исследования обусловлена тем, что традиционные методики обучения иностранным языкам не всегда дают необходимые для будущей профессиональной деятельности результаты, что может быть связано с тем, что у каждого поступающего в вуз студента свой багаж знаний, свои возможности усвоения материала. В свете этого применение адаптивных технологий является одним из путей совершенствования процесса очного преподавания иностранных языков в технологическом вузе. Предлагаемая модель адаптивного подхода представляет собой не электронную адаптивную систему, которыми в основном занимались исследователи, а модифицированную традиционную учебную программу, рассчитанную на три разных уровня подготовки обучающихся.
Abstract. The relevance of the research is due to the fact that traditional methods of teaching foreign languages do not always provide the results necessary for future professional activity, which can be ascribed to the fact that each student entering the university has their own knowledge base, their own opportunities for mastering the material. In this light, the use of adaptive technologies is one of the ways to improve the process of full-time teaching of foreign languages at a technological university. The proposed model of the adaptive approach is not an electronic adaptive system, which was mainly used by researchers, but a modified traditional curriculum designed for three different levels of training of students.
Ф 1 Контент доступен по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License The content is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
© Иванова Е. А., 2022
Ключевые слова: адаптивные системы, адаптивный подход, обучение иностранному языку в технологическом вузе, тестирование.
Keywords: adaptive systems, the adaptive approach, teaching a foreign Language in a technological university, testing.
Для цитирования: Иванова Е. А. Моделирование Cite as: Ivanova E. a. Modeling an adaptive адаптивного подхода при обучении иностранному языку в технологическом вузе // Проблемы современного образования. 2022. № 4. С. 228-241. DOI: 10.31862/2218-8711-2022-4-228241.
approach to teaching a foreign language at a technological university. Problemy sovremennogo obrazovaniya. 2022, No. 4, pp. 228-241. DOI: 10.31862/2218-87112022-4-228-241.
Введение
Современная педагогика постоянно стремится к инновациям, в том числе в сфере иноязычной подготовки в технологических вузах, поскольку понятно, что традиционные методики не всегда дают необходимые для будущей профессиональной деятельности результаты. Последнее может быть связано с тем, что у каждого поступающего в вуз студента свой багаж знаний, свои возможности усвоения материала. Так был создан адаптивный подход, когда каждый обучающийся идет своим собственным маршрутом, согласованным со стандартами, программой, задачами обучения и способностями студента воспринимать и обрабатывать информацию.
Тут возникают два пути решения данной задачи - простое индивидуализированное обучение, с одной стороны, и обработка информации о потребностях, возможностях, личных особенностях обучающегося и, следовательно, машинная корректировка программы для каждого обучающегося, с другой стороны. Второй путь более перспективен, поэтому были созданы многочисленные компьютерные платформы для воплощения замысла электронного адаптивного обучения (Knewton, Smart Sparrow, MyLab, ALEKS, Cerego, CogBooks, Open Learning Initiative, Realizeit, Plario, Acrobatiq, McGraw Hill Education, Adapt Courseware, Learn Smart/Connect, Intellipath, Fishtree, I-ready, DataCamp, Oefenweb, Pearson My Lab&Mastering, Dreambox). Такие смарт-системы способны анализировать динамику продвижения обучающегося и синтезировать новый вариант программы обучения, подстроенный под уровень его знаний и его потребности на данном этапе обучения, как, например, описано у Фитцжералда [1].
Однако эти платформы не получили распространения в вузах нашей страны. Кроме того, они в основном применимы к точным дисциплинам, и, как оказалось по прошествии некоторого времени, разработки в области компьютерного адаптивного курса не всегда необходимы обучающимся. Так, при высоком уровне базовой подготовки, результативности самостоятельной работы, эффективном самоконтроле адаптивные информационные технологии не требуются. С другой стороны, студенты одной группы могут оказаться разными по своему уровню, запросам и способностям. Универсальную программу можно будет применить только к части группы. К остальным обучающимся
можно применить адаптивный подход без использования информационных платформ. Именно этой проблеме и посвящена данная статья.
Цель работы - предложить разработки в области индивидуализации обучения иностранному языку в технологическом вузе, которые в дальнейшем могли бы стать основой для синтеза индивидуальных траекторий обучения и на онлайн-платформах.
В связи с поставленной целью требуется решить следующие задачи:
1. Создать систему тестирования студентов.
2. Создать контрольную группу и экспериментальные подгруппы. Последние выделяются в соответствии с уровнем изначальной подготовки обучающихся по итогам входного тестирования, их знаниями, умениями и навыками по прохождении каждого этапа обучения. Подгруппы могут быть перетасованы после каждого промежуточного тестирования.
3. Обеспечить каждую подгруппу своим материалом в рамках единой учебной программы, по прохождении которого все студенты из всех групп пришли бы к единому фонду знаний, умений и навыков.
4. Проконтролировать с помощью финального тестирования уровень иноязычной компетентности студентов и сделать выводы о целесообразности введения адаптивной технологии в курс иностранного языка в технологическом университете.
Решение поставленных задач имеет практическую необходимость, поскольку на первый курс приходят студенты с сильно разнящимся уровнем подготовки по иностранному языку, обладающие разными иноязычными способностями, разным уровнем мотивации к обучению. В РТУ МИРЭА, например, группы, созданные в соответствии с направлением подготовки, не перетасовываются, так что в одной группе оказываются обучающиеся от очень слабых до очень сильных в отношении знания языка, что создает определенные трудности как при преподавании, так и при изучении иностранного языка студентами. Таким образом, проблема может быть решена применением адаптивного подхода к такому разному контингенту обучающихся в одной группе. Однако, за отсутствием онлайн образовательных адаптивных систем, в данной работе представлена теоретическая модель адаптации при обучении иностранному языку в технологическом вузе, применение которой влечет существенные изменения в содержании, структуре и технологии преподавания.
Обзор литературы
На современном этапе развития информационных технологий создание адаптивных систем в педагогической сфере не представляет больших трудностей. Однако внедрение адаптивного подхода требует пересмотра существующих стандартов и программ обучения, в том числе по иностранному языку. В силу этого адаптивные системы апробированы и внедрены в качестве дополнения к традиционным формам обучения в основном в западных вузах. С введением адаптивного подхода в США предполагалось, что у студентов повысится мотивация к обучению [2], желание продолжать обучение [3] и эффективность обучения [4].
Однако на сегодняшний день существует мало свидетельств результативности адаптивного подхода: среди основных можно назвать работы Ньюмана с соавторами [5] и Царёва с соавторами [6]. Прочие исследования не выявляют впечатляющих результатов.
Персонифицированная образовательная траектория, реализуемая в информационных системах, подразумевает адаптацию контента и/или заданий и/или порядка представления учебных материалов [7]. Все три составляющие ни одна из разработанных образовательных систем не адаптирует. Однако, поскольку данное исследование является эмпирическим и ориентировано не на создание компьютерной системы, а ее теоретическую основу, то здесь рассматривается потенциальная адаптация всех трех компонентов - контента, заданий и порядка представления материала.
Компьютерные системы подразумевают возможность подстраивания учебного плана под каждого обучающегося, однако в российских вузах учебный план стабилен и адаптировать какой-либо компонент можно, лишь не выходя за его рамки.
Еще один немаловажный момент состоит в том, что адаптивные курсы могут подразумевать самостоятельное обучение онлайн, чего нет, например, в РТУ МИРЭА. В случае самостоятельного изучения дисциплины индивидуальную траекторию обучения создать гораздо проще. Так, освоение новой темы возможно тогда, когда освоена предыдущая [8]. В жестких рамках учебного плана вуза подобная гибкая система не может быть реализована в учебные часы. В таком случае менее успевающим студентам предлагается больше самостоятельной работы [9], которую и дает им адаптивная система.
В рамках такого понимания адаптивного подхода обязательно создаются педагогическая модель [10], модель предметной области и модель студента [8]. Под педагогической моделью подразумевается методика, вопросы, подсказки, оценка полученных знаний - все, что адаптирует обучение под конкретного обучающегося. Под моделью предметной области понимается уровневая и структурированная база знаний, снабженная правилами перехода на каждый уровень. Модель студента предполагает разработку и корректировку на основе результатов тестов, в том числе когнитивно-психологических, индивидуальной траектории получения им знаний.
Одной из проблем является сложность построения корректной модели студента вследствие субъективности ряда характеристик, которые пытаются выявить с помощью тестирование на стили обучения, на типы восприятия информации. Выявление такого рода стилей [11] или типов (модель Дэвида Колба, модель Питера Хани и Алана Мамфорда, модальности обучения, модель VAK / VARK Нила Флеминга, модель Фел-дера-Силвермана, модель Энтони Грегорка, когнитивные подходы, модель NASSP, методика С. Ефремцевой [12, с. 237-238], стили обучения по Хани и Мамфорду) [8] не раз подвергалось критике, в результате чего ученое сообщество пришло к выводу о несостоятельности теории стилей обучения [14].
В силу данного обстоятельства, в модель адаптации, рассматриваемую в данной статье, не будет входить тестирование на тип восприятия информации / стили обучения, однако студентам предлагается разнообразный учебный материал, охватывающий все потенциальные особенности восприятия информации обучающимися. Так, письменные тексты и устные объяснения можно сочетать с изображениями, предметами, видеоматериалами, работой на доске; сочетать стандартное объяснение материала с новаторским, ассоциативным, сформулированным разными способами, в том числе охарактеризовывая вначале общую картину, а затем рассматривая детали пошагово;
письменные задания сочетать с устными, в том числе диктантами, обсуждениями, ролевыми играми.
Большинство исследователей под индивидуальной траекторией обучения [15] - основой адаптивного обучения - подразумевают личностно-ориентированное [16], сту-дентоцентрированное обучение [14], обучение в сотрудничестве [17], с одной стороны, или программные разработки - с другой [18]. Ни та, ни другая научная стратегия не описывает в полной мере того, что, собственно, и подразумевается в современной педагогике под адаптивным подходом. Таким образом, учитывая закрепленные в госстандарте и учебном плане содержание обучения, календарный план, учебные материалы, оценочные материалы, адаптивный подход модифицирует имеющуюся учебную базу, подстраивая ее под нужды конкретного обучающегося или группы обучающихся.
Другими проблемами адаптивных систем вообще и рассматриваемой модели в частности являются:
• стоимость проекта вследствие затрат большого количества времени, финансов и человеческих ресурсов [19]. База для создания адаптивной системы включает огромное количество разноуровневого учебного материала и несколько маршрутов для его прохождения. Это отдельная от преподавания большая подготовительная работа. Возможно, отсутствие адаптивной модели для изучения иностранного языка в неязыковом вузе (до сих пор проектировались курсы химии, анатомии, физиологии, истории, экономики, математики, менеджмента, биологии, программирования, социальных наук) связано именно с энергозатратностью создания такой модели;
• ограниченное количество аудиторных часов, что сопряжено с определенными трудностями, если контингент обучающихся в одной группе неоднороден в отношении их знаний, умений, навыков, психолого-когнитивных характеристик личности.
Модель адаптивного подхода при обучении иностранному языку в технологическом вузе предполагает создание алгоритма или графика, в соответствии с которым будет осуществляться индивидуализированное обучение. Исследователи предлагают разные критерии, на основе которых выбирается тот или иной маршрут продвижения обучающегося по алгоритму. Так, в [20] рассматривают такие критерии, как базовые знания; визуальный, аудиальный и кинестетический стили обучения; тип заданий; сложность заданий; цели обучения.
Иные критерии при обучении английскому языку были предложены исследователями Ю. Ван и Х. К. Ляо - пол, уровни мотивации обучения, два когнитивных, интеллектуальный и чувственный стили обучения, - от которых зависят оптимальные обучающие последовательности [21].
При таком использовании адаптивного подхода, который описывается в данной статье, представляется проблематичным полностью индивидуальное обучение, поэтому экспериментальная группа разбивается на три подгруппы - слабую, среднюю и сильную (ср. коллаборативную фильтрацию, при которой одна и та же схема обучения распространяется на несколько студентов [22]). В соответствии с этим была создана модель адаптивного метода и проведена его экспериментальная верификация.
Материалы и методы
Методика исследования заключается в создании модели адаптации и ее апробации на обучающихся.
Предлагаемый алгоритм модели адаптации состоит из следующих этапов:
1. Определение объекта адаптации - теория, тексты, упражнения, задания. В связи с тем, что обычно в вузах иностранный язык преподается по жестко фиксированной программе, объекты адаптации остаются более или менее неизменными, модифицируется лишь их сложность и последовательность подачи. Таким образом, тексты, упражнения и задания представлены в трех вариантах - упрощенном, стандартном и продвинутом, однако созданы они на базе одного и того же материала. Отличие вариантов состоит в наличии / отсутствии тех или иных трудностей и тонкостей грамматического и лексического характера. Кроме того, в упрощенном варианте можно сразу обращать внимание студентов на лексико-грамматические трудности и сразу снимать их.
2. Входной тест определяет уровень подготовки студента и очерчивает области неизвестных ему сведений, которые будут изучаться [23]; определяет психолого-когнитивные характеристики студента, в соответствии с которыми выстраивается траектория обучения новому для него материалу (ср. [24]):
• лексико-грамматический тест, выявляющий уровень знаний, умений и навыков каждого студента и его личные проблемы;
• тест, выявляющий уровень способностей обучающегося к иностранному языку: способность к восприятию знаний, приобретению навыков и умению их применять на практике, способность к анализу и синтезу;
• тест, выявляющий уровень мотивированности студента;
• фиксация времени выполнения тестов, что свидетельствует об определенном психологическом типе личности, влияющем на скорость восприятия информации на занятиях.
Все четыре типа теста объединяются в единый тест, предъявляемый студентам; за единый входной тест можно получить до 100 баллов: набравшие 81-100 баллов попадают в продвинутую подгруппу экспериментальной группы, набравшие 65-80 баллов - в среднюю подгруппу, а менее 65 - в слабую. Необходимо отметить, что тесты должны быть составлены таким образом, чтобы на каждый вопрос правильным был только один ответ.
3. Разделение студентов на экспериментальную и контрольную группы. Данное разделение производится произвольно, никакие параметры групп не учитываются. По результатам входного тестирования экспериментальные группы делятся на три подгруппы, быть может, неодинаковые по размеру, но более или менее однородные в плане перечисленных выше характеристик.
4. Предъявление обучающимся всех трех подгрупп для изучения сходных материалов разного уровня сложности (краткое и упрощенное представление материала, более полное и более сложное представление материала, полное и учитывающее различные лексико-грамматические тонкости представление материала). Материал, изучаемый в промежуток между двумя тестами, можно назвать модулем вслед за [18].
5. Промежуточное тестирование оценивает уровень подготовки по пройденному модулю. С целью охватить разные психологические типы восприятия информации, в тесте предлагается как визуальные, так и аудио- и видеоматериалы.
6. Если обучающийся получил за тест менее 50 баллов, то ему даются дополнительные задания на повторение предыдущего модуля, после чего проводится повторное тестирование.
7. Если тест пройден успешно, то студент получает более сложное задание для определения его актуального уровня. При высоких показателях студент переходит в более сильную подгруппу экспериментальной группы. При получении 50-65 баллов студент остается в слабой подгруппе или переходит в нее из более сильной. При этом он получает дополнительные задания на повторение материала модуля.
Итак, на базе каждого промежуточного тестирования пересматривается уровень его подготовки [25].
8. Изучение следующего модуля при вышеизложенных условиях.
9. Промежуточное тестирование при вышеизложенных условиях и т. д. до итоговой аттестации.
В РТУ МИРЭА студенты 2-го курса разных направлений подготовки (в общей сложности 77 обучающихся), изучающие французский язык, были произвольно поделены на контрольную (38 обучающихся) и экспериментальную (39 обучающихся) группы. Экспериментальная группа, в свою очередь, по результатам входного тестирования была поделена на три подгруппы (по 11, 13 и 15 человек) в соответствии с количеством набранных баллов.
Вся контрольная группа занималась по одним и тем же стандартным учебным материалам. Экспериментальным подгруппам были предложены разные варианты утвержденного учебного материала - стандартные учебные материалы были модифицированы с ориентацией на выделенные три подгруппы. В связи с невозможностью предоставить в рамках данной статьи весь курс в адаптивном виде, здесь приводятся в качестве примера небольшие фрагменты текста и упражнения и по одному заданию.
Лексико-грамматические тесты подстраиваются под конкретный учебный материал. Например, во входном тесте могут быть следующие задания:
1) Выберите правильный перевод предложения «Образование организовано в 3 последовательных цикла»:
L'enseignement est organisé en trois cycles d'études successifs
L'enseignement est organisée en trois cycles des successifs études
L'enseignement été organisé en trois cycles d'études successifs
L'enseignement est organisés en trois cycles des successifs études
2) Вставьте в текст правильную форму глагола вместо пропущенных слов:
L'examen d'entrée (être) obligatoire, plus un concours. On y (accéder) par des concours d'entrée
réputés difficiles, qui (préparer) en deux années d'études après le bac dans des «classes préparatoires aux grandes écoles» situées dans les lycées. Pour (entrer) «en prépa», il faut subir une sélection sur dossier. La prépa demande ensuite un travail énorme, environ 60 heures de travail par semaine...
3) Поставьте реплики в правильном порядке:
• Et comment est-ce que je dois me comporter si je suis convoqué à un entretien?
• Aux États-Unis, sois direct et professionnel. En France, cultive ton art de la conversation.
• Merci, mon cher, j'espère réussir à l'aide de tes conseils.
• De rien! Bonne chance!
В качестве теста на способности к иностранному языку был взят психологический тест Хорста Зиверта [26].
В качестве теста на определение мотивированности студента использована Методика для диагностики учебной мотивации студентов (А. А. Реан и В. А. Якунин, модификация Н. Ц. Бадмаевой [27, с. 151-154]).
Что касается оценки затраченного на прохождение тестов времени, то при небольшой скорости восприятия информации и одновременно прохождении тестов не на «отлично», студент записывается в слабую подгруппу, при небольшой скорости восприятия информации, но хороших результатах тестов студент записывается в среднюю подгруппу, при стандартной или повышенной скорости восприятия информации и хороших или отличных результатах тестов студент записывается в продвинутую подгруппу.
Результаты
Входное тестирование показало неоднородность экспериментальной группы в плане исходной языковой подготовки, способностей к изучению иностранных языков, мотивированности и скорости выполнения заданий теста. Таким образом, экспериментальная группа была разделена на слабую подгруппу, студенты которой выполнили в среднем 31% заданий, среднюю (56%) и продвинутую (85%).
После прохождения первого промежуточного тестирования два студента из слабой подгруппы были переведены в среднюю, после второго промежуточного тестирования один студент из средней был переведен в слабую подгруппу.
В табл. 1 представлены результаты трех тестирований студентов (средний балл группы по пятибалльной шкале) в течение учебного года во всех четырех сформированных группах/подгруппах.
На диаграмме (рис. 1) наглядно представлены результаты входного тестирования, одного из промежуточных (в зимнюю сессию) и итогового (в летнюю сессию) тестирований по обеим группам.
Таким образом, итоговое тестирование показало, что 89% обучающихся в экспериментальной группе успешно справились с заданиями, в то время как только 69% обучающиеся контрольной группы успешно прошли итоговое тестирование, поскольку тексты, упражнения и задания для контрольной группы не адаптировались и почти двум третям обучающихся трудно было с ними справляться, в связи с чем их мотивация к концу года снизилась, что показал соответствующий пункт тестирования.
Обсуждение результатов
При обсуждении результатов у исследователей может возникнуть вопрос о методологии оценивания эффективности данного подхода. Оценка эффективности проведена
Таблица 1
Динамика результатов тестирования в контрольной группе и трех подгруппах
экспериментальной группы
Группы Результаты входного тестирования Результаты зимнего тестирования Результаты итогового тестирования Статистическая значимость различий (критерий Стьюдента)
Контрольная группа 2,85 3,25 3,45 0,023 0,100 0,260
Слабая подгруппа экспериментальной группы 1,55 2,95 3,80
Средняя подгруппа экспериментальной группы 2,80 3,75 4,60 0,100
Продвинутая подгруппа экспериментальной группы 4,25 4,75 4,95 0,260
на основе сопоставления образовательных результатов в экспериментальной и контрольной группах. Ясно, что стопроцентной результативности в экспериментальной группе достичь не удается, однако критерии оценки методологически подобраны так, чтобы была создана объективная картина того, насколько группа с адаптивным обучением обгоняет традиционную группу.
Апробация рассмотренной модели доказала достаточную эффективность адаптивного подхода без использования информационных платформ, целесообразность введения адаптивного подхода в процесс обучения иностранному языку в технологическом
Рис. 1. Диаграмма, отображающая динамику результатов тестирования в контрольной группе и трех подгруппах экспериментальной группы
вузе, поскольку результаты итогового тестирования в экспериментальной группе в целом и в каждой ее отдельной подгруппе показали хорошую динамику обученности студентов в течение учебного года.
Из таблицы и диаграммы видно, что данный метод эффективен в большей степени в отношении обучения слабой и средней подгрупп экспериментальной группы и менее эффективен в продвинутой подгруппе. Данное положение дел можно объяснить тем, что студенты продвинутой подгруппы априори ориентированы на иноязычное обучение, имеют солидный багаж знаний, умений и навыков, в связи с чем им легко дается материал. Вероятнее всего, показатели их успешности в изучении иностранного языка вне эксперимента были бы приблизительно теми же. Что же касается двух более слабых подгрупп, то при неадаптированном материале мотивация студентов снижается. Сталкиваясь с определенными трудностями в освоении материала, такие обучающиеся стараются не преодолевать их, не стремятся его постичь в полной мере. При адаптивном подходе материал соответствует возможностям рассматриваемых подгрупп студентов, им легко воспринимать материал, вследствие чего повышается мотивация, самооценка и потенциал обучаемости.
Не сильно продвинутые студенты контрольной группы столкнулись со множеством трудностей при изучении слишком сложно представленного учебного материала, в связи с чем мотивация к обучению у некоторых из них снизилась, а результаты обучения оказались не очень высокими.
Выводы и заключение
Исследование показало:
1) входной тест позволяет адекватно распределить студентов на подгруппы экспериментальной группы в соответствии с уровнем их знаний, умений и навыков;
2) студенты контрольной группы, изучавшие материал традиционным методом, показали более низкие результаты по сравнению с результатами обучавшихся в экспериментальных подгруппах, где контент преподаваемого материала остался, по сути, одним и тем же для всех обучающихся, а были внесены лишь вариации в его лексическое наполнение, грамматические конструкции;
3) студенты продвинутой подгруппы экспериментальной группы показали менее выраженную динамику прогресса в учебной деятельности;
4) введение адаптивной технологии в курс иностранного языка в технологическом университете целесообразно.
Проведенные работы как в нашей стране, так и за рубежом (речь в основном идет об информационных адаптивных системах) не единодушны в отношении эффективности адаптивного подхода. Остается неясным, связано ли это с недочетами проведенных исследований или несостоятельностью адаптивных технологий как таковых, поскольку адаптивный подход пока еще находится в стадии становления [28]. Однако данный метод преподнесения материала на кафедре иностранных языков РТУ МИРЭА показал эффективность для студентов с определенным уровнем знаний, умений, навыков,
языковых способностей, уровня мотивации в рамках изучения любого иностранного, в частности французского, языка.
Другие исследователи в области преподавания иностранных языков в неязыковых вузах могут учесть данные результаты и разрабатывать собственные вариации учебного контента в рамках стандартной программы дисциплины. Чем больше исследований такого рода будет проведено, тем быстрее будет развита данная область образовательных технологий и станет понятна перспективность ее применения. Кроме того, исследования могут быть продолжены в направлении разработки электронных платформ на базе уже созданного контента.
Список литературы
1. Dimensions of personalisation in technology-enhanced learning: A framework and implications for design / E. FitzGerald, N. Kucirkova, A. C. Jones, S. Cross // British Journal of Educational Technology. 2018. Vol. 49, No. 1. P. 165-181.
2. Challenges in personalisation: supporting mobile science inquiry learning across contexts / A. Jones, V. Scanlon, C. Gaved et al. // Research and Practice in Technology Enhanced Learning. 2013. Vol. 8, No. 1. P. 21-42.
3. Personalising Learning: the learner perspective and their influence on demand. Review Report / S. Higgins, D. Mackrill, J. Sebba, C. Robinson. 2008. 17 p.
4. Oxman S., Wong W. White paper: Adaptive learning systems. Integrated Education Solutions, 2014.
5. Newman A., Stokes P., Bryant G. Learning to adapt: A case for accelerating adaptive learning in higher education. Boston, MA: Education Growth Advisors, 2013. 18 p.
6. Царев Р. Ю., Тынченко С. В., Гриценко С. Н. Адаптивное обучение с использованием ресурсов информационно-образовательной среды // Современные проблемы науки и образования. 2016. № 5. URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=25227 (дата обращения: 19.08.2022).
7. Johanes P., Lagerstrom L. Adaptive Learning: The Premise, Promise, and Pitfalls // Proceedings of the 124th ASEE Annual Conference and Exposition. ASEE PEER. 2017. URL: https://peer. asee.org/adaptive-learning-the-premise-promise-and-pitfalls (дата обращения: 19.06.2021).
8. Strayer J. F. How learning in an inverted classroom influences cooperation, innovation and task orientation // Learning environments research. 2012. Vol. 15, No. 2. P. 171-193.
9. Evaluation of Adaptive Learning in Statistics (ALiS): Testing an Online Adaptive Learning Platform at Nine Postsecondary Institutions in Maryland. Research Report / A. Briggs, T. Anderson, S. Gebrekristos et al. Urban Institute, 2019.
10. Сидорова М. В. Педагогическая модель системы адаптивного обучения в вузе // Вестн. Орловского гос. ун-та. Сер.: Новые гуманитарные исследования. 2015. № 1 (42). С. 191-193.
11. Гладкая О. С. Адаптация способов преподавания иностранного языка к стилям восприятия информации обучающихся // Психология и педагогика: методика и проблемы практического применения. 2016. № 54. С. 112-117.
12. Фетискин Н. П., Козлов В. В., Мануйлов Г. М. Социально-психологическая диагностика развития личности и малых групп: учеб. пособие. М.: Изд-во Ин-та психотерапии, 2002. 488 с.
13. Слепченко Н. Н., Ямских Т. Н., Савицкая М. В. Адаптивные обучающие системы: учет индивидуальных учебных стилей // Вестн. Красноярского гос. пед. ун-та им. В. П. Астафьева. 2016. № 4 (38). С. 94-97.
14. Kirschner P. A. Stop propagating the learning styles myth // Computers & Education. 2017. Vol. 106. P. 166-171.
15. Кемерова Н. С. Проектирование индивидуальной траектории обучения иностранному языку в техническом вузе // Вестн. Томского гос. пед. ун-та. 2010. № 2 (92). С. 53-57.
16. Шилова С. А. К вопросу о применении личностно-ориентированного контроля при обучении иностранному языку студентов неязыковых направлений // Азимут научных исследований: педагогика и психология. 2018. Т. 7, № 2 (23). С. 319-322.
17. BernardR. M., BorokhovsM E., SchmidR. F. et al. Twenty-first century adaptive teaching and individualized learning operationalized as specific blends of student-centered instructional events. A systematic review and meta-analysis // Review of Educational Research. 2015. Vol. 85, No. 2. P. 275-314.
18. Кречетов И. А., Романенко В. В. Реализация методов адаптивного обучения // Вопросы образования / Educational Studies Moscow. 2020. № 2. С. 252-277.
19. Dagger D., Wade V., Conlan O. Towards a standards-based approach to e-learning personalization using reusable learning objects // E-Learn: World Conference on E-Learning in Corporate, Government, Healthcare, and Higher Education. Association for the Advancement of Computing in Education (AACE). 2002. P. 210-217.
20. ChrysafiadiK., Troussas C., Virvou M. A Framework for Creating Automated Online Adaptive Tests Using Multiple-Criteria Decision Analysis // Proceedings of 2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics: Miyazaki, Japan, 7-10 October 2018. Miyazaki: IEEE, 2018. P. 226-231. DOI: doi.org/10.1109/SMC.2018.00049.
21. Wang Y., Liao H. Ch. Adaptive learning for ESL based on computation. British Journal of Educational Technology. 2011. Vol. 42, No. 1. P. 66-87. DOI: https://doi.org/10.1111/jj.1467-8535.2009.00981.x.
22. Nabizadeh A. H., D. Gonqalves, S. Gama et al. Adaptive learning path recommender approach using auxiliary learning objects // Computers & Education. 2020. Vol. 147. P. 1-17. DOI: https://doi.org/10.1016/jj.compedu.2019.103777.
23. Chiu T. K. F., Mok I. A. C. Learner expertise and mathematics different order thinking skills in multimedia learning // Computers & Education. 2017. Vol. 107. P. 147-164. DOI: https:// doi.org/10.1016/j.compedu.2017.01.008.
24. Martin F., Markant D. Adaptive learning modules // The SAGE encyclopedia of higher education / M. E. David, M. J. Amey (eds.). London: Sage. 2020. P. 2-4.
25. Chen C. M., Lee H. M., Chen Y. H. Personalized e-learning system using item re-sponse theory // Computers & Education. 2005. Vol. 44, No. 3. P. 237-255.
26. Зиверт Х. Ваш коэффициент интеллекта. Тесты / пер. с нем. М.: АО Интерэксперт: Нолидж, 1997. 138 с.
27. Бадмаева Н. Ц. Влияние мотивационного фактора на развитие умственных способностей: моногр. Улан-Удэ, 2004. 280 c.
28. Brown M., McCormack M., Reeves J. et al. Educause Horizon Report. Teaching and Learning Edition. 2020. 58 p.
References
1. FitzGerald E., Kucirkova N., Jones A. C., Cross S. Dimensions of personalisation in technology-enhanced learning: A framework and implications for design. British Journal of Educational Technology. 2018, Vol. 49, No. 1, pp. 165-181.
2. Jones A., Scanlon M., Gaved C. et al. Challenges in personalisation: supporting mobile science inquiry learning across contexts. Research and Practice in Technology Enhanced Learning. 2013. Vol. 8, No. 1, pp. 21-42.
3. Higgins S., Mackrill D., Sebba J., Robinson C. Personalising Learning: the learner perspective and their influence on demand. Review Report. 2008. 17 p.
4. Oxman S., Wong W. White paper: Adaptive learning systems. Integrated Education Solutions, 2014.
5. Newman A., Stokes P., Bryant G. Learning to adapt: A case for accelerating adaptive learning in higher education. Boston, MA: Education Growth Advisors, 2013. 18 p.
6. Tsarev R. Yu., Tynchenko S. V., Gritsenko S. N. Adaptivnoe obuchenie s ispolzovaniem resursov informatsionno-obrazovatelnoy sredy. Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya. 2016, No. 5. Available at: https://science-education.ru/ru/article/view?id=25227 (accessed: 19.08.2022).
7. Johanes P., Lagerstrom L. Adaptive Learning: The Premise, Promise, and Pitfalls // Proceedings of the 124th ASEE Annual Conference and Exposition. ASEE PEER. 2017. Available at: https:// peer.asee.org/adaptive-learning-the-premise-promise-and-pitfalls (accessed: 19.06.2021).
8. Strayer J. F. How learning in an inverted classroom influences cooperation, innovation and task orientation. Learning environments research. 2012. Vol. 15, No. 2, pp. 171-193.
9. Briggs A., Anderson T., Gebrekristos S. et al. Evaluation of Adaptive Learning in Statistics (ALiS): Testing an Online Adaptive Learning Platform at Nine Postsecondary Institutions in Maryland. Research Report. Urban Institute, 2019.
10. Sidorova M. V. Pedagogicheskaya model sistemy adaptivnogo obucheniya v vuze. Vestn. Orlovskogo gos. un-ta. Ser.: Novyegumanitarnye issledovaniya. 2015, No. 1 (42), pp. 191-193.
11. Gladkaya O. S. Adaptatsiya sposobov prepodavaniya inostrannogo yazyka k stilyam vospriyatiya informatsii obuchayushchikhsya. Psikhologiya i pedagogika: metodika i problemy prakticheskogo primeneniya. 2016, No. 54, pp. 112-117.
12. Fetiskin N. P., Kozlov V. V., Manuylov G. M. Sotsialno-psikhologicheskaya diagnostika razvitiya lichnosti i malykh grupp: ucheb. posobie. Moscow: Izd-vo In-ta psikhoterapii, 2002. 488 p.
13. Slepchenko N. N., Yamskikh T. N., Savitskaya M. V. Adaptivnye obuchayushchie sistemy: uchet individualnykh uchebnykh stiley. Vestn. Krasnoyarskogo gos. ped. un-ta im. V. P. Astafyeva. 2016, No. 4 (38), pp. 94-97.
14. Kirschner P. A. Stop propagating the learning styles myth. Computers & Educa-tion. 2017, Vol. 106, pp. 166-171.
15. Kemerova N. S. Proektirovanie individualnoy traektorii obucheniya inostrannomu yazyku v tekhnicheskom vuze. Vestn. Tomskogo gos. ped. un-ta. 2010, No. 2 (92), pp. 53-57.
16. Shilova S. A. K voprosu o primenenii lichnostno-orientirovannogo kontrolya pri obuchenii inostrannomu yazyku studentov neyazykovykh napravleniy. Azimut nauchnykh issledovaniy: pedagogika i psikhologiya. 2018, Vol. 7, No. 2 (23), pp. 319-322.
17. Bernard R. M., Borokhovski E., Schmid R. F. et al. Twenty-first century adaptive teaching and individualized learning operationalized as specific blends of student-centered instructional
events. A systematic review and meta-analysis. Review of Educational Research. 2015, Vol. 85, No. 2, pp. 275-314.
18. Krechetov I. A., Romanenko V. V. Realizatsiya metodov adaptivnogo obucheniya. Voprosy obrazovaniya / Educational Studies Moscow. 2020, No. 2, pp. 252-277.
19. Dagger D., Wade V., Conlan O. Towards a standards-based approach to e-learning personalization using reusable learning objects. In: E-Learn: World Conference on E-Learning in Corporate, Government, Healthcare, and Higher Education. Association for the Advancement of Computing in Education (AACE). 2002. Pp. 210-217.
20. Chrysafiadi K., Troussas C., Virvou M. A Framework for Creating Automated Online Adaptive Tests Using Multiple-Criteria Decision Analysis. In: Proceedings of 2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics: Miyazaki, Japan, 7-10 October 2018. Miyazaki: IEEE, 2018. Pp. 226-231. DOI: doi.org/10.1109/SMC.2018.00049.
21. Wang Y., Liao H. Ch. Adaptive learning for ESL based on computation. British Journal of Educational Technology. 2011. Vol. 42, No. 1, pp. 66-87. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1467-8535.2009.00981.x.
22. Nabizadeh A. H., D. Gonçalves, S. Gama et al. Adaptive learning path recommender approach using auxiliary learning objects. Computers & Education. 2020, Vol. 147, pp. 1-17. DOI: https://doi.org/10.10Wj.compedu.2019.103777.
23. Chiu T. K. F., Mok I. A. C. Learner expertise and mathematics different order thinking skills in multimedia learning. Computers & Education. 2017, Vol. 107, pp. 147-164. DOI: https:// doi.org/10.1016/j.compedu.2017.01.008.
24. Martin F., Markant D. Adaptive learning modules. In: David M. E., Amey M. J. (eds.) The SAGE encyclopedia of higher education. London: Sage. 2020. P. 2-4.
25. Chen C. M., Lee H. M., Chen Y. H. Personalized e-learning system using item re-sponse theory. Computers & Education. 2005, Vol. 44, No. 3, pp. 237-255.
26. Siewert H. Vash koeffitsient intellekta. Testy. Transl. from German. Moscow: AO Interekspert: Nolidzh, 1997. 138 p. (In Russian)
27. Badmaeva N. Ts. Vliyanie motivatsionnogo faktora na razvitie umstvennykh sposobnostey: monogr. Ulan-Ude, 2004. 280 p.
28. Brown M., McCormack M., Reeves J. et al. Educause Horizon Report. Teaching and Learning Edition. 2020. 58 p.
Интернет-журнал «Проблемы современного образования» 2022, № 4
Статья поступила в редакцию 05.04.2022 The article was received on 05.04.2022
