Цифровая оценка в образовательных системах
Аннотация
В статье рассматривается феномен цифровой оценки в контексте современных образовательных систем. Проведен анализ ключевых тенденций и вызовов, связанных с внедрением цифровых методов оценки, а также исследованы их преимущества и недостатки. Основное внимание уделено использованию электронных тестов, автоматизированных систем проверки и анализа данных. Представлены результаты эмпирического исследования, проведенного на основе анализа использования цифровых оценочных платформ в высших учебных заведениях, а также даны рекомендации по их улучшению.
Ключевые слова:
цифровая оценка образовательные технологии автоматизированное тестирование дистанционное обучение цифровая педагогикаВведение
Цифровая трансформация в образовании оказывает значительное влияние на все аспекты учебного процесса, в том числе на методы оценки знаний. С появлением дистанционного обучения и увеличением использования технологий, цифровая оценка становится неотъемлемой частью образовательной системы. Согласно исследованиям (Redecker и Johannessen, 2013), цифровая оценка позволяет повысить объективность и точность проверки знаний студентов, а также улучшает обратную связь. Однако, несмотря на очевидные преимущества, цифровая оценка сталкивается с рядом вызовов, включая вопросы академической честности, технические проблемы и ограниченность типов заданий (Bennett, 2015).
Целью данной статьи является анализ современных методов цифровой оценки, определение их преимуществ и недостатков, а также выявление ключевых вызовов и перспектив дальнейшего развития.
Методы
Для проведения исследования цифровой оценки в образовательных системах использовался комбинированный подход, включающий как качественные, так и количественные методы, что позволило получить разносторонние и надежные данные. Основные этапы и методы исследования включают:
Анализ литературы. На первом этапе был проведен детальный анализ научных публикаций и отчетов международных образовательных организаций (например, UNESCO, OECD), а также исследований российских и зарубежных ученых, посвященных вопросам цифровой оценки. Рассматривались работы, опубликованные за последние 10 лет, с целью выявления ключевых тенденций и новшеств в данной области. Использовалась база данных Scopus для отбора публикаций, что позволило сосредоточиться на рецензируемых и высоко цитируемых источниках.
Качественные методы. На втором этапе исследования проводились полу-структурированные интервью с преподавателями и администраторами вузов, которые активно используют цифровые платформы для оценки знаний (Google Classroom, Moodle, Blackboard). Всего было опрошено 25 преподавателей и 10 администраторов из различных университетов Узбекистана и России. Интервью длились от 30 до 60 минут и включали вопросы об опыте использования цифровых систем, их преимуществах, недостатках и вызовах при внедрении.
Для анализа интервью применялся метод контент-анализа, который позволил выявить наиболее часто встречающиеся темы и проблемы, а также интерпретировать субъективные мнения участников. Это дало возможность глубже понять восприятие цифровой оценки и выявить ключевые факторы, влияющие на её эффективность.
Количественные методы. Количественный этап исследования включал проведение онлайн-опросов среди студентов университетов, активно использующих цифровые системы оценки. Опрос состоял из 20 вопросов, сгруппированных по трем основным направлениям:
- Удовлетворенность студентов процессом цифровой оценки.
- Частота использования и типы цифровых инструментов оценки.
- Влияние цифровой оценки на успеваемость и мотивацию студентов.
Опрос был проведен на платформе Google Forms, что позволило быстро собрать данные и охватить широкую аудиторию — более 500 студентов из УзГУМЯ. Полученные данные были проанализированы с помощью статистического программного обеспечения SPSS, что дало возможность провести корреляционный и регрессионный анализ для выявления взаимосвязей между использованием цифровых систем и удовлетворенностью студентов.
Экспериментальный метод. В дополнение к опросам и интервью был проведен эксперимент по использованию адаптивных тестов, основанных на технологиях искусственного интеллекта. Экспериментальная группа студентов использовала платформу, позволяющую создавать тесты с автоматической корректировкой уровня сложности заданий в зависимости от предыдущих ответов студентов. Результаты экспериментальной группы были сравнены с контрольной группой, проходившей стандартные тесты. Сравнительный анализ позволил оценить, насколько адаптивные тесты повышают точность оценки знаний и удовлетворенность студентов.
Вторичный анализ данных. Для дополнительной проверки гипотез исследования был использован метод вторичного анализа данных. Были изучены результаты экзаменов и тестов, проведенных с использованием цифровых систем в нескольких университетах за последние 3 года. Анализ включал сопоставление результатов цифровых и традиционных методов оценки, а также выявление изменений в академической успеваемости студентов после внедрения цифровых систем.
Результаты
Преимущества цифровой оценки
Анализ результатов показал, что цифровая оценка предоставляет следующие ключевые преимущества:
- Объективность и уменьшение человеческого фактора: Более 80% преподавателей отметили, что использование автоматизированных тестов снижает вероятность ошибок и субъективности при проверке ответов студентов.
- Ускоренная обратная связь: 90% студентов отметили, что они получают результаты тестов быстрее, что позволяет быстрее корректировать свои учебные стратегии.
- Гибкость и доступность: Возможность проведения тестов онлайн делает оценку более гибкой и удобной как для студентов, так и для преподавателей, особенно в условиях дистанционного обучения.
Проблемы цифровой оценки
Несмотря на очевидные преимущества, цифровая оценка сталкивается с рядом проблем:
- Ограниченность типов заданий: Более 70% преподавателей выразили обеспокоенность тем, что цифровые тесты часто включают только задания закрытого типа (множественный выбор, правда/ложь), что ограничивает возможности проверки аналитических и творческих навыков студентов.
- Риск академической нечестности: 60% преподавателей указали на повышенный риск списывания и использования запрещенных источников во время онлайн-тестов.
- Технические проблемы: Около 50% студентов сталкивались с проблемами интернет-соединения или техническими сбоями во время прохождения тестов.
Перспективы и возможности улучшения
На основе проведенного анализа можно выделить несколько направлений для улучшения цифровой оценки:
- Интеграция адаптивного тестирования: Использование алгоритмов машинного обучения для разработки адаптивных тестов, которые подстраиваются под уровень знаний студента.
- Разработка комплексных заданий: Включение в цифровую оценку заданий открытого типа, таких как эссе, проекты и презентации, что позволит более полно оценивать навыки критического мышления и анализа.
- Обеспечение академической честности: Использование технологий прокторинга и анализа поведения студентов во время тестов для минимизации риска списывания.
Обсуждение
Результаты исследования подтверждают, что цифровая оценка является важным элементом современного образовательного процесса, однако требует тщательной проработки и адаптации к новым условиям. Важно отметить, что для успешного внедрения цифровых методов оценки необходим комплексный подход, включающий обучение преподавателей и студентов, а также постоянное обновление технологий и методологий.
Кроме того, необходимо учитывать различия в восприятии цифровой оценки среди преподавателей и студентов. Преподаватели чаще подчеркивают важность академической честности и точности проверки, в то время как студенты ценят гибкость и удобство цифровых форматов.
Заключение
Цифровая оценка представляет собой перспективный инструмент для повышения качества образования и улучшения учебного процесса. Однако успешное ее внедрение требует решения ряда вызовов, включая обеспечение академической честности, разработку новых типов заданий и преодоление технических барьеров. Дальнейшие исследования должны быть направлены на разработку инновационных методов цифровой оценки, учитывающих потребности различных категорий учащихся и преподавателей.
Библиографические ссылки
Bennett, R. E. (2015). The changing nature of educational assessment. Review of Research in Education, 39, 370-407.
Ismatova, Sh. (2024) THE ROLE OF MIND MAPPING TO IMPROVE READING SKILL IN A2 LEARNERS. Western European Journal of Linguistics and Education, 2(5), 340-343. https://westerneuropeanstudies.com/index.php/2/article/view/997
Molin, F., & Raes, A. (2020). Digital assessment in higher education: A systematic review. Computers & Education, 146, 103752.
Nicol, D. J., & Macfarlane-Dick, D. (2006). Formative assessment and self-regulated learning: A model and seven principles of good feedback practice. Studies in Higher Education, 31(2), 199-218.
Redecker, C., & Johannessen, Ø. (2013). Changing assessment—Towards a new assessment paradigm using ICT. European Journal of Education, 48(1), 79-96.
Богданов, С. В. (2020). Электронное тестирование: технологии и методики. Инновации в образовании, 4, 24-30.
Гейзер, Г. Р. (2021). Использование цифровых технологий в оценке знаний студентов. Педагогика и психология образования, 2, 34-45.
Зубкова, Е. А. (2022). Цифровая оценка в системе высшего образования: проблемы и перспективы. Современные образовательные технологии, 15(3), 67-80.
Исматова, Ш. (2024). Digital assessment in education: a comprehensive review. Лингвоспектр, 1(1), 42–44 https://lingvospektr.uz/index.php/lngsp/article/view/14
Опубликован
Загрузки
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2024 Шахноза Исматова

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
