kvmolurОбразование и саморазвитиеEducation and Self-Development1991-7740Казанский (Приволжский) федеральный университет10.26907/esd.19.1.09PRKFALkvmolur-117Research ArticleСтатьиВнедрение адаптивного обучения в университете: кейс УрФУ реализации дисциплины «Иностранный язык»Introduction of Adaptive Learning at the University: UrFU Case of Implementing “Foreign Language” Disciplinehttps://orcid.org/0000-0002-2132-5176ЛарионоваВ. А.LarionovaV.

Екатеринбург

Ekaterinburg

v.a.larionova@urfu.ruhttps://orcid.org/0000-0001-8133-8289ГончароваН. В.GoncharovaN.

Екатеринбург

Ekaterinburg

n.v.goncharova@urfu.ruhttps://orcid.org/0000-0003-0062-2611ДайнекоЛ. В.DainekoL.

Екатеринбург

Ekaterinburg

l.v.daineko@urfu.ruhttps://orcid.org/0009-0003-8441-8665КовалевФ. Д.KovalevF.

Екатеринбург

Ekaterinburg

f.d.kovalev@urfu.ruУральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. ЕльцинаРоссияUral Federal University named after the first President of Russia B.N. YeltsinRussian Federation202430092025191111127Copyright © Ларионова В.А., Гончарова Н.В., Дайнеко Л.В., Ковалев Ф.Д., 20252025Ларионова В.А., Гончарова Н.В., Дайнеко Л.В., Ковалев Ф.Д.Larionova V., Goncharova N., Daineko L., Kovalev F.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://kvmolur.elpub.ru/jour/article/view/117

Цифровизация образовательной среды и индивидуализация обучения являются основными мировыми трендами трансформации образования. Формирование индивидуальной траектории обучения для каждого студента и повышение эффективности его учебной деятельности с учетом входного уровня знаний и навыков, индивидуальных особенностей восприятия информации и скорости освоения новых знаний становится возможным благодаря цифровым технологиям. Инструменты учебной аналитики, используемые для анализа данных цифрового следа обучающегося, позволяют не только предсказывать успешность или неуспешность обучающегося на последующих этапах освоения курса, но и выстраивать наиболее оптимальный путь достижения обучающимся целевых результатов обучения, реализуя принципы адаптивного обучения. Целью данной работы является разработка и практическая апробация методики адаптивного обучения при реализации учебной дисциплины в университете. Разработанная методика адаптивного обучения основана на использовании инструментов анализа данных для формирования уникальной для каждого студента индивидуальной учебной траектории в рамках изучения курса «Иностранный язык». На выборке в 5 154 студента проведен сравнительный анализ различных моделей обучения. Сделан вывод о преимуществе адаптивного обучения, реализуемого в смешанной модели, которая предполагает активную роль преподавателя в части мониторинга успешности студента и принятия решений на основе рекомендаций системы. Успешный опыт апробации методики адаптивного обучения на примере реализации дисциплины «Иностранный язык» свидетельствует о практической значимости результатов исследования и возможности их использования для внедрения адаптивного обучения в вузах.

Digitalization of learning environment and learning individualization are among the key global trends of education transformation. Digital tools allow designing individual learning path for each student, and improving learning efficiency by considering entrance levels of skills and knowledge, personal specifics of information perception, and speed of acquiring new knowledge. Learning analytics tools are used to analyze student digital footprint data in order to not only forecast student success of failure at the following stages of the course, but to design the most optimal path to desired learning results through the use of adaptive learning tools. The current research was aimed at developing and testing an adaptive learning method for teaching of a University foreign language course. The adaptive learning method uses analysis tools to form unique individual learning trajectory for each student. Comparative analysis of different learning models was performed using data for 5,154 students. Conclusions were made on the advantages of adaptive learning and mixed learning model with active teacher’s role in student success monitoring. Successful experience of testing the adaptive learning method for teaching foreign language demonstrates practical value of research results, and allows their further use for implementing adaptive learning in higher education institutions.

адаптацияадаптивное обучениеиндивидуальные учебные траекториицифровизация образовательного процессасмешанное обучениевысшее образованиеadaptationadaptive learningindividual educational trajectoriesdigitalization of the educational processblended learninghigher educationReferencesВайнштейн, Ю. В., Шершнева, В. А., Есин, Р. В., Зыкова, Т. В. Адаптация математического образовательного контента в электронных обучающих ресурсах // Открытое образова- ние. – 2017. – № 4. – С. 4–12. – DOI:10.21686/1818-4243-2017-4-4-12Daineko, L., Goncharova, N. & Larionova, V. (2021). Creating an Adaptive Learning Model Based on the Learner’s Digital Footprint. In EDULEARN21: Proceedings of 13th International Conference on Education and New Learning Technologies (pp. 4230–4237). IATED. https://doi.org/10.21125/edulearn.2021.0896Варгамян, М., Кандыбович, А. Организационно-педагогическая модель адаптивной шко- лы // Директор школы. – 2000. – № 6. – С. 97–111.Goncharova, N., Daineko, L. & Larionova, V. (2021). Development of an Adaptive Learning Model Based on Digital Technologies and the Work of the Teacher. In INTED2021: Proceedings of 15th International Technology, Education and Development Conference (pp. 6549–6558). IATED. https://doi.org/10.21125/inted.2021.1307Карнюшин, В. А. Адаптивная школа как иная парадигма образования // Известия Смолен- ского государственного университета. – 2008. – № 3. – С. 164–170.Karnyushin, V. A. (2008). Adaptive School as a different paradigm of education. Izvestiya Smolenskogo gosudarstvennogo universiteta – Izvestia of Smolensk State University, 3, 164–170.Келли, П., Коутс, Х., Нейлор, Р. Онлайн-образование: путь от участия к успеху (пер. с англ. Е. Шадриной) // Вопросы образования. – 2016. – №3. – С. 34–58. –DOI:10.17323/1814-9545-2016-3-34-58Kelly, P., Coates, H. & Naylor, R. (2016). Leading Online Education from Participation to Success (E. Shadrina, Trans.). Voprosy obrazovaniya – Educational Studies Moscow, 3, 34–58. https://doi.org/10.17323/1814-9545-2016-3-34-58Кречетов, И. А., Романенко, В. В. Реализация методов адаптивного обучения // Вопросы об- разования. – 2020. – № 2. – С. 252–277. – DOI:10.17323/1814-9545-2020-2-252-277Khosravi, H., Sadiq, S., & Gasevic, D. (2020). Development and adoption of an adaptive learning system: Reflections and lessons learned. In Proceedings of the 51st ACM technical symposium on computer science education (pp. 58–64). https://doi.org/10.1145/3328778.3366900Маняхина, В. Г. Условия эффективности смешанного обучения // Наука и школа. – 2022. – №5. – С. 107–120.Krechetov, I. A., & Romanenko, V. V. (2020). Implementing the Adaptive Learning Techniques. Voprosy obrazovaniya – Educational Studies Moscow, 2, 252–277. https://doi.org/10.17323/1814-9545-2020-2-252-277Миронцева, С. С., Павлова, Т. А., Семёнкина, И. А., Шевченко, В. И., Ченгарь, О. В. Интегра- ция элементов персонализации обучения в электронный образовательный контент курса по иностранному языку в вузе // Педагогика. Вопросы теории и практики. – 2022. – Т. 7. – № 3. – С. 343–351. – DOI:10.30853/ped20220039Liu, M., McKelroy, E., Corliss, S. B. & Carrigan, J. (2017). Investigating the effect of an adaptive learning intervention on students’ learning. Educational technology research and development, 65, 1605–1625. https://doi.org/10.1007/s11423-017-9542-1Наумкин, Н. И., Агеев, В. А., Садиева, А. Э., Анохин, А. В., Шекшаева, Н. Н., Забродина, Е. В. Разработка модели создания индивидуальных образовательных траекторий в ин- женерном образовании // Интеграция образования. – 2021. – Т. 25. – № 3. – С. 513–531. – DOI:10.15507/1991-9468.104.025.202103.513-531Manyakhina, V. G. (2022). Conditions for blended learning effectiveness. Nauka i shkola – Science and School, 5, 107–120.Пеша, А. В. Развитие цифровых компетенций и цифровой грамотности в XXI веке: об- зор исследований // Образование и саморазвитие. – 2022. – Т. 17. – № 1. – С. 201–220. – DOI:10.26907/esd.17.1.16Mirontseva, S. S., Pavlova, T. A., Semyonkina, I. A., Shevchenko, V. I., & Chengar, O. V. Integration of learning personalization elements into electronic educational content of foreign language university course. Pedagogika. Voprosy teorii i praktiki. – Pedagogy. Theory & Practice, 7(3), 343– 351. https://doi.org/10.30853/ped20220039Токтарова, В. И., Маматов, Д. Р. Реализация модели адаптивного обучения на основе познава- тельных стилей // Теория и практика общественного развития. – 2015. – № 8. – С. 242–246.Naumkin, N. I., Ageev, V. A., Sadieva, A. E., Anokhin, A. V., Shekshaeva, N. N., & Zabrodina, E. V. (2021). Development of a model for individual educational pathways in engineering education. Integraciya obrazovaniya – Integration of Education, 25(3), 513–531. https://doi.org/10.15507/1991-9468.104.025.202103.513-531Daineko, L., Goncharova, N., Larionova, V. Creating an Adaptive Learning Model Based on the Learner’s Digital Footprint // EDULEARN21: Proceedings of 13th International Conference on Education and New Learning Technologies, Spain, July 2021. – P. 4230–4237. – DOI:10.21125/edulearn.2021.0896Pesha, A. V. (2022). The development of digital competencies and digital literacy in the 21st century: A survey of studies. Obrazovanie i samorazvitie – Education and Self Development, 17(1), 201– 220. https://doi.org/10.26907/esd.17.1.16Goncharova, N., Daineko, L., Larionova, V. Development of an Adaptive Learning Model Based on Digital Technologies and the Work of the Teacher // INTED2021: Proceedings of 15th International Technology, Education and Development Conference, Spain, March 2021. – P. 6549–6558. – DOI:10.21125/inted.2021.1307Soltani, A., & Izquierdo, A. (2019). Adaptive learning under expected and unexpected uncertainty. Nature Reviews Neuroscience, 20, 635–644. https://doi.org/10.1038/s41583-019-0180-yKhosravi, H., Sadiq, S., Gasevic, D. Development and adoption of an adaptive learning system: Reflections and lessons learned // Proceedings of the 51st ACM technical symposium on computer science education, February 2020. – P. 58–64. – DOI:10.1145/3328778.3366900Toktarova, V. I., & Mamatov, D. R. (2015). Implementation of the adaptive learning model based on learning styles. Teoriya i praktika obshchestvennogo razvitiya – Theory and Practice of Social Development, 8, 242-246.Liu, M., McKelroy, E., Corliss, S. B., Carrigan, J. Investigating the effect of an adaptive learning intervention on students’ learning // Educational technology research and development. – 2017. – No. 65. – P. 1605–1625. – DOI:10.1007/s11423-017-9542-1Vainshtein, Yu. V., Shershneva, V. A., Esin, R. V., & Zykova T. V. (2017). Adaptation of mathematical educational content in e-learning resources. Otkrytoe obrazovanie – Open education, 4, 4–12. https://doi.org/10.21686/1818-4243-2017-4-4-12Soltani, A., Izquierdo, A. Adaptive learning under expected and unexpected uncertainty // Nature Reviews Neuroscience. – 2019. – Vol. 20. – P. 635–644. – DOI:10.1038/s41583-019-0180-yVandewaetere, M., Desmet, P. & Clarebout, G. (2011). The contribution of learner characteristics in the development of computer-based adaptive learning environments. Computers in Human Behavior, 27(1), 118–130. https://doi.org/10.1016/j.chb.2010.07.038Vandewaetere, M., Desmet, P., Clarebout, G. The contribution of learner characteristics in the development of computer-based adaptive learning environments // Computers in Human Behavior. – 2011. – Vol. 27. – No. 1. – P. 118–130. – DOI:10.1016/j.chb.2010.07.038Vargamyan, M. & Kandybovich, A. (2000). Organisational and pedagogical model of an adaptive school. Direktor shkoly – Headmaster, 6, 97–112.Wang, S., Christensen, C., Cui, W., Tong, R., Yarnall, L., Shear, L., & Feng, M. When adaptive learning is effective learning: comparison of an adaptive learning system to teacher-led instruction // Interactive Learning Environments. – 2023. – Vol. 31. – No. 2. – P. 793–803. – DOI:10.1080/10494820.2020.1808794Wang, S., Christensen, C., Cui, W., Tong, R., Yarnall, L., Shear, L., & Feng, M. (2023). When adaptive learning is effective learning: comparison of an adaptive learning system to teacher-led instruction. Interactive Learning Environments, 31(2), 793–803. https://doi.org/10.1080/10494820.2020.1808794

The authors declare that there are no conflicts of interest present.