Факультет психології, історії та соціології
Permanent URI for this collectionhttps://ekhsuir.kspu.edu/handle/123456789/248
Browse
5 results
Search Results
Item ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS A COMPONENT OF MEASURING STUDENTS' ENGAGEMENT IN LEARNING IN THE ONLINE EDUCATIONAL ENVIRONMENT OF A HIGHER EDUCATION INSTITUTION(2025) Spivakovskiy O.; Cherkashyna T.; Revenko Ye.; Petukhova L.; Lemeshchuk O.; Soloveiko O.; Співаковський О.; Черкашина Т.; Ревенко Є.; Петухова Л.; Лемещук О.; Соловейко О.Artificial intelligence (AI) has become an integral part of the education sector, driving advancements in both teaching methods and assessment tools. With the rise of online and hybrid learning models, particularly in response to global challenges such as the COVID-19 pandemic and the ongoing war in Ukraine, higher education institutions face unique challenges. The educational process in some higher education institutions, especially those that have been relocated, is conducted in a mixed or fully remote format. This situation demands not only enhancements in personalized student learning and revisions in the assessment systems for knowledge quality but also an in-depth exploration of students' attitudes and motivations toward the educational process under these challenging circumstances. In such conditions, the use of AI will help make the educational process more organized, efficient, and innovative. Effectively organizing distance learning requires tools that can assess students' knowledge while considering their concentration, engagement, and interest in the material, as well as their willingness to interact with teachers and provide feedback. This approach improves the educational process and ensures high-quality training for future professionals. When students focus on the material and actively engage in learning, they better understand and retain new information, which deepens their knowledge and enhances their professional competencies. The article explores the use of artificial intelligence to measure students' attention levels, class engagement, and readiness to provide feedback during blended or remote learning. AI enables automatic, unbiased analysis of student behavior during classes, capturing metrics such as attention, interaction levels, gestures, posture, lip movements, eyelid blinking frequency, and physiological responses. This approach provides precise and objective data on student engagement, which traditional observation methods cannot offer. Key areas for further research into the application of artificial intelligence in measuring the online educational environment include: the potential for AI to analyze video recordings of educational sessions based on criteria that impact learning quality (such as attention levels, interaction activity, gestures and postures, body tension, breathing, blinking frequency, lip and jaw movements, and reactions to content); the capability of AI to generate analytical reports based on quantitative data related to learning outcomes or survey results; and the potential for AI to develop automated tools or applications that enhance personalized, student-centered learning in higher education institutions. Сьогодні штучний інтелект активно впроваджується в освітню сферу. Його можливості широко застосовуються не тільки в навчальній діяльності, а й можуть бути використані для різних видів вимірювань в освітньому середовищі. Враховуючи війну, яка триває в Україні вже понад 3 роки, навчальний процес у деяких вищих навчальних закладах, зокрема в переміщених університетах, відбувається в змішаному форматі, а іноді й дистанційно, що потребує не лише вдосконалення персоналізованого навчання студентів, а й змін у системи оцінювання якості їх знань та вивченні ставлення і мотивації студентів до навчального процесу в таких складних умовах. Важливо враховувати цілеспрямованість, зацікавленість студентів, а також їх готовність взаємодіяти з викладачами та надавати зворотний зв’язок, що забезпечить підвищення якості навчального процесу та якісну підготовку майбутніх фахівців. Метою статті є дослідити механізми використання штучного інтелекту для вимірювань в освітньому онлайн-середовищі (на основі досвіду Херсонського державного університету). У статті зроблено спробу використати можливості штучного інтелекту для вимірювання концентрації уваги учнів під час занять, їхньої залученості до уроку та готовності надати зворотний зв’язок під час змішаного або дистанційного навчання. Питаннями, що потребують подальших досліджень щодо використання можливостей штучного інтелекту у вимірюваннях в освітньому онлайн-середовищі, є наступні напрями: здатність штучного інтелекту характеризувати відеозаписи навчальних занять за певними критеріями, що впливають на якість навчання (рівень уваги), активність взаємодії, жести і пози під час уроку, напруга тіла, частота дихання і моргання, рух губ і щелеп, реакція на зміст тощо); здатність штучного інтелекту допомагати створювати аналітичні звіти на основі наданих йому кількісних показників щодо результатів навчання або результатів опитувань; здатність штучного інтелекту створювати автоматизовані програми чи інструменти, які могли б покращити елементи персоналізованого та студентоцентрованого навчання у вищих навчальних закладах.Item PSYCHO-EMOTIONAL STATES OF FUTURE SPECIALISTS IN A SOCIONOMIC AREA UNDER LOCKDOWN AND MARTIAL LAW: COMPARATIVE ANALYSIS(2022) Popovych, I. S.; Machynska, N.; Yaremchuk, N.; Korniat, V.; Kurinna, V.; Попович, І. С.The aim of the study is to perform comparative analysis of dominating psycho-emotional states of future specialists in a socionomic area under lockdown and martial law. A verification strategy is suggested for examining psycho-emotional states. The research used participant observation, valid and reliable psycho-diagnostic instruments, factor analysis, coefficients of empirical data reliability. It was established that in the comparison of the selected complex of psychological content parameters Group 1 (under lockdown) and Group 2 (under martial law) there are no significant differences. Two factor structures of the respondents’ psycho-emotional states were created: one of them – during the ongoing COVID-19 pandemic (59.91%) and the other – during the martial law (69.89%). It was found out that the obtained data on psycho-emotional states during the lockdown and the martial law are essentially different that did not allow determining or disproving significant differences by means of statistical coefficients. The study substantiated that the established empirical facts are characterized by scientific novelty which should be taken into consideration by organizers of educational and professional training for specialists in a socionomic area. Метою статті є порівняльне аналізування домінуючих психоемоційних станів майбутніх фахівців соціономічного профілю в умовах локдауну і воєнного стану. Розроблено констатувальну стратегію дослідження психоемоційних станів. Застосовано включене спостереження, валідний і надійний психодіагностичний інструментарій, факторне аналізування, коефіцієнти достовірності емпіричних даних. Констатовано, що у порівнянні підібраного комплексу психологічних змістових параметрів Групи 1 (під час локдауну) і Групи 2 (під час воєнного стану), немає достовірних відмінностей. Побудовано дві факторні структури психоемоційних станів респондентів: одну – під час прогресування пандемії COVID-19 (59.91%) і другу – під час воєнного стану(69.89%). Констатовано, що отримані психоемоційні стани під час локдауну і воєнного стану є якісно відмінними, що не дозволило за допомогою статистичних коефіцієнтів встановити чи спростувати достовірні відмінності. Обґрунтовано, що встановлені емпіричні факти мають наукову новизну, яку доцільно взяти до уваги організаторам навчально-професійної підготовки фахівців соціономічного профілю.Item RESEARCH OF READINESS OF TEACHERS OF RURAL SECONDARY SCHOOLS FOR INNOVATIONS(2022) Popovych, I. S.; Semenov, O.; Semenova, N.; Zavatska, N.; Kovalchuk, Z.; Zavatskyi, Y.; Попович, І. С.The purpose is to establish the interdependence of key parameters and construct a factor structure of teachers’ readiness to reform and deploy innovative technologies in rural secondary schools. Research methods: ANOVA factor analysis with reduction of factor proportions, standard valid and reliable psychodiagnostics methods, statistical reliability coefficients. Results. The factor structure ensures the following main factors (73.92%). It has been found that the main are “MARI” (F1) (52.56%) and “CRI” (F2) (9.28%), which are interconnected with “SLRI” (F3) (p≤.01) and F4 “PRI” (F4) (p≤.01). Conclusions. It has been stated that the obtained scientific facts give an objective understanding of the subject of research and its determinants. The curriculum for the initiative to modernize education in rural areas is composed of established scientific facts and argumentation of the results obtained. It was noted that results will allow to operationalize the educational and professional training of future specialists in order to prepare them for modernization of training and teaching. Мета – встановити взаємозалежність ключових параметрів та побудувати факторну структуру готовності педагогів до реформування та впровадження інноваційних технологій у сільській загальноосвітній школі. Методи дослідження: факторний аналіз ANOVA з метою зменшення співрозмірності чинників, стандартні валідні та надійні психодіагностичні методи, статистичні коефіцієнти достовірності. Результати. У факторній структурі відображено такі основні фактори (73.92%). Встановлено, що основними є “MARI” (F1) (52.56%) та “CRI” (F2) (9.28%), які взаємопов’язані з “SLRI” (F3) (p≤.01) та “PRI”(F4) (p≤.01). Висновки. Встановлено, що отримані результати дають об’єктивне розуміння предмету дослідження та його детермінант. Встановлені наукові факти та обґрунтування отриманих результатів складає зміст для програми модернізації освіти на селі. Зазначено, що результати дозволять операціоналізувати освітньо-професійну підготовку майбутніх спеціалістів з метою їх готовності до модернізації навчання та викладання.Item RESEARCH OF THE DOMINANT PSYCHO-EMOTIONAL STATES OF UNIVERSITY LECTURERS DURING THE PROGRESSION OF THE COVID-19 PANDEMIC(2021) Popovych, I.; Semenov, O.; Skliaruk, A.; Sotnikova, K.; Попович, І. С.; Семенов, О. С.; Склярук, А. В; Сотнікова, К. К.; Семенова, Н. І.The aim of the article was empirical research of the dominant psycho-emotional states of university lecturers during the progression of the COVID-19 pandemic. The article is devoted to an empirical study of the factor structure and the prevailing correlations between the psycho-emotional states of the respondents. Valid empirical methods with standardized questionnaires were used: the dominant coping strategy research method, the test of differentiation of emotional states, and the anxiety research method. The study’s empirical picture constructed. Psycho-emotional states were qualitatively interpreted, states were distinguished, and semantic psychological parameters were defined. The factor structure of the dominant psycho-emotional states of university lecturers was determined. The psycho-emotional state of F1 “Isolated activity”, which had the most intercorrelations and had the most significant (p≤.01) correlation with F4 “Pragmatic avoidance” (.344), was found to have the greatest factor load. It was empirically established and theoretically substantiated that the structure, variables, and interdependence of the factors of dominant psycho-emotional states were important components in solving issues of lecturers’ professional activity. It was noted that the findings may be useful for university administrations and pedagogical psychology researchers. Метою статті було емпіричне дослідження домінуючих психоемоційних станів викладачів закладів вищої освіти під час прогресування пандемії COVID-19. Стаття присвячена емпіричному дослідженню факторної структури та превалюючих взаємозв’язків психоемоційних станів респонденів. Застосовано валідні емпіричні методи зі стандартизованими анкетами: методика дослідження домінуючих копінг-стратегій, тест диференціювання емоційних станів і методика дослідження тривожності. Побудовано емпіричну картину дослідження. Якісно інтерпретовано психоемоційні стани, виокремлено один стан від іншого, окреслено змістові психологічні параметри. Визначено факторну структуру домінуючих психоемоційних станів викладачів закладів вищої освіти. Встановлено, що найбільше факторне навантаження отримав психоемоційний стан F1 “ізольована активність”, який має найбільше взаємозв’язків, і має найбільш значуще (p≤.01) співвідношення з F4 “прагматичне уникнення” (.344). Емпірично встановлено і теоретично обґрунтовано, що структура, змінні і взаємозалежність факторів домінуючих психоемоційних станів є важливими складовими у вирішенні завдань професійної діяльності викладачів. Зазначено, що результати можуть бути корисні адміністраціям університетів, дослідникам педагогічної психології.Item EXPERIMENTAL RESEARCH OF THE SOCIAL EXPECTATIONS OF HOLDERS OF MASTER’S DEGREE IN PEDAGOGY(2020) Popovych, I. S.; Machynska, N. I.; Lozynska, S. V.; Nos, L. S.; Derkach, Yu. Ya.; Prots, M. О.; Kovalchuk, Z. Ya.; Los, O. M.; Попович, І. С.; Мачинська, Н. І.; Лозинська, С. В.; Нос, Л. С.; Деркач, Ю. Я.; Проц, М. О.; Ковальчук, З. Я.; Лось, О. М.The purpose of the article is to reveal the results of experimental study of the social expectations of holders of Master’s Degree in Pedagogy (Master of education / M.Ed.) (n=102). The psychological and pedagogical experiment was used in the study. The results are: significant positive changes in awareness indicator about the expected course of events (.004**; p≤.01); expected attitudes towards participants in interpersonal interaction (.008**; p≤.01); expected performance (.018**; p≤.01). The efficiency of the developed program was experimentally confirmed. Соціальні очікування магістрів педагогіки – майбутніх вчителів початкових класів є важливими регуляторами їхньої готовності до професійної діяльності. Метою статті є висвітлення результатів експериментального дослідження соціальних очікувань магістрів педагогіки (n=102). У дослідженні застосовано психолого-педагогічний експеримент. Результати: значущі позитивні зміни показника обізнаності про передбачуваний перебіг подій (.004**; p≤ .01); очікуваного ставлення до учасників міжособистісної взаємодії (.008**; p≤ .01); очікуваних результатів діяльності (.018**; p≤ .01). Експериментально підтверджено ефективність розробленої програми, запропоновано шляхи вдосконалення і перспективи розвитку.