ПЕРІОДИЧНІ ВИДАННЯ ХДУ

Permanent URI for this communityhttps://ekhsuir.kspu.edu/handle/123456789/777

Browse

Subject: search.filters.subject.individual educational trajectory

Search Results

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    RESILIENCE IN THE CHANGED CONDITIONS OF EDUCATIONAL AND PROFESSIONAL TRAINING OF FUTURE SPECIALISTS OF A SOCIONOMIC PROFILE
    (2024) Koval*, O.; Коваль*, O.; Fomina, I.; Фоміна, I.; Golub, Iu.; Голуб, Ю.; Ozerov, D.; Озеров, Д.
    The aim is to research the relationship between respondents' resilience and key indicators of educa tional and professional training in the changed con ditions of the educational environment. The sample was made up of first- and second-level higher educa tion students studying at Ukrainian universities, who belong to future specialists in a socionomic profile, and at the time of the study, the educational process of these universities underwent significant trans formational changes. General sample parameters: number of respondents (n=243); age range – from 18 to 36 years; descriptive frequency characteris tics of age (M=22.43; SD=4.91; Me=22.50). Methods. Valid and reliable psychodiagnostic tests were applied: “Resilience Scale” (CD-RISC-10) (Connor & Davidson, 2003); the “Dispositional characteristics of personality self-development” (DCPS) (Kuzikova, 2017); question naire “Hardiness Survey” (Maddi & Khoshaba, 1994) and the grade point average according to the results of the 2022-2023 academic year. Results. It was estab lished that there are no significant differences between the psychological content parameters of resilience, hardiness and key indicators of educational and pro fessional training of bachelors and master’s students according to the Mann-Whitney (U) criterion. It was found that resilience has five statistically significant correlations with the researched parameters (p<.050; p<.010): need for self-development; conditions of self-development; engagement; control; challenge; general level of hardiness. Comparison of low (group I) and high (group II) levels of resilience demonstrated the superiority of group II in five parameters (р<.050; р<.010): need for self-development (U=149.500; p=.000); conditions of self-development (U=134.000; p=.000); mechanisms of self-development (U=198.500; p=.038); general level of self-development (U=178.500; p=.000) and engagement (U=145.500; p=.000). Dis cussion and сonclusions. It was proven that students with a high level of resilience are able to develop under any circumstances, and negative events, critical situa tions and changed conditions are perceived by them as another stage of challenge. It was recommended to implement the received scientific facts into teaching, organizational and pedagogical work. Метою є дослідження зв’язку резильєнтності рес пондентів із ключовими показниками навчаль но-професійної підготовки у змінених умовах освіт нього середовища. Вибіркову сукупність склали здобувачі першого і другого рівнів вищої освіти, що навчаються в університетах України, належать до майбутніх фахівців соціономічного профілю, і на час дослідження освітній процес цих університетів зазнав суттєвих трансформаційних змін. Загальні параметри вибірки: кількість респондентів (n=243); віковий діапазон – від 18 до 36 років; описові частотні характеристики віку (M=22.43; SD=4.91; Me=22.50). Методи. Застосовано валідні і надійні психодіагнос тичні тести: “Шкала резильєнтності” (CD-RISC-10) (Connor, Davidson, 2003); методика “Диспозиційна характеристика саморозвитку особистості” (ДХСО) (Kuzikova, 2017); опитувальник “Життєстійкості” (Maddi, Khoshaba, 1994) та середній бал академічної успішності за результатами 2022–2023 навчального року. Результати. Констатовано відсутність зна чущих відмінностей між психологічними змісто вими параметрами резильєнтності, життєстійкості та ключовими показниками навчально-професійної підготовки бакалаврів і магістрантів за критерієм Манна-Уітні (U). З’ясовано, що резильєнтність має п’ять статистично достовірних кореляційних зв’яз ків із досліджуваними параметрами (р<.050; р<.010): потреба саморозвитку; умови саморозвитку; залу ченість; контроль; прийняття ризику; загальний рівень життєстійкості. Порівняння низьких (група І) і високих (група ІІ) рівнів резильєнтності продемон струвало перевагу групи ІІ за п’ятьма параметрами (р<.050; р<.010): потреби саморозвитку (U=149.500; p=.000); умови саморозвитку (U=134.000; p=.000); механізми саморозвитку (U=198.500; p=.038); загальний рівень саморозвитку (U=178.500; p=.000) і залученість (U=145.500; p=.000). Дискусія і висновки. Доказано, що здобувачі з високим рів нем резильєнтності здатні розвиватися за будь яких обставин, а негативні події, критичні ситуації і змінені умови сприймаються ними як черговий етап випробування. Рекомендовано отримані нау кові факти впровадити у викладацьку і організацій но-педагогічну роботу.
  • No Thumbnail Available
    Item
    АНАЛІТИЧНИЙ ОГЛЯД KNEWTON ЯК ПЛАТФОРМИ ДЛЯ ПЕРСОНАЛІЗАЦІЇ ОСВІТНЬОГО КОНТЕНТУ
    (2020) Носенко, Ю. Г.; Nosenko, Y.
    У статті проаналізовано теоретичне підґрунтя платформи адаптивного навчання Knewton, визначено переваги й перспективи її використання у освітньому процесі. Платформа Knewton, розроблена однойменною компанією (США), стала однією з перших адаптивних освітніх платформ у світі та наразі є безперечним лідером світу в зазначеному контексті. Вона забезпечує неперервну адаптивність, постійно накопичуючи дані про кожного учня/студента та належним чином вибудовуючи індивідуальну траєкторію навчання, формуючи відповідні рекомендації в режимі реального часу. Сама компанія Knewton не розробляє готові курси, натомість забезпечує діяльність платформи, яка пропонує розробникам певні алгоритми адаптування освітнього контенту. Теоретичне підґрунтя платформи Knewton складає низка моделей і підходів, серед яких: теорія тестових завдань (item response theory), імовірнісні графові моделі (probabilistic graphical models), ієрархічна агломераційна кластеризація даних (hierarchical agglomerative clustering). Серед засобів Knewton, що забезпечують персоналізацію навчання, розглядаємо такі, як граф знань (knowledge graph), постійне підкріплення, криві навчання (learning curves), навчальний профіль учня/студента (student learning profile), мережний ефект (network effects). До основних переваг Knewton для учнів/студентів зараховуємо : миттєвий «фідбек», колаборацію, гейміфікацію. До переваг для педагогів – задоволення різноманітних потреб учнів/студентів, моніторинг прогресу цілого класу, моніторинг прогресу окремого учня/студента, удосконалення змісту освітніх програм. Надано загальні рекомендації щодо розробки адаптивного курсу на базі Knewton (на прикладі програми Alta). Схарактеризовано моделі потенційного застосування платформи Knewton: «віч-на-віч», «ротація», «гнучкіть», «онлайн-лабораторія», «self-blend», «онлайн- користувач». Зважаючи на те, що практичний досвід застосування адаптивних систем навчання як в Україні, так і у світі загалом, є досить незначним, вважаємо, що важливим є розгляд теоретичних основ цих технологій, критична оцінка їхніх переваг і недоліків, а також перспектив упровадження та використання. У подальшому плануємо розробити рекомендації для вітчизняних педагогів щодо створення освітніх курсів на базі платформи Knewton. The article analyzes the theoretical basis of Knewton adaptive learning platform, identifies the benefits and prospects for its use in the educational process. The Knewton platform, developed by the company of the same name (USA), became one of the first adaptive learning platforms in the world and is now the undisputed world leader in this context. It provides continuous adaptability, constantly accumulating data about each student and properly building an individual learning trajectory, forming appropriate recommendations in real time. Knewton itself does not develop ready-made courses, but instead provides a platform that offers developers certain algorithms for adapting educational content. The theoretical basis of the Knewton platform is a number of models and approaches, including: item response theory, probabilistic graphical models, hierarchical agglomerative clustering. Among the Knewton tools that provide personalization of learning, we consider such as knowledge graph, constant reinforcement, learning curves, student learning profile, network effects. The main advantages of Knewton for students include: instant "feedback", collaboration, gamification. The advantages for teachers are meeting the various needs of students, monitoring the progress of the whole class, monitoring the progress of an individual student, improving the content of educational programs. General recommendations for the development of an adaptive course based on Knewton (on the example of the Alta) are given. The models of potential application of the Knewton platform are characterized: "face to face", "rotation", "flex", "online laboratory", "self-blend", "online user". Given that the practical experience of adaptive learning systems, both in Ukraine and in the world as a whole, is quite small, we believe that it is important to consider the theoretical foundations of these technologies, critically assess their advantages and disadvantages, and prospects for implementation and use. In the future, we plan to develop recommendations for teachers to create training courses based on the Knewton platform.