ОРГАНИЗАЦИЯ И ОЦЕНИВАНИЕ САМОСТОЯТЕЛЬНОГО ОБУЧЕНИЯ СТУДЕНТОВ НЕФИЛОЛОГИЧЕСКИХ НАПРАВЛЕНИЙ В УСЛОВИЯХ ОБУЧЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ (TAL): СИСТЕМАТИЧЕСКИЙ ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ
Ключевые слова:
обучение с использованием технологий, самостоятельное обучение, саморегулируемое обучение, нефилологические студенты, высшее образование, систематический обзор, оценка обучения, цифровые компетенции.Аннотация
Интеграция цифровых технологий и переход к средам обучения с
использованием технологий (TAL) коренным образом изменили высшее
образование, сделав эффективную организацию и оценку самостоятельного
обучения критически важными, особенно для студентов нефилологических
специальностей. Эта трансформация, ускоренная глобальными событиями,
требует от студентов большей ответственности за свой процесс обучения
посредством саморегулируемого и самоуправляемого подходов. Целью данного
исследования является систематизация текущих исследований по организации и
оценке самостоятельного обучения студентов нефилологических
специальностей в средах обучения с использованием технологий (TAL). В данном
исследовании использовалась методология систематического обзора литературы, включающая тщательный поиск рецензируемых статей, материалов
конференций и глав книг, опубликованных с 2020 года, в основных
академических базах данных (Scopus, Web of Science, EBSCOhost и Google Scholar).
Стратегия поиска использовала комбинацию ключевых слов и булевых
операторов для обеспечения всестороннего охвата. Обзор показал, что цифровая
готовность и навыки саморегуляции студентов нефилологических
специальностей значительно влияют на их вовлеченность в самостоятельное
обучение в TAL. Цифровые платформы играют центральную роль в организации
самостоятельного обучения, поддерживая саморегуляцию через расширенный
доступ к учебным ресурсам, возможности для совместного обучения и различные
формы обратной связи, при этом эффективность в значительной степени зависит
от учебного дизайна и уровня владения учащимися. Успешное самоуправляемое
обучение требует высокой степени автономии, организационных навыков и
самодисциплины от учащегося, а также базовых цифровых компетенций.
Полученные данные подчеркивают необходимость для высших учебных
заведений разрабатывать индивидуальные учебные дизайны и развивать
необходимые цифровые и саморегулируемые компетенции среди студентов
нефилологических специальностей для успешной адаптации в развивающихся
экосистемах TAL.
Библиографические ссылки
1. Panadero E., Järvelä S., Kirschner P. A. Self-Regulated Learning and Technology: A Systematic Review of the
Literature // Educational Research Review. – 2021. – Vol. 34. – Art. 100401.
2. Jivet I., Scheffel M., Specht M. Learning Analytics for Self-Regulated Learning: A Systematic Review //
Educational Technology Research and Development. – 2020. – Vol. 68, No. 4. – P. 1807–1831.
3. Ryan M., Tilbury D. Designing for Self-Directed Learning in Higher Education: A Systematic Review //
Teaching in Higher Education. – 2020. – Vol. 25, No. 6. – P. 705–722.
4. Hew K. F., Cheung W. S. Student Engagement in Online Learning: A Systematic Review of the Literature //
Computers & Education. – 2021. – Vol. 168. – Art. 104212.
5. Tai J., Ajjawi R., Boud D., Dawson P., Panadero E. Developing Evaluative Judgement in Higher Education:
Assessment for Learning in an Age of Uncertainty. – London: Routledge, 2020.
6. Garrison D. R., Anderson T. E-Learning in the 21st Century: A Framework for Research and Practice. 4th ed. –
London: Routledge, 2021.
7. Hwang G. J., Tu Y. F. Roles of Artificial Intelligence in Educational Technology: What Are the Research Trends
and Emerging Issues? // Journal of Educational Technology & Society. – 2021. – Vol. 24, No. 4. – P. 1–13.
8. Roll I., Wylie R. AI in Education: The Good, the Bad, and the Ugly // Journal of Educational Psychology. – 2022.
– Vol. 114, No. 7. – P. 1419–1431.
9. Means B., Neisler J. The State of Online Learning in US Higher Education, 2020. – Babson Survey Research
Group, 2020.
10. Hodges C., Moore S., Lockee B., Trust M., Bond A. The Difference Between Emergency Remote Teaching and
Online Learning // EDUCAUSE Review. – 2020.
11. Zawacki-Richter O., Marin V. I. Research Trends in Distance Education Journals: A Systematic Review //
Distance Education. – 2020. – Vol. 41, No. 4. – P. 485–506.
12. Khalil M., Ebner M. Learning Analytics and Educational Data Mining: A Review of the State of the Art // Journal
of Educational Technology & Society. – 2021. – Vol. 24, No. 1. – P. 1–16.
13. Nordmann E., Horlin C., Hutchison J., Murray J. A., Robson L., Seery M. K., MacGregor S. Transitioning to Online
Learning During the COVID-19 Pandemic: A University-Wide Evaluation of Student and Staff Experiences // Frontiers in
Education. – 2020. – Vol. 5. – Art. 594573.
14. Daniel S. J. Education and the COVID-19 Pandemic // Prospects. – 2020. – Vol. 49, No. 1–2. – P. 91–96.
15. Adedoyin O. B., Soykan E. COVID-19 Pandemic and Online Learning: The Challenges and Opportunities //
Interactive Learning Environments. – 2020. – Vol. 28, No. 6. – P. 1–13.
16. Chen J., Chen S. Exploring the Factors Influencing Students' Self-Regulated Learning in a Blended Learning
Environment // Interactive Learning Environments. – 2021. – Vol. 29, No. 7. – P. 1195–1210.
17. Zimmerman B. J., Schunk D. H. (Eds.). Handbook of Self-Regulation of Learning and Performance. 3rd ed. –
London: Routledge, 2022.
18. Pellas N., Vosinakis S. Investigating the Impact of a Virtual Reality Learning Environment on Students' Self-
Regulated Learning Skills and Academic Performance // Computers & Education. – 2021. – Vol. 166. – Art. 104163.
19. Siemens G., Gašević D. Learning Analytics: The Emergence of a Discipline. – London: Routledge, 2021.
20. Lim C. P., Pannen J. Digital Learning in Higher Education: A Global Perspective. – Singapore: Springer, 2020.
21. Mirzaev S. A., Kurbanov A. A. Digital Transformation of Higher Education in Uzbekistan: Opportunities and
Challenges // International Journal of Advanced Science and Technology. – 2020. – Vol. 29, No. 5. – P. 4470–4478.
22. Sayfullaeva D. A., Khasanova G. K. Digitalization of Education in Uzbekistan: Challenges and Prospects //
International Journal of Recent Technology and Engineering. – 2021. – Vol. 10, No. 4. – P. 11–14.
23. Al-Samarraie H., Ghazal S. The Impact of Technology on Students' Self-Regulated Learning: A Systematic
Review // Education and Information Technologies. – 2021. – Vol. 26, No. 6. – P. 7541–7566.
24. Ifenthaler D., Schumacher C. (Eds.). The Routledge Handbook of Learning Analytics. – London: Routledge,
2021.
25. Wang M., Wang H. The Role of Self-Regulated Learning in Online Learning Environments: A Meta-Analysis //
Educational Technology & Society. – 2021. – Vol. 24, No. 2. – P. 1–15.
26. Schunk D. H., Greene J. A. Motivation in Education: Theory, Research, and Applications. 6th ed. – Hoboken, NJ:
Pearson, 2021.
27. Kizilcec R. F., Halawa S. The Role of Self-Regulated Learning in Massive Open Online Courses // Handbook of
Research on Learning and Instruction. – London: Routledge, 2020. – P. 385–404.
28. Spector J. M., Merrill M. D., Elen J., Bishop M. J. (Eds.). Handbook of Research on Educational Communications
and Technology. 5th ed. – Cham: Springer, 2022.
