ВЛИЯНИЕ ИММЕРСИВНОГО ОБУЧЕНИЯ НА ВНЕШНЮЮ И ВНУТРЕННЮЮ МОТИВАЦИЮ СТУДЕНТОВ

Шишов Сергей Евгеньевич; Кальней Валентина Алексеевна; Ряхимова Елена Григорьевна

Шишов Сергей Евгеньевич

Доктор педагогических наук, профессор, Московский государственный университет технологий и управления им. К.Г. Разумовского (г. Москва), e-mail: [email protected]

Кальней Валентина Алексеевна

Доктор педагогических наук, Российская международная академия туризма (г. Химки), e-mail: [email protected]

Ряхимова Елена Григорьевна

Кандидат педагогических наук, доцент, Академия социального управления (г. Москва), e-mail: [email protected]

DOI: 10.24412/1029-3388-2023-1-20-38 Аннотация:

В рамках статьи проведена проверка влияния использования иммерсивных технологий на эффективность учебной деятельности обучающихся, и на их удовлетворенность обучением в целом. Проанализирована научная литература о влиянии иммерсивного обучения на внешнюю и внутреннюю мотивацию обучающихся и собраны данные, объясняющие влияние данной технологии на отношения и убеждения учащихся. Показано, что воспринимаемая простота использования положительно связана с воспринимаемой полезностью и с воспринимаемым удовольствием. А воспринимаемая полезность и воспринимаемое удовольствие соотносятся с внешней мотивацией и внутренней мотивацией, что положительно связано с общей удовлетворённостью при использовании иммерсивных систем для обучения. Исследование показало, что прямой связи между воспринимаемой простотой использования и общей удовлетворенностью обучением не существует. Следовательно, данный параметр не так сильно влияет на формирование удовлетворенности учебным процессом. С другой стороны, воспринимаемая простота использования с другими параметрами (воспринимаемой полезностью и воспринимаемым удовольствием) положительно влияет на удовлетворенность обучением. Так что воспринимаемая простота использования является необходимой, но недостаточной предпосылкой для формирования общей удовлетворенности от обучения.

Ключевые слова: иммерсивное обучение; внешняя мотивация; внутренняя мотивация; удовлетворенность учебным процессом.

THE INFLUENCE OF IMMERSIVE LEARNING ON THE EXTERNAL AND INTERNAL MOTIVATION OF STUDENTS

Shishov Sergey Evgenievich

Doctor of Pedagogics, Professor, Moscow State University of Technology and Management named after K.G. Razumovsky (Moscow), e-mail: [email protected]

Kalney Valentina Alekseevna

Doctor of Pedagogics, Russian International Academy of Tourism (Khimki), e-mail: [email protected]

Ryakhimova Elena Grigorievna

Candidate of Pedagogical Sciences, Associate Professor, Academy of Social Management (Moscow), e-mail: [email protected]

DOI: 10.24412/1029-3388-2023-1-20-38

Abstract:

Within the framework of the article, the influence of the use of immersive technologies on the effectiveness of students' learning activities and on their satisfaction with learning in general was verified. The scientific literature on the influence of immersive learning on the external and internal motivation of students is analyzed and data explaining the influence of this technology on the attitudes and beliefs of students are collected. It is shown that perceived ease of use is positively related to perceived utility and perceived pleasure. And perceived utility and perceived pleasure correlate with external motivation and internal motivation, which is positively associated with overall satisfaction when using immersive systems for learning. Studies have shown that there is no direct link between perceived ease of use and overall satisfaction with learning. Therefore, this parameter does not so much affect the formation of satisfaction with the educational process. On the other hand, perceived ease of use with other parameters (perceived utility and perceived pleasure) has a positive effect on learning satisfaction. So the perceived ease of use is a necessary, but insufficient prerequisite for the formation of overall satisfaction from learning.

Keywords: immersive learning; external motivation; internal motivation; satisfaction with the learning process.

Актуальность. За последнее десятилетие компьютерные технологии позволили образованию совершить большой скачок, выводя занятия на просторы интернета [8] и дополненную реальность [45].

Одной из последних технологических инициатив в системе образования является обучение с использованием систем иммерсивной визуализации (immersive visualization systems - IVS). Они используют визуальные, звуковые и другие сенсорные сигналы для создания искусственной реальности - дополни-

тельной электронной площадки учебной деятельности. Виртуальная среда может быть воображаемой «территорией» или симуляцией реального окружения. Она дает обучающимся дополнительные ощущения, приближающие учебное восприятие к реальному [33]. Эту способность системы иммерсивной визуализации создавать реалистичный опыт используют в обучении в тех случаях, когда: (1) требуется воссоздание уникальных и/или опасных мест, где ломаются пространственные и временные ограничения, делая процесс обучения безопасным, увлекательным, захватывающим [3]; (2) необходимо воспроизводство рискованных и/или стрессовых ситуаций [19]; нужна отработка профессиональных навыков и умений до уровня автоматизма [34]; целесообразно обучение методом проб и ошибок [13].

Современный рынок виртуальной реальности интенсивно развивается. И к 2030 году стоимость продуктов иммерсивных технологий может достичь более четырёхсот миллиардов долларов, при этом существенный вклад делается в систему образования [4]. Поскольку технологии иммерсивной визуализации (IVS) появились не так давно, они стали центром внимания академических кругов, проводящих исследования использования иммерсивных технологий в системе профессионального и высшего образования, хотя, надо признать, практика их использования находятся в зачаточном состоянии [36]. Многие ученые полагают, что практика иммерсивного обучения не будет реализована, если обучающиеся не смогут адаптироваться к ней, получая положительные эмоции от ее использования [23].

Следовательно, необходимо провести дополнительные исследования по изучению восприятия обучающимися иммерсивных технологий, которые корреляционно связаны с эффективностью использования систем иммерсивной визуализации (IVS) в системе образования [43].

Многие исследования анализируют, как влияет на учебных процесс присутствие в образовательной организации «комнаты (камеры1) автоматической виртуальной среды» (cave automatic virtual environment - CAVE), способной трансформировать в двух- или трехмерное изображение всю аудиторию или только одну ее стену.

Обзор зарубежных исследований. В XXI веке спектр академических исследований информационных технологий в системе образования приобрел широкий диапазон. Первый пик исследований наблюдался в первом десятилетии XXI века. В конце второго начале третьего десятилетия произошел новый всплеск интереса к информационным технологиям (особенно к иммерсивным) [46], так как учебные заведения вынуждены были вводить дистанционное обучение в период эпидемии и после COVID-19.

Андреа Истенич Старчич в рамках проекта ENABLE Network (2011-2014 гг.) исследовала новейшие электронные разработки, чтобы их использовать в системе обучения людей с ограниченными возможностями. Для этого она провела

1 Если электронное оборудование, предоставляющие иммерсивные технологии занимает часть аудитории

обзор статей, опубликованных в научных журналах с 1970-х по 2011 годы и проиндексированных в Web of Science. Всего она проанализировала 118 статей, где в обучении использовались информационные и коммуникативные технологии (information and communication technology - ICT), указав, что большинство их было опубликовано с 2006 по 2011 годы (44,7%). Проведя контент анализ текстов, она разделила статьи об использовании ИКТ:

• в обычных учебных группах;

• в смешанных (по здоровью) учебных группах;

• в коррекционных учебных группах.

Иными словами, Андрея Истенич Старчич старалась выявить в опубликованных исследованиях такие тенденции как: интеграция обучающих технологий и включенность обучающихся с ОВЗ. Она соотносила уровень инклюзивности (спецшколы - 30,51%; общеобразовательные школы - 28,81%; индивидуальное обучение - 40,68%) с практикой использования в системе обучения информационно-коммуникативных технологий. Она выделила две категории опубликованных статей: (1) цифровые технологии трансформируют педагогические методики обучения (62,71%) и (2) цифровые технологии дают дополнительные возможности передачи информации (37,29%).

Андрея Истенич Старчич разделила статьи на 9 типов:

1) статьи, рассказывающие о доступности цифровых технологий;

2) статьи по методикам преподавания и обучения с использованием ИКТ;

3) статьи по разработкам и способам решения учебных задач с помощью

ИКТ;

4) обзорные статьи;

5) статьи по оценке использования ИКТ в системе образования;

6) статьи по использованию ИКТ в инклюзивном образовании;

7) статьи о влиянии ИКТ на поведение и социальное развитие учащихся;

8) статьи, констатирующие успешность использования ИКТ в учебных целях;

9) статьи по социальному, игровому и технологическому взаимодействию с использованием ИКТ.

Также опубликованные статьи были разделены на четыре категории по дизайну исследования:

• описательные (49,15%),

• развивающие (26,27%),

• экспериментальные (17,8%),

• развивающие и экспериментальные (6,78%) [20].

Другая важная тема научных публикаций связана с принятием IT в образовании, получившая название «модель принятия технологий» (the technology acceptance model -TAM), о которой впервые написали в конце ХХ века [10]. Сегодня она переплетается с темой внедрения и использования информационных технологий [6], также с инициативами, популяризирующими процессы использования ИКТ в обучении [29].

Подавляющее большинство исследований по технологиям электронного обучения использовали «модель принятия технологий» - это теория информационных систем, моделирующая процесс принятия решений пользователями по применению электронных (в частности иммерсивных) технологий. Она анализирует «общее впечатление» от технологий, а также поведенческие намерения (the behavioral intention - BI), то есть побуждения по их использованию.

Данная модель предполагает, что при знакомстве с новой технологией обучения есть ряд факторов, влияющих на решение обучающихся и взрослых о том, будут они ее использовать или нет. Первый фактор - это «воспринимаемая полезность» (perceived usefulness - PU), то есть человек определяет, как использование компьютерной системы и электронного оборудования «повысит производительность обучения или работы». Иными словами, студенты (как и взрослые) могут разделится на две группы: одни будут считать, что использование технологий поможет в достижении целей обучения, а другие - усложнит.

Второй фактор - это «воспринимаемая простота использования» (perceived ease-of-use - PEOU), т.е. расчет усилий (интеллектуальных, временных и финансовых) на усвоение методов, способов и принципов на усвоение компьютерной системы и/или электронного оборудования. Следовательно, если технология использования проста, то преграды по ее усвоению будут восприниматься незначительными. А если интерфейс системы организован сложен, а эффект «научения» и/или «обучения» от ее использования незначителен, то никто не будет относится к данному оборудованию положительно. Поскольку интеллектуальные усилия некоторых обучающихся помогут «освоить» и «понять» материал быстрее и «экономичнее», так как мозг способен «представлять» определенные процессы и без иммерсивных технологий.

Данные внешние переменные (факторы) имеют важное влияние на социальные факторы принятия новых технологий, в частности, на готовность их «осваивать» и «использовать» в учебной работе [10].

Модель принятия технологий (the technology acceptance model -TAM) учащимися и взрослыми постоянно изучается и расширяется. Одни ученые стараются обновить ее, выделяя и/или разделяя исследовательские направления2 [38; 40; 46], а другие воссоздают единую теорию принятия и использования технологий (the unified theory of acceptance and use of technology - UTAUT) [41]. Со временем появились третьи коммерческие исследования, анализирующие процессы электронной коммерции с учетом доверия и понимания рисков использования компьютерных технологий в системе обучения3 [39; 47].

Единая теория принятия и использования технологий (the unified theory of acceptance and use of technology - UTAUT) призвана объяснять намерения пользователя применять информационную систему. Она утверждает, что существует

2 В литературе данное направление обозначается как «модель принятия технологий 2» (The Technology Acceptance Model 2 -TAM 2)

3 Данное направление получило название «модель принятия технологий 3» (The Technology Acceptance Model 3 -TAM 3).

четыре типа отношений:

1) ожидание результатов,

2) ожидание усилий,

3) социальное влияние и

4) благоприятные условия.

В данной теории предполагается, что пол, возраст, опыт и свобода выбора формируют предпосылки для перечисленных типов отношений. Был суммирован опыт ранних исследований для объяснения поведения обучающихся при использовании компьютерных технологий [48]. Для этого использовались следующие концепции:

• теория обоснованного действия (theory of reasoned action);

• модель принятия технологии (technology acceptance model);

• мотивационная модель (motivational model);

• теория запланированного поведения (theory of planned behavior);

• модель использования персонального компьютера (model of personal computer use);

• теория диффузии инноваций (diffusion of innovations theory);

• теория социального познания (social cognitive theory).

Исследования теории принятия и использования технологий (the unified

theory of acceptance and use of technology - UTAUT) показали, что 70% учащихся демонстрировали поведенческое намерение на использование новых технологий, и только около 50% фактически их использовали [41].

Теория «электронной коммерции» (electronic commerce or e-commerce), то есть (the Technology Acceptance Model 3 TAM 3), анализировала уровень покупки/продаж продуктов онлайн-сервисов и/или Интернета, используемых в обучении. В данной концепции были выделены:

• технологии мобильной коммерции (technology of mobile commerce);

• электронный перевод средств (electronic funds transfer);

• управление цепочками поставок (supply chain management);

• интернет-маркетинг (internet marketing);

• онлайн-обработка транзакций (online transaction processing);

• электронный обмен данными (electronic data interchange - EDI);

• системы управления запасами (inventory management systems);

• автоматизированные системы сбора данных (automated data collection systems).

К тому же не стоит забывать, что электронная коммерция обусловлена достижениями электронной промышленности, в частности, крупнейшим ее полупроводниковым сектором [39].

Как мы уже констатировали выше, теория «модель принятия технологий» (the technology acceptance model -TAM) предполагает, что убеждения о простоте использования и предполагаемая полезность становятся ключевыми факторами в формировании позитивных отношений к новейшим технологиям обучения, ко-

торые в конечном итоге определяют фактическое поведение учащихся и их успеваемость в обучении [1]. Следовательно, TAM является идеальной отправной точкой для углубления нашего понимания восприятия обучающимися систем иммерсивной визуализации (immersive visualization systems - IVS). Поэтому эту теорию используют для изучения факторов, влияющих на эффективность обучения при использовании IVS (точнее комнаты автоматической виртуальной среды, т.е. cave automatic virtual environment - CAVE) на уровне профессионального и высшего образования.

Воспринимаемое удовольствие и простота использования являются более сильными детерминантами для обучающихся, чем воспринимаемая полезность [37]. Принимая во внимание высокий гедонизм обучения с помощью новейших технологий, последующие исследования показали, что воспринимаемое удовольствие с простотой использования и полезностью владением ими становятся важными факторами обучения учащихся с помощью CAVE. Поскольку учащиеся начинают воспринимать процесс обучения не утилитарно, а гедонистично [8]. Однако, как показывает практика, исследований IVS на основе CAVE недостаточно, особенно в системе иммерсивной визуализации, так как их использование связано с большими затратами (финансовыми, кадровыми и ресурсными) [22]. Так как большинство исследователей в основном делились опытом применения новых технологий в сфере образования, а также рассказывали о структуре обучения в различных учебных заведениях [31]. Другие ученые концентрировались на оценке учебной производительности молодых людей, обучающихся с помощью новейших технологий [32]. Третьи ученые сравнивают IVS на основе CAVE с реальностью [35]. А четвертые сравнивали различные IVS друг с другом [18], [16].

Следовательно, мы можем заключить, что восприятие учащимися систем иммерсивной визуализации (immersive visualization systems - IVS) на основе комнаты автоматической виртуальной среды (cave automatic virtual environment - CAVE) в целом не является предметом внимания ученых. Несмотря на это исследования в данной области проводились [49]. При изучении отношения учащихся к платформам электронного обучения в модель принятия технологий (the technology acceptance model -TAM) помимо предложенных (воспринимаемая полезность «perceived usefulness - PU»; воспринимаемая простота использования «perceived ease-of-use - PEOU») включили внутренний компонент воспринимаемое удовольствие (perceived enjoyment PENJ). Сделали это для того, чтобы объяснить, почему учащиеся хотят принять и использовать платформу электронного обучения [24]. Следовательно, все три параметра относят к поведенческим убеждениям (the behavioral beliefs), то есть к убеждениям о результатах (the beliefs about the outcomes), связанных с использованием ИТ. Иными словами, именно они будут формировать отношение к формирующему учебному поведению (им-мерсивному) и к общей удовлетворенности от их реализации, и, следовательно, будут влиять на удовлетворенность обучением [44].

На базе модели принятия решения [10] и мотивационной модели [11] можно выделить две формы поведенческих убеждений, связанных с использованием

электронных средств обучения [24].

Первая форма поведенческих убеждений связана с внешней мотивацией (extrinsic motivation), то есть с воспринимаемыми ценностями (perceived values) и полученными выгодами (benefits derived). Исследования внешней мотивации выявили, что воспринимаемая полезность (perceived usefulness - PU) соотносится с решением учащихся о том, что использование IVS на основе CAVE может повысить их успеваемость и влияет на эмоционально-волевую удовлетворенность. Вторая форма поведенческих убеждений связана с внутренней мотивацией (intrinsic motivation), то есть влияет на ощущение удовольствия, радости и веселья (the feeling of pleasure, joy, and fun). Исследования внутренней мотивации соотносятся с воспринимаемым удовольствием (perceived enjoyment - PENJ), и, следовательно, ориентированы на то, что обучение будет приносить больше эмоционального удовлетворения, то есть быть приятным. Так как структура переживания эмоционально-волевой и эмоциональной удовлетворенностей одинаковая, то ученые решили их объединить общей удовлетворенностью (over-all satisfaction - SAT) [7].

Как показывает практика исследований, воспринимаемая простота использования (perceived ease of use - PEOU) была начальной установкой для принятия новых технологий обучения в конце ХХ века [10]. И если она подкрепляется внешней и внутренней мотивациями, то такая установка может не только значительно повышать общую удовлетворенность (т.е. положительное восприятие IVS на основе CAVE), но и формировать удовлетворенность обучением в образовательной организации.

Исследования использования мультимедийных (иммерсивных) технологий для онлайн-обучения и смешанного обучения в начале XXI века дает такие же результаты [29]. Исследования включения роботизированных программных помощников в структуру обучения закончились такими же выводами[30]. Анализ учебной практики массовых открытых онлайн-курсов выявил такую же корреляционную связь среди обучающихся [21]. Следовательно, положительные установки учащихся значительно повышают их самоэффективность в учебной деятельности, что сопровождается получением более высокой степени компетенций, и, следовательно, удовлетворенностью обучением (положительное восприятие всего опыта обучения) [1].

Удовлетворенность обучением (learning satisfaction - LS) в научных исследованиях всегда представлялась чувством радости и/или положительным отношением к процессу обучения [27] и определялась «суммарным значением реакций различной интенсивности и действиями обучающихся на электронное обучение, связанных с восприятием таких ее компонентов, как контент, пользовательский интерфейс и т.д.» [42].

Предыдущие исследования показали, что отношение учащихся формирует их удовлетворенность обучением. В контексте обучения с помощью ИТ удовлетворенность обучением положительно связана с отношением к технологии обучения [12] и отношением к самообучению [25]. Следовательно, удовлетворенность

использованием IVS на основе CAVE в системе образования становится основанием для удовлетворенности учебным подходом и опытом обучения в образовательной организации.

Методология и методы.

Чтобы проверить результаты исследования зарубежных ученых, мы провели опрос среди студентов московских вузов после прохождения занятий в системе иммерсивного обучения.

Студентам было предложено заполнить анкету-самоотчет (после модуля иммерсивного обучения, который они изучили), состоящую из личностных и демографических данных, вопросов о приобретенных знаниях, умениях и навыках (системных переменных), личностного анализа результата обучения с указанием достижения ожиданий. Кроме того, были открытые вопросы о том, как изменилось отношение к иммерсивному режиму обучения.

Каждый вопрос о результатах обучения и системных переменных оценивается по 7-балльной шкале Лайкерта, где 1 = полностью не согласен и 7 = полностью согласен [26].

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Измеряемые параметры. В этом исследовании измерялись пять позиций:

• удовлетворенность обучением (learning satisfaction) - позитивные чувство и отношение к использованию IVS на основе CAVE [9];

• воспринимаемое удовольствие (perceived enjoyment) - ожидания от использования в учебном процессе IVS на основе CAVE приятных чувств [2];

• воспринимаемая простота использования (perceived ease of use) - расчет обучающегося на то, что использование IVS на основе CAVE не потребует особых усилий [10];

• воспринимаемая полезность (perceived usefulness) - предположение обучающегося, что использование IVS на основе CAVE улучшит успеваемость [10];

• общее удовлетворение (overall satisfaction) - чувство удовлетворенности от опыта использования IVS на основе CAVE [5].

Было опрошено 199 респондентов, из них половина мужского пола (54,2%). Респонденты - это студенты факультетов (социально-гуманитарного - 40,3%, технологического - 29,6%, масс-медиа - 20,6%, и бизнеса - 9,5%). Большинство из них впервые проходили курс иммерсивного обучения - 73,9%.

Результаты и их обсуждение.

Анализ проходил в 2 этапа.

(1) Количественный анализ - данные были изучены с помощью моделирования структурных уравненей (structural equation modeling - SEM) для извлечения структурных взаимосвязей.

(2) Качественный анализ - данные открытых вопросов закодированы и проанализированы для выявления характеристик структурных взаимосвязей.

Достоверность (reliability) измеряет внутреннюю непротиворечивость высказываний, конвергентная валидность (convergent validity) выражает степень их взаимосвязанности, критерий Кронбаха (Cronbach's а) и составная надежность

(composite reliability - CR) широко используются для оценки надежности исследовательского метода [28].

Конвергентная валидность проверялась двумя способами: (1) составная надежность должна быть не менее 0,70 [17], (2) извлеченная средняя дисперсия (average variance extracted - AVE) - не менее 0,50 [15]. Следовательно, высказывания с достоверностью ниже нормы (0,50) удалялись [14].

Как показал количественный анализ: общая удовлетворенность только в 61,1% подтверждала удовлетворённость в обучении; а воспринимаемое удовольствие, воспринимаемая простота и воспринимаемая полезность только в 46,2% сохранялись и переносились на общую удовлетворенность; начальная установка на воспринимаемую простату перестала влиять на воспринимаемую полезность в 25% и только в 2,8% - на воспринимаемое удовольствие.

Качественный анализ проводился на базе открытых вопросов, в которых участники опроса уточняли, что им понравилось или нет в иммерсивной системе обучения, и как она повлияла на их отношение к учебному процессу и их успеваемость.

Ответы на открытые вопросы

Вопросы Частота

Что вам нравится в этой системе? Почему? (Число респондентов: 167)

Высокая яркость (27,3%)

Наслаждение / забавный опыт (22,4%)

Иммерсивное чувство (12,6 %)

Высокая интерактивность (8,7%)

Высокое качество видео/аудио (8,7%)

Новый опыт (7,1%)

Хорошо для обучения (3,3%)

Другие достоинства (9,9%)

Что вам не нравится в этой системе? Почему? (количество респондентов: 154)

Нежелательные симптомы (например, головокружение, боль в глазах или головная боль) (38,9%)

Низкое качество некоторых частей содержимого (22,1 %)

Плохая обстановка (например, слишком людно, слишком темно, нет свободных мест, вы не являетесь контролером или недостаточно заранее инструктированы) (20 , 6 %)

Врожденные проблемы (например, неудобные очки, 360-градусный дизайн заставляет пользователя упускать часть спины) (6,2 %)

Другие комментарии (12 , 2 %)

Как вы думаете, вы лучше учитесь с использованием этой системы? Почему? (Число респондентов: 153)

Да (89,5%)

Нет (5,9%)

Зависит от темы, содержания и т.п. (4,6%)

Суммируя анализ, мы можем констатировать, что обучающимся в иммер-сивной системе обучения нравится высокая зрелищность, новый (приятный) опыт обучения и незабываемые ощущения от встречи с иммерсивной технологией - более 60% ответов. Однако некоторые учащиеся в начале пережили нежелательные симптомы (головокружение и головную боль, неприятные ощущения в глазах непродолжительное время (в период адаптации) - 38,9%, плохую информативность некоторых частей учебного материала - 22,1%, недостаточную информативность инструкций, плохие настройки, а также переполненность аудитории, ухудшающую мобильность участников - 20,6%. Однако большинство учащихся объявили, что после прохождения иммерсивного курса они стали учиться лучше - 89,5%.

Выводы. В рамках статьи проведена проверка теоретического объяснения влияния использования в обучении IVS на основе CAVE на эффективность учебной деятельности обучающихся, и на их удовлетворенность обучением в целом. Для этого была проработана научная литература о влиянии иммерсивного обучения на внешнюю и внутреннюю мотивацию учащихся и собраны данные, объясняющие влияние данной технологии на отношения и убеждения учащихся.

Исследование подтвердило, что воспринимаемая простота использования положительно связана с воспринимаемой полезностью и с воспринимаемым удовольствием. А воспринимаемая полезность и воспринимаемое удовольствие соотносятся с внешней мотивацией и внутренней, что положительно связано с общей удовлетворённостью при использовании иммерсивных систем для обучения, что, в свою очередь, влияет на удовлетворенность обучением.

Другими словами, когда обучающиеся находят использование IVS на основе CAVE для обучения полезным и приятным, весьма вероятно, что они будут удовлетворены этим использованием. Коэффициент между воспринимаемой полезностью и общей удовлетворённостью равен 0,276; а между воспринимаемым удовольствием и общей удовлетворённостью — 0,444. Данные цифры указывают, что учащиеся больше привержены к восприятию удовольствия (т.е. имеют внутреннюю мотивацию), чем к воспринимаемой полезности (внешняя мотивация). Следовательно, в учебном процессе более сильна эмоциональная детерминанта, чем волевая. Воспринимаемое удовольствие и воспринимаемая простота стали более сильными детерминантами в иммерсивном обучении.

Также исследования показали, что прямой связи между воспринимаемой простотой использования и общей удовлетворенностью обучением не существует. Следовательно, данный параметр не так сильно влияет на формирование удовлетворенности учебным процессов. С другой стороны, воспринимаемая простота использования с другими параметрами (воспринимаемой полезностью и воспринимаемым удовольствием) положительно влияет на удовлетворенность обучением. Так что воспринимаемая простота использования является необходимой, но недостаточной предпосылкой для формирования общей удовлетво-

ренности от обучения.

Данные исследования позволяют принимать решение относительно того, следует ли внедрять иммерсивные системы обучения.

Это исследование имеет некоторые ограничения. Во-первых, данные были собраны из информации, полученной от самооценки учащихся: (1) учащиеся могут иметь системные ошибки при оценивании собственного процесса обучения; (2) из исследования удалялись все элементы с обратным кодированием из-за низких значений (т.е. небольшого количества упоминания). Во-вторых, в открытых вопросах (1) некоторые учащиеся сообщали об эстетическом недовольстве, (2) другие жаловались на неудовлетворительную организацию их обучения с использованием IVS на основе CAVE, (3) третьи указывали на недостаточность качества содержания и организации учебных занятий. Все указанные обстоятельства могли отрицательно сказаться не только на их удовлетворенности обучением, но и на общей удовлетворенности, что повлияло на результаты этого исследования.

Второе ограничение подразумевает, что применение иммерсивных технологий связано с возможностью разработчиков и опытом самих обучающихся. Кроме того, внешние (воспринимаемая полезность) и внутренние (воспринимаемое удовольствие) мотивы напрямую, а также косвенно (воспринимаемая простота использования) объясняют лишь 46,2% дисперсии общей удовлетворенности от обучения. Есть и другие мотивы, которые ждут своего выявления и изучения.

Литература

1. Abdullah, F., & Ward, R. (2016). Developing a general extended technology acceptance model for E-learning (GETAMEL) by analysing commonly used external factors. Computers in Human Behavior, 56, 238-256

2. Agarwal, R., & Karahanna, E. (2000). Time flies when you're having fun: Cognitive absorption and beliefs about information technology usage. MIS Quarterly, 24(4), 665-694

3. Aleksic, V., & Politis, D. (2020). The Characteristics of Virtual Reality Usage in Educational Systems. 2020 International Conference on Innovations in Intelligent Systems and Applications (INISTA), 1-5

4. Allied Market Research. (2020), Augmented and Virtual Reality Market By Organization Size, Application, Industry Vertical, and Region: Global Opportunity Analysis and Industry Forecast, 2021-2030. https://www.alliedmarketresearch.com/ press-release/augmented-and-virtual-reality-market.html

5. Bhattacherjee, A. (2001). Understanding information systems continuance: An expectation-confirmation model. MIS Quarterly, 25(3), 351-370

6. Cabero-Almenara, J., Fernandez-Batanero, J. M., & Barroso-Osuna, J. (2019). Adoption of augmented reality technology by university students. Heliyon, 5(5), e01597

7. Chan, J.K.Y., Cheung, C.M.K. (2021). Learning Through Immersion: Assessing the Learning Effectiveness. In: Hui, A., Wagner, C. (eds) Creative and Collaborative Learning through Immersion. Creativity in the Twenty First Century. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-72216-6_7

8. Cheng, Y. M. (2012). Effects of quality antecedents on e-learning acceptance. Internet Research, 22(3), 361-390

9. Chou, S.-W., & Liu, C.-H. (2005). Learning effectiveness in a Web-based virtual learning environment: A learner control perspective. Journal of Computer Assisted Learning, 21(1), 65-7

10. Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340

11. Deci, E. L., & Ryan, R. M. (1985). Intrinsic motivation and self-determination in human behavior. New York: Plenum Press

12. Del Barrio-Garcia, S., Arquero, J. L., & Romero-Frias, E. (2015). Personal learning environments acceptance model: The role of need for cognition, e-learning satisfaction and students' perceptions. Educational Technology & Society, 18(3), 129141

13. Fabrika, M., Valent, P., & Scheer, L. (2018). Thinning trainer based on forest-growth model, virtual reality and computer-aided virtual environment. Environmental Modelling & Software, 100, 11-23

14. Falk, R. F., & Miller, N. B. (1992). A primer fo r soft modeling. Akron: University of Akron Press].

15. Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50

16. Ghinea, M., Frunza, D., Chardonnet, J. R., Merienne, F., & Kemeny, A. (2018). Perception of absolute distances within different visualization systems: HMD and CAVE. In L. De Paolis & P. Bourdot (Eds.), Augmented reality, virtual reality, and computer graphics, AVR 2018 (Lecture notes in computer science, Vol 10850) (pp. 148-161). Cham: Springer

17. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E., & Tatham, R. L. (2010). Multivariate data analysis (6 th ed.). Upper Saddle River: Pearson Prentice Hall

18. Hanson, J., Andersen, P., & Dunn, P. K. (2020). The effects of a virtual learning environment compared with an individual handheld device on pharmacology knowledge acquisition, satisfaction and comfort ratings. Nurse Education Today, 92, 104518

19. Isleyen, E., & Duzgun, H. S. (2019). Use of virtual reality in underground roof fall hazard assessment and risk mitigation. International Journal o f Mining Science and Technology, 29, 603-607

20. Istenic Starcic, Andreja. (2013). ICT supported learning for people with special needs: Review of seven educational technology journals 1970-2011. British Journal of Educational Technology 45(2), 202-230. British Journal of Educational

technology. 44. 1-29. 10.1111/bjet.12086

21. Joo, Y. J., So, H.-J., & Kim, N. H. (2018). Examination of relationships among students' self-determination, technology acceptance, satisfaction, and continuance intention to use K-MOOCs. Computers & Education, 122, 260-272

22. Kim, Y. M., Rhiu, I., & Yun, M. H. (2020). A systematic review of a virtual reality system from the perspective of user experience. International Journal of HumanComputer Interaction, 36(10), 893-910

23. Kumar, A., Mantri, A., & Dutta, R. (2021). Development of an augmented reality-based scaffold to improve the learning experience of engineering students in embedded system course. Computer Applications in Engineering Education, 29, 244 - 257

24. Lee, M. K. O., Cheung, C. M. K., & Chen, Z. (2005). Acceptance of internet-based learning medium: The role of extrinsic and intrinsic motivation. Information & Management, 42(8), 1095-1104

25. Liao, Y.-W., Huang, Y.-M., Chen, H.-C., & Huang, S.-H. (2015). Exploring the antecedents of collaborative learning performance over social networking sites in a ubiquitous learning context. Computers in Human Behavior, 43, 313-323

26. Likert, Rensis (1932). A Technique for the Measurement of Attitudes. Archives of Psychology. 140: 1-55

27. Long, H. B. (1985). Contradictory expectations? Achievement and satisfaction in adult learning. Journal of Continuing Higher Education, 33(3), 10-12

28. Nunnally, J. C., & Bernstein, I. H. (1994). Psychometric theory (3rd ed.). New York: McGraw-Hill

29. Park, C., Kim, D.-G., Cho, S., & Han, H.-J. (2019). Adoption of multimedia technology for learning and gender difference. Computers in Human Behavior, 92, 288-296

30. Park, E., & Kwon, S. J. (2016). The adoption of teaching assistant robots: A technology acceptance model approach. Program, 50(4), 354-366

31. Perhakaran, G., Yusof, A. M., Rusli, M. E., Yusoff, M. Z. M., Mahidin, E. M. M., Mahalil, I., & Zainuddin, A. R. R. (2015). SnoezelenCAVE: Virtual reality CAVE Snoezelen framework for Autism spectrum disorders. In H. B. Zaman, P. Robinson, A. F. Smeaton, T. K. Shih, S. Velastin, A. Jaafar, & N. M. Ali (Eds.), Advances in Visual Informatics, IVIC 2015 (Lecture notes in computer science, Vol 9429) (pp. 443-453). Cham: Springer

32. Philips, A., Walz, A., Bergner, A., Graeff, T., Heistermann, M., Kienzler, S., Korup, O., Lipp, T., Schwanghart, W., & Zeilinger, G. (2015). Immersive 3D geovisualization in higher education. Journal of Geography in Higher Education, 39(3), 437-449

33. Shishov S.E., Popey-ool S., Abylkasymova A.E., Kalnei V., Ryakhimova E.G. Transformational learning of teachers: an analysis of the effectiveness // Política e Gestao Educacional. 2022. T. 26. № S2. C. e022059

34. Stevens, J. A., & Kincaid, J. P. (2015). The relationship between presence and performance in virtual simulation training. Open Journal of Modelling and Simulation,

3(2), 41-48

35. Sutcliffe, A., de Bruijn, O., Gault, B., Fernando, T., & Tan, K. (2005). Comparing interaction in the real world and CAVE virtual environments. In S. Fincher, P. Markopoulos, D. Moore, & R. Ruddle (Eds.), People and computers XVIII — Design for life (pp. 347-361). London: Springer

36. Torres, F., Tovar, L.A., & Rio, M.S. (2017). A Learning Evaluation for an Immersive Virtual Laboratory for Technical Training applied into a Welding Workshop. Eurasia journal of mathematics, science and technology education, 13, 521-532

37. Van der Heijden, H. (2004). User acceptance of hedonic information systems. MIS Quarterly, 28(4), 695-704

38. Venkatesh, V. (2000), «Determinants of perceived ease of use: Integrating control, intrinsic motivation, and emotion into the technology acceptance model», Information Systems Research, vol. 11, pp. 342-365

39. Venkatesh, V.; Bala, H. (2008), «Technology Acceptance Model 3 and a Research Agenda on Interventions», Decision Sciences, 39 (2): 273-315, doi:10.1111/ j.1540-5915.2008.00192.x

40.Venkatesh, V.; Davis, F. D. (2000), «A theoretical extension of the technology acceptance model: Four longitudinal field studies», Management Science, 46 (2): 186204, doi:10.1287/mnsc.46.2.186.11926, S2CID 32642600

41. Venkatesh, V.; Morris, M. G.; Davis, G. B.; Davis, F. D. (2003), «User acceptance of information technology: Toward a unified view» (PDF), MIS Quarterly, 27 (3): 425-478, doi:10.2307/30036540, JSTOR 30036540, S2CID 14435677

42. Wang, Y.-S. (2003). Assessment of learner satisfaction with asynchronous electronic learning systems. Information & Management, 41(1), 75-86

43.Widyaningsih, S.W., Mujasam, M., Yusuf, I., & Ervina, E. (2019). Learning based virtual laboratory media to increase cognitive ability of students at SMPN 1 Manokwari. Journal of Physics: Conference Series, 1321

44. Wixom, B. H., & Todd, P. A. (2005). A theoretical integration of user satisfaction and technology acceptance. Information Systems Research, 16(1), 85-102

45. Wojciechowski, R., & Cellary, W. (2013). Evaluation of learners' attitude toward learning in ARIES augmented reality environments. Computers & Education, 68, 570-585.

46. Абылкасымова А.Е., Шишов С.Е., Кальней В.А. Воспитание цифрового поколения: опора на традиции и учет современных тенденций (на примере России и Казахстана) // Научные исследования и разработки. Социально-гуманитарные исследования и технологии. 2021. Т. 10. № 1. С. 3-8.

47. Кальней В.А., Шишов С.Е. Алгоритмическое мышление в контексте цифровой компетентности обучающихся // Вестник РМАТ. 2021. № 1. С. 98-101.

48. Кальней В.А., Шишов С.Е., Ковалев Д.С., Ряхимова Е.Г. Актуализация цифровых технологий в современном образовании // Вестник РМАТ. 2020. № 4. С. 73-76.

49. Шишов С.Е., Кальней В.А., Попей-оол С.К., Ряхимова Е.Г. Иммернет как естественная среда развития иммерсивного технологического и професси-

онального обучения // Научные исследования и разработки. Социально-гуманитарные исследования и технологии. 2022. Т. 11. № 3. С. 3-13.

References