Цифровой тьютор в тюменском госуниверситете: опыт внедрения и использования

Аннотация

Статья посвящена опыту автоматизации взаимодействия педагога/ученика в образовательном пространстве вуза на примере модели цифрового тьютора — чат-бота. Актуальность обусловлена стремительным развитием интеллектуальных образовательных ресурсов, востребованность которых резко выросла в период пандемии 2020 г. Одним из наиболее перспективных ресурсов являются диалоговые системы. В статье обосновывается целесообразность автоматизации диалога с обучающимися вуза на примере цифрового тьютора и описывается опыт его внедрения в курс «Теория языка», направление «Лингвистика» (бакалавриат) Тюменского государственного университета (ТюмГУ). В статье используются методы моделирования процесса автоматизации взаимодействия педагога и обучающихся в рамках цифровой педагогики; опросное исследование для выявления отношения студентов к внедрению цифровых технологий и оценки опыта использования цифрового тьютора в теоретическом курсе «Лексикология английского языка». Участниками опроса являются студенты-бакалавры ТюмГУ; апробация цифрового тьютора проходила на практических занятиях по дисциплине. Автоматизированные модели обучения прошли долгий путь развития от массовых онлайн курсов до интеллектуальных ассистентов. К сожалению, высокая стоимость их разработки тормозит их внедрение в вузы нашей страны. Модель цифрового тьютора на основе принципов адаптивного образования и индивидуальных траекторий развития, представленная в статье, призвана вос- полнить этот пробел. Цифровая модель может быть рекомендована к использованию в вузах. Ее востребованность будет возрастать, так как традиционные стратегии организации обучения теряют свою актуальность у нового поколения учащихся.

Литература

1. Ахаян А.А. Сетевая личность как педагогическое понятие (приглашение к размышлению): об одном признаке сетевой личности // Образовательная динамика сетевой личности: Материалы I Международной научно-практической конференции. Российский государственный педагогический университет им. А.И. Герцена, Институт педагогики. 2018. С. 10–15.

2. Давыдова Н.А. Адаптивная организация процесса обучения на основе автоматизированной обучающей среды // Вестник ЮУрГГПУ. 2009. №. 1. С. 32–38. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/adaptivnaya-organizatsiya-protsessa-obucheniya-na-osnove-avtomatizirovannoy-obuchayuschey-sredy (дата обращения: 18.02.2022).

3. Кравченко Д.А., Блескина И.А., Каляева Е.Н., Землякова Е.А., Аббакумов Д.Ф. Персонализация в образовании: от программируемого к адаптивному обучению // Современная зарубежная психология. 2020. Т. 9. №. 3. С. 34–46.

4. Кречетов И.А., Кручинин В.В., Романенко В.В., Городович А.В. Реализация адаптивного обучения: методы и технологии // Открытое и дистанционное образование. 2018. № 3 (71). С. 33–40. URL: http://journals.tsu.ru/uploads/import/1747/files/71_033.pdf (дата обращения: 18.02.2022).

5. Кузьминов Я.И., Фрумин И.Д., Сорокин П.С. Как сделать образование двигателем социально-экономического развития? М., 2019. URL: https://ioe.hse.ru/data/2019/06/21/1488487037/Obrazovanie-text..pdf (дата обращения: 18.02.2022).

6. Лодатко Е.А. Типология педагогических моделей // Вектор науки Тольяттинского государственного университета. Сер.: Педагогика, психология. 2014. №. 1 (16). С. 126–128.

7. Сергиенко Е.А., Марцинковская Т.Д., Изотова Е.И. Социально-эмоциональное развитие детей. Теоретические основы. М., 2019.

8. Фрумин И.Д., Васильев К.Б. Современные тенденции в политике информатизации образования // Вопросы образования. 2005. №. 3. С. 70–83.

9. Царев Р.Ю., Тынченко С.В., Гриценко С.Н. Адаптивное обучение с использованием ресурсов информационно-образовательной среды // Современные проблемы науки и образования. 2016. № 5. URL: http://www.science-education.ru/ru/article/view?id=25227 (дата обращения: 18.02.2022).

10. Яворский В.В., Юров В.М., Байдикова Н.В. Современные педагогические тех- нологии и модели в системе образования // Международный журнал экспериментального образования. 2015. № 3 (ч. 3). С. 329–332.

11. Якиманская И.С. Технология личностно-ориентированного обучения в современной школе. М., 2000.

12. Carr R., Palmer S., Hagel P. Active learning: The importance of developing a com- prehensive measure // Active Learning in Higher Education. 2015. №16 (3). P. 173–186.

13. Cheng C.-I., Liu D.S-M., Lin C. C-H. A digital tutor for learning fashion design // Multimedia Tools and Applications. 2015. Vol. 74. No 21. P. 9339–9364. URL:https:// doi.org/10.1007/s11042-014-2084-1 (дата обращения: 18.02.2022).

14. Corti K., Gillespie A. Co-constructing intersubjectivity with artificial conversational agents: People are more likely to initiate repairs of misunderstandings with agents represented as human // Computers in Human Behavior. 2016. No 58. P. 431–442. DOI: 10.1016/j.chb.2015.12.039.

15. Farjami F., Aidinlou N.A., Alemi M., Makhdoumi M. Applications of Robot Assisted Language Learning (RALL) in Language Learning and Teaching // International Journal of Language and Linguistics. Special Issue: Foreign Language Teaching and Learning (Models and Beliefs). 2014. Vol. 2. No 3. P. 12–20. DOI: 10.11648/j. ijll.s.20140203.12.

16. Fryer L.K., Nakao K., Thompson A. Chatbot Learning Partners: Connecting Learning Experiences, Interest and Competence // Computers in Human Behavior. 2019. No 93. p. 279–289. DOI: 10.1016/j.chb.2018.12.023.

17. Go E., Sundar S.S. Humanizing chatbots: The effects of visual, identity and conversational cues on humanness perceptions // Computers in Human Behavior. 2019. No 97. P. 304–316. DOI: 10.1016/j.chb.2019.01.020.

18. Hill J., Ford W.R., Farreras I.G. Real conversations with artificial intelligence: A comparison between human-human online conversations and human-chatbot conversations // Computers in Human Behavior. 2015. No 49. P. 245–250. DOI: 10.1016/j.chb.2015.02.026.

19. Kim Y., Baylor A.L. A social-cognitive framework for pedagogical agents as learning companions // Educational Technology Research and Development. 2006. Vol. 54. No 6. P. 569–596.

20. Maestro-Prieto J.A., Simón-Hurtado A. The pedagogical model of SIAL: an adaptive and open-ended intelligent tutoring system for first order logic // ITiCSE 2018: Proceedings of the 23rd Annual ACM Conference on Innovation and Technology in Computer Science Education July. 2018. P. 21–26. URL: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3197091.3197100 (дата обращения: 18.02.2022)

21. Martin F., Chen Y., Moore R. L., Westine C. D. Systematic review of adaptive learn- ing research designs, context, strategies, and technologies from 2009 to 2018 // Educational Technology Research and Development. 2020. No 68. P. 1903–1929. DOI:org/10.1007/s11423-020-09793-2.

22. Martin F., Markant D. Adaptive learning modules // The Sage encyclopedia of higher education. 2020. P. 2–4.

23. Mayes T., de Freitas S. Review of e-learning theories, frameworks and models. London: Joint Information Systems Committee, 2004. URL: https://curve.coventry.ac.uk/open/file/8ff033fc-e97d-4cb8-aed3-29be7915e6b0/1/Review+of+e-learning+theories.pdf. (дата обращения: 18.02.2022)

24. Pérez-Soler S., González-Jiménez M., Guerra E., Lara J. Towards Conversational Syntax for Domain-Specific Languages using Chatbots // Journal of Object Technology. 2019. Vol. 18. No 5. P. 1–21.

25. Randall N. A Survey of Robot-Assisted Language Learning (RALL) // ACM Transactions on Human-Robot Interaction. 2020. Vol. 9. No 1. P. 1–36. DOI: 10.1145/3345506

26. Rethinking Pedagogy for a Digital Age / H. Beetham, R. Sharpe (Eds.). N. Y., 2020. DOI: 10.4324/9781351252805.

27. Serrano J., Gonzalez F., Zalewski J. CleverNAO: The Intelligent Conversational Humanoid Robot // Proceedings of 2015 IEEE 8th International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications (IDAACS). Warsaw Univ. Technol., Warsaw, Poland. 24–26 September, 2015. Vol. 1. No 2. P. 887–892.

28. Tärning B., Silvervarg A., Gulz A., Haake M. Instructing a Teachable Agent with Low or High Self-Efficacy — Does Similarity Attract? // International Journal of Artificial Intelligence in Education. 2019. Vol. 29. No 1. P. 89–121. DOI: 10.1007/ s40593-018-0167-2.

29. Yildiz T. Human-Computer Interaction Problem in Learning: Could the Key be Hidden Somewhere between Social Interaction and Development of Tools? // Integrative Psychological and Behavioral Science. 2019. Vol. 53. No 3. P. 541-557. DOI: 10.1007/ s12124-019-09484-5.