CC BY
73УДК: 37.041
САМОРЕГУЛИРУЕМОЕ ОБУЧЕНИЕ В ФОРМАТЕ МАССОВЫХ ОТКРЫТЫХ
ОНЛАЙН-КУРСОВ
Шилко Р.С \ Егоров С. Ю. 1 Москва, Россия
1 Факультет психологии Московского Государственного университета имени М.В.
Ломоносова shilko_rs@psy.msu.ru, egorov@rector.msu.ru
Аннотация. Развитие цифровых технологий в образовании способствовало формированию автономного обучения учащихся с возможностью сетевого взаимодействия. Ярким примером такой образовательной среды являются массовые открытые онлайн-курсы (МООК), в которых образовательные Интернет-технологии и глобальная связь людей способствуют тому, что обучающиеся сами направляют собственное обучение, в том числе в общении с другими в неформальном режиме. Одной из ключевых проблем обучения в этих курсах является нерегулярное и фрагментарное участие обучающихся, что снижает вероятность полного завершения курса и успешной аттестации. Рассматриваются различные факторы, влияющие на успеваемость учащихся (вовлеченность учащихся, их намерение завершить курс, стремление к карьерному продвижению), а также связь успешного освоения курса с различными способами саморегулирования (самоэффективностью, постановкой целей, обращением за помощью). Интерес к изучению саморегулируемого обучения связан с распространением непрерывного образования на протяжении всей жизни, которое к тому же становится менее формальным. Анализируется понимание саморегулируемого обучения как связанного с самоопределением учащимся содержания, графика и способов обучения (понимание в широком смысле) и как многокомпонентной системы, включающей метапознание, мотивацию и активное поведение, направленных на собственное обучение (понимание узком смысле). Рассматриваются связи саморегулируемого обучения с другими понятиями (метапознание, самостоятельное обучение, самоорганизованное обучение, персонализированное обучение). Обсуждается роль составляющих саморегулируемого обучения (интереса к задаче, соблюдения графика, самоэффективности и ориентации на цель), которые обеспечивают успешное завершение массовых открытых онлайн-курсов. Последние предлагается также рассматривать как методический ресурс изучения и развития саморегулируемого обучения за счет учета и анализа объективных данных о действиях обучающегося в цифровой образовательной среде. В заключение намечаются перспективные направления будущих исследований: разработка прогностических моделей, систем обратной связи и возможностей персонализированной поддержки саморегулируемого обучения.
Ключевые слова: саморегулируемое обучение, массовые открытые онлайн-курсы, МООК, метапознание, цифровые образовательные технологии
SELF-REGULATED LEARNING IN THE FORMAT OF MASSIVE OPEN ONLINE
COURSES
Shilko R.S., Egorov S.Y.
Moscow, Russia, Lomonosov Moscow State University shilko rs@psy.msu.ru, egorov@rector.msu.ru
Abstract. The development of digital technologies in education has contributed to the formation of autonomous learning for students with the possibility of network interaction. An example of such an
educational environment is massive open online courses (MOOCs), in which educational Internet technologies and the global people connection contribute to the fact that students direct their own learning, communicating with others in an informal mode. Key problem in these courses is the irregular and fragmented student participation, which reduces full course completion and successful certification. Various factors affecting performance (student engagement, intention to complete the course, striving for career advancement) are considered, as well as the relationship between successful course completion and various ways of self-regulation (self-efficacy, goal setting, seeking help). The interest to self-regulatory learning (SRL) is associated with lifelong education, which is becoming more spread and informal. SRL is analysed as related to the student's self-determination of the content, schedule and methods of learning (in a broad sense) and as a multicomponent system, including metacognition, motivation and active behavior, aimed at their own learning (in a narrow sense). The relationship of SRL with other concepts (metacognition, self-directed learning, self-organized learning, personalized learning) is considered. The role of the SRL components (interest in the task, time management, self-efficacy and goal orientation), which ensure the successful completion of MOOCs, is discussed. The latter are also proposed as a source for the study and development of SRL by analyzing objective data about actions in the digital educational environment. In conclusion, promising directions for future research are outlined: the development of predictive models, feedback systems and the possibilities of personalized support for SRL.
Keywords: self-regulated learning, massive open online courses, MOOC, metacognition, digital education technologies
Исследование выполнено при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 18-29-22049).
Введение
Непрерывное образование как процесс постоянного роста образовательного потенциала человека на протяжении всей его жизни имеет давние традиции. Особую актуальность оно получило в современном стремительно меняющемся мире, когда возрастает динамика требований к субъекту в различных видах деятельности.
Существенную поддержку непрерывному образованию оказывает стремительный прогресс информационно-коммуникационных технологий (ИКТ), таких как мобильная связь, Интернет, виртуальная реальность и др., благодаря чему наблюдается значительный рост ресурсов и контента, которые могут быть использованы и активно используются в образовательных целях (Егоров и др, 2019). Технологическое усложнение и разнообразие способствовало созданию множества новых возможностей для цифрового обучения. При этом ИКТ позволяют существенно расширить пространственные и временные рамки взаимодействия преподавателя и обучающихся, сделав его асинхронным и фактически не зависящим от взаимного пространственного расположения его участников. Более того, технологии предоставляют новые возможности для самостоятельной организации деятельности обучающегося.
Автономное обучение с возможностью сетевого взаимодействия
В зарубежных исследованиях при изучении открытых сетевых образовательных сред выделяют два их аспекта: с одной, стороны, автономию обучающихся (learner autonomy), а с другой, — связи обучающихся (learner connectivism) (см, например, Kop, Fournier, 2010). Автономию обучающихся как важный компонент самостоятельного обучения описывают через обучающую среду, образовательный контекст и устанавливаемые обучающимся связи с другими участниками обучения, что всё вместе определяет успех самостоятельного обучения. Это согласуется с идеями А. Бандуры о действиях, осуществляемых индивидуально, через посредника, а также в рамках совместной деятельности. Выделяются факторы, влияющие на стратегии автономного обучения, которые касаются психологических, педагогических и
экологических вопросов (Bouchard, 2009). Со стороны анализа связей обучающихся важным является учет участия в образовательной сети, общение с другими участниками обучения, в том числе отбор и оценка предлагаемых другими идей, что в итоге приводит к обмену знаниями и совместному продвижению в обучении. Таким образом, вместо традиционного описания передачи знаний от преподавателя к обучающимся, рассматривается активное вовлечение обучающихся в общение друг с другом. Возрастающее влияние образовательных Интернет-технологий и глобальная связь людей способствует развитию образовательной среды, где обучающиеся сами направляют собственное обучение, в том числе в общении с другими в неформальном режиме. Ярким примером такой образовательной среды, где преподаватели и обучающиеся имеют дело с новыми формами образовательной деятельности и порой интуитивно вынуждены экспериментировать с открывшимися образовательными ресурсами, являются массовые открытые онлайн-курсы или сокращенно МООК (англ. massive open online courses - MOOC) (Рощина, Рощин, Рудаков, 2018; Титова, 2016).
Массовые открытые онлайн-курсы: новый вызов саморегуляции в обучении
Как показывают многочисленные исследования, большинство обучающихся, зарегистрировавшихся для участия в МООК, изучают эти курсы выборочно, частично, нерегулярно, и лишь небольшая часть обучающихся в конечном итоге полностью завершает курс и успешно проходит итоговую аттестацию (Kizilcek, Pérez-Sanagustin, Maldonado, 2017). Причины у этого явления разнообразны и связаны, в том числе, с различием жизненного опыта обучающихся, их мотивации, намерений, имеющегося образования и др., что проявляется в том, что только около половины респондентов в типичном МООК сообщают о желании пройти курс ради получения сертификата (Шилко, Егоров, Зинченко, 2020). Однако даже среди обучающихся, имеющих амбиции и стремящихся их реализовать, большинство не добиваются успеха, при этом основными причинами называются сложностью курса и проблемы с планированием занятий по времени. Факторы, влияющие на успеваемость учащихся в МООК, сложны и разнообразны: это и вовлеченность учащихся (Jung, Lee, 2018), и намерение завершить курс (Wang, Baker, 2018) и стремление к карьерному продвижению (Watted, Barak, 2018). Вовлеченность учащихся в МООК также была связана с восприятием учащимися присутствия преподавателя (Hone, El Said, 2016) и простотой использования курса платформа (Jung, Lee, 2018). Было обнаружено, что процессы саморегулируемого обучения коррелируют с успеваемостью обучающихся (Kizilcec, Pérez-Sanagustín, Maldonado, 2017). Так, в исследовании учащихся медицинских специальностей, обучавшихся с помощью МООК, было установлено, что самоэффективность, постановка целей и обращение за помощью были ключевыми способами саморегулирования, приводившими к успешному освоению курса (Milligan, Littlejohn, 2016).
В отсутствие организационной поддержки и руководства со стороны преподавателя, умение обучающегося самостоятельно регулировать учебный процесс является критически важным для достижения целей обучения. В отличие от традиционного аудиторного обучения, где время обычно распределяется между занятиями и все (как преподаватели, так и обучающиеся) придерживаются заранее установленного расписания, в МООК обучающиеся должны сами регламентировать процесс своего обучения в рамках курса. В МООК, где уровень организационной поддержки и руководства низок, отсутствие внешнего регламентирования предполагает, что обучающиеся в высокой степени самостоятельны в достижения учебных целей.
Саморегулируемое обучение: определение в широком и узком смысле, связь с другими понятиями
Поиск возможностей поддержки обучающихся в самостоятельном достижении учебных целей в рамках MOOC делает актуальным изучение механизмов активного обучения в такой его форме, как саморегулируемое обучение (self-regulated learning). В понятии саморегулируемого обучения отражена попытка объединить такие важные аспекты учебного процесса, как когнитивные стратегии, метапознание и мотивацию, с развитием автономии и ответственности учащихся за собственное обучение (Beishuizen, Steffens, 2011).
Саморегулируемое обучение обсуждается как важная проблема педагогических и психологических исследований уже на протяжении более четырех десятилетий, так что можно говорить об определенной сложившейся традиции его изучения. Этому способствуют, с одной стороны, многочисленные и очевидные данные о том, что успешные в саморегулируемом обучении учащиеся лучше справляются в постановке учебных целей, реализуют более эффективные стратегии обучения, лучше отслеживают и оценивают продвижение в достижения целей, пользуются более продуктивными средствами, чаще обращаются за помощью при необходимости, вкладывают больше усилий и проявляют больше упорства. С другой стороны, растущий интерес к саморегулируемому обучению обусловлен тем, что обучение на протяжении всей жизни становится все более распространенным явлением, и можно ожидать, что в будущем такое обучение будет проводиться в неформальной учебной среде в большей степени, чем прежде. Неформальная учебная среда, вероятно, будет в большей степени ориентирована на обучающихся, что потребует от них саморегулирования.
При анализе понятия саморегулируемого обучения необходимо различать его понимание в широком и узком смысле. В широком смысле обучение может считаться саморегулируемым, если обучающийся сам определяет, чему, когда, где и как обучаться. В узком смысле саморегулируемое обучение не определяется через целеполагание обучающегося, а рассматривается как многокомпонентная система, включающая метапознание, мотивацию и активное поведение, которые направлены учащимся на собственное обучение. Несмотря на различия в определениях, многие исследователи сходятся во мнении, что в саморегулируемом обучении можно выделить ряд аспектов (когнитивный, аффективный, мотивационный и поведенческий), отражающих возможность обучающегося корректировать свои цели и действия для достижения желаемых результатов в меняющихся условиях образовательной среды. Образовательная среда при этом может быть разной: в образовательном учреждении или за его пределами, с инструкциями или без них, планомерной или импровизированной, формальной или неформальной и т.д.
Необходимость мониторинга и контроля обучающимися своей учебной деятельности представлена целым рядом различных понятий: метапознание (metacognition), самостоятельное обучение (self-directed learning), самоорганизованное обучение (self-organised learning), персонализированное обучение (personalised learning), саморегулируемое персонализированное обучение (self-regulated personalised learning) и др. Довольно трудно чётко разграничить метапознание и саморегулируемое обучение. Представляется целесообразным рассматривать метапознание как когнитивный компонент саморегулируемого обучения. Саморегулируемое обучение в широком смысле похоже на самостоятельное обучение. При самостоятельном обучении человек по собственной инициативе, с участием или без участия других людей, осознавая свои запросы в обучении, сам формулирует цели обучения, определяет необходимые ресурсы, выбирает и реализует соответствующие стратегии обучения и оценивает получившиеся результаты (Knowles, 1975). В настоящее время понятие самостоятельного обучения продолжает интенсивно развиваться, получая всё большее распространение в академических кругах при разработке программ профессионального обучения, а также в различных сферах производства и услуг. Большой интерес вызывают оценка мотивации взрослых людей к самостоятельности в обучении и развитию соответствующих стратегий. Персонализированное обучение означает обучение в образовательной среде, специально адаптированной к индивидуальным особенностям обучающегося для достижения его оптимального участия в учебном процессе и наибольшей эффективности учебной деятельности. Считается, что широкомасштабное персонализированное обучение возможно только с использованием цифровых технологий. Понятие саморегулируемого персонализированного обучения было предложено в рамках проекта iClass (Aviram et al., 2008), направленного на создание веб-системы управления обучением (интеллектуальной распределенной когнитивной системы обучения для школ), которая способствовала бы саморегулированию обучения и внутренней мотивации, что имеет много общего с понятием самостоятельного обучения.
Как уже говорилось, по сравнению с традиционными формами организации учебного процесса, современные среды онлайн-обучения, как правило, предоставляют обучающимся меньше поддержки и рекомендаций относительно того, как учиться эффективно. В результате этого обучающиеся часто не справляются с требованиями учебного процесса, испытывают разочарование и теряют интерес к курсу.
Саморегулируемое обучение в массовых открытых онлайн-курсах
Стратегии саморегулируемого обучения используются в той или иной степени каждым обучающимся, эксплицитно или имплицитно. Однако то, что отличает учащихся с высокой успеваемостью от учеников с низкой успеваемостью, — это их осведомленность о саморегуляции и использование соответствующих стратегий в процессе обучения. Завершившие обучение в МООК сообщают о значительно более активном использовании постановки целей, чем не завершившие обучение (Handoko et al., 2019). Качественный контент-анализ открытых ответов, представленных завершившими курс обучающимися, выявил ключевые составляющие саморегулируемого обучения: интерес к задаче, соблюдение графика, самоэффективность и ориентацию на цель. Было обнаружено, что завершающие МООК учащиеся применяют одновременно несколько указанных составляющих для улучшения своего обучения.
Хотя МООК ориентированы на содержание обучения, представляется целесообразным рассмотреть их в динамике учебного процесса, чтобы приспособить в качестве вспомогательной технологии формирования саморегулируемого обучения (Maldonado-Mahauad et al., 2018).
Массовые открытые онлайн-курсы как методический ресурс исследования и развития саморегулируемого обучения
До недавнего времени многие исследователи образования стояли перед выбором: исследовать небольшие по масштабу, но богатые данными ситуации обучения (например, наблюдения в классе, лабораторные исследования) или крупномасштабные ситуации, но с ограниченными данными (например, результаты выполнения стандартизированных тестов, полевых опросов). Исследования цифрового образования обещают совместить преимущества этих альтернатив, когда крупномасштабные многомерные данные можно будет получать с помощью экспериментов (Kizilcek, Perez-Sanagustin, Maldonado, 2017). Платформы МООК предоставляют обширные данные о взаимодействии обучающегося с содержанием курса, на основе чего можно установить используемые стратегии саморегулируемого обучения.
Информация, полученная в результате интеллектуального анализа данных (data mining), может быть дополнена данными регистрации движения глаз, чтобы лучше понять механизмы когнитивного аспекта саморегулируемого обучения. Также дополнительно можно проанализировать данные с компьютера обучающегося через подключение специального модуля, осуществляющего сбор данных о действиях, которые обучающийся выполняют на других вкладках браузера (например, поиск материалов, дополняющих содержание курса, изучение других веб-сайтов с соответствующей информацией, или даже обращение к посторонней информации. Эти дополнительные источники данных можно соотнести с результатами обучения и использовать для оценки эффективности применения стратегий саморегулируемого обучения. Использование подобных поведенческих показателей может обеспечить объективную оперативную обратную связь об обучении и оказать поддержку обучаемому в режиме реального времени, чего никогда невозможно было бы добиться с помощью анкетирования и опросов. Это может ускорить создание инструментов развития саморегулируемого обучения в МООК. «Разнообразные большие данные и эксперименты предоставляют доказательства того, « что работает для кого », что может расширить теории, чтобы учесть индивидуальные различия и поддержать усилия по эффективному нацеливанию материалов и вспомогательных структур в среде онлайн-обучения» (Kizilcec & Brooks, 2017).
Можно выделить три перспективных направления будущих исследований (Kizilcek, Perez-Sanagustin, Maldonado, 2017): (1) разработка моделей прогнозирования динамики обучения при неприменении обучающимся стратегий саморегулируемого обучения, что
позволит оказать ему своевременную поддержку, например, через подсказки или наводящие вопросы; (2) разработка систем обратной связи, облегчающих самоконтроль саморегулируемого обучения для учащихся с недостаточными метакогнитивными умениями; (3) персонализированная поддержка саморегулируемого обучения учащихся с учетом их индивидуальных особенностей. Работа в этих направлениях будет способствовать лучшему пониманию саморегулируемого обучения в онлайн-среде и разработке новых принципов для эффективной поддержки обучающихся.
Литература
1. Егоров С. Ю., Шилко Р.С., Ковалёв А.И., Зинченко Ю.П. Перспектива развития цифрового образования: анализ с позиций системно-деятельностного подхода // Вестник Российского фонда фундаментальных исследований, 2019, № 4, С. 114-121.
2. Рощина Я. М., Рощин С.Ю., Рудаков В.Н. Спрос на массовые открытые онлайн-курсы (MOOC): опыт российского образования // Вопросы образования, 2018, № 1, С. 174-199.
3. Титова С. В. Массовые открытые онлайн-курсы в российском образовании: миф или реальность? // Вестник Московского университета. Серия 19: Лингвистика и межкультурная коммуникация, 2016, № 1, С. 53-65.
4. Шилко Р.С., Егоров С.Ю., Зинченко Ю.П. Проблемы саморегуляции учебной деятельности в массовых открытых онлайн курсах // Герценовские чтения: психологические исследования в образовании. Материалы III Международной научно-практической конференции (Санкт-Петербург, 1-2 октября 2020 г.). Выпуск 3. СПб.: Российский государственный педагогический университет имени А.И.Герцена, 2020. С. 632-639. DOI: 10.33910/herzenpsyconf-2020-3-104
5. Aviram A., Ronen Y., Somekh S., Winer A., Sarad A. Self-regulated personalized learning (SRPL): Developing iClass's pegagogical model // eLearning Papers, 2008, 9, 7.
6. Beishuizen J., Steffens K. A conceptual framework for research on self-regulated learning. In: Self-Regulated Learning in Technology Enhanced Learning Environments. Ed. by R. Carneiro, P. Lefrere, K. Steffens, J. Underwood. Rotterdam: Sense Publishers, 2011. p. 319.
7. Bouchard P. Pedagogy without a teacher: What are the limits? // International Journal of Self-Directed Learning, 2009, 6(2), 13-22.
8. Handoko E., Gronseth S.L., McNeil S.G., Bonk C.J., Robin B.R. Goal Setting and MOOC Completion: A Study on the Role of Self-Regulated Learning in Student Performance in Massive Open Online Courses // International Review of Research in Open and Distributed Learning, 2019, 20(3), p. 39-58.
9. Hone K.S., El Said G.R. Exploring the factors affecting MOOC retention: A survey study // Computers & Education, 2016, 98, p. 157-168. DOI: 10.1016/j.compedu.2016.03.016
10. Jung Y., Lee J. Learning engagement and persistence in massive open online courses (MOOCs). Computers & Education, 2018, 122, p. 9-22. DOI: 10.1016/j.compedu.2018.02.013
11. Kizilcek R.F., Perez-Sanagustin M., Maldonado J.J. Self-regulated learning strategies predict learning behavior and goal attainment in Massive Open Online Courses // Computers & Education, 2017, 104, p. 18-33.
12. Knowles M.S. Self-directed learning. New York: Association Press, 1975.
13. Kop R., Fournier H. New dimensions to self-directed learning in an open networked learning environment // International Journal of Self-Directed Learning, 2010, 7(2), p. 2-20.
14. Maldonado-Mahauad J., Perez-Sanagustin M., Kizilcec R.F., Morales N., Munoz-Gama J. Mining theory-based patterns from Big data: Identifying self-regulated learning strategies in Massive Open Online Courses // Computers in Human Behavior, 2018, 80, p. 179-196.
15. Milligan C., Littlejohn A. How health professionals regulate their learning in massive open online courses // Internet and Higher Education, 2016, 31, p. 113-121. DOI: 10.1016/j.iheduc.2016.07.005
16. Wang Y., Baker R. Grit and intention: Why do learners complete MOOCs? // International Review of Research in Open and Distributed Learning, 2018, 19(3), p. 21-42. DOI: 10.19173/irrodl.v19i3.3393
17. Watted A., Barak M. Motivating factors of MOOC completers: Comparing between university-affiliated students and general participants // Internet and Higher Education, 2018, 37, p. 11-20. DOI: 10.1016/j.iheduc.2017.12.001
УДК 159.9.07
ВРЕМЕННАЯ САМОРЕГУЛЯЦИЯ УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ У СТУДЕНТОВ С РАЗНЫМ УРОВНЕМ АКАДЕМИЧЕСКОЙ УСПЕШНОСТИ В УСЛОВИЯХ
ДЕФИЦИТА ВРЕМЕНИ
Широкая М.Ю.
Москва, Россия, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова,
факультет психологии shirokaya.msu.psy@gmail.com
Аннотация. В работе представлено исследование, посвященное изучению взаимосвязи временной саморегуляции учебной деятельности с академической успешностью у выборки студентов вуза (N=64). Для раскрытия взаимосвязей показателей переживания времени с академической успеваемостью были использованы методики: «Временная перспектива» (Зимбардо, 2017), «Шкалы психологического времени» (Головаха, Кроник, 2008), «Тайм-синдром менеджера» (адаптированная к выборке студентов) (Водопьянова, 2018), опросник «Самоорганизации деятельности» (ОСД) (Мандрикова, 2010), а также был взят «срез» академической успеваемости студентов за два семестра. Исследование проводилось в МГУ имени М.В. Ломоносова (филиал в г. Баку). На первом этапе нашего исследования были опрошены 64 студента. На втором этапе мы отобрали 51 студента с высокой и низкой академической успешностью (группа «успешных» студентов N=28, группа «неуспешных» N=23). Нами получены следующие результаты. У «успешных» студентов ярко выражены такие качества, как целеустремленность, фиксация (измеряет склонность субъекта к фиксации на заранее запланированной структуре организации событий во времени, его привязанность к четкому расписанию, ригидность в отношении планирования). У «неуспешных» общий показатель самоорганизации деятельности снижен. «Неуспешные» студенты, в сравнении с «успешными» значительно сильнее переживают свой негативный прошлый опыт (негативное прошлое), считают себя фаталистами; при возрастании дефицита времени они сильнее переживают напряженность времени.
Ключевые слова: временная саморегуляция, «пространство времени», переживание времени, академическая успешность, дефицит времени, тайм-синдром, временная перспектива, самоорганизация деятельности.
TIME SELF-REGULATION OF LEARNING ACTIVITY AMONG STUDENTS WITH DIFFERENT LEVELS OF ACADEMIC SUCCESS UNDER CONDITIONS
OF TIME DEFICIT
Shirokaya M.Yu.
Moscow, Russia, Lomonosov Moscow State University shirokaya.msu.psy@gmail.com
