Вовлеченность в онлайн-обучение через призму образовательного опыта взрослых
Юлия Герасимова, Полина Уртенова, Айнур Кулиева
Герасимова Юлия Олеговна — младший научный сотрудник Международной лаборатории оценки практик и инноваций в образовании Института образования, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». Адрес: 101000, Москва, Потаповский пер., д. 16, стр. 10. E-mail: ygerasi mova@hse.ru. ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5741-4608 (контактное лицо для переписки)
Уртенова Полина Руслановна — стажер-исследователь Международной лаборатории оценки практик и инноваций в образовании Института образования, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». E-mail: purtenova@hse.ru. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2107-2487
Кулиева Айнур Вугаровна — стажер-исследователь Международной лаборатории оценки практик и инноваций в образовании Института образования, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». E-mail: akulieva@hse.ru. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4699-0092
Аннотация Вовлеченность в обучение дает исследователю возможность судить об образовательном опыте обучающегося. Авторы указывают на несостоятельность оценивания вовлеченности исключительно на основании поведенческих маркеров и подчеркивают комплексность данного конструкта. В качестве теоретической рамки исследования используется модель Community of Inquiry (Col) для изучения образовательного опыта обучающихся в цифровой среде, согласно которой обучение имеет социально сконструированную природу. Представление о непрерывном обучении как о формировании новой профессиональной идентичности взрослого согласуется с идеей онтологического поворота в обучении. Осмысляя образовательный опыт взрослых как активных участников процесса обучения, авторы предлагают рассматривать вовлеченность как характеристику этого опыта и обсуждают внешние и внутренние по отношению к обучающемуся факторы учебной вовлеченности. В качестве внутренних факторов выступают предыдущий опыт, представление о себе в будущем и личные цели обучающегося. Внешние факторы определяются исходя из теории самодетерминации, при этом наиболее значимыми для вовлеченности в онлайн-формате являются чувство компетентности и принадлежности.
Статья призвана запустить новый виток дискуссии об исследовании вовлеченности в образовании, в частности о сборе релевантных данных, их интерпретации и использовании для блага обучающихся.
Ключевые слова учебная вовлеченность, онлайн-обучение, образовательный опыт, обучение взрослых, непрерывное обучение
Статья поступила в редакцию в ноябре 2022 г.
Для цитирования Герасимова Ю.О., Уртенова П.Р., Кулиева А.В. (2023) Вовлеченность в он-лайн-обучение через призму образовательного опыта взрослых. Вопросы образования /Educational Studies Moscow, № 4, сс. 85-111. https://doi.org/10.17323/ vo-2023-16315
Engagement in Online Learning Through the Lens of Adults' Learning Experience
luliia Gerasimova, Polina Urtenova, Aynur Kulieva
Iuliia O. Gerasimova — Junior Research Fellow at the International Laboratory for Evaluation of Practices and Innovations in Education, Institute of Education, National Research University Higher School of Economics. Address: Bld. 10, 16 Potapovsky Ln, 101000 Moscow, Russian Federation. E-mail: ygerasimova@hse.ru. ORCID: https:// orcid.org/0000-0001-5741-4608 (corresponding author)
Polina R. Urtenova — Research Intern at the International Laboratory for Evaluation of Practices and Innovations in Education, Institute of Education, National Research University Higher School of Economics. E-mail: purtenova@hse.ru. ORCID: https:// orcid.org/0000-0003-2107-2487
Aynur V. Kulieva — Research Intern at the International Laboratory for Evaluation of Practices and Innovations in Education, Institute of Education, National Research University Higher School of Economics. E-mail: akulieva@hse.ru. ORCID: https://or-cid.org/0000-0002-4699-0092
Abstract The article aims to critically examine the role of engagement in the study of the educational experiences of adult learners in online learning. The authors highlight the existence of a gap between the nature of adult educational experiences and the lens through which these experiences are studied and evaluated. This lens is the learners' engagement. The authors highlight the complexity of the construct of learner engagement and point out the inadequacy of assessing it solely through behavioral markers.
The theoretical framework of the article is the Community of Inquiry (CoI) model for studying the educational experiences of learners in the digital environment, based on the notion of the socially constructed nature of learning. The article shows how the idea of lifelong learning as the formation of a new professional identity of adults is consistent with the idea of an ontological turn in education. By conceptualizing the educational experiences of adults as active participants in the learning process, the authors propose to consider engagement as a characteristic of these experiences. The authors identify external and internal factors of learner engagement. Based on previous research, internal factors are proposed, namely learners' prior experience, future self-image, and personal goals. External factors are based on the self-determination theory, where the needs for competence and belongingness become particularly salient for engagement in online learning.
Keywords learner engagement, online education, learning experience, adult education, lifelong learning
For citing Gerasimova Iu.O., Urtenova P.R., Kulieva A.V. (2023) Uchebnaya vovlechennost' kak kharakteristika obrazovatel'nogo opyta v onlain-obuchenii vzroslykh [Engagement in Online Learning Through the Lens of Adults' Learning Experience]. Vo-prosy obrazovaniya / Educational Studies Moscow, no 4, pp. 85-111. https://doi. org/10.17323/vo-2023-16315
Необходимым условием поддержания собственной конкурентоспособности для современного человека является непрерывное обучение. Международные организации сегодня рассматривают обучение в течение всей жизни не только как обязанность человека, но и как его право [UNESCO Institute for Lifelong Learning, 2020]. Номинально образовательные возможности взрослых постоянно растут [Kumar et al., 2017]. Однако всегда ли удается взрослым студентам реализовать потенциал образования и трансформировать свою личность? Этот вопрос остается дискуссионным. Взрослыми в данном исследовании мы будем считать обучающихся в возрасте от 22 лет [Kahu et al., 2013].
Непрерывное обучение опирается на студентоориентирован-ный, или гуманистический, подход, в котором образовательная институция вытесняется из центра образовательного процесса, и на ее место встает обучающийся как активный участник процесса обучения [UNESCO Institute for Lifelong Learning, 2020]. Соответственно мы предлагаем рассматривать непрерывное обучение не как последовательное приобретение студентом предписанных учебной программой знаний и навыков, а как переживаемый человеком опыт изменения и становления (process of becoming) [Dall'Alba, 2009].
Что должен представлять собой образовательный опыт взрослых обучающихся? В частности, как может исследовательское сообщество подходить к изучению и оценке этого опыта на благо самих обучающихся? Оценивая этот опыт преимущественно через поведенческие маркеры обучающихся, не оказываемся ли мы в ловушке — не придаем ли ценность тому, что можем измерить? Традиционно успешность обучения оценивают через показатели отсева. В ранних исследованиях вовлеченности показатель отсева был в центре внимания, отсев практически приравнивался к вовлеченности, которая стала средством оценки успешности обучения. В более поздних исследованиях вовлеченность зачастую оценивается исключительно через поведение человека на платформе: сколько раз посмотрел видео, нажал на кнопку или нет. Мы утверждаем, что существует разрыв между природой образовательного опыта взрослых обучающихся и оцениваемой таким образом вовлеченностью, через которую мы пытаемся его изучать.
Учебная вовлеченность — многомерный конструкт, однако в исследованиях онлайн-обучения она зачастую оценивается исключительно на основании набора поведенческих артефактов [Henrie, Halverson, Graham, 2015; Joksimovic et al., 2018; Spitzer et al., 2021]. Использование в исследованиях вовлеченности цифровых следов не «приближает» оптику к объекту исследования, напротив, манипуляции большими массивами данных, не фундированными в теориях обучения, приводят к размыванию кон-
структа и препятствуют его валидному измерению и последующей интерпретации результатов эмпирических исследований [Ifenthaler, Yau, 2020].
В данном исследовании мы намерены сделать акцент на комплексности конструкта «учебная вовлеченность», особенно значимой при изучении образовательного опыта взрослых в онлайн-обучении. Для этого мы поместим данный конструкт в исследовательское поле изучения особенностей онлайн-обучения. Далее с привлечением теоретической рамки Community of Inquiry {Coi) для изучения образовательного опыта попытаемся осмыслить конструкт «учебная вовлеченность» как характеристику опыта обучения и обозначим проблематику использования учебной аналитики для будущих эмпирических исследований вовлеченности в онлайн-обучении взрослых.
1.Учебная вовлеченность в контексте онлайн-обучения
Определение вовлеченности (involvement) впервые сформулировано еще в середине 80-х годов прошлого века, оно было ясным и удобным с точки зрения операционализации. Вовлеченность понималась как «совокупность временных ресурсов и умственных усилий, затрачиваемых студентами на приобретение академического опыта» [Astin, 1984]. В дальнейшем это определение неоднократно подвергалось переосмыслению, и в современном исследовательском поле нет общепризнанного определения учебной вовлеченности, в том числе вовлеченности в онлайн-обучении [Azevedo, 2015; Yang, Lavonen, Niemi, 2018].
В отечественных исследованиях вовлеченность операцио-нализируется как индикатор «академической интеграции, а также участия студента в полезных видах учебной деятельности» [Малошонок, 2014], т.е. как категория взаимоотношений между студентом и образовательной институцией, прежде всего университетом. Операционализация вовлеченности через изучение взаимоотношений между студентом и университетом, безусловно, подходит для исследователей качества высшего образования в традиционном формате [Малошонок, Вилкова, 2022]. Однако она может быть не вполне адекватной в исследованиях непрерывного обучения, в котором нет стандартизованных образовательных траекторий и характерных для высшего образования структур. Полагаем также, что изучение учебной вовлеченности в онлайн-обучении требует учета особенностей онлайн-обучения как такового.
В данной статье мы рассматриваем онлайн-обучение как формат обучения, который предполагает использование онлайн-тех-нологий, специальных образовательных платформ, а также получение сертификата о завершении обучения для подтверждения освоенных навыков [Mayadas, Bourne, Bacsich, 2009]. Онлайн-
обучение традиционно характеризуется высоким уровнем отсева среди обучающихся [Clay, Rowland, Packard, 2008]. В частности, в ранних исследованиях массовых открытых онлайн-курсов (MOOCs) полностью проходили начатый курс не более 10% студентов [Breslow et al., 2013; Reich, 2014; Jordan, 2015].
При таких показателях завершения курса исследователь, оценивающий эффективность обучения с позиции образовательной организации, т.е. рассматривающий обучающихся обезличенно, неизбежно приходит к выводу, что обучающиеся не достигают своих целей обучения. Высокие показатели отсева обучающихся с онлайн-курсов могут быть интерпретированы как неспособность образовательных организаций удерживать обучающихся до конца обучения и будут стимулировать исследователей к изучению причин отсева, а создателей курсов — к изменению их содержания. Однако оценивание эффективности обучения с таких позиций ограничено парадигмой эпистемологического подхода — представлениями о том, что обучающиеся должны знать и уметь делать. Эта парадигма дает образовательной институции мандат на определение содержания и формы образования для «универсального студента». Именно широкое распространение онлайн-обучения помогло исследователям и организаторам образования понять, что возможен альтернативный подход к оцениванию эффективности обучения взрослых: замещение представления об обучающемся как об объекте, подвергающемся обучению, представлением о нем как о субъекте образовательного опыта.
Одной из ключевых особенностей онлайн-обучения является высокий уровень автономии у обучающихся: во-первых, они могут определять для себя место и время обучения; во-вторых, они могут самостоятельно выбирать скорость своего обучения; в-третьих, обучающиеся не ограничены в выборе образовательных ресурсов, к которым могут обратиться [Terras, Ramsay, 2015]. Учащимся приходится принимать активное участие в формировании своего опыта обучения, самостоятельно определяя время, способ и степень своей вовлеченности в обучение [Milligan, Litt-lejohn, 2014; Chen et al., 2020].
Другая особенность онлайн-обучения — его широкая доступность для обучающихся. Она характерна прежде всего для массовых открытых онлайн-курсов [Kizilcec, Piech, Schneider, 2013], но, полагаем, относится и к онлайн-обучению в целом, поскольку порог входа в нем гораздо ниже, чем в традиционном высшем образовании [Семенова, Рудакова, 2015]. Широкая доступность онлайн-курсов означает, что контингент обучающихся характеризуется значительным разнообразием социально-демографических характеристик, а также мотивов и ожиданий [Kizilcec, Piech, Schneider, 2013; Breslow et al., 2013; Gardner, Brooks, 2018]. След-
ствием различий в ожиданиях обучающихся, в их социально-демографических характеристиках и предыдущем опыте обучения может стать широкая вариативность паттернов поведения обучающихся на курсе [Littlejohn et al., 2016]. Как следствие, возникает необходимость изучения психологического профиля обучающихся, их ожиданий от обучения, успешности их образовательных стратегий и наиболее эффективных механизмов поддержки [Gordon, 2014; Terras, Ramsay, 2015].
Фокусируя внимание на личностном измерении в образовании, мы совершаем то, что исследователи обозначают как «онтологический поворот» (ontological turn) в осмыслении образовательного процесса [Dall'Alba, 2009]. Рассматривая обучающегося как самостоятельного субъекта обучения, мы утверждаем необходимость углубиться в изучение отдельного человека, его намерений, поведения и переживаемого им опыта обучения [Littlejohn et al., 2016]. В исследованиях вовлеченности обучающихся на он-лайн-курсах, проведенных после «онтологического поворота», были переосмыслены показатели отсева с курсов: в анализ стали включать намерения обучающихся. В частности, выяснилось, что среди обучающихся, имевших в начале прохождения онлайн-кур-са твердое намерение получить сертификат, доля завершивших обучение превысила 20% [Reich, 2014]. Кроме того, исследователи обнаружили высокую степень соответствия между заявленными целями и реальным поведением учащихся на образовательных курсах [Henderikx, Kreijns, Kalz, 2017]. Так, более половины учащихся реализовали свои намерения, будь то намерение изучить несколько учебных модулей, получить сертификат или просмотреть все учебные материалы.
Если так, то процент отсева обучающихся с курса как показатель для оценки вовлеченности в онлайн-обучении оказывается несостоятельным [Huin et al., 2016; Henderikx, Kreijns, Kalz, 2017]. Отказ обучающегося от продолжения обучения можно трактовать как ультимативную невовлеченность, как нежелание соблюдать установленные онлайн-курсом (и образовательной организацией, стоящей за ним) правила. При этом именно соблюдение установленных правил изначально лежало в основе поведенческой вовлеченности, или вовлеченности как таковой, когда этот конструкт только входил в исследовательское поле [Astin, 1984; Finn, 1989]. Исследование вовлеченности было изначально инициировано как ответ на высокий процент отсева неблагополучных учащихся, при этом отсев мыслился как конечная точка в постепенном процессе отчуждения (disengagement) учащегося [Finn, 1989]. Таким образом, можно предположить, что подход к осмыслению и измерению вовлеченности в онлайн-обучении повторил эволюционное развитие конструкта «вовлеченность» в традиционном формате.
Современные исследователи вовлеченности в онлайн-обуче-нии предлагают сосредоточиться на критериях, характеризующих образовательный опыт с точки зрения отдельного обучающегося [Breslow et al., 2013; Rabin, Kalman, Kalz, 2019]. К таким критериям можно отнести, например, достижение учащимися поставленных целей [Henderikx, Kreijns, Kalz, 2017; Rabin, Kalman, Kalz, 2019] и их удовлетворенность обучением как показатели успеха образовательной программы [Henderikx, Kreijns, Kalz, 2017; Reich, 2014]. Удовлетворенность обучением отражает восприятие обучающимися своего опыта обучения и определяется как в целом положительная оценка этого опыта [Littlejohn et al., 2016; Rabin, Kalman, Kalz, 2019]. Что касается достижения поставленных целей, завершение курса не является единственной целью обучающихся, записывающихся на курс [Littlejohn et al., 2016]. Исследователи выделяют четыре основных мотива для прохождения онлайн-курсов: углубление знаний в интересующей субъекта области, интерес к конкретному курсу, личный вызов, а также приобретение квалификации и развитие профессиональных навыков — последний мотив интересует нас в наибольшей степени [Hew, Cheung, 2014]. Кроме того, рассматривая образовательный опыт обучающегося, имеет смысл учитывать разделение онлайн-курсов с позиций капитала, на формирование которого они направлены. Одни курсы формируют человеческий капитал, т.е. позволяют приобрести профессиональные навыки, необходимые для выстраивания карьерной траектории, другие способствуют наращиванию культурного капитала — такие курсы расширяют кругозор и не требуют подтверждения овладения навыками [Chen et al., 2020]. Однако, на наш взгляд, если речь идет о преобразовании личности как задаче образования, в контексте непрерывного обучения и той «образовательной биографии», которую формирует себе обучающийся, следует рассматривать и курсы, формирующие человеческий капитал, и курсы, направленные на обогащение культурного капитала [Dall'Alba, 2009; UNESCO, 2022].
Итак, переход к субъективным критериям оценки образовательного опыта означает перенос фокуса внимания на обучающегося как субъекта обучения, однако не проясняет роли учебной вовлеченности в этом опыте. Удовлетворенность обучением и достижение цели, как и процент отсева, можно отнести к итоговым показателям обучения, на основании этих показателей невозможно судить о том, что представлял собой сам процесс обучения для обучающегося.
Точечное изучение опыта отдельного обучающегося на протяжении всего периода обучения становится возможным с использованием цифровых следов [Breslow et al., 2013; Chen et al., 2020]. Генерация массивов данных о поведении учащихся на образовательных платформах, которые и составляют цифровые сле-
ды деятельности обучающегося, — это еще одна особенность он-лайн-обучения. Однако использование машинного обучения для анализа цифровых следов учащихся предъявляет высокие требования к операционализации изучаемых конструктов, в частности учебной вовлеченности [Ferguson, 2012]. Таким образом, мы снова возвращаемся к необходимости принятия исследовательским сообществом комплексности конструкта «вовлеченность».
2. Эволюция концептуализации конструкта «вовлеченность»
Онлайн-обучение взрослых зачастую анализируют в сравнении с традиционным высшим образованием [Chen et al., 2020]. Следовательно, для того чтобы критически отнестись к осмыслению учебной вовлеченности в онлайн-обучении, нам необходимо проследить, как этот конструкт развивался и операционализировался в высшем образовании. В исследованиях учебной вовлеченности в высшем образовании выделяют три независимых направления [Zepke, 2016].
Первоначально вовлеченность концептуализировалась поведенчески [Astin, 1984; Kahu, 2013; Малошонок, Вилкова, 2022]. Как отмечал А. Астин, вовлеченность — не столько, «что человек думает или чувствует, но что человек делает, как он или она себя ведет» [Astin, 1984. P. 519]. Наблюдаемое поведение использовалось в качестве свидетельства достижения студентом образовательных результатов. При таком подходе вовлеченность — это набор характеристик образовательной организации и поведенческих практик студентов, так или иначе связанных с образовательными результатами и их удовлетворенностью обучением [Kuh, 2009]. В фокусе внимания в этом случае находится образовательная среда, выступающая в качестве основного источника внешних стимулов, т.е. образовательная организация и ее возможное влияние на учебную вовлеченность [Kahu, 2013]. Данный подход применяется в сравнительных исследованиях университетов, таких как Национальное обследование студенческой вовлеченности (National Survey of Student Engagement, NSSE) в США или созданное на его основе Австрало-азиатское обследование студенческой вовлеченности (Australasian Survey of Student Engagement, AUSSE). Ранние системы обучения с применением компьютерных технологий также создавались в рамках бихевиористской теории обучения [Meyer, 2014] — а значит, и при концептуализации вовлеченности в онлайн-обучении применялся аналогичный подход. Поведенческими индикаторами вовлеченности могут быть, например, посещаемость или выполнение студентом домашней работы [Fredricks, McColskey, 2012].
Поведенческий подход к концептуализации вовлеченности подвергается критике за отсутствие психологического измерения вовлеченности, т.е. ориентации на внутреннее состояние студен-
тов. За рамками рассмотрения оказываются мотивация студентов, их ожидания и эмоции [Kahu, 2013], являющиеся важным компонентом процесса обучения [Christie et al., 2008]. Как следствие, поведенческий подход упускает из виду значительную часть образовательного опыта студентов.
Второе направление в исследованиях учебной вовлеченности в высшем образовании составили работы, которые преимущественно концентрировались на когнитивной вовлеченности учащихся в процесс обучения. Они дополнили исследования, проведенные в рамках поведенческого подхода. Когнитивные теории обучения постулируют, что в процесс обучения неизбежно вовлекаются память человека, его мотивация и мыслительные процессы, не поддающиеся прямому наблюдению [Meyer, 2014]. Соответственно, в фокусе внимания исследователей оказывается когнитивный опыт учащихся: глубина обработки информации, формируемые ими смыслы и применяемые когнитивные стратегии [Solomonides, 2013].
Дополнительно к поведенческому и когнитивному со временем был выделен аффективный, или эмоциональный, компонент учебной вовлеченности, т.е. чувства студентов по отношению к обучению или к образовательной институции [Zepke, 2016]. Работы, в которых анализировалась преимущественно эта составляющая вовлеченности, принадлежат к третьему направлению исследований. В частности, в работах об академической и социальной интеграции студента как способе противостоять отсеву В. Тинто [Tinto, 1987] вводит понятие «чувство принадлежности студента к своему образовательному сообществу». На развитие этого направления исследований большое влияние оказала позитивная психология [Seligman, Csikszentmihalyi, 2000]: фокус внимания переместился с дефицитов человека, а в применении к образованию — с попыток противостоять отсеву, на изучение переживаемого человеком опыта и способов качественно его улучшить. Благодаря позитивной психологии конструкт «вовлеченность» обогатился понятием «состояние потока» (flow), под которым подразумевается поглощенность человека своей деятельностью. Исследователи предложили операционализировать вовлеченность как устойчивое аффективно-когнитивное состояние, характеризующееся высокой энергией и готовностью вкладывать усилия в свою работу, убежденностью в значимости своей деятельности и сопутствующим ей вдохновением и погруженностью в деятельность [Schaufeli et al., 2002].
Изучение студенческой вовлеченности в высшем образовании испытало на себе и влияние конструктивизма [Kahu, 2013]. Этот подход постулирует, что аккумулирование знания непосредственно связано с опытом человека и происходит в сотворчестве студента и образовательной организации [Kolb, 1984]. Следова-
тельно, обучение происходит при условии, что студенты активно вовлекаются во взаимодействие с материалами или образовательной средой.
Таким образом, по мере изучения вовлеченности этот конструкт постепенно усложнялся, обогащался новыми измерениями: от фиксации наблюдаемых поведенческих индикаторов того, что студент следует заданному образовательному маршруту, — к учету применяемых им когнитивных стратегий — и далее к анализу мотивации студента и его эмоционального состояния, в том числе чувства принадлежности к своей образовательной организации. На наш взгляд, эволюция конструкта «вовлеченность» отражает постепенный переход к гуманистическим принципам в образовании как необходимому условию организации непрерывного обучения крайне гетерогенной совокупности обучающихся. Более того, вслед за М. Диксон мы полагаем, что привлечение теоретической рамки Community of Inquiry {Coi) для изучения образовательного опыта в онлайн-обучении позволяет углубить понимание конструкта «вовлеченность» — а значит, уменьшить разрыв между предметом наблюдения {образовательным опытом) и применяемой для этого оптикой {поведенческие маркеры вовлеченности обучающихся) [Dixson, 2015].
3. Модель изучения образовательного опыта Community of Inquiry
Одной из рамок, наиболее широко применяемых при изучении образовательного опыта в онлайн-обучении (цифровой среде), является Community of Inquiry [Lim, Richardson, 2022]. Как следует из названия модели, цифровая среда представляется социально сконструированным пространством, в котором происходит формирование когнитивных и эмоциональных связей между обучающимися — они при этом могут быть физически отдалены друг от друга [Fiock, 2020]. Данная рамка предполагает, что значимый и глубокий опыт обучения возможен при создании сообщества обучающихся [Swan, Garrison, Richardson, 2009], функционирование которого зависит от наличия трех взаимосвязанных компонентов: социального, педагогического и когнитивного [Garrison, Anderson, Archer, 1999].
Социальный компонент, или эффект «живого присутствия» (socialpresence), можно рассматривать как способность каждого учащегося представить себя другим участникам сообщества обучающихся на курсе как реального человека с уникальной идентичностью [Ibid.]. Социальное присутствие означает возможность для учащихся идентифицировать себя с сообществом, доверительно коммуницировать и формировать связи с другими учащимися [Garrison, 2009]. Образованное на таких принципах сообщество обучающихся можно определить как «пространство формирования отношений, близости и активного взаимодействия
учащихся» [Berry, 2019], т.е. как безопасную и доброжелательную среду, в которой технологии используются для усиления взаимодействия между учащимися. Социальное присутствие отсылает нас к аффективному компоненту в концептуализации вовлеченности — к необходимости для субъекта чувствовать свою принадлежность к сообществу и испытывать положительные эмоции. Возможности для коммуникации между обучающимися во время прохождения онлайн-курса рассматриваются исследователями в качестве основного предиктора успешного завершения обучения на курсе [Rienties, Toetenel, 2016].
Когнитивный компонент, обеспечивающий функционирование сообщества обучающихся, характеризует степень, в которой обучающиеся могут конструировать и аккумулировать знание, активно взаимодействуя с предметом изучения [Garrison, Cleve-land-Innes, Fung, 2010]. Предполагается, что обучение возможно, если обучающийся вовлекается в изучение материала на когнитивном уровне: использует эффективные учебные стратегии, проводит рефлексию собственного знания и т.д. В данном случае мы можем наблюдать высокую степень согласованности между компонентом образовательного опыта и когнитивным подходом к концептуализации вовлеченности, сосредоточенным на анализе применяемых обучающимися когнитивных стратегий. При этом исследователи образовательного опыта отмечают, что на практике для онлайн-обучения характерно доминирование когнитивного компонента и слабость социального [Arbaugh, 2014; Rienties et al., 2012].
Педагогический компонент функционирования сообщества обучающихся — это проектирование социального и когнитивного компонентов с таким расчетом, чтобы обучающийся мог достичь значимых для себя образовательных результатов [Anderson et al., 2001; Lambrev, Cruz, 2021]. Созданию сообщества, развитию взаимопонимания и установлению доверительных отношений между обучающимися, а также между преподавателем и обучающимися способствует установление контакта с преподавателем как с человеком, с личностью [Lambrev, Cruz, 2021]. При этом высокий уровень присутствия преподавателя может способствовать более глубокому и значимому для обучающегося образовательному опыту [Lim, Richardson, 2022]. Предполагается, что преподаватель может усилить «когнитивное присутствие» через модерацию дискуссий. Созданные в цифровой среде сообщества стимулируют к открытому обмену идеями — а значит, к переходу на использование глубинных когнитивных стратегий. Исследователи предлагают особое внимание уделять разработке и внедрению стратегий, создающих у обучающихся впечатление, что о них заботятся [Goldstein, Freedman, 2003], — такие стратегии способствуют повышению уровня участия обучающихся.
Модель изучения образовательного опыта не предполагает выделение отдельного компонента, соответствующего поведенческой составляющей вовлеченности. Можно предположить, что соблюдение предустановленных программой правил обучения на курсе — посещение занятий или просмотр обучающих материалов и своевременное выполнение домашних работ — является необходимым пререквизитом освоения программы, но не считается достаточным условием, для того чтобы можно было говорить о значимом для обучающегося образовательном опыте. Тем не менее в исследованиях конструкт «вовлеченность» зачастую измеряется исключительно через набор поведенческих маркеров — а значит, редуцируется до его поведенческого субкомпонента [Henrie, Halverson, Graham, 2015; Joksimovic et al., 2018; Spitzer et al., 2021].
Учет особенностей обучения взрослых предполагает создание такого опыта обучения, в котором происходит социальное взаимодействие и сотрудничество с сокурсниками и возникает способствующий рефлексии климат [Cercone, 2008]. Способность отрефлексировать обучение и опираться на имеющиеся представления о нем позволяет взрослым обучающимся применять информацию в контексте, имеющем значение лично для них [Ornelles, Ray, Wells, 2019].
4.Учебная вовлеченность как свойство образовательного опыта взрослых
Итак, перед нами встает задача сблизить переживаемый человеком опыт обучения с теми показателями, по которым мы оцениваем учебную вовлеченность как характеристику этого опыта. Принятие «онтологического поворота» означает, что мы воспринимаем цель обучения, и особенно профессионального в широком смысле обучения, как трансформацию личности обучающегося, а сам процесс обучения — как процесс становления новой личности обучающегося [Dall'Alba, 2009]. Тогда содержанием опыта обучения становится не освоение взрослыми знаний и навыков, а процесс их активного взаимодействия с «социально сконструированным пространством» учебной среды. Считая обучающегося самостоятельным субъектом обучения, мы утверждаем необходимость отказаться от рассмотрения опыта с отстраненной позиции образовательной институции: его следует изучать и оценивать с точки зрения самого обучающегося. Посмотрим далее, каким образом можно приложить оптику субъективного опыта к изучению вовлеченности взрослых в онлайн-обучении.
Мы предлагаем отталкиваться от классической трехкомпо-нентной модели вовлеченности в онлайн-обучении взрослых. Наиболее распространенной [Фомина, Потанина, Моросано-ва, 2020; Vytasek, Patzak, Winne, 2020] моделью вовлеченности, в том числе в исследованиях онлайн-обучения, является трехком-
понентная модель, объединившая все три направления исследований и представленная поведенческим, когнитивным и эмоциональным компонентами [Fredricks, Blumenfeld, Paris, 2004]. Другими словами, данная модель описывает, как обучающиеся действуют, думают и чувствуют в зависимости от собственной учебной вовлеченности [Yang, Lavonen, Niemi, 2018]. Поведенческая вовлеченность характеризует соответствие поведения учащихся тем нормам, которые обеспечивают достижение образовательных результатов: с одной стороны, это следование правилам и стандартам учебного сообщества, а с другой — включенность в учебную деятельность через вложение усилий, внимания и проявление настойчивости [Fredricks, Blumenfeld, Paris, 2004]. Когнитивная вовлеченность также задается через понятие усилия. Однако в отличие от поведенческой вовлеченности, речь здесь идет о ментальном усилии, т.е. о желании учащегося пойти далее необходимого минимума выполнения учебных задач [Ibid.]. Когнитивная вовлеченность также понимается исследователями как проявление саморегуляции в обучении, а именно как использование метакогнитивных стратегий для планирования, мониторинга и оценки хода познания в процессе обучения, а также использование учебных стратегий [Zimmerman, 1990; Schunk, Ertmer, 2000; Gordeeva, Sychev, Lynch, 2020]. Эмоциональная вовлеченность характеризует эмоции, которые испытывает учащийся в процессе обучения: интерес, радость, скуку, тревожность [Skinner, Belmont, 1993]. Кроме того, исследователи предлагают дополнять понятие эмоциональной вовлеченности теми чувствами, которые испытывает учащийся к образовательной организации в целом, т.е. включать в оценку эмоциональной вовлеченности чувство привязанности, принадлежности к организации и соотнесения себя со своей школой [Fredricks, Blumenfeld, Paris, 2004; Sinatra, Heddy, Lombar-di, 2015]. Восприятие вовлеченности различается у преподавателей и обучающихся: преподаватели трактуют вовлеченность прежде всего в терминах когнитивного компонента, а обучающиеся описывают ее преимущественно на языке испытываемых эмоций [Solomonides, Martin, 2008].
Ряд исследователей выделяют четвертый компонент вовлеченности — агентную вовлеченность, понимая под ней активное преобразование обучающимися своей среды обучения, а также учебного материала, который представляет для них интерес [Reeve, 2013; Reeve, Shin, 2020]. Предполагается, что обучающиеся могут направлять преподавателя к использованию предпочтительных для них методов обучения, форм и содержания учебных материалов, тем самым персонализируя свою учебную среду. Мы полагаем, однако, что данный компонент представляет ценность при изучении вовлеченности в контексте школьного или традиционного высшего образования, для которых характерна высо-
кая представленность педагогического компонента, но в меньшей степени может быть применим в онлайн-обучении взрослых. Слабая релевантность агентной вовлеченности в онлайн-обучении взрослых связана прежде всего с низким уровнем присутствия преподавателя, на которого обучающиеся могли бы оказывать влияние, и изначально высокой автономией обучающихся.
Итак, поведенческое измерение вовлеченности может рассматриваться как базовое условие освоения программы учащимися. Когнитивная вовлеченность отражает когнитивный компонент образовательного опыта в модели CoI и свидетельствует о глубоком взаимодействии обучающегося с изучаемым материалом в противовес поверхностному обучению. Эмоциональная вовлеченность частично отражает социальный компонент вовлеченности, поскольку предполагает оценку эмоций, которые испытывают обучающиеся в процессе обучения.
Однако мы можем предположить, что эмоциональная вовлеченность не исчерпывает социальный компонент образовательного опыта, поскольку чувства обучающихся рассматриваются изолированно, скорее как темпоральная характеристика самих обучающихся. Как следствие, социальный контекст обучения оказывается неучтенным. Полагаем, что усилить конструкт «вовлеченность» в онлайн-обучении взрослых могло бы инкорпорирование в него социального измерения. В последних исследованиях массовых онлайн-курсов все чаще используется четырехкомпо-нентная модель вовлеченности — включая социальную вовлеченность [Wang et al., 2022].
Поскольку учебная вовлеченность — характеристика ситуативная, ее невозможно исследовать в отрыве от контекста и специфических для конкретного опыта обучения условий [Cleary, Zimmerman, 2012; КаИи, 2013]. Учебная вовлеченность формируется во взаимодействии обучающегося с образовательным контекстом, т.е. не является в полной мере присущим именно обучающемуся свойством. Здесь мы возвращаемся к представлению о центральном месте образовательного опыта в формировании вовлеченности: статус образовательного опыта предполагает высокие требования к его изначальному проектированию. С другой стороны, уровень вовлеченности может значительно варьировать во времени даже в рамках опыта одного и того же обучающегося. Поэтому, во-первых, дискретное измерение вовлеченности малоинформативно и, значит, следует рассматривать вовлеченность как процесс и измерять ее в динамике. А во-вторых, требуется глубокое изучение факторов, оказывающих влияние на вовлеченность, для того чтобы разрабатывать эффективные персонализированные механизмы поддержки обучающихся на протяжении всего периода обучения. Попробуем далее обозначить пространство для поиска этих факторов.
4.1. Факторы Среди факторов, оказывающих влияние на вовлеченность, можно вовлеченности выделить внутренние и внешние по отношению к обучающемуся.
Опыт обучающихся исследователи предлагают рассматривать во временной перспективе. Предполагается, что на уровень вовлеченности может влиять прошлый опыт обучающихся, в частности предыдущий опыт обучения [Lawson, Lawson, 2013]. Кроме того, на вовлеченность обучающихся может оказывать воздействие их представление о себе в будущем, а также цели, которые они ставят перед собой [Snyder, 2002; Oyserman, Johnson, James, 2011]. Таким образом, намерения и прошлый опыт обучающихся можно рассматривать в качестве предикторов вовлеченности.
Изучение вовлеченности как качественной характеристики переживаемого взрослым образовательного опыта было бы неполным без учета мотивации обучающихся. При этом мы предлагаем рассматривать внешние по отношению к обучающемуся факторы, т.е. мотивационный дизайн образовательной среды. В поисках факторов, влияющих на вовлеченность, мы считаем целесообразным обратиться к мотивационной теории самодетерминации [Ryan, Deci, 2020; Chiu, 2022]. Согласно этой теории учащиеся теряют внутреннюю мотивацию, если образовательная среда не удовлетворяет трем базовым потребностям человека: потребности в автономии, компетенции и принадлежности [Deci, Ryan, 1991].
Потребность в автономии описывается как желание внутренней обусловленности собственного поведения, т.е. свободы от воздействия внешних условий, будь то вознаграждение или наказание. Потребность в компетенции — это стремление к достижению мастерства в чем-либо, переживание наличия внутреннего потенциала для роста и развития. Наконец, потребность в принадлежности представляет собой желание близости и сопричастности с другими, готовность устанавливать тесные эмоциональные связи и формировать привязанность к другим людям. Неудовлетворение этих потребностей, по мнению авторов теории самодетерминации, может оказывать неблагоприятное влияние на мотивацию обучающихся [Ryan, Deci, 2020].
Исследования показывают, что чувство принадлежности является главным предиктором поведенческой и эмоциональной вовлеченности обучающихся онлайн, а чувство компетентности наиболее сильно связано с когнитивной вовлеченностью [Chiu, 2022]. При этом исследователи подчеркивают, что чувство автономии, которое играет ключевую роль в поддержании вовлеченности при традиционном обучении [León, Núñez, Liew, 2015], не оказывает значимого влияния при обучении онлайн. Возможно, утрата чувством автономии своего мотивационного влияния при онлайн-обучении объясняется базовыми характеристиками данного формата обучения, в котором существенно меньше внешне-
го контроля, чем в традиционном обучении, и очень слабое (если вообще присутствует) физическое взаимодействие между обучающимися, или социальный компонент образовательного опыта [Lam, Hew, Chiu, 2018].
5. Заключение Представление о непрерывном обучении как о формировании новой профессиональной идентичности взрослого согласуется с сущностью «онтологического поворота» в обучении. На передний план выходит переживаемый человеком опыт, и обучающийся рассматривается как самостоятельный субъект обучения, разделяющий с учебной организацией ответственность за достижение своих учебных целей. Усиливая личностное измерение в образовании, мы углубляемся в изучение переживаемого учащимся опыта обучения в динамике с учетом его личного и образовательного бэкграунда и целеполагания. Как следствие, конструкт «вовлеченность» перестает отождествляться с поведенческими показателями обучающихся и приближается к отражению холистического опыта, который проживает учащийся на образовательной программе. Учебная вовлеченность при этом может рассматриваться как качественная характеристика этого опыта.
В статье мы показали необходимость сближения представления об учебной вовлеченности с характеристиками образовательного опыта взрослых обучающихся в онлайн-среде. В частности, это стало возможным благодаря привлечению рамки Col для изучения образовательного опыта обучающихся в онлайн-среде. Мы показали области пересечения компонентов рамки Col и компонентов вовлеченности, а также выявили «слепые зоны» традиционной трехкомпонентной модели вовлеченности.
Доминирующим направлением в изучении учебной вовлеченности в онлайн-обучении сегодня стало исследование образовательного опыта взрослых обучающихся с использованием цифровых следов. С помощью цифровых следов, генерируемых на образовательных платформах, исследователи анализируют вовлеченность и строят предиктивные модели, помогающие определять обучающихся с низкой вовлеченностью [Ifenthaler, Yau, 2020]. Однако данной статьей мы стремились привлечь внимание исследовательского сообщества к несостоятельности упрощенной интерпретации конструкта вовлеченности.
Обучающийся как субъект опыта должен иметь возможность видеть, как используются его цифровые следы [Ferguson, 2012; Hakimi, Eynon, Murphy, 2021]. Более того, активная рефлексия обучающихся над своим опытом может придать содержание и смысл собираемым цифровым следам, которые станут для исследователей ценным материалом в изучении феномена вовлеченности в изучаемой образовательной среде. Таким образом, принятие
высокой субъектной позиции взрослого обучающегося также позволяет уточнить способы измерения вовлеченности в онлайн-обучении.
Благодарности Исследование осуществлено в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ.
Литература 1. Малошонок Н.Г. (2014) Вовлеченность студентов в учебный процесс в российских вузах. Высшее образование в России, № 1, сс. 37-44.
2. Малошонок Н.Г., Вилкова К.А. (2022) Измерение учебной вовлеченности студентов как инструмент оценки качества российского высшего образования. М.: НИУ ВШЭ. https://doi.org/10.17323/978-5-7598-2644-6
3. Семенова Т.В., Рудакова Л.М. (2015) Барьеры при прохождении массовых открытых онлайн-курсов. Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены, № 3, сс. 37-49. https://doi.org/10.14515/mo-nitoring.2015.3.04
4. Фомина Т.Г., Потанина А.М., Моросанова В.И. (2020). Взаимосвязь школьной вовлеченности и саморегуляции учебной деятельности: состояние проблемы и перспективы исследований в России и за рубежом. Вестник Российского университета дружбы народов. (Психология и педагогика), т. 17, № 3, сс. 390-411. https://doi.org/10.22363/2313-1683-2020-17-3-390-411
5. Anderson T., Rourke L., Garrison D.R., Archer W. (2001) Assessing Teaching Presence in a Computer Conferencing Context. Journal of Asynchronous Learning Networks, vol. 5, no 2, pp. 1-17. https://doi.org/10.24059/olj.v5i2.1875
6. Arbaugh J.B. (2014) System, Scholar or Students? Which Most Influences Online MBA Course Effectiveness? Journal of Computer Assisted Learning, vol. 30, no 4, pp. 349-362. https://doi.org/10.1111/jcal.12048
7. Astin A.W. (1984) Student Involvement: A Developmental Theory for Higher Education. Journal of College Student Personnel, vol. 40, no 5, pp. 518-529.
8. Azevedo R. (2015) Defining and Measuring Engagement and Learning in Science: Conceptual, Theoretical, Methodological, and Analytical Issues. Educational Psychologist, vol. 50, no 1, pp. 84-94. https://doi.org/10.1080/004615 20.2015.1004069
9. Berry S. (2019) Teaching to Connect: Community-Building Strategies for the Virtual Classroom. Online Learning, vol. 23, no 1, pp. 164-183. https://doi. org/10.24059/olj.v23i1.1425
10. Breslow L., Pritchard D.E., DeBoer J., Stump G.S., Ho A.D., Seaton D.T. (2013) Studying Learning in the Worldwide Classroom Research into edX's First MOOC. Research & Practice in Assessment, vol. 8, no 1, pp. 13-25.
11. Cercone K. (2008) Characteristics of Adult Learners with Implications for Online Learning Design. AACE Review (formerly AACE Journal), vol. 16, no 2, pp. 137-159.
12. Chen C., Sonnert G., Sadler P.M., Sasselov D.D., Fredericks C., Malan D.J. (2020) Going Over the Cliff: MOOC Dropout Behaviour at Chapter Transition. Distance Education, vol. 4, no 1, pp. 6-25. https://doi.org/10.1080/01587919. 2020.1724772
13. Chiu T.K. (2022) Applying the Self-Determination Theory (SDT) to Explain Student Engagement in Online Learning during the COVID-19 Pandemic. Journal of Research on Technology in Education, vol. 54, no 1, pp. 14-30. https://doi. org/10.1080/15391523.2021.1891998
14. Christie H., Tett L., Cree V.E., Hounsell J., Mccune V. (2008) 'A Real Roller-coaster of Confidence and Emotions': Learning to Be a University Stu-
dent. Studies in Higher Education, vol. 33, no 5, pp. 567-581. https://doi. org/10.1080/03075070802373040
15. Clay M.N., Rowland S., Packard A. (2008) Improving Undergraduate Online Retention through Gated Advisement and Redundant Communication. Journal of College Student Retention: Research, Theory & Practice, vol. 10, no 1, pp. 93102. https://doi.org/10.2190%2FCS.10.1.g
16. Cleary T.J., Zimmerman B.J. (2012) A Cyclical Self-Regulatory Account of Student Engagement: Theoretical Foundations and Applications. Handbook of Research on Student Engagement (eds S. Christenson, A.L. Reschly, C. Wylie), Boston, MA: Springer, pp. 237-257. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-2018-7_11
17. DallAlba G. (2009) Learning Professional Ways of Being: Ambiguities of Becoming. Educational Philosophy and Theory, vol. 41, no 1, pp. 34-45. https://doi. org/10.1111/j.1469-5812.2008.00475.x
18. Deci E.L., Ryan R.M. (1991) A Motivational Approach to Self: Integration in Personality. Nebraska Symposium on Motivation — 1990 (ed. R. Dienstbier), Lincoln, NE: University of Nebraska, pp. 237-288.
19. Dixson M.D. (2015) Measuring Student Engagement in the Online Course: The Online Student Engagement Scale (OSE). Online Learning, vol. 19, no 4. https:// doi.org/10.24059/olj.v19i4.561
20. Ferguson R. (2012) Learning Analytics: Drivers, Developments and Challenges. International Journal of Technology Enhanced Learning, vol. 4, no 5, pp. 304317. https://doi.org/10.1504/ijtel.2012.051816
21. Finn J.D. (1989) Withdrawing from School. Review of Educational Research, vol. 59, no 2, pp. 117-142. https://doi.org/10.3102/00346543059002117
22. Fiock H. (2020) Designing a Community of Inquiry in Online Courses. The International Review of Research in Open and Distributed Learning, vol. 21, no 1, pp. 135-153. https://doi.org/10.19173/irrodl.v20i5.3985
23. Fredricks J.A., Blumenfeld P.C., Paris A.H. (2004) School Engagement: Potential of the Concept, State of the Evidence. Review of Educational Research, vol. 74, no 1, pp. 59-109. https://doi.org/10.3102/00346543074001059
24. Fredricks J.A., McColskey W. (2012) The Measurement of Student Engagement: A Comparative Analysis of Various Methods and Student Self-Report Instruments. Handbook of Research on Student Engagement (eds S. Christen-son, A.L. Reschly, C. Wylie), New York, NY: Springer, pp. 763-782. https://doi. org/10.1007/978-1-4614-2018-7_37
25. Gardner J., Brooks C. (2018) Student Success Prediction in MOOCs. User Modeling and User-Adapted Interaction, vol. 28, no 2, pp. 127-203. https://doi. org/10.1007/s11257-018-9203-z
26. Garrison D.R. (2009) Communities of Inquiry in Online Learning. Encyclopedia of Distance Learning (eds P. Rogers, G. Berg, Yu. Boettcher, C. Howard, L. Justice, K. Schenk), Hershey, PA: IGI Global, pp. 352-355. https://doi. org/10.4018/978-1-60566-198-8
27. Garrison D.R., Anderson T., Archer W. (1999) Critical Inquiry in a Text-Based Environment: Computer Conferencing in Higher Education. The Internet and Higher Education, vol. 2, no 2-3, pp. 87-105. https://doi.org/10.1016/S1096-7516(00)00016-6
28. Garrison D.R., Cleveland-Innes M., Fung T.S. (2010) Exploring Causal Relationships among Teaching, Cognitive and Social Presence: Student Perceptions of the Community of Inquiry Framework. The Internet and Higher Education, vol. 13, no 1-2, pp. 31-36. https://doi.org/10.1016Zj.iheduc.2009.10.002
29. Goldstein L.S., Freedman D. (2003) Challenges Enacting Caring Teacher Education. Journal of Teacher Education, vol. 54, no 5, pp. 441-454. https://doi. org/10.1177/0022487103259114
30. Gordeeva T.O., Sychev O.A., Lynch M.F. (2020) The Construct Validity of the Russian Version of the Modified Academic Self-Regulation Questionnaire (SRQ-A) among Elementary and Middle School Children. Psychology in Russia: State of the Art, vol. 13, no 3, pp. 16-34. https://doi.org/10.11621/pir.2020.0308
31. Gordon N. (2014) Flexible Pedagogies: Technology-Enhanced Learning. Hesling-ton York: The Higher Education Academy. https://doi.org/10.13140/2.1.2052.5760
32. Hakimi L., Eynon R., Murphy V.A. (2021) The Ethics of Using Digital Trace Data in Education: A Thematic Review of the Research Landscape. Review of Educational Research, vol. 91, no 5, pp. 671-717. https://doi.org/10.3102/00346543211020116
33. Henderikx M.A., Kreijns K., Kalz M. (2017) Refining Success and Dropout in Massive Open Online Courses Based on the Intention-Behaviour Gap. Distance Education, vol. 38, no 3, pp. 353-368. https://doi.org/10.1080/01587919. 2017.1369006
34. Henrie C.R., Halverson L.R., Graham C.R. (2015) Measuring Student Engagement in Technology-Mediated Learning: A Review. Computers & Education, vol. 90, December, pp. 36-53. https://doi.org/10.1016Zj.compedu.2015.09.005
35. Hew K.F., Cheung W.S. (2014) Students' and Instructors' Use of Massive Open Online Courses (MOOCs): Motivations and Challenges. Educational Research Review, vol. 12, June, pp. 45-58. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2014.05.001
36. Huin L., Bergheaud Y, Caron P.A., Codina A., Disson E. (2016) Measuring Completion and Dropout in MOOCs: A Learner-Centred Model. Proceedings of the European Stakeholder Summit on Experiences and Best Practices in and around MOOCs (Graz, Austria, 2016, 22-24 February), pp. 55-67.
37. Ifenthaler D., Yau J.YK. (2020) Utilising Learning Analytics to Support Study Success in Higher Education: A Systematic Review. Educational Technology Research and Development, vol. 68, no 4. https://doi.org/10.1007/s11423-020-09788-z
38. Joksimovic S., Poquet O., Kovanovic V., Dowell N., Mills C., Gasevic D., Brooks C. (2018) How Do We Model Learning at Scale? A Systematic Review of Research on MOOCs. Review of Educational Research, vol. 88, no 1, pp. 43-86. https://doi.org/10.3102/0034654317740335
39. Jordan K. (2015) Massive Open Online Course Completion Rates Revisited: Assessment, Length and Attrition. The International Review of Research in Open and Distributed Learning, vol. 16, no 3, pp. 40-57. https://doi.org/10.19173/irrodl.v16i3.2112
40. Kahu E.R. (2013) Framing Student Engagement in Higher Education. Studies in Higher Education, vol. 38, no 5, pp. 758-773. https://doi.org/10.1080/03075079. 2011.598505
41. Kahu E.R., Stephens C., Leach L., Zepke N. (2013) The Engagement of Mature Distance Students. Higher Education Research & Development, vol. 32, no 5, pp. 791-804. https://doi.org/10.1080/07294360.2013.777036
42. Kizilcec R.F., Piech C., Schneider E. (2013) Deconstructing Disengagement: Analyzing Learner Subpopulations in Massive Open Online Courses. Proceedings of the Third International Conference on Learning Analytics and Knowledge (Leuven, Belgium, 2013, 8-12 April), pp. 170-179. https://doi. org/10.1145/2460296.2460330
43. Kolb D. (1984) Experiential Learning: Experience as the Source of Learning and Development. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.
44. Kuh G.D. (2009) What Student Affairs Professionals Need to Know about Student Engagement. Journal of College Student Development, vol. 50, no 6, pp. 683704. https://doi.org/10.1353/csd.0.0099
45. Kumar A., Kumar P., Palvia S.C.J., Verma S. (2017) Online Education Worldwide: Current Status and Emerging Trends. Journal of Information Technology Case and Application Research, vol. 19, no 1, pp. 3-9. https://doi.org/10.1080/15228 053.2017.1294867
46. Lam YW., Hew K.F., Chiu K.F. (2017) Improving Argumentative Writing: Effects of a Blended Learning Approach and Gamification. Language Learning & Technology, vol. 22, no 1, pp. 97-118. https://doi.org/10125/44583
47. Lambrev V.S., Cruz B.C. (2021) Becoming Scholarly Practitioners: Creating Community in Online Professional Doctoral Education. Distance Education, vol. 42, no 4, pp. 567-581. https://doi.org/10.1080/01587919.2021.1986374
48. Lawson M.A., Lawson H.A. (2013) New Conceptual Frameworks for Student Engagement Research, Policy, and Practice. Review of Educational Research, vol. 83, no 3, pp. 432-479. https://doi.org/10.3102/0034654313480891
49. León J., Núñez J.L., Liew J. (2015) Self-Determination and STEM Education: Effects of Autonomy, Motivation, and Self-Regulated Learning on High School Math Achievement. Learning and Individual Differences, vol. 43, September, pp. 156-163. https://doi.org/10.1016/j.lindif .2015.08.017
50. Lim J., Richardson J.C. (2022) Considering How Disciplinary Differences Matter for Successful Online Learning through the Community of Inquiry Lens. Computers & Education, vol. 187, no 2, Article no 104551. https://doi.org/10.1016/j. compedu.2022.104551
51. Littlejohn A., Hood N., Milligan C., Mustain P. (2016) Learning in MOOCs: Motivations and Self-Regulated Learning in MOOCs. The Internet and Higher Education, vol. 29, April, pp. 40-48. https://doi.org/10.1016/jJheduc.2015.12.003
52. Mayadas A.F., Bourne J., Bacsich P. (2009) Online Education Today. Science, no 323 (5910), pp. 85-89. https://doi.org/10.1126/science.1168874
53. Meyer K.A. (2014) Student Engagement in Online Learning: What Works and Why. ASHE Higher Education Report, vol. 40, no 6, pp. 1-114. https://doi.org/10.1002/ aehe.20018
54. Milligan C., Littlejohn A. (2014) Supporting Professional Learning in a Massive Open Online Course. International Review of Research in Open and Distributed Learning, vol. 15, no 5, pp. 197-213. https://doi.org/10.19173/irrodl.v15i5.1855
55. Ornelles C., Ray A.B., Wells J.C. (2019) Designing Online Courses in Teacher Education to Enhance Adult Learner Engagement. International Journal of Teaching and Learning in Higher Education, vol. 31, no 3, pp. 547-557.
56. Oyserman D., Johnson E., James L. (2011) Seeing the Destination but Not the Path: Effects of Socioeconomic Disadvantage on School-Focused Possible Self-Content and Linked Behavioral Strategies. Self and Identity, vol. 10, no 4, pp. 474-492. https://doi.org/10.1080/15298868.2010.487651
57. Rabin E., Kalman YM., Kalz M. (2019) An Empirical Investigation of the Antecedents of Learner-Centered Outcome Measures in MOOCs. International Journal of Educational Technology in Higher Education, vol. 16, no 1, pp. 1-20. https:// doi.org/10.1186/s41239-019-0144-3
58. Reeve J. (2013) How Students Create Motivationally Supportive Learning Environments for Themselves: The Concept of Agentic Engagement. Journal of Educational Psychology, vol. 105, no 3, pp. 579-595. https://doi.org/10.1037/a0032690
59. Reeve J., Shin S.H. (2020) How Teachers Can Support Students' Agentic Engagement. Theory into Practice, vol. 59, no 2, pp. 150-161. https://doi.org/10.1 080/00405841.2019.1702451
60. Reich J. (2014) MOOC Completion and Retention in the Context of Student Intent. EDUCAUSE Review Online. Available at: https://er.educause.edu/ar ticles/2014/12/mooc-completion-and-retention-in-the-context-of-student-in tent (accessed 10 August 2023).
61. Rienties B., Beausaert S., Grohnert T., Niemantsverdriet S., Kommers P. (2012) Understanding Academic Performance of International Students: The Role of Ethnicity, Academic and Social Integration. Higher Education, vol. 63, no 6, pp. 685-700. https://doi.org/10.1007/s10734-011-9468-1
62. Rienties B., Toetenel L. (2016) The Impact of Learning Design on Student Behaviour, Satisfaction and Performance: A Cross-Institutional Comparison across
151 Modules. Computers in Human Behavior, vol. 60, July, pp. 333-341. https:// doi.org/10.1016/j.chb.2016.02.074
63. Ryan R.M., Deci E.L. (2020) Intrinsic and Extrinsic Motivation from a Self-Determination Theory Perspective: Definitions, Theory, Practices, and Future Directions. Contemporary Educational Psychology, vol. 61, Article no 101860. https:// doi.org/10.1016/j.cedpsych.2020.101860
64. Schaufeli W.B., Martinez I.M., Pinto A.M., Salanova M., Bakker A.B. (2002) Burnout and Engagement in University Students: A Cross-National Study. Journal of Cross-Cultural Psychology, vol. 33, no 5, pp. 464-481. https://doi. org/10.1177/0022022102033005003
65. Schunk D.H., Ertmer P.A. (2000) Self-Regulation and Academic Learning: Self-Efficacy Enhancing Interventions. Handbook of Self-Regulation (eds M. Boekaerts, M. Zeidner, Paul R. Pintrich), San Diego, CA: Academic Press, pp. 631-649. https://doi.org/10.1016/B978-012109890-2/50048-2
66. Seligman M., Csikszentmihalyi M. (2000) Positive Psychology: An Introduction. American Psychologist, vol. 55, no 1, pp. 5-14. https://psycnet.apa.org/ doi/10.1037/0003-066X.55.1.5
67. Sinatra G.M., Heddy B.C., Lombardi D. (2015) The Challenges of Defining and Measuring Student Engagement in Science. Educational Psychologist, vol. 50, no 1, pp. 1-13. https://doi.org/10.1080/00461520.2014.1002924
68. Skinner E.A., Belmont M.J. (1993) Motivation in the Classroom: Reciprocal Effects of Teacher Behavior and Student Engagement across the School Year. Journal of Educational Psychology, vol. 85, no 4, pp. 571-581. https://doi. org/10.1037/0022-0663.85.4.571
69. Snyder C.R. (2002) Hope Theory: Rainbows in the Mind. Psychological Inquiry, vol. 13, no 4, pp. 249-275. https://doi.org/10.1207/S15327965PLI1304_01
70. Solomonides I. (2013) A Relational and Multidimensional Model of Student Engagement. The Student Engagement Handbook: Practice in Higher Education (eds E. Dunne, D. Owen), Bingley, UK: Emerald Publishing Group, pp. 43-58.
71. Solomonides I., Martin P. (2008) All This Talk of Engagement Is Making Me Itch: An Investigation into the Conceptions of 'Engagement' Held by Students and Tutors. Student Engagement (eds L. Hand, C. Bryson), Nottingham, UK: Staff and Educational Development Association, pp. 13-18.
72. Spitzer M.W.H., Gutsfeld R., Wirzberger M., Moeller K. (2021) Evaluating Students' Engagement with an Online Learning Environment during and after COVID-19 Related School Closures: A Survival Analysis Approach. Trends in Neuroscience and Education, vol. 25, November, Article no 100168. http:// dx.doi.org/10.1016/j.tine.2021.100168
73. Swan K., Garrison D.R., Richardson J.C. (2009) A Constructivist Approach to Online Learning: The Community of Inquiry Framework. Information Technology and Constructivism in Higher Education: Progressive Learning Frameworks (ed. C.R. Payne), Hershey, PA: Information Science Reference, pp. 43-57. https:// doi.org/10.4018/978-1-60566-654-9.ch004
74. Terras M.M., Ramsay J. (2015) Massive Open Online Courses (MOOCs): Insights and Challenges from a Psychological Perspective. British Journal of Educational Technology, vol. 46, no 3, pp. 472-487. https://doi.org/10.1111/bjet.12274
75. Tinto V. (1987) Leaving College: Rethinking the Causes and Cures for Student Attrition. Chicago, IL: University of Chicago.
76. UNESCO Institute for Lifelong Learning (2020) Embracing a Culture of Lifelong Learning: Contribution to the Futures of Education Initiative. Hamburg: UNESCO Institute for Lifelong Learning.
77. UNESCO (2022) Reimagining Our Futures Together: A New Social Contract for Education. Paris: UNESCO.
78. Vytasek J.M., Patzak A., Winne P.H. (2020) Analytics for Student Engagement. Machine Learning Paradigms (eds M. Virvou, E. Alepis, G. Tsihrintzis, L. Jain), Cham: Springer, pp. 23-48. https://doi.org/10.1007/978-3-030-13743-4_3
79. Wang R., Cao J., Xu Y, Li Y (2022) Learning Engagement in Massive Open Online Courses: A Systematic Review. Frontiers in Education, vol. 7, December, Article no 1074435. https://doi.org/10.3389/feduc.2022.1074435
80. Yang D., Lavonen J.M., Niemi H. (2018) Online Learning Engagement: Factors and Results-Evidence from Literature. Themes in eLearning, vol. 11, no 1, pp. 1-22.
81. Zepke N. (2016) Student Engagement in Neoliberal Times: Theories and Practices for Learning and Teaching in Higher Education. Singapore: Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-10-3200-4
82. Zimmerman B.J. (1990) Self-Regulated Learning and Academic Achievement: An Overview. Educational Psychologist, vol. 25, no 1, pp. 3-17. http://doi. org/10.1207/s15326985ep2501_2
References Anderson T., Rourke L., Garrison D.R., Archer W. (2001) Assessing Teaching Presence in a Computer Conferencing Context. Journal of Asynchronous Learning Networks, vol. 5, no 2, pp. 1-17. https://doi.org/10.24059/olj.v5i2.1875 Arbaugh J.B. (2014) System, Scholar or Students? Which Most Influences Online MBA Course Effectiveness? Journal of Computer Assisted Learning, vol. 30, no 4, pp. 349-362. https://doi.org/10.1111/jcal.12048 Astin A.W. (1984) Student Involvement: A Developmental Theory for Higher Education.
Journal of College Student Personnel, vol. 40, no 5, pp. 518-529. Azevedo R. (2015) Defining and Measuring Engagement and Learning in Science: Conceptual, Theoretical, Methodological, and Analytical Issues. Educational Psychologist, vol. 50, no 1, pp. 84-94. https://doi.org/10.1080/00461520.20 15.1004069
Berry S. (2019) Teaching to Connect: Community-Building Strategies for the Virtual Classroom. Online Learning, vol. 23, no 1, pp. 164-183. https://doi.org/10.24059/ olj.v23i1.1425
Breslow L., Pritchard D.E., DeBoer J., Stump G.S., Ho A.D., Seaton D.T. (2013) Studying Learning in the Worldwide Classroom Research into edX's First MOOC. Research & Practice in Assessment, vol. 8, no 1, pp. 13-25. Cercone K. (2008) Characteristics of Adult Learners with Implications for Online Learning Design. AACE Review (formerly AACE Journal), vol. 16, no 2, pp. 137-159. Chen C., Sonnert G., Sadler P.M., Sasselov D.D., Fredericks C., Malan D.J. (2020) Going Over the Cliff: MOOC Dropout Behaviour at Chapter Transition. Distance Education, vol. 4, no 1, pp. 6-25. https://doi.org/10.1080/01587919.2020.1724772 Chiu T.K. (2022) Applying the Self-Determination Theory (SDT) to Explain Student Engagement in Online Learning during the COVID-19 Pandemic. Journal of Research on Technology in Education, vol. 54, no 1, pp. 14-30. https://doi.org/10. 1080/15391523.2021.1891998 Christie H., Tett L., Cree V.E., Hounsell J., Mccune V. (2008) 'A Real Roller-coaster of Confidence and Emotions': Learning to Be a University Student. Studies in Higher Education, vol. 33, no 5, pp. 567-581. https://doi. org/10.1080/03075070802373040 Clay M.N., Rowland S., Packard A. (2008) Improving Undergraduate Online Retention through Gated Advisement and Redundant Communication. Journal of College Student Retention: Research, Theory & Practice, vol. 10, no 1, pp. 93-102. https://doi.org/10.2190%2FCS.10.1.g Cleary T.J., Zimmerman B.J. (2012) A Cyclical Self-Regulatory Account of Student Engagement: Theoretical Foundations and Applications. Handbook of Research on Student Engagement (eds S. Christenson, A.L. Reschly, C. Wylie), Boston, MA: Springer, pp. 237-257. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-2018-7_11 Dall'Alba G. (2009) Learning Professional Ways of Being: Ambiguities of Becoming. Educational Philosophy and Theory, vol. 41, no 1, pp. 34-45. https://doi. org/10.1111/j.1469-5812.2008.00475.x
Deci E.L., Ryan R.M. (1991) A Motivational Approach to Self: Integration in Personality. Nebraska Symposium on Motivation — 1990 (ed. R. Dienstbier), Lincoln, NE: University of Nebraska, pp. 237-288. Dixson M.D. (2015) Measuring Student Engagement in the Online Course: The Online Student Engagement Scale (OSE). Online Learning, vol. 19, no 4. https:// doi.org/10.24059/olj.v19i4.561 Ferguson R. (2012) Learning Analytics: Drivers, Developments and Challenges. International Journal of Technology Enhanced Learning, vol. 4. no 5, pp. 304-317. https://doi.org/10.1504/ijtel.2012.051816 Finn J.D. (1989) Withdrawing from School. Review of Educational Research, vol. 59,
no 2, pp. 117-142. https://doi.org/10.3102/00346543059002117 Fiock H. (2020) Designing a Community of Inquiry in Online Courses. The International Review of Research in Open and Distributed Learning, vol. 21, no 1, pp. 135153. https://doi.org/10.19173/irrodl.v20i5.3985 Fomina T.G., Potanina A.M., Morosanova V.I. (2020) Vzaimosvyaz' shkol'noy vovlech-ennosti i samoregulyatsii uchebnoy deyatel'nosti: sostoyanie problemy i pers-pektivy issledovaniy v Rossii i za rubezhom [The Relationship between School Engagement and Conscious Self-Regulation of Learning Activity: The Current State of the Problem and Research Perspectives in Russia and Abroad]. RUDN Journal of Psychology and Pedagogics, vol. 17, no 3, pp. 390-411. https://doi. org/10.22363/2313-1683-2020-17-3-390-411 Fredricks J.A., Blumenfeld P.C., Paris A.H. (2004) School Engagement: Potential of the Concept, State of the Evidence. Review of Educational Research, vol. 74, no 1, pp. 59-109. https://doi.org/10.3102/00346543074001059 Fredricks J.A., McColskey W. (2012) The Measurement of Student Engagement: A Comparative Analysis of Various Methods and Student Self-Report Instruments. Handbook of Research on Student Engagement (eds S. Christen-son, A.L. Reschly, C. Wylie), New York, NY: Springer, pp. 763-782. https://doi. org/10.1007/978-1-4614-2018-7_37 Gardner J., Brooks C. (2018) Student Success Prediction in MOOCs. User Modeling and User-Adapted Interaction, vol. 28, no 2, pp. 127-203. https://doi. org/10.1007/s11257-018-9203-z Garrison D.R. (2009) Communities of Inquiry in Online Learning. Encyclopedia of Distance Learning (eds P. Rogers, G. Berg, Yu. Boettcher, C. Howard, L. Justice, K. Schenk), Hershey, PA: IGI Global, pp. 352-355. https://doi. org/10.4018/978-1-60566-198-8 Garrison D.R., Anderson T., Archer W. (1999) Critical Inquiry in a Text-Based Environment: Computer Conferencing in Higher Education. The Internet and Higher Education, vol. 2, no 2-3, pp. 87-105. https://doi.org/10.1016/S1096-7516(00)00016-6 Garrison D.R., Cleveland-Innes M., Fung T.S. (2010) Exploring Causal Relationships among Teaching, Cognitive and Social Presence: Student Perceptions of the Community of Inquiry Framework. The Internet and Higher Education, vol. 13, no 1-2, pp. 31-36. https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2009.10.002 Goldstein L.S., Freedman D. (2003) Challenges Enacting Caring Teacher Education. Journal of Teacher Education, vol. 54, no 5, pp. 441-454. https://doi. org/10.1177/0022487103259114 Gordeeva T.O., Sychev O.A., Lynch M.F. (2020) The Construct Validity of the Russian Version of the Modified Academic Self-Regulation Questionnaire (SRQ-A) among Elementary and Middle School Children. Psychology in Russia: State of the Art, vol. 13, no 3, pp. 16-34. https://doi.org/10.11621/pir.2020.0308 Gordon N. (2014) Flexible Pedagogies: Technology-Enhanced Learning. Heslington
York: The Higher Education Academy. https://doi.org/10.13140/2.1.2052.5760 Hakimi L., Eynon R., Murphy V.A. (2021) The Ethics of Using Digital Trace Data in Education: A Thematic Review of the Research Landscape. Review of Educational Research, vol. 91, no 5, pp. 671-717. https://doi.org/10.3102/00346543211020116
Henderikx M.A., Kreijns K., Kalz M. (2017) Refining Success and Dropout in Massive Open Online Courses Based on the Intention-Behaviour Gap. Distance Education, vol. 38, no 3, pp. 353-368. https://doi.org/10.1080/01587919.2017.1369006 Henrie C.R., Halverson L.R., Graham C.R. (2015) Measuring Student Engagement in Technology-Mediated Learning: A Review. Computers & Education, vol. 90, December, pp. 36-53. https://doi.org/10.1016Zj.compedu.2015.09.005 Hew K.F., Cheung W.S. (2014) Students' and Instructors' Use of Massive Open Online Courses (MOOCs): Motivations and Challenges. Educational Research Review, vol. 12, June, pp. 45-58. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2014.05.001 Huin L., Bergheaud Y, Caron P.A., Codina A., Disson E. (2016) Measuring Completion and Dropout in MOOCs: A Learner-Centred Model. Proceedings of the European Stakeholder Summit on Experiences and Best Practices in and around MOOCs (Graz, Austria, 2016, 22-24 February), pp. 55-67. Ifenthaler D., Yau J.YK. (2020) Utilising Learning Analytics to Support Study Success in Higher Education: A Systematic Review. Educational Technology Research and Development, vol. 68, no 4. https://doi.org/10.1007/s11423-020-09788-z Joksimovic S., Poquet O., Kovanovic V., Dowell N., Mills C., Gasevic D., Brooks C. (2018) How Do We Model Learning at Scale? A Systematic Review of Research on MOOCs. Review of Educational Research, vol. 88, no 1, pp. 43-86. https:// doi.org/10.3102/0034654317740335 Jordan K. (2015) Massive Open Online Course Completion Rates Revisited: Assessment, Length and Attrition. The International Review of Research in Open and Distributed Learning, vol. 16, no 3, pp. 40-57. https://doi.org/10.19173/irrodl.v16i3.2112 Kahu E.R. (2013) Framing Student Engagement in Higher Education. Studies in Higher Education, vol. 38, no 5, pp. 758-773. https://doi.org/10.1080/03075079.2011. 598505
Kahu E.R., Stephens C., Leach L., Zepke N. (2013) The Engagement of Mature Distance Students. Higher Education Research & Development, vol. 32, no 5, pp. 791-804. https://doi.org/10.1080/07294360.2013.777036 Kizilcec R.F., Piech C., Schneider E. (2013) Deconstructing Disengagement: Analyzing Learner Subpopulations in Massive Open Online Courses. Proceedings of the Third International Conference on Learning Analytics and Knowledge (Leuven, Belgium, 2013, 8-12 April), pp. 170-179. https://doi. org/10.1145/2460296.2460330 Kolb D. (1984) Experiential Learning: Experience as the Source of Learning and Development. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall. Kuh G.D. (2009) What Student Affairs Professionals Need to Know about Student Engagement. Journal of College Student Development, vol. 50, no 6, pp. 683-704. https://doi.org/10.1353/csd.0.0099 Kumar A., Kumar P., Palvia S.C.J., Verma S. (2017) Online Education Worldwide: Current Status and Emerging Trends. Journal of Information Technology Case and Application Research, vol. 19, no 1, pp. 3-9. https://doi.org/10.1080/15228053. 2017.1294867
Lam Y.W., Hew K.F., Chiu K.F. (2017) Improving Argumentative Writing: Effects of a Blended Learning Approach and Gamification. Language Learning & Technology, vol. 22, no 1, pp. 97-118. https://doi.org/10125/44583 Lambrev V.S., Cruz B.C. (2021) Becoming Scholarly Practitioners: Creating Community in Online Professional Doctoral Education. Distance Education, vol. 42, no 4, pp. 567-581. https://doi.org/10.1080/01587919.2021.1986374 Lawson M.A., Lawson H.A. (2013) New Conceptual Frameworks for Student Engagement Research, Policy, and Practice. Review of Educational Research, vol. 83, no 3, pp. 432-479. https://doi.org/10.3102/0034654313480891 León J., Núñez J.L., Liew J. (2015) Self-Determination and STEM Education: Effects of Autonomy, Motivation, and Self-Regulated Learning on High School Math Achievement. Learning and Individual Differences, vol. 43, September, pp. 156163. https://doi.org/10.1016/jJindif.2015.08.017
Lim J., Richardson J.C. (2022) Considering How Disciplinary Differences Matter for Successful Online Learning through the Community of Inquiry Lens. Computers & Education, vol. 187, no 2, Article no 104551. https://doi.org/10.1016/j. compedu.2022.104551 Littlejohn A., Hood N., Milligan C., Mustain P. (2016) Learning in MOOCs: Motivations and Self-Regulated Learning in MOOCs. The Internet and Higher Education, vol. 29, April, pp. 40-48. https://doi.org/10.1016/jJheduc.2015.12.003 Maloshonok N.G. (2014) Vovlechennost' studentov v uchebny protsess v rossiskikh vuzakh [Student Engagement in the Learning Process in Russian Universities]. Vysshee obrazovanie v Rossii / Higher Education in Russia, no 1, pp. 37-44. Maloshonok N.G., Vilkova K.A. (2022). Izmerenie uchebnoy vovlechennosti studentov kak instrument otsenki kachestva rossijskogo vysshego obrazovaniya [Measuring Student Engagement as a Quality Indicator of Russian Higher Education]. Moscow: HSE. https://doi.org/10.17323/978-5-7598-2644-6 Mayadas A.F., Bourne J., Bacsich P. (2009) Online Education Today. Science,
no 323 (5910), pp. 85-89. https://doi.org/10.1126/science.1168874 Meyer K.A. (2014) Student Engagement in Online Learning: What Works and Why. ASHE Higher Education Report, vol. 40, no 6, pp. 1-114. https://doi.org/10.1002/ aehe.20018
Milligan C., Littlejohn A. (2014) Supporting Professional Learning in a Massive Open Online Course. International Review of Research in Open and Distributed Learning, vol. 15, no 5, pp. 197-213. https://doi.org/10.19173/irrodl.v15i5.1855 Ornelles C., Ray A.B., Wells J.C. (2019) Designing Online Courses in Teacher Education to Enhance Adult Learner Engagement. International Journal of Teaching and Learning in Higher Education, vol. 31, no 3, pp. 547-557. Oyserman D., Johnson E., James L. (2011) Seeing the Destination but Not the Path: Effects of Socioeconomic Disadvantage on School-Focused Possible Self-Content and Linked Behavioral Strategies. Self and Identity, vol. 10, no 4, pp. 474492. https://doi.org/10.1080/15298868.2010.487651 Rabin E., Kalman YM., Kalz M. (2019) An Empirical Investigation of the Antecedents of Learner-Centered Outcome Measures in MOOCs. International Journal of Educational Technology in Higher Education, vol. 16, no 1, pp. 1-20. https://doi. org/10.1186/s41239-019-0144-3 Reeve J. (2013) How Students Create Motivationally Supportive Learning Environments for Themselves: The Concept of Agentic Engagement. Journal of Educational Psychology, vol. 105, no 3, pp. 579-595. https://doi.org/10.1037/a0032690 Reeve J., Shin S.H. (2020) How Teachers Can Support Students' Agentic Engagement. Theory into Practice, vol. 59, no 2, pp. 150-161. https://doi.org/10.1080/ 00405841.2019.1702451 Reich J. (2014) MOOC Completion and Retention in the Context of Student Intent. EDUCAUSE Review Online. Available at: https://er.educause.edu/arti cles/2014/12/mooc-completion-and-retention-in-the-context-of-student-intent (accessed 10 August 2023). Rienties B., Beausaert S., Grohnert T., Niemantsverdriet S., Kommers P. (2012) Understanding Academic Performance of International Students: The Role of Ethnicity, Academic and Social Integration. Higher Education, vol. 63, no 6, pp. 685-700. https://doi.org/10.1007/s10734-011-9468-1 Rienties B., Toetenel L. (2016) The Impact of Learning Design on Student Behaviour, Satisfaction and Performance: A Cross-Institutional Comparison across 151 Modules. Computers in Human Behavior, vol. 60, July, pp. 333-341. https:// doi.org/10.1016/j.chb.2016.02.074 Ryan R.M., Deci E.L. (2020) Intrinsic and Extrinsic Motivation from a Self-Determination Theory Perspective: Definitions, Theory, Practices, and Future Directions. Contemporary Educational Psychology, vol. 61, Article no 101860. https://doi. org/10.1016/j.cedpsych.2020.101860
Schaufeli W.B., Martinez I.M., Pinto A.M., Salanova M., Bakker A.B. (2002) Burnout and Engagement in University Students: A Cross-National Study. Journal of Cross-Cultural Psychology, vol. 33, no 5, pp. 464-481. https://doi. org/10.1177/0022022102033005003 Schunk D.H., Ertmer P.A. (2000) Self-Regulation and Academic Learning: Self-Efficacy Enhancing Interventions. Handbook of Self-Regulation (eds M. Boeka-erts, M. Zeidner, Paul R. Pintrich), San Diego, CA: Academic Press, pp. 631-649. https://doi.org/10.1016/B978-012109890-2/50048-2 Seligman M., Csikszentmihalyi M. (2000) Positive Psychology: An Introduction. American Psychologist, vol. 55, no 1, pp. 5-14. https://psycnet.apa.org/ doi/10.1037/0003-066X.55.1.5 Semenova T.V., Rudakova L.M. (2015) Bar'ery pri prokhozhdenii massovykh otkrytykh onlain-kursov [Barriers when Taking Massive Open Online Courses (MOOCs)]. Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes, no 3, pp. 37-49. https://doi.org/10.14515/monitoring.2015.3.04 Sinatra G.M., Heddy B.C., Lombardi D. (2015) The Challenges of Defining and Measuring Student Engagement in Science. Educational Psychologist, vol. 50, no 1, pp. 1-13. https://doi.org/10.1080/00461520.2014.1002924 Skinner E.A., Belmont M.J. (1993) Motivation in the Classroom: Reciprocal Effects of Teacher Behavior and Student Engagement across the School Year. Journal of Educational Psychology, vol. 85, no 4, pp. 571-581. https://doi. org/10.1037/0022-0663.85.4.571 Snyder C.R. (2002) Hope Theory: Rainbows in the Mind. Psychological Inquiry,
vol. 13, no 4, pp. 249-275. https://doi.org/10.1207/S15327965PLI1304_01 Solomonides I. (2013) A Relational and Multidimensional Model of Student Engagement. The Student Engagement Handbook: Practice in Higher Education (eds E. Dunne, D. Owen), Bingley, UK: Emerald Publishing Group, pp. 43-58. Solomonides I., Martin P. (2008) All This Talk of Engagement Is Making Me Itch: An Investigation into the Conceptions of 'Engagement' Held by Students and Tutors. Student Engagement (eds L. Hand, C. Bryson), Nottingham, UK: Staff and Educational Development Association, pp. 13-18. Spitzer M.W.H., Gutsfeld R., Wirzberger M., Moeller K. (2021) Evaluating Students' Engagement with an Online Learning Environment during and after COVID-19 Related School Closures: A Survival Analysis Approach. Trends in Neuroscience and Education, vol. 25, November, Article no 100168. http://dx.doi.org/10.1016/j. tine.2021.100168
Swan K., Garrison D.R., Richardson J.C. (2009) A Constructivist Approach to Online Learning: The Community of Inquiry Framework. Information Technology and Constructivism in Higher Education: Progressive Learning Frameworks (ed. C.R. Payne), Hershey, PA: Information Science Reference, pp. 43-57. https:// doi.org/10.4018/978-1-60566-654-9.ch004 Terras M.M., Ramsay J. (2015) Massive Open Online Courses (MOOCs): Insights and Challenges from a Psychological Perspective. British Journal of Educational Technology, vol. 46, no 3, pp. 472-487. https://doi.org/10.1111/bjet.12274 Tinto V. (1987) Leaving College: Rethinking the Causes and Cures for Student Attrition. Chicago, IL: University of Chicago. UNESCO Institute for Lifelong Learning (2020) Embracing a Culture of Lifelong Learning: Contribution to the Futures of Education Initiative. Hamburg: UNESCO Institute for Lifelong Learning. UNESCO (2022) Reimagining Our Futures Together: A New Social Contract for Education. Paris: UNESCO. Vytasek J.M., Patzak A., Winne P.H. (2020) Analytics for Student Engagement. Machine Learning Paradigms (eds M. Virvou, E. Alepis, G. Tsihrintzis, L. Jain), Cham: Springer, pp. 23-48. https://doi.org/10.1007/978-3-030-13743-4_3 Wang R., Cao J., Xu Y, Li Y. (2022) Learning Engagement in Massive Open Online Courses: A Systematic Review. Frontiers in Education, vol. 7, December, Article no 1074435. https://doi.org/10.3389/feduc.2022.1074435
Yang D., Lavonen J.M., Niemi H. (2018) Online Learning Engagement: Factors and Results-Evidence from Literature. Themes in eLearning, vol. 11, no 1, pp. 1-22. Zepke N. (2016) Student Engagement in Neoliberal Times: Theories and Practices for Learning and Teaching in Higher Education. Singapore: Springer. https:// doi.org/10.1007/978-981-10-3200-4 Zimmerman B.J. (1990) Self-Regulated Learning and Academic Achievement: An Overview. Educational Psychologist, vol. 25, no 1, pp. 3-17. http://doi. org/10.1207/s15326985ep2501_2