Цифровая дидактика и личностные свойства студентов высшей школы: систематический обзор зарубежного опыта
https://doi.org/10.46845/2071-5331-2025-2-72-157-163
Аннотация
Представлен анализ взаимосвязи цифровой дидактики и личностных свойств студентов высшей школы в условиях цифровой трансформации образования в зарубежной педагогической науке. Систематизированы исследования за последнее два десятилетия (период 2000–2024 гг.), предпринята попытка выделить ключевые факторы, относящиеся к личности студентов, влияющие на успешность дистанционного обучения. Подчеркивается необходимость подхода с фокусом на обучающихся в цифровой дидактике, где технологии должны учитывать не только когнитивные, но и эмоциональные аспекты обучения. Предложены практические рекомендации, направленные на преодоление цифрового разрыва и обеспечение соответствия педагогической практики актуальным вызовам цифровой экономики.
Об авторах
А. А. Зайцев
Калининградский государственный технический университет
Россия
Россия
Анатолий Александрович Зайцев - доктор педагогических наук, профессор
Калининград
А. Б. Кондратенко
Балтийское высшее военно-морское училище им. адмирала Ф. Ф. Ушакова
Россия
Россия
Анатолий Борисович Кондратенко - доктор педагогических наук, профессор
Б. А. Кондратенко
Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации (Западный филиал)
Россия
Россия
Борис Анатольевич Кондратенко - кандидат педагогических наук, доцент
Калининград
Список литературы
1. Balci, S., Secaur, J. M., Morris, B. J. Comparing the effectiveness of badges and leaderboards on academic performance and motivation of students in fully versus partially gamified online physics classes // Educational Information Technology (Dordrecht). – 2022. – Vol. 27. – №. 6. – P. 8669–8704. – DOI: 10.1007/s10639-022-10983-z.
2. Braun, V., Clarke, V. Using thematic analysis in psychology // Qualitative Re-search in Psychology. – 2006. – Vol. 3. – № 2. – Pр. 77–101. – DOI: 10.1191/1478088706qp063oa.
3. Broadbent, J. Comparing online and blended learner’s self-regulated learning strategies and academic performance // The Internet and Higher Education. – 2017. – Vol. 33. – Pр. 24–32. – DOI: 10.1016/j.iheduc.2017.01.004.
4. Chen, K.-C., Jang, S.-J. Motivation in online learning: Testing a model of self-determination theory // Computers in Human Behavior. – 2010. – Т. 26. – № 4. – Pр. 741–752. – DOI: 10.1016/j.chb.2010.01.011.
5. Dichev, C., Dicheva, D. Gamifying education: what is known, what is believed and what remains uncertain: a critical review // International Journal of Educational Technology in Higher Education. – 2017. – Vol. 14. – №. 1. – DOI: 10.1186/s41239-017-0042-5.
6. Dol, K. S. Fatigue and pain related to internet usage among university students // Journal of Physical Therapy Science. – 2016. – Vol. 28. – №. 4. – Pр. 1233–1237. – DOI: 10.1589/jpts.28.1233.
7. EU. Ethical guidelines on the use of artificial intelligence (AI) and data in teaching and learning. – 2022. – URL: https://op.europa.eu/en/publication-detail/-/publication/d81a0d54-5348-11ed-92ed-01aa75ed71a1 (дата обращения: 16.03.2025).
8. Gender Differences in Self-Regulated Online Learning During the COVID-19 Lockdown / X. Liu, W. He, L. Zhao, J. C. Hong // Frontiers in Psychology. – 2021. – Vol. 12. – № MAR. – P. 752131. – DOI: 10.3389/fpsyg.2021.752131.
9. Gustilo, L., Ong, E., Lapinid, M. R. Algorithmically-driven writing and academic integrity: exploring educators' practices, perceptions, and policies in AI era // International Journal of Educational Integrity. – 2024. – Vol. 20. – № 3. – DOI: 10.1007/s40979-024-00153-8.
10. Helsper, E. J., van Deursen, A. J. A. M., & Eynon, R. Measuring Types of Internet Use. From Digital Skills to Tangible Outcomes project report. – DOI: 10.13140/2.1.2741.5044.
11. HOLONIQ. Global Education Technology Market to Reach $404B by 2025. – URL: https://www.holoniq.com/notes/global-education-technology-market-to-reach-404b-by-2025 (дата обращения: 24.03.2025).
12. JISC. Digital Capabilities Framework: A guide for higher education // JISC Publications. – 2020. – URL: https://www.jisc.ac.uk/rd/projects/building-digital-capability (дата обращения: 16.03.2025).
13. Kraus, S., Ferraris, A., Bertello, A. The future of work: How innovation and digitalization re-shape the workplace // Journal of Innovation & Knowledge. – 2023. – Vol. 8. – № 4. – P. 100438. – DOI: 10.1016/j.jik.2023.100438.
14. Lange, C. Examining situational interest and its relationship with self-efficacy in asynchronous and synchronous video lectures // Int J Educ Technol High Educ. – 2024. – Vol. 21. – №. 1.
15. Margaryan, A., Littlejohn, A., Vojt, G. Are digital natives a myth or reality? University students’ use of digital technologies // Computers & Education. – 2011. – Vol. 56. – Issue 2. – Pр. 429–440. – ISSN 0360-1315. – DOI: 10.1016/j.compedu.2010.09.004.
16. Means, B., et al. Learning online: What research tells us about whether, when and how. – London : Routledge, 2014. – P. 240. – ISBN 978-0415630290.
17. Nosenko, Y. Knewton analytical review as a platform for personalization of learning content // Journal of Information Technologies in Education (ITE). – 2020. – № 44. – Pр. 65–76. – DOI: 10.14308/ite000727.
18. OECD. OECD Digital Education Outlook 2023. – URL: https://www.oecd.org/en/publications/oecddigital-education-outlook-2023_c74f03de-en.html (дата обращения: 16.03.2025).
19. Orhan, A. Fake news detection on social media: the predictive role of university students’ critical thinking dispositions and new media literacy // Smart Learning Environments. – 2023. – Vol. 10. – P. 29. – DOI: 10.1186/s40561-023-00248-8.
20. Page, M. J., et al. The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for sys-tematic reviews // BMJ. – 2021. – Т. 372. – Р. 71. – DOI: 10.1136/bmj.n71.
21. Pimmer, C., Brühlmann, F., Odetola, T. D., Dipeolu, O., Oluwasola, O., Jäger, J., & Ajuwon, A. J. WhatsApp for mobile learning. Effects on knowledge, resilience and isolation in the school-to-work transition. The Internet and Higher Education, 50, 100809. – DOI: 10.1016/j.iheduc.2021.100809.
22. Prinsloo, P., Khalil, M., Slade, S. Vulnerable student digital well-being in AI-powered educational decision support systems (AI-EDSS) in higher education // British Journal of Educational Technology. – 2024. – Vol. 55. – №. 5. – Pр. 2075–2092. – DOI: 10.1111/bjet.13508.
23. Ray, A., Oulamine, A., Lim, B. Assessment of the impact of extraversion on depression, distraction and knowledge absorption capacity in online learning education // International Journal of Educational Management. – 2025. – Vol. 39. – №. 1. – Pр. 198–218. – DOI: 10.1108/IJEM-06-2024-0328.
24. Septantiningtyas, N., Degeng, I. N. S., Kuswandi, D., Purnomo. Effectiveness of network learning combined with synchronous and asynchronous settings and self-efficacy on student mastery concept // Journal of Education and Learning (JEL). – 2024. – Vol. 21. – №. 1. – P. 17. – DOI: 10.9743/JEO.2024.21.1.17.
25. Smith, J., Brown, A. Qualitative Analysis of Students' Online Learning Experiences after the University Reopening // Educational and Human Sciences Studies. – 2024. – Vol. 7. – №. 1. – DOI: 10.54097/ehss.v7i.4074.
26. Tiwari, R., Gupta, S. Data analytics in healthcare // Advances in Computational Intelligence. – 2020. – DOI: 10.1007/978-3-030-94036-2_21.
27. Tlili, A., Sun, T., Denden, M., Kinshuk, Graf, S., Fei, C., Wang, H. Impact of personality traits on learners’ navigational behavior patterns in an online course: a lag sequential analysis approach // Frontiers in Psychology. – 2023. – Vol. 14. – Article 1071985. – DOI: 10.3389/fpsyg.2023.1071985.
28. UNESCO. Guidelines for ICT in education policies. – Paris : UNESCO Publications, 2022. – URL: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000380606 (дата обращения: 16.03.2025).
29. UNICEF. How Many Children and Young People Have Internet Access at Home? – 2020. – URL: https://data.unicef.org/resources/children-and-young-people-internet-access-at-home (дата обращения: 16.03.2025).
30. Vesselinov, R., Grego, J. Duolingo effectiveness study. – City University of New York. – 2016. – 25 р. – URL: https://static.duolingo.com/s3/DuolingoReport_Final.pdf (дата обращения: 16.03.2025).
31. Williamson, B. The datafication of education: A critical analysis of the application of data-driven technologies in education // Learning, Media and Technology. – 2020. – Т. 45. – №. 1. – Pр. 1–15. – DOI: 10.1080/13562517.2020.1748811.
32. World Economic Forum. The Future of Jobs Report 2025. – URL: https://www.weforum.org/reports/the-future-of-jobs-report-2025 (дата обращения: 16.03.2025).
33. Zhang, J., Kuusisto, E., Tirri, K. How teachers’ and students’ mindsets in learning have been studied: Research findings on mindset and academic achievement // Psychology. – 2017. – Vol. 8. – №. 9. Article ID: 77784. – DOI: 10.4236/psych.2017.89089.
34. Zimmerman, B. J. Becoming a self-regulated learner: An overview // Theory Into Practice. – 2002. – Т. 41. – №. 2. – Pр. 64–70. – DOI: 10.1207/s15430421tip4102_2.
Рецензия
Для цитирования:
Зайцев А.А., Кондратенко А.Б., Кондратенко Б.А. Цифровая дидактика и личностные свойства студентов высшей школы: систематический обзор зарубежного опыта. ИЗВЕСТИЯ Балтийской государственной академии рыбопромыслового флота. Психолого-педагогические науки. 2025;(2(72)):157-163. https://doi.org/10.46845/2071-5331-2025-2-72-157-163
For citation:
Zaitsev A.A., Kondratenko A.B., Kondratenko B.A. Digital didactics and personality traits of higher education students: a systematic review of international experience. THE TIDINGS of the Baltic State Fishing Fleet Academy Psychological and pedagogical sciences (Theory and methods of professional education). 2025;(2(72)):157-163. (In Russ.) https://doi.org/10.46845/2071-5331-2025-2-72-157-163
Просмотров:
54
Послать статью по эл. почте 