CC BY
39
ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ДИАГНОСТИКИ СФЕРЫ НАУКИ И ИННОВАЦИЙ
INSTRUMENTAL METHODS OF DIAGNOSIS OF SCIENCE AND INNOVATION
Введение. Цифровые технологии стали неотъемлемой частью процесса обучения в современном мире. Пандемия коронавируса ускорила их распространение, позволила протестировать их новые возможности, оценить преимущества и выявить узкие места. В связи с этим является актуальным разработать меры государственного регулирования, которые позволили бы вовремя скорректировать отрицательные последствия всеобщего дистанционного образования и использовать все его положительные стороны. Методы исследования. Исследование проведено с помощью методов регрессионного анализа. В качестве источника информации были использованы данные мониторинга Программы международной оценки студентов (The Programme for International Student Assessment - PISA) за 2009, 2012 и 2018 гг. (исследование PISA 2018 г. в настоящее время является последним по времени из проведенных). На основе этих данных исследовалось влияние распространения цифровых технологий на качественные показатели образования (читательскую грамотность и математические способности) учащихся 15-16 лет. В качестве характеристик распространения цифровых технологий были выбраны показатели времени, проводимого учащимися в интернете в учебном заведении (2012 и 2018 гг.), количества персональных компьютеров в расчете на 1 учащегося (2009 и 2012 гг.), доли учащихся, имеющих компьютер или ноутбук дома (2009, 2012 и 2018 гг.). Для анализа также использовались показатели доли расходов на 1 учащегося в общих
УДК 378
DOI: 10.33873/2686-6706.2020.15-4.528-557
Моделирование влияния цифровых технологий на качественные показатели образования
М. Г. Дубинина
Государственный академический университет гуманитарных наук (ГАУГН), Центральный экономико-математический институт РАН (ЦЭМИ РАН), г. Москва, Россия, Mdubinina@gaugn.ru
© Дубинина М. Г., 2020
This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4,0 International License
Дубинина М Г. Цифровые технологии в сфере высшего образования...
Dubinina MG. Simulating the Impact of Digital Technologies...
529
государственных расходах (2009 и 2012 гг.) и доли преподавателей, прошедших курсы повышения квалификации в последние 3 месяца (2018 г.). Результаты и дискуссия. Построенные регрессионные модели отразили двойственное влияние цифровых технологий на качество образования. С одной стороны, использование компьютеров и ноутбуков способствовало достижению более высоких показателей читательской грамотности и математических способностей учащихся; с другой, время, проведенное в интернете в учебном заведении и дома в течение учебной недели, оказывало отрицательное влияние на эти показатели. Кроме того, выявлено значимое положительное влияние доли государственных расходов на 1 учащегося в ВВП на душу населения и квалификации преподавателей на результаты тестирования. Заключение. Цифровые технологии и новые устройства кардинально изменили современное образование, помогая учащимся развивать технологические навыки, использовать результаты своего обучения, обмениваться знаниями. Однако важно учитывать возможность снижения качества обучения вследствие влияния цифровых технологий и своевременно принимать меры государственного регулирования, чтобы не допустить этого.
Ключевые слова: цифровые технологии, читательская грамотность, математические способности, виртуальная реальность, показатели образования, Programme for International Student Assessmen, PISA
Для цитирования: Дубинина М. Г. Цифровые технологии в сфере высшего образования // Управление наукой и наукометрия. 2020. Т 15, № 4. С. 528-557. DOI: https://doi.org/10.33873/2686-6706.2020.15-4. 528-557
Simulating the Impact of Digital Technologies on the Education Quality Metrics
M. G. Dubinina
State Academic University for the Humanities, Central Economics and Mathematics Institute of the Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia, Mdubinina@gaugn.ru
Introduction. Digital technologies have become an integral part of the educational process in the modern world. The coronavirus pandemic accelerated their spread, allowed their new features to be tested, their advantages to be assessed and bottlenecks identified. It is thus relevant to develop regulatory measures to timely address the negative effects of global distance education and to take advantage of all its positive aspects. Methods. The study was conducted using regression analysis techniques. The monitoring data of the Programme for International Stu-
Управление наукой и наукометрия. 2020. Т. 15, № 4
Science Governance and Scientometrics. 2020. Vol. 15, no 4
530
Дубинина М Г. Цифровые технологии в сфере высшего образования...
DubininaMG. Simulating the Impact of Digital Technologies...
dent Assessment (PISA) for 2009, 2012 and 2018 were used as a source of information (The PISA 2018 survey is currently the most recent one). These data were used to investigate the impact of the spread of digital technologies on the education quality metrics (reading literacy and numeracy) of students aged 15-16. To assess the spread of digital technologies, the following metrics were applied: the time spent by students on the Internet in an educational institution (2012 and 2018), the number of personal computers per student (2009 and 2012) and the share of students having a PC or a laptop at home (2009, 2012 and 2018). The share of spending per student in total public expenditure (2009 and 2012) and the share of teachers who have completed professional development courses in the last 3 months (2018) were also used for the analysis. Results and Discussion. The regression models constructed reflected the dual impact of digital technology on the quality of education. On the one hand, the use of PCs and laptops contributed to the higher levels of literacy and numeracy of students; on the other hand, the time spent on the Internet in school and at home during the school week had a negative impact on these indicators. In addition, a significant positive impact of the share of government spending per student in GDP per capita and teacher qualifications on testing results was established. Conclusion. Digital technologies and new devices have radically changed modern education. They help students develop technological skills, use their learning gains and share their knowledge. However, it is important to take into account that the quality of education may deteriorate due to the impact of digital technologies and to take timely governmental regulatory measures to prevent this.
Keywords: digital technology, literacy, numeracy, virtual reality, education quality metrics, Programme for International Student Assessmen, PISA
For citation: Dubinina MG. Simulating the Impact of Digital Technologies on the Education Quality Metrics. Science Governance and Scien-tometrics. 2020;15(4):528-557. DOI: https://doi.org/10.33873/2686-6706. 2020.15-4.528-557
Введение /Introduction
Цифровые технологии все шире проникают во все сферы нашей жизни. Одной из главных областей применения цифровых технологий стало образование. В результате внедрения таких технологий появилась возможность обучения в виртуальных классах, проведение видеоконференций в режиме реального времени, создание онлайн-курсов и многое другое. Практически каждое учебное заведение имеет свой веб-сайт в интернете, профили, оценки и рейтинги учащихся хранятся в электронном виде.
Управление наукой и наукометрия. 2020. Т. 15, № 4
Science Governance and Scientometrics. 2020. Vol. 15, no 4
Дубинина М Г. Цифровые технологии в сфере высшего образования...
Dubinina MG. Simulating the Impact of Digital Technologies...
531
Использование цифровых технологий в образовании стало особенно актуальным в период пандемии коронавируса, когда учебные заведения во многих странах мира вынужденно перешли на онлайн-обучение. Такая нестандартная ситуация ускорила процесс распространения цифровых технологий, позволила оценить их преимущества. Однако всеобщий переход на электронное обучение оказался тяжелым испытанием для системы образования во многих странах. Выявились его негативные последствия в виде наличия цифрового разрыва между регионами, отсутствия необходимого оборудования, недостаточной разработанности курсов, отсутствия мотивации у младших школьников, загруженности преподавателей. В связи с этим необходимо иметь возможность оценить влияние цифровых технологий на качественные показатели образования, чтобы вовремя разработать меры государственного регулирования для смягчения отрицательных последствий цифровизации и использовать все ее преимущества. Целью настоящей работы является построение моделей, описывающих взаимосвязь между показателями качества образования и использованием цифровых технологий в обучении. В настоящее время наиболее авторитетной мерой оценки качества образования являются показатели Программы международной оценки студентов (The Programme for International Student Assessmen, PISA), публикуемые раз в 3 года и оценивающие грамотность чтения и математические способности учащихся 15-16 лет. Средние баллы, полученные учащимися разных стран при выполнении тестов PISA, были использованы в данной работе как количественная оценка качества образования в стране.
Цифровые технологии для образования /
Digital Technologies for Education
Цифровые технологии обозначают широкий спектр инструментов, услуг и приложений с использованием различных типов аппаратного и программного обеспечения для создания, хранения, обработки, передачи и отображения информации1. В целом цифровые технологии включают в себя использование персональных компьютеров, цифрового телевидения, радио, мобильных телефонов, роботов и т д.
Цифровые технологии в образовании прошли несколько этапов своего развития. На первом этапе (1997-2006 гг.) интенсивно использовались сетевые компьютеры для совместного обучения, на втором (2007-2016 гг.) стало широко распространяться так называемое цифровое онлайн-обучение [1]. В течение этих двух периодов в образовательную практику были внедрены такие понятия, как виртуальная
1 Teach with digital technologies. URL: https://www.education.vic.gov.au/school/ teachers/teachingresources/digital/Pages/teach.aspx#:~:text=Digital%20technologies% 20are%20electronic%20tools,across%20all%20curriculum%20learning%20areas (accessed: 13.08.2020).
Управление наукой и наукометрия. 2020. Т. 15, № 4
Science Governance and Scientometrics. 2020. Vol. 15, no 4
532
Дубинина М Г. Цифровые технологии в сфере высшего образования...
DubininaMG. Simulating the Impact of Digital Technologies...
учебная среда, мобильные устройства, PowerPoint-презентации, смарт-доски и онлайн-платформы.
В США, например, в 2015 г. около 56 % учащихся использовали на занятиях ноутбук или настольный компьютер еженедельно. По состоянию на 2016 г. наиболее распространенными цифровыми учебными материалами в США были обучающие видеоролики, образовательные приложения или программное обеспечение, а также исследовательские веб-сайты2.
В 2018 г. наиболее важными материалами для занятий большинства студентов дистанционного обучения были видео и презентации PowerPoint от преподавателей. Их полезность подчеркнули 58 % студентов. Помимо учебников, письменных заданий и тестов, студенты выделили также интерактивные медиа (46 %) и дискуссионные доски (43 %). Из опрошенных по крайней мере 79 % студентов завершили некоторые курсовые работы на своих мобильных устройствах3.
В настоящее время перечень цифровых технологий, поддерживающих электронное обучение, включает мобильное обучение (m-learn-ing) с использованием мобильных приложений. Мобильное обучение обеспечивает доступ учащихся к своим учебным ресурсам с любого мобильного устройства, дает возможность согласовывать занятия с индивидуальным темпом обучения. Оно может осуществляться в индивидуальном режиме, соответствующем уровню знаний или интересам студента, использовать формат микро-курсов, включать разнообразные иммерсивные стратегии обучения (например, гейми-фикацию (gamification), виртуальную или дополненную реальность (VR/AR)), интерактивное обучение. Все эти средства используются для повышения мотивации, производительности, вовлеченности об-учающихся4.
Кроме того, новыми технологиями в высшем образовании являются интернет вещей (IoT), блокчейн (Blockchain), кибербезопасность (cybersecurity), большие данные (Big Data), искусственный интеллект и машинное обучение (AI and machine learning), чат-боты (chatbots)5.
Технологии дополненной и виртуальной реальности являются частью более широкого понятия иммерсивных технологий, включающих в себя технологии, которые расширяют реальность, накладывая цифровые изображения на среду пользователя, либо создают новую
2 Statista. E-learning and digital education - statistics & facts. URL: https://www. statista.com/topics/3115/e-learning-and-digital-education/ (accessed: 10.07.2020).
3 Online Education Statistics. URL: https://educationdata.org/online-education-statis-tics/ (дата обращения: 12.07.2020).
4 Pandey A. 10 mobile learning trends to adopt in 2020 to drive employee performance and behavioral change. URL: https://elearningindustry.com/mobile-learn-ing-trends-2020-for-employee-performance-and-behavioral-change (accessed: 29.07.2020).
5 Fedirko D. 8 top trends of digital transformation in higher education. URL: https:// elearningindustry.com/digital-transformation-in-higher-education-8-top-trends (accessed: 01.07.2020).
Управление наукой и наукометрия. 2020. Т. 15, № 4
Science Governance and Scientometrics. 2020. Vol. 15, no 4
Дубинина М Г. Цифровые технологии в сфере высшего образования...
Dubinina MG. Simulating the Impact of Digital Technologies...
533
реальность, полностью изолируя пользователя от остального мира и погружая его в цифровую среду6.
Все эти технологии в большей или меньшей степени развивались и находили свое применение в образовательной практике до недавнего времени. Однако пандемия коронавируса 2020 г., которая привела к временному закрытию образовательных учреждений по всему миру, переходу на дистанционное обучение миллионов учащихся, превратила технологии электронного обучения в мейнстрим, ускорив процесс их распространения на 5-10 лет7. В связи с этим особенно актуальной является оценка влияния цифровых технологий на качественные показатели образования.
Обзор литературы /Literature Review
Влиянию цифровых технологий на образование в последнее время посвящено особенно много исследований, с разных точек зрения оценивающих влияние цифровых технологий на образование8 [2-5]. Считается, что цифровые технологии имеют потенциал для расширения доступа, снижения затрат и улучшения качества образования [6]. Однако вопрос о том, можно ли оценить количественно это влияние на успеваемость, во многом остается открытым. Общепризнанного определения успеваемости не существует. Стандартный подход ориентирован на достижения и выполнение учебных планов, степень понимания студентами материала и получаемые оценки. Более подробное определение касается компетенций, навыков и знаний, полученных через образовательный опыт [7].
В настоящее время существуют несколько направлений исследования воздействия цифровых технологий на качественные результаты обучения. В основном в них используются единые тесты, оценки, опросы учащихся и преподавателей. Кроме того, изучается влияние отдельных цифровых технологий (смартфонов, иммерсивных технологий и др.) на показатели успеваемости.
Например, в Великобритании основное внимание уделялось доказательству причинно-следственной связи между распространением информационно-коммуникационных технологий (далее - ИКТ) в школах и повышением качества обучения с помощью национальных
6 Covarubbias C. What is immersive technology? URL: https://advrtas.com/ immersive-technology/ (дата обращения: 28.07.2020).
7 EdTechX on COVID-19: A great digital leap for both education and the future of work. URL: https://edtechnology.co.uk/covid-19/edtechx-covid-19-great-digital-leap-education-future-of-work/ (дата обращения: 21.06.2020).
8 Трудности и перспективы цифровой трансформации образования / А. Ю. Уваров [и др.]; под ред. А. Ю. Уварова, И. Д. Фрумина. М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2019. 343 с.
Управление наукой и наукометрия. 2020. Т. 15, № 4
Science Governance and Scientometrics. 2020. Vol. 15, no 4
534
Дубинина М Г. Цифровые технологии в сфере высшего образования...
DubininaMG. Simulating the Impact of Digital Technologies...
тестов (измеримых системных индикаторов)9. В течение ряда лет там проводилось исследование влияния ИКТ на обучение и успеваемость учащихся Британским агентством образовательных коммуникаций и технологий (British Educational Communications and Technology Agency, BECTA). Согласно исследованию 2009 г., использование ИКТ повысило успеваемость учащихся по английскому языку, естествознанию и математике, при этом в большей степени повысилась успеваемость учащихся с низкими оценками. Также конкретные цифровые технологии (интерактивные доски) положительно повлияли на успеваемость учеников по тестам на грамотность и математические способности10. Однако с 2010 г. новых исследований в этой области не проводилось.
В работе С. Хиггинса и соавт.11 оценка влияния цифровых технологий в школах на академическую успеваемость позволила сделать вывод о положительных, но небольших зависимостях результатов обучения от использования этих технологий. При этом эффективность в значительной степени зависела от школы и конкретных преподавателей.
Большая часть исследований в своих выводах опиралась на результаты опросов. На основании опросов студентов и преподавателей британских колледжей, проведенных Learning and Skills Development Agency (LSDA), изучался вопрос, насколько образовательные и цифровые технологии способствуют повышению качества образования. Опрос показал, что почти треть преподавателей отметили улучшение запоминания материала учащимися за счет использования ИКТ и электронного обучения. Три четверти опрошенных заявили, что электронное обучение повысило их успеваемость12.
В целом результаты исследований свидетельствуют о том, что использование цифровых технологий в школе может иметь небольшое положительное влияние, однако оно менее очевидно по сравнению с другими учебными методами.
9 Balanskat A., Blamire R., Kefala S. The ICT impact report. 2006. URL: https:// www.semanticscholar.org/paper/The-The-ICT-impact-report-Balanskat-Blamire/4eef-4c242b4b4fc609d9b12083eba11bcc473124 (accessed: 03.07.2020).
10 Underwood J. The impact of digital technology. A review of the evidence of the impact of digital technologies on formal education. BECTA, 2009. 27 p. URL: https://www. semanticscholar.org/paper/The-impact-of-digital-technology%3A-a-review-of-the-Un-derwood/9dd499b40af58448e353e96ba9896d9344b5a27c (accessed: 12.08.2020).
11 Higgins S., Xiao Z., Katsipatakim M. The impact of digital technology on learning: A summary for the Education Endowment Foundation. 2012. URL: https://docplayer. net/21719459-The-impact-of-digital-technology-on-learning-a-summary-for-the-educa-tion-endowment-foundation.html (accessed: 12.08.2020).
12 LSDA/NLN. The developing impact of ILT - Final report to the NLN research and evaluation working group by the Learning and Skills Development Agency (LSDA) and Sheffield Hallam University on the impact of information and learning technology in sector colleges. London: 2004. URL: https://www.lsda.org.uk/files/lsda/nln/Final_re-port_dec04_BM.pdf (accessed: 09.08.2020).
Управление наукой и наукометрия. 2020. Т. 15, № 4
Science Governance and Scientometrics. 2020. Vol. 15, no 4
Дубинина М Г. Цифровые технологии в сфере высшего образования...
Dubinina MG. Simulating the Impact of Digital Technologies...
535
В работах [8-9] показано, что использование на занятиях в классах цифровых технологий оказывает незначительное положительное влияние на успеваемость учеников. В обзоре [10] авторы пришли к выводу, что включение дополнительных программ с использованием цифровых технологий в школьную программу может быть полезным и помочь улучшить успеваемость учащихся, однако этот вклад в изучение математики является незначительным.
В статье С. А Лапиновой и В. В. Биткина13 оценивалась зависимость среднего балла студентов нижегородских вузов по академическим дисциплинам по итогам сессии от использования ими информационных технологий и социальных сетей, времени, проводимого в интернете, и т. д. В результате исследования авторы пришли к заключению, что для студентов с высокими баллами информационные технологии оказывают незначимое положительное влияние на успеваемость, а на студентов с низкими баллами оказывают значимое отрицательное влияние. При этом каждый час, проведенный в интернете без цели образования, снижает средний балл студентов на 0,15.
Работа Н. Г. Ефимовой [11] содержит результаты опроса учителей относительно их оценки результативности использования ИКТ и динамики качества знаний учащихся при использовании цифровых технологий. Автором было выявлено, что в классах, где на занятиях активно использовались ИКТ, показатели успеваемости были выше, чем в классах, занимавшихся без использования цифровых технологий (средние баллы - 4,7 и 3,4 соответственно).
Еще одно направление исследований касается влияния использования отдельных цифровых технологий на процесс обучения. Так, например, согласно данным компании Microsoft, использование им-мерсивных и 3D-технологий способствует повышению успеваемости среди учащихся на 22 %; на 35 % повышается их вовлеченность, а также уменьшается процент отсева14.
В статье Дж. Уэйкфилда и соавт. [12] исследовалось влияние совместного использования планшетов преподавателями и студентами первого года обучения на успеваемость последних на основе данных из записей о зачислении и посещаемости, результатов экзаменов в конце семестра и опросов. Авторы пришли к выводу, что использование планшетов приводило к повышению успеваемости учащихся по вопросам, требующим запоминания (например, формул), однако снижало успеваемость по теоретическим вопросам с «расширенными» ответами.
13 Лапинова С. А., Биткин В. В. Оценка влияния информационных технологий на успеваемость студентов. В кн.: Новая наука: опыт, традиции, инновации: Международное научное периодическое издание по итогам Международной научно-практической конференции (Оренбург, 12 января 2017). URL: https://elibrary.ru/ item.asp?id=27705717& (дата обращения: 11.08.2020).
14 Смешанная реальность для образования. Microsoft. URL: https://www. microsoft.com/ru-ru/education/mixed-reality (дата обращения: 07.07.2020).
Управление наукой и наукометрия. 2020. Т. 15, № 4
Science Governance and Scientometrics. 2020. Vol. 15, no 4
536
Дубинина М Г. Цифровые технологии в сфере высшего образования...
DubininaMG. Simulating the Impact of Digital Technologies...
В настоящее время наиболее авторитетным инструментом оценки качества образования являются показатели Программы международной оценки студентов (The Programme for International Student Assess-men, PISA), публикуемые раз в три года и предоставляющие большое количество дополнительных материалов. Данные материалы используются для различных исследований, в т. ч. для оценки влияния ИКТ на показатели читательской грамотности, математических способностей, знаний в области естественных наук.
Так, в работе немецких исследователей15 на основе данных PISA за 2003 г. изучалась взаимосвязь между успеваемостью учащихся, с одной стороны, и доступностью и использованием компьютеров дома и в школе, с другой. Анализ показал положительную корреляцию между успеваемостью учащихся и доступностью компьютеров как дома, так и в школе. Однако условная взаимосвязь между успеваемостью и использованием компьютеров и интернета в школе, согласно выводам авторов, имеет перевернутую U-образную форму, что, по их мнению, может отражать негативные эффекты компьютеризированного обучения или его низкий оптимальный уровень.
В работе М. Родригеса и Ф. Мияги16 предложена модель зависимости достижения учащихся в научном тесте PISA от разной интенсивности использования ИКТ:
PISA scoreis = a+ piCTis + YXis + <5S +
где оценка PlSAscoreis ученика i в школе s связана с интенсивностью использования различных ИКТ (ICTs), индивидуальными демографическими характеристиками (Xis) и фиксированными эффектами школы (5S). За основу были взяты данные исследования PISA 2015 г. В качестве характеристик, отражающих интенсивность использования ИКТ, авторы ввели в модель 5 индексов использования цифровых технологий: дома - для домашних заданий, для общения по поводу домашних заданий и для общих целей; в школе - для учебных и для общих целей. В результате исследования была выявлена положительная корреляция между успеваемостью учащихся в естественных науках и интенсивностью использования ИКТ дома для учебы и для общих целей; отрицательная - с другими показателями интенсивности использования ИКТ, в частности интенсивности использования ИКТ в школе.
15 Fuchs T., Woessmann L. Computers and student learning: Bivariate and multivariate evidence on the availability and use of computers at home and at school // CESifo Working Paper Series. 2004. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_ id=619101 (accessed: 13.08.2020).
16 Rodrigues M., Biagi F. Digital technologies and learning outcomes of students from low socio-economic background: An analysis of PISA 2015. Publications Office of the European Union, 2017. 68 p. DOI: https://doi.org/10.2760/415251
Управление наукой и наукометрия. 2020. Т. 15, № 4
Science Governance and Scientometrics. 2020. Vol. 15, no 4
Дубинина М Г. Цифровые технологии в сфере высшего образования...
Dubinina MG. Simulating the Impact of Digital Technologies...
537
Методы исследования /Methods
Перечисленные выше исследования были основаны на данных микроуровня, в т. ч. персональных характеристиках участников опросов, а полученные результаты во многом зависели от качества преподавания в учебных заведениях и квалификации преподавателей. Такой подход не позволяет делать обобщенные выводы на уровне стран, а также исследовать влияние государственной политики финансирования образования.
В настоящей работе строится модель зависимости качественных показателей образования от уровня развития цифровых технологий в среднем по странам на основе данных PISA за 2009, 2012 и 2018 гг.17. В качестве зависимых переменных были выбраны средние показатели читательской грамотности в цифровой среде, баллов, (Y1) и математических способностей, баллов, (Y2) учащихся в возрасте 15-16 лет по странам (включая Россию) по методологии PISA.
В современной международной статистике образования, к сожалению, отсутствуют показатели распространения новейших цифровых технологий (например, средств дополненной/виртуальной реальности или облачных технологий), поэтому в качестве характеристики применения цифровых технологий были рассмотрены следующие показатели:
- количество компьютеров в расчете на 1 учащегося, используемых для целей обучения, ед.;
- доля учащихся, имеющих дома интернет-соединение, %;
- доля учащихся, имеющих дома компьютер, %;
- доля учащихся, имеющих дома ноутбук, %;
- доля учащихся, имеющих дома игровую консоль, %;
- доля учащихся, имеющих дома планшет, %;
- доля учащихся, имеющих дома электронную книгу, %;
- время, проведенное в интернете во время занятий, в среднем за неделю, мин.;
- время, проведенное в интернете дома, в среднем за учебную неделю, мин.;
- время, проведенное в интернете дома в среднем за выходные в течение недели, мин.
Кроме того, исследовалось влияние затрат на среднее и высшее образование в государственных расходах стран, участвовавших в мониторинге PISA (показатели WorldBank доли государственных расходов на 1 учащегося в ВВП на душу населения, %; доли государственных расходов на образование в ВВП, %; на высшее образование в общем объеме государственных расходов, %; на среднее образование в общем объеме государственных расходов, %) и повышения квалификации преподавателей (показатель доли преподавателей, прошедших
17 PISA. Publications. URL: https://www.oecd.org/pisa/publications/ (дата обращения: 15.07.2020).
Управление наукой и наукометрия. 2020. Т. 15, № 4
Science Governance and Scientometrics. 2020. Vol. 15, no 4
538
Дубинина М Г. Цифровые технологии в сфере высшего образования...
DubininaMG. Simulating the Impact of Digital Technologies...
курсы повышения квалификации в течение трех ближайших месяцев, %) на среднее количество баллов по тестам на читательскую грамотность и математические способности, полученных учащимися стран из выборки.
База данных для настоящего исследования включает в себя информацию по 66 странам, однако не все показатели имеются для каждой страны. Это связано с меньшим количеством участников тестирования PISA в 2009 г., а также с изменяющимся набором факторов, отражаемых в данных мониторинга.
Результаты и дискуссия /Results and Discussion
На первой стадии расчетов были построены корреляционные матрицы для каждого года исследования (таблица). Многие показатели распространения цифровых технологий оказались связаны между собой сильной зависимостью (например, доля учащихся, имеющих дома доступ к интернету, сильно коррелирована с долей учащихся, имеющих дома ноутбук, компьютер или планшет). Поэтому для исключения мультиколлинеарности в модели был выбран только один из этих показателей. Обращает на себя внимание тот факт, что время, проведенное в интернете в школе и дома в течение учебной недели, отрицательно коррелировано с баллами, полученными за тесты на читательскую грамотность и математические способности. Показатель доли учащихся, проводящих в интернете более 6 ч в день, также отрицательно коррелирован с результатами тестов, что свидетельствует о необходимости рационально использовать цифровые технологии и не допускать ситуации, когда отрицательный эффект будет преобладать над положительным.
Следует отметить, что многие коэффициенты парной корреляции между использованием цифровых технологий и качественными показателями образования в 2009 г. выше, чем в более поздних наблюдениях. Например, коэффициент корреляции показателя среднего количества компьютеров в учебном заведении, используемых в учебных целях, в расчете на 1 учащегося, со средним количеством баллов по математике снизился значительно (с 0,585 в 2009 г. до 0,319 в 2012 г.). Такой результат может свидетельствовать об уменьшении влияния данных цифровых технологий на качественные показатели образования.
На втором этапе исследования были построены модели зависимости переменных Y^ и Y2‘ (t = 09, 12, 18) от трех групп факторов: показателей использования цифровых технологий дома, в учебном заведении, а также от государственных затрат на образование. В качестве независимых переменных использовались следующие показатели:
- количество компьютеров в расчете на 1 учащегося, используемых для целей обучения, ед. (х^);
- доля учащихся, имеющих дома компьютер, % (х^);
- доля учащихся, имеющих ноутбук, % X);
Управление наукой и наукометрия. 2020. Т. 15, № 4
Science Governance and Scientometrics. 2020. Vol. 15, no 4
Дубинина М Г. Цифровые технологии в сфере высшего образования...
Dubinina MG. Simulating the Impact of Digital Technologies...
539
Таблица. Парные коэффициенты корреляции показателей распространения цифровых технологий и баллов, набранных учащимися в тестах на читательскую грамотность и математические способности Table. Paired correlation ratio for digital prevalence and student scores on literacy and mathematics
Цифровые технологии / Digital Technology Математические способности / Mathematics Читательская грамотность / Literacy
Доля учащихся, имеющих дома следующие цифровые устройства / Share of students with the following digital devices at home: 2009 2012 2018 2009 2012 2018
настольный компьютер / desktop PC 0,426 н. д. / n/a 0,477 0,362 н. д. / n/a 0,250
ноутбук / laptop 0,365 н. д. / n/a 0,520 0,355 н. д / n/a. 0,519
игровая консоль / game console 0,265 н. д. / n/a 0,318 0,300 н. д. / n/a 0,375
планшет / tablet н. д. / n/a н. д. / n/a 0,635 н. д. / n/a н. д. / n/a 0,569
электронная книга / e-Book н. д. / n/a н. д. / n/a -0,037 н. д. / n/a н. д. / n/a -0,176
Учащиеся, имеющие хотя бы один компьютер дома / Students having at least one computer at home 0,759 0,598 н. д. / n/a 0,740 0,546 н. д. / n/a
Имеющие подключение к интернету / With Internet connection 0,691 0,622 0,683 0,642 0,573 0,611
Время, проведенное в интернете в школе в течение учебной недели / Time spent on the Internet at school during the school week н. д. / n/a -0,384 -0,199 н. д. / n/a -0,393 -0,057
Время, проведенное в интернете дома в течение учебной недели / Time spent on the Internet at home during the school week н. д. / n/a -0,337 -0,278 н. д. / n/a -0,367 -0,065
Время, проведенное в интернете дома в течение выходных / Time spent on the Internet at home during the weekend н. д. / n/a -0,056 0,085 н. д. / n/a -0,180 0,334
Доля экстремальных пользователей, проводящих в сети более 6 ч в день в общей численности 15-летних учащихся, % / Share of extreme Internet users who spend more than 6 hours a day on the Internet in the total population of 15-year-old students, % н. д. / n/a -0,505 н. д. / n/a н. д. / n/a -0,499 н. д. / n/a
Среднее количество компьютеров в расчете на 1 студента / Average number of computers per student 0,585 0,319 н. д. / n/a 0,589 0,303 н. д. / n/a
Управление наукой и наукометрия. 2020. Т. 15, № 4
Science Governance and Scientometrics. 2020. Vol. 15, no 4
540
Дубинина М Г. Цифровые технологии в сфере высшего образования...
DubininaMG. Simulating the Impact of Digital Technologies...
— время, проведенное в интернете во время занятий в среднем за неделю, мин. (хД
— время, проведенное в интернете дома и во время занятий в среднем за неделю, мин. (хД
— доля государственных расходов на одного учащегося в % от ВВП на душу населения в год t, (хД
— доля государственных расходов на образование в ВВП, % (хД
— доля преподавателей, прошедших курсы повышения квалификации в течение трех ближайших месяцев (хД
Для каждого года исследования выбор показателей был основан на анализе корреляционных матриц и расчете показателей VIF для проверки мультиколлинеарности факторов. Для 2009, 2012 и 2018 гг. рассчитанные значения VIF для выбранных показателей не превосходят 2, парные коэффициенты корреляции между факторами меньше 0,7.
Для данных PISA по 45 странам за 2009 г. (см. Приложение 1) были получены следующие модели (в скобках здесь и далее - t-статистики):
Y0 = 310.5 + 72.4 * Х09 +1.2* x209 + 6.2 * x709, R2=0.69 (14.6) (2.3) (4.5) (1.8);
Y209 - 293.0 + 95.1 *x09 +1.6*x209 +1.4*x709, R2=0.72
(12.1) (2.7) (5.4) (0.4).
Стандартизированные коэффициенты регрессии для каждой из моделей свидетельствуют о большем вкладе показателя наличия компьютера дома, по сравнению с количеством компьютеров на 1 учащегося в школе и долей затрат на образование, в ВВП (для читательской грамотности стандартизированные коэффициенты регрессии равны 0,55, 0,27 и 0,17 соответственно, для математических способностей -0,61, 0,30 и 0,03). Влияние затрат на образование в этой модели оказалось значимым на уровне 10 % для читательской грамотности и незначимым для математических способностей.
Для данных PISA 2012 г. (выборка из 17 стран, Приложение 2) были получены следующие соотношения:
г12
,12 - 430.7 + 88.2*x12 -1.39* x42 + 2.8* x62
(15.1) (2.5) (-2.4) (2.8);
2 - 420.4 + 62.08* x12 -1.05* x42 + 3.39* X
(26.1) (3.1) (-3.2) (6.0).
R2 =0.61
R2=0.83
В результате моделирования выявлено значимое положительное влияние количества компьютеров и доли государственных расходов на 1 учащегося и значимое отрицательное влияние времени, проведенного в интернете в учебном заведении, как на показатель грамотности,
Управление наукой и наукометрия. 2020. Т. 15, № 4
Science Governance and Scientometrics. 2020. Vol. 15, no 4
Дубинина М Г. Цифровые технологии в сфере высшего образования...
Dubinina MG. Simulating the Impact of Digital Technologies...
541
так и на показатель математических способностей. В то же время значимого влияния использования учащимися цифровых технологий дома на средние значения результатов тестирования выявлено не было.
При этом на показатель математических способностей наибольшее влияние оказывало значение доли государственных расходов на 1 учащегося, стандартизированный коэффициент регрессии которого (0,711) больше абсолютных значений коэффициентов других факторов (0,45 для показателя количества компьютеров на 1 учащегося и -0,46 - для показателя времени, проведенного в интернете). На показатель читательской грамотности наибольшее влияние оказывал фактор количества компьютеров на 1 учащегося, стандартизированный коэффициент которого (0,543) несколько выше остальных коэффициентов (-0,514 - для времени, проводимого в интернете и 0,5 -для доли государственных расходов на 1 учащегося).
Для данных PISA 2018 г. (выборка из 43 стран, см. Приложение 3) получены следующие регрессионные зависимости:
if - 341.2 + 2.07 * xf - 0.28 * xf + 0.56 * xf R2=0.48
(10.1) (4.5) (-2.9) (2.4);
Y218 - 353.6 + 2.7 * xf - 0.52 * xf + 0.49 * xf R2=0.61
(11.1) (6.8) (-5.6) (2.3).
Для 2018 г. нет информации по исследуемым странам об оснащенности учебных заведений компьютерами в расчете на 1 учащегося, поэтому использовались данные о наличии ноутбуков, подключенных к интернету, дома у респондентов. Их наличие и использование в наибольшей степени повлияли на значения рассматриваемых показателей (стандартизированные коэффициенты регрессии для этого фактора оказались наибольшими в каждом уравнении - 0,620 и 0,734 соответственно). Выявлена также значимая положительная корреляция доли преподавателей, повысивших свою квалификацию в течение предыдущих трех месяцев, и баллов, набранных учащимися в тестах на читательскую грамотность и математические способности. Качество образования во многом определяется уровнем знаний и профессионализмом преподавателей, а применение цифровых технологий требует от них постоянного совершенствования и развития.
Аналогично для 2012 г. получено значимое отрицательное влияние времени, проведенного учащимися в интернете в учебном заведении и дома. Это время далеко не всегда используется для целей обучения: наличие различных мобильных устройств у учащихся может отвлекать их от изучения материала,
Таким образом, цифровые технологии оказывают двойственное влияние на качество образования учащихся, не только способствуя его повышению, но и понижая его в случае использования данных технологий не для целей обучения.
Управление наукой и наукометрия. 2020. Т. 15, № 4
Science Governance and Scientometrics. 2020. Vol. 15, no 4
542
Дубинина М Г. Цифровые технологии в сфере высшего образования...
DubininaMG. Simulating the Impact of Digital Technologies...
Заключение / Conclusion
В современном обществе, где цифровые технологии проникают во все сферы деятельности, необходимо уметь правильно и эффективно их использовать. И это умение должно прививаться еще в процессе обучения, в школах и высших учебных заведениях. Мобильные технологии и новые устройства кардинально изменили современное образование; оно все больше становится смешанным, использующим традиционное и электронное обучение. Цифровые технологии помогают учащимся развивать технологические навыки, использовать результаты своего обучения, обеспечивают обмен знаниями, позволяют не прерывать образовательный процесс в условиях чрезвычайных обстоятельств.
Однако, как показало настоящее исследование, время, проведенное в интернете, оказывает отрицательное влияние на качество образования, на показатели грамотности и математических способностей. Довольно часто это время используется не для обучения: интернет отвлекает и, возможно, отучает мыслить самостоятельно, т. к. создает иллюзию, что в нем можно найти ответы на любые вопросы. Результаты моделирования подтверждаются тестированием, проведенным в начальных школах в США, которое показало, что учащиеся, активно использующие компьютер, по мнению учителей, испытывали трудности в создании своих собственных образов или генерировании идей18.
Результаты, полученные с помощью разработанных моделей оценки влияния цифровых технологий на качественные показатели образования, могут быть полезны федеральным органам исполнительной власти при формировании политики в области образования. Опубликованный летом 2020 г. проект Постановления Правительства Российской Федерации предполагает проведение эксперимента по внедрению целевой модели цифровой образовательной среды в 14 регионах России в 2020-2022 гг.19 Это означает, что применение цифровых технологий в образовании будет продолжать расширяться, следовательно, необходимо учитывать возможность снижения качества обучения вследствие влияния цифровых технологий для своевременного реагирования на сложившуюся ситуацию.
18 Negative impact of technology on learning. URL: https://www.assignmentexpert. com/blog/negative-impact-of-technology-on-leaming/ (accessed: 09.08.2020).
19 Проект Постановления Правительства РФ «О проведении в 2020-2022 годах эксперимента по внедрению целевой модели цифровой образовательной среды в сфере общего образования, среднего профессионального образования и соответствующего дополнительного профессионального образования, профессионального обучения, дополнительного образования детей и взрослых». URL: http://www. consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc;base=PNPA;n=59532#07245697497518031 (дата обращения: 14.08.2020).
Управление наукой и наукометрия. 2020. Т. 15, № 4
Science Governance and Scientometrics. 2020. Vol. 15, no 4
Дубинина М Г. Цифровые технологии в сфере высшего образования...
Dubinina MG. Simulating the Impact of Digital Technologies...
543
Список использованных источников
1. A systematic review of immersive virtual reality applications for higher education: Design elements, lessons learned, and research agenda / J. Radianti [et al.] // Computers & Education. 2020. Vol. 147. 103778. DOI: https:doi.org/10.1016/j.compedu.2019.103778
2. Pinto M., Leite C. Digital technologies in support of students learning in Higher Education: literature review // Digital Education Review. 2020. Vol. 37. P. 343-360. URL: https://revistes.ub.edu/index.php/der/ar-ticle/view/26783 (accessed: 10.08.2020).
3. Santos H., Batista J., Marques R. P. Digital transformation in higher education: the use of communication technologies by students // Pro-cedia Computer Science. 2019. Vol. 164. P. 123-130. DOI: https://doi. org/10.1016/j.procs.2019.12.163
4. The potential of digital tools to enhance mathematics and science learning in secondary schools: A context-specific meta-analysis / D. Hill-mayr [et al.] // Computers & Education. 2020. Vol. 153. 103897. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compedu.2020.103897
5. Ding H., Homer M. Interpreting mathematics performance in PISA: Taking account of reading performance // International Journal of Educational Research. 2020. Vol. 102. 101566. DOI: https://doi.org/10.1016/j. ijer.2020.101566
6. Andersson, A., Gronlund, A. A conceptual framework for e-learning in developing countries: A critical review of research challenges // The Electronic Journal of Information Systems in Developing Countries. 2009. Vol. 38, no. 1. P. 1-16. DOI: https://doi.org/10.1002/j.1681-4835.2009. tb00271.x.
7. Youssef A. B., Dahmani M. The impact of ICT on student performance in higher education: Direct effects, indirect effects and organisational change, RUSC // Universities and Knowledge Society Journal. 2008. Vol. 5, no. 1. P. 45-56. DOI: https://doi.org/10.7238/RUSC.V5I1.321
8. Cener E., Acun I., Demirhan G. The impact of ICT on pupils’ achievement and attitudes in Social Studies // Journal of Social Studies Education Research. 2015. Vol. 6, no. 1. P. 190-207. DOI: https://doi.org/10.17499/ jsser.67856
9. Chauhan S. A meta-analysis of the impact of technology on learning effectiveness of elementary students // Computers & Education. 2017. Vol. 105. P. 14-30. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compedu.2016.11.005
10. Cheung A. S., Slavin R. E. The effectiveness of educational technology applications for enhancing mathematics achievement in K-12 classrooms: A meta-analysis // Educational Research Review. 2013. Vol. 9. P. 88-113. DOI: https://doi.org/10.1016/j.edurev.2013.01.001
11. Ефимова Н. Г. Влияние ИКТ на качество обучения и школьные результаты // Оригинальные исследования (ОРИС). 2019. Т. 9, вып. 3.
Управление наукой и наукометрия. 2020. Т. 15, № 4
Science Governance and Scientometrics. 2020. Vol. 15, no 4
544
Дубинина М Г. Цифровые технологии в сфере высшего образования...
DubininaMG. Simulating the Impact of Digital Technologies...
С. 36-43. URL: https://ores.su/ru/joumals/oris-jm/2019-oris-3-2019/ a229741 (дата обращения: 10.08.2020).
12. The impact of an iPad-supported annotation and sharing technology on university students’ learning / J. Wakefield [et al.] // Computers & Education. 2018. Vol. 122. P. 243-259. DOI: https://doi.org/10.1016/j. compedu.2018.03.013
Дата поступления: 17.08.2020
References
1. Radianti J, Majchrzak TA, Fromm J, Wohlgenannt I. A Systematic Review of Immersive Virtual Reality Applications for Higher Education: Design Elements, Lessons Learned, and Research Agenda. Computers & Education. 2020;147:103778. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compe-du.2019.103778
2. Pinto M, Leite C. Digital Technologies in Support of Students Learning in Higher Education: Literature Review. Digital Education Review. 2020; 37:343-360. URL: https://revistes.ub.edu/index.php/der/article/view/26783 (accessed: 10.08.2020).
3. Santos H, Batista J, Marques RP. Digital Transformation in Higher Education: the Use of Communication Technologies by Students. Proce-dia Computer Science. 2019;164:123-130. DOI: https://doi.org/10.1016/j. procs.2019.12.163
4. Hillmayr D, Ziernwald L, Reinhold F, Hofer SI. The Potential of Digital Tools to Enhance Mathematics and Science Learning in Secondary Schools: A Context-Specific Meta-Analysis. Computers & Education. 2020;153:103897. DOI: https://doi.org/10.10167j.compe-du.2020.103897
5. Ding H, Homer M. Interpreting Mathematics Performance in PISA: Taking Account of Reading Performance. International Journal of Educational Research. 2020;102:101566. DOI: https://doi.org/10.1016/j. ijer.2020.101566
6. Andersson A, Gronlund A. A Conceptual Framework for E-learning in Developing Countries: A Critical Review of Research Challenges. The Electronic Journal of Information Systems in Developing Countries. 2009;38(1):1-16. DOI: https://doi.org/10.1002/j.1681-4835.2009.tb00271.x
7. Youssef AB, Dahmani M. The Impact of ICT on Student Performance in Higher Education: Direct Effects, Indirect Effects and Organisational Change, RUSC. Universities and Knowledge Society Journal. 2008;5(1):45-56. DOI: https://doi.org/10.7238/RUSC.V5I1.321
8. Cener E, Acun I, Demirhan G. The Impact of ICT on Pupils’ Achievement and Attitudes in Social Studies. Journal of Social Studies Education Research. 2015;6(1):190-207. DOI: https://doi.org/10.17499/jsser.67856
Управление наукой и наукометрия. 2020. Т. 15, № 4
Science Governance and Scientometrics. 2020. Vol. 15, no 4
Дубинина М Г. Цифровые технологии в сфере высшего образования...
Dubinina MG. Simulating the Impact of Digital Technologies...
545
9. Chauhan S. A Meta-Analysis of the Impact of Technology on Learning Effectiveness of Elementary Students. Computers & Education. 2017;105:14-30. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compedu.2016.11.005
10. Cheung AS, Slavin RE. The Effectiveness of Educational Technology Applications for Enhancing Mathematics Achievement in K-12 Classrooms: A Meta-Analysis. Educational Research Review. 2013;9:88-113. DOI: https://doi.org/10.1016/j.edurev.2013.01.001
11. Efimova NG. Impact of ICTs on Learning Quality and School Outcomes. Original Research (ORIS). 2019;9(3):36-43. Available at: https://ores.su/ru/joumals/oris-jm/2019-oris-3-2019/a229741 (accessed: 10.08.2020). (In Russ.)
12. Wakefield J, Frawley JK, Tyler J, Dyson LE. The Impact of an iPad-Supported Annotation and Sharing Technology on University Students’ Learning. Computers & Education. 2018;122:243-259. DOI: https:// doi.org/10.1016/j.compedu.2018.03.013
Submitted: 17.08.2020
Информация об авторе
Дубинина Марина Геннадьевна, старший преподаватель, Государственный академический университет гуманитарных наук (119049, Россия, г. Москва, Мароновский пер., д. 26), научный сотрудник, Центральный экономико-математический институт РАН (117418, Россия, г. Москва, Нахимовский пр-т, д. 47), ORCID: https://orcid. org/0000-0002-4578-668X. Сфера научных интересов включает ИКТ, диффузию технологий, образовательные технологии, компании высокотехнологичных отраслей, роботизацию, технико-экономические показатели отдельных видов роботов.
Information about the author
Marina G. Dubinina, Senior Lecturer, State Academic University of Humanities (26 Maronovskiy Lane, Moscow 119049, Russia), Researcher, Central Economics and Mathematics Institute of the Russian Academy of Sciences (47 Nakhimovsky Prospect, Moscow 117418, Russia), ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4578-668x. Her sphere of expertise includes information and communication technologies, technology diffusion, educational technologies, hi-tech companies, robotisation, technical and economic metrics for certain types of robots.
Управление наукой и наукометрия. 2020. Т. 15, № 4
Science Governance and Scientometrics. 2020. Vol. 15, no 4
Управление наукой и наукометрия. 2020. Т. 15, Ж» 4
Science Governance and Scientometrics. 2020. Vol. 15, no
Исходная информация для расчетов за 2009 г. Initial information for calculations for 2009
Приложение 1 Appendix 1
№ n/n Страна/ Country Математические способности/ Performance in computer-based mathematics Читательская грамотность / Performance in digital reading Количество компьютеров в расчете на 1 учащегося, используемых для целей обучения, ед. / Number of computers per student Доля учащихся, имеющих дома компьютер, % / Percentage of students who reported that they have a computer at home Доля государственных расходов на образование в ВВП, % / Government expenditure on education, total (% of GDP)
1 Аргентина / Argentina 388,07 388 0,063 66,889 5,531
2 Австралия / Australia 514,34 515 0,409 98,804 5,086
3 Австрия/ Austria 495,91 470 0,422 98,788 5,730
4 Бельгия / Belgium 515,27 506 0,334 98,389 6,415
5 Бразилия / Brazil 385,81 412 0,029 53,334 5,464
6 Болгария/ Bulgaria 428,07 429 0,253 87,149 4,286
7 Канада/ Canada 526,81 524 0,509 98,618 4,853
8 Чили / Chile 421,06 449 0,162 76,034 4,231
Дубинина M. Г. Цифровые технологии в сфере высшего образования...
546 Dubinina MG. Simulating the Impact of Digital Technologies...
Управление наукой и наукометрия. 2020. Т. 15, Я» 4
Science Governance and Scientometrics. 2020. Vol. 15, no 4
№ n/n Страна/ Country Математические способности/ Performance in computer-based mathematics Читательская грамотность / Performance in digital reading Количество компьютеров в расчете на 1 учащегося, используемых для целей обучения, ед. / Number of computers per student Доля учащихся, имеющих дома компьютер, % / Percentage of students who reported that they have a computer at home Доля государственных расходов на образование в ВВП, % / Government expenditure on education, total (% of GDP)
9 Колумбия / Colombia 380,85 413 0,164 47,763 4,775
10 Хорватия/ Croatia 459,94 476 0,240 95,544 4,384
11 Чехия/ Czech Republic 492,81 478 0,453 97,102 4,171
12 Дания/ Denmark 503,28 495 0,554 99,668 8,449
13 Эстония/ Estonia 512,10 501 0,397 97,599 5,954
14 Финляндия / Finland 540,50 536 0,329 99,529 6,485
15 Германия/ Germany 512,78 497 0,332 98,842 4,880
16 Гонконг / Hong Kong 554,53 533 0,536 99,025 4,392
17 Венгрия/ Hungary 490,17 494 0,422 93,913 4,964
18 Исландия/ Iceland 506,67 500 0,462 99,505 7,184
Дубинина M. Г. Цифровые технологии в сфере высшего образования..
Dubinina MG. Simulating the Impact of Digital Technologies... 547
Управление наукой и наукометрия. 2020. Т. 15, Ж» 4
Science Governance and Scientometrics. 2020. Vol. 15, no
№ n/n Страна/ Country Математические способности/ Performance in computer-based mathematics Читательская грамотность / Performance in digital reading Количество компьютеров в расчете на 1 учащегося, используемых для целей обучения, ед. / Number of computers per student Доля учащихся, имеющих дома компьютер, % / Percentage of students who reported that they have a computer at home Доля государственных расходов на образование в ВВП, % / Government expenditure on education, total (% of GDP)
19 Индонезия/ Indonesia 371,30 402 0,044 21,053 3,525
20 Ирландия/ Ireland 487,14 496 0,277 97,040 6,135
21 Израиль/ Israel 446,86 474 0,194 94,767 5,495
22 Италия/ Italy 482,91 486 0,267 96,707 4,536
23 Казахстан / Kazakhstan 404,88 390 0,348 53,317 3,061
24 Латвия/ Latvia 481,95 484 0,479 91,013 5,574
25 Литва/ Lithuania 476,60 468 0,322 93,662 5,577
26 Макао / Macau 525,28 487 0,407 98,948 2,546
27 Мексика / Mexico 418,51 425 0,048 49,543 5,188
28 Нидерланды/ Netherlands 525,84 508 0,388 99,860 5,432
Дубинина M. Г. Цифровые технологии в сфере высшего образования...
548 Dubinina MG. Simulating the Impact of Digital Technologies...
Управление наукой и наукометрия. 2020. Т. 15, Я» 4
Science Governance and Scientometrics. 2020. Vol. 15, no 4
№ n/n Страна/ Country Математические способности/ Performance in computer-based mathematics Читательская грамотность / Performance in digital reading Количество компьютеров в расчете на 1 учащегося, используемых для целей обучения, ед. / Number of computers per student Доля учащихся, имеющих дома компьютер, % / Percentage of students who reported that they have a computer at home Доля государственных расходов на образование в ВВП, % / Government expenditure on education, total (% of GDP)
29 Новая Зеландия / New Zealand 519,30 521 0,714 96,292 6,281
30 Норвегия / Norway 497,96 503 0,554 99,420 7,095
31 Перу / Peru 365,11 370 0,071 38,169 3,140
32 Польша / Poland 494,80 500 0,203 94,615 4,989
33 Португалия / Portugal 486,89 489 0,452 98,038 5,562
34 Катар / Qatar 368,11 372 0,321 97,143 3,413
35 Румыния / Romania 427,08 424 0,283 84,372 4,002
36 Сербия/ Serbia 442,38 442 0,140 89,533 4,484
37 Сингапур / Singapore 562,02 526 0,501 97,067 3,010
38 Словакия / Slovakia 496,68 477 0,321 90,316 4,011
Дубинина M. Г. Цифровые технологии в сфере высшего образования..
Dubinina MG. Simulating the Impact of Digital Technologies... 549
Управление наукой и наукометрия. 2020. Т. 15, Ж» 4
Science Governance and Scientometrics. 2020. Vol. 15, no
№ n/n Страна/ Country Математические способности/ Performance in computer-based mathematics Читательская грамотность / Performance in digital reading Количество компьютеров в расчете на 1 учащегося, используемых для целей обучения, ед. / Number of computers per student Доля учащихся, имеющих дома компьютер, % / Percentage of students who reported that they have a computer at home Доля государственных расходов на образование в ВВП, % / Government expenditure on education, total (% of GDP)
39 Словения/ Slovenia 501,47 483 0,210 99,249 5,569
40 Испания 483,49 481 0,445 91,255 4,868
41 Швеция 494,24 497 0,274 99,165 6,851
42 Швейцария 533,96 501 0,365 99,071 5,041
43 Таиланд 418,58 421 0,296 55,553 3,862
44 Тунис 371,48 404 0,013 45,298 6,528
45 В еликобритания 492,41 494 0,718 98,974 5,107
Дубинина M. Г. Цифровые технологии в сфере высшего образования...
550 Dubinina MG. Simulating the Impact of Digital Technologies...
Управление наукой и наукометрия. 2020. Т. 15, Я» 4
Science Governance and Scientometrics. 2020. Vol. 15, no 4
Исходная информация для расчетов 2012 г. Initial information for calculations for 2012
Приложение 2
Appendix 2
№ n/n Страна/ Country Математические способности / Performance in computer-based mathematics Читательская грамотность / Performance in digital reading Количество компьютеров в расчете на 1 учащегося, используемых для целей обучения, ед. / Number of computers per student Время, проведенное в интернете во время занятий в среднем за неделю, мин / Time spent using the Internet at school on a typical weekday Доля государственных расходов на одного учащегося в % от ВВП на душу населения в год / Government expenditure per student, secondary (% of GDP per capita)
1 Австралия / Australia 520,6 507,7 1,073 58,086 23,679
2 Австрия/ Austria 480,0 507,3 0,342 29,504 33,304
3 Дания/ Denmark 494,7 496,2 0,417 46,533 29,995
4 Эстония/ Estonia 522,8 516,1 0,468 23,815 21,822
5 Гонконг / Hong Kong 549,8 549,6 0,464 11,343 32,800
6 Венгрия/ Hungary 450,3 469,8 0,450 29,531 19,088
7 Ирландия/ ireland 520,1 493,1 0,386 15,900 21,393
8 Израиль/ Israel 461,0 446,6 0,214 25,406 16,177
Дубинина M. Г. Цифровые технологии в сфере высшего образования..
Dubinina MG. Simulating the Impact of Digital Technologies... 551
Управление наукой и наукометрия. 2020. Т. 15, Ж» 4
Science Governance and Scientometrics. 2020. Vol. 15, no
№ n/n Страна/ Country Математические способности / Performance in computer-based mathematics Читательская грамотность / Performance in digital reading Количество компьютеров в расчете на 1 учащегося, используемых для целей обучения, ед. / Number of computers per student Время, проведенное в интернете во время занятий в среднем за неделю, мин / Time spent using the Internet at school on a typical weekday Доля государственных расходов на одного учащегося в % от ВВП на душу населения в год / Government expenditure per student, secondary (% of GDP per capita)
9 Италия/ Italy 504,1 498,8 0,243 19,349 19,263
10 ОЭСР в среднем / OECD average 496,9 497,2 0,215 24,916 23,387
11 Польша / Poland 476,8 489,0 0,252 12,844 23,387
12 Российская Федерация/ Russian Federation 465,6 489,1 0,339 34,357 21,152
13 Сингапур / Singapore 567,0 566,0 0,490 20,008 38,035
14 Словакия / Slovakia 474,3 497,3 0,500 32,532 23,979
15 Словения/ Slovenia 471,3 486,9 0,301 28,126 21,238
16 Испания/ Spain 466,1 475,1 0,456 34,624 22,307
17 Швеция / Sweden 498,4 489,9 0,270 39,248 25,281
Дубинина M. Г. Цифровые технологии в сфере высшего образования...
552 Dubinina MG. Simulating the Impact of Digital Technologies...
Управление наукой и наукометрия. 2020. Т. 15, Я» 4
Science Governance and Scientometrics. 2020. Vol. 15, no 4
Исходная информация для расчетов за 2018 г. Initial information for calculations for 2018
Приложение 3
Appendix 3
№ n/n Страны / Countries Математические способности / Performance in computer-based mathematics Читательская грамотность / Performance in digital reading Время, проведенное в интернете во время занятий и дома, в среднем за неделю, мин / Time spent using the Internet at school and at home on a typical weekday Доля учащихся, имеющих дома ноутбук, % / Percentage of students who reported that they have a note at home Доля преподавателей, прошедших курсы повышения квалификации в течение трех ближайших месяцев / Teachers who participated in professional development last three month, %
1 Албания/ Albania 405 437,22 161,45 67,93 66,04
2 Австралия/ Australia 503 491,36 286,76 95,67 86,72
3 Австрия/ Austria 484 498,94 239,75 93,58 43,09
4 Бельгия / Belgium 493 508,07 234,13 92,73 47,85
5 Бразилия / Brazil 413 383,57 254,57 57,13 42,65
6 Болгария / Bulgaria 420 436,04 299,90 87,14 54,19
7 Чили / Chile 452 417,41 310,49 84,20 47,98
Дубинина M. Г. Цифровые технологии в сфере высшего образования..
Dubinina MG. Simulating the Impact of Digital Technologies... 553
Управление наукой и наукометрия. 2020. Т. 15, Ж» 4
Science Governance and Scientometrics. 2020. Vol. 15, no
№ n/n Страны / Countries Математические способности / Performance in computer-based mathematics Читательская грамотность / Performance in digital reading Время, проведенное в интернете во время занятий и дома, в среднем за неделю, мин / Time spent using the Internet at school and at home on a typical weekday Доля учащихся, имеющих дома ноутбук, % / Percentage of students who reported that they have a note at home Доля преподавателей, прошедших курсы повышения квалификации в течение трех ближайших месяцев / Teachers who participated in professional development last three month, %
8 Китайский Тайпей / Chinese Taipei 503 531,14 194,30 71,91 59,81
9 Коста-Рика / Costa Rica 426 402,33 301,34 69,60 34,37
10 Хорватия / Croatia 479 464,20 244,02 86,90 52,83
11 Чехия/ Czech Republic 490 499,47 210,07 88,78 41,85
12 Дания/ Denmark 501 509,40 346,51 98,85 32,84
13 Эстония/ Estonia 523 523,41 254,03 93,01 62,01
14 Финляндия / Finland 520 507,30 241,76 93,60 47,31
15 Франция/ France 493 495,41 219,05 88,49 34,07
16 Греция/ Greece 457 451,37 213,54 84,11 25,92
Дубинина M. Г. Цифровые технологии в сфере высшего образования...
554 Dubinina MG. Simulating the Impact of Digital Technologies...
Управление наукой и наукометрия. 2020. Т. 15, Я» 4
Science Governance and Scientometrics. 2020. Vol. 15, no 4
№ n/n Страны / Countries Математиче окне способности/ Performance in computer-based mathematics Читательская грамотность / Performance in digital reading Время, проведенное в интернете во время занятий и дома, в среднем за неделю, мин / Time spent using the Internet at school and at home on a typical weekday Доля учащихся, имеющих дома ноутбук, % / Percentage of students who reported that they have a note at home Доля преподавателей, прошедших курсы повышения квалификации в течение трех ближайших месяцев / Teachers who participated in professional development last three month, %
17 Гонконг / Hong Kong 524 551,15 183,00 78,12 66,50
18 Венгрия/ Hungary 476 481,08 249,34 81,65 19,41
19 Исландия/ Iceland 474 495,19 251,03 94,04 72,30
20 Ирландия/ Ireland 518 499,63 211,33 92,09 77,80
21 Израиль/ Israel 470 463,03 234,75 89,06 69,49
22 Италия/ Italy 476 486,59 251,70 89,28 43,95
23 Япония/ Japan 504 526,97 133,37 68,77 39,37
24 Казахстан / Kazakhstan 387 423,15 179,19 71,12 25,68
25 Южная Корея / South Korea 514 525,93 126,64 76,36 55,59
Дубинина M. Г. Цифровые технологии в сфере высшего образования..
Dubinina MG. Simulating the Impact of Digital Technologies... 555
Управление наукой и наукометрия. 2020. Т. 15, Ж» 4
Science Governance and Scientometrics. 2020. Vol. 15, no
№ n/n Страны / Countries Математиче ские способности/ Performance in computer-based mathematics Читательская грамотность / Performance in digital reading Время, проведенное в интернете во время занятий и дома, в среднем за неделю, мин / Time spent using the Internet at school and at home on a typical weekday Доля учащихся, имеющих дома ноутбук, % / Percentage of students who reported that they have a note at home Доля преподавателей, прошедших курсы повышения квалификации в течение трех ближайших месяцев / Teachers who participated in professional development last three month, %
26 Латвия / Latvia 479 496,13 259,31 89,50 58,74
27 Литва/ Lithuania 476 481,19 254,16 90,43 68,81
28 Люксембург / Luxemburg 470 483,42 251,24 90,78 77,30
29 Макао / Macau 525 557,67 188,40 82,27 77,92
30 Мексика / Mexico 420 408,80 198,73 52,64 61,27
31 Новая Зеландия / New Zealand 506 494,49 302,49 91,54 74,38
32 Польша / Poland 512 515,65 248,07 93,48 54,87
33 Российская Федерация / Russian Federation 479 487,79 251,56 85,23 30,15
34 Сербия/ Serbia 439 448,28 268,79 82,69 52,14
Дубинина M. Г. Цифровые технологии в сфере высшего образования...
556 Dubinina MG. Simulating the Impact of Digital Technologies...
Управление наукой и наукометрия. 2020. Т. 15, Я» 4
Science Governance and Scientometrics. 2020. Vol. 15, no 4
№ n/n Страны / Countries Математические способности / Performance in computer-based mathematics Читательская грамотность / Performance in digital reading Время, проведенное в интернете во время занятий и дома, в среднем за неделю, мин / Time spent using the Internet at school and at home on a typical weekday Доля учащихся, имеющих дома ноутбук, % / Percentage of students who reported that they have a note at home Доля преподавателей, прошедших курсы повышения квалификации в течение трех ближайших месяцев / Teachers who participated in professional development last three month, %
35 Сингапур / Singapore 549 569,01 235,90 89,27 81,30
36 Словакия / Slovakia 458 486,16 249,22 91,62 26,11
37 Словения/ Slovenia 495 508,90 201,57 91,01 44,18
38 Швеция / Sweden 506 502,39 336,18 95,06 80,41
39 Швейцария / Switzerland 484 515,31 202,70 92,69 67,57
40 Турция/ Turkey 466 453,51 186,68 59,58 27,92
41 Великобритания/ UK 504 501,77 241,17 92,45 71,96
42 США/ USA 505 478,24 293,83 88,64 87,97
43 Уругвай/ Uruguay 427 417,66 310,27 87,22 20,22
Дубинина M. Г. Цифровые технологии в сфере высшего образования..
Dubinina MG. Simulating the Impact of Digital Technologies... 557
