12+  Свидетельство СМИ ЭЛ № ФС 77 - 70917
Лицензия на образовательную деятельность №0001058
Пользовательское соглашение     Контактная и правовая информация
 
Педагогическое сообщество
УРОК.РФУРОК
 
Материал опубликовала
Shch Tatiana79
0

Статья «Применение метода анализа иерархий для сравнения основных видов платформ для дистанционного образования»

Т.А. Щербина

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ ДЛЯ СРАВНЕНИЯ ОСНОВНЫХ ВИДОВ ПЛАТФОРМ ДЛЯ ДИСТАНЦИОННОГО ОБРАЗОВАНИЯ

В статье рассматриваются основные типы систем дистанционно обучения, существующие на данный момент, их отличия, особенности, достоинства и недостатки. Проводится классификация систем управления образованием по описанным критериям, включающим как вопросы оценки качества программного продукта, так и качества продукта для образования. Проводится экспертная оценка методом анализа иерархий представленных групп образовательных платформ. Предлагается ее анализ и возможность изучения дополнительных критериев для оценки.

Ключевые слова: система дистанционного обучения, in-house платформа, мультивендорное решение в образовании, обучающее присутствие, когнитивное присутствие, социальное присутствие, возможность монетизации контента.

T.A. Shcherbina

THE USE OF THE HIERARCHY ANALYSIS METHOD FOR COMPARISING THE MAJOR TYPES OF DISTANCE EDUCATION PLATFORMS

The article discusses the main types of distance learning systems that exist at the moment, their differences, features, advantages and disadvantages. The classification of education management systems according to the described criteria, including both the issues of software product quality assessment and the quality of the product for education, is carried out. An expert assessment by analyzing the hierarchies of the presented groups of educational platforms is performed. Its analysis and the possibility of studying additional criteria for evaluation is proposed.

Keywords: learning management system, in-house platform, multivendor solution in education, learning presence, cognitive presence, social presence, ability to monetize content.

Дистанционное обучение — не новое явление в образовании. Уже много лет широко распространено заочное обучение; давно доступно обучение с помощью телевидения (в Монголии во время пандемии оно было организовано на государственном уровне); до этого существовало обучение путем пересылки обычных рукописных писем. В XXI веке — веке информационных технологий — в связи с повсеместным распространением сети Интернет, дистанционное обучение выходит на качественно новый уровень. А 2020 год локдаунами локальными и глобальными существенно ускорил этот процесс. И основными на повестке дня стали вопросы не столько организации дистанционного обучения, сколько организации дистанционного обучения таким образом, чтобы не было потери качества получаемого образования.

За последний год дистанционное обучение прошло по пути существенного прогресса, однако, до сих пор нет единого мнения ни о критериях, которыми необходимо оценивать образовательную систему, ни о том, как можно классифицировать сами образовательные системы, ни о юридических аспектах его применения [1]. В частности, Дж. Мур рассматривает дистанционное образование как «взаимодействие между ключевыми социальными субъектами (педагогами и учениками)» [2]. По его мнению, наличие дистанции между субъектами образовательного процесса является положительным фактором, способствующим развитию самостоятельности студента. В свою очередь Р. Гарисон считает, что «внедрение передовых информационных и коммуникационных технологий в процесс преподавания и обучения существенно изменило методы дистанционного обучения» [3]. В продолжение его мыслей, Д. Киган, утверждает, что информационные технологии сместили акцент на необходимость создания образовательной среды, способной минимизировать последствия пространственно-временного расстояния для педагогов и студентов, а также обеспечили им соответствующую психологическую, педагогическую и техническую поддержку [4].

Однако, тот же Р. Гаррисон, указывает и на основной минус дистанционного обучения, который, по его мнению, заключается в отсутствии его «теоретической основы», фундаментальности [3].

Таким образом, дистанционное обучение, будучи повсеместно распространенным, требует его тщательно изучения, структуризации и оценки.

Традиционно, к дистанционному относят все обучение, не имеющее непосредственного очного контакта преподавателя с обучающимся.

Системы, организующие дистанционное образование принято делить на два типа: LMSlearning management systems — системы управления образованием и LCMS-learning content management system — системы управления курсами [5].

LMS – это высокоуровневое, стратегическое решение для планирования, проведения и управления всеми учебными мероприятиями в организации, включая онлайновое обучение, виртуальные классы и курсы, проводимые с преподавателем. Основная задача – замена изолированных и разрозненных учебных программ на систематизированные, методически выверенные образовательные платформы. Направленность LMS – это управление обучающимися, отслеживая их прогресс и рост по всем типам учебных мероприятий. Она осуществляет такие затратные административные задачи, как например генерация отчетов и данных, но в большинстве случаев не используется для создания учебных курсов [6].

Основная направленность LCMS, в свою очередь – это учебный контент. Она предоставляет авторам, дизайнерам и экспертам средства для более эффективного создания учебных материалов. Главная задача, решаемая LCMS – создание требуемого контента за требуемое время для удовлетворения потребностей отдельных учащихся или групп. Прежде чем разрабатывать непосредственно курс и адаптировать его для многочисленной аудитории, дизайнеры создают многократно используемые объекты и предоставляют их всем разработчикам курсов в организации. Это исключает дублирование усилий разработчиков и позволяет быстро «собирать» кастомизированный контент [5].

Обе системы, LMS и LCMS управляют содержанием курсов и отслеживают результаты обучения. Оба инструмента могут управлять и отслеживать контент, вплоть до уровня учебных объектов. Но LMS, в то же время, может управлять и отслеживать смешанное обучение, составленное из онлайнового контента, мероприятий в учебных классах, встреч в виртуальных учебных классах и различных других источников. В противовес этому, LMS не может управлять смешанным обучением, зато может управлять контентом на уровне грануляции ниже учебного объекта, что позволяет образовательной организации более просто осуществлять реструктуризацию и перенацеливание онлайн-контента. Дополнительно, продвинутые LCMS умеют динамически строить учебные объекты в соответствии с профилями пользователей или стилями обучения. Если обе системы придерживаются стандартов, например, XML, информация может быть просто перемещена в LMS на уровне учебных объектов.

В данной статье рассмотрены системы, относящиеся к LMS. В России их еще называют СДО.

Платформы СДО можно условно подразделить на четыре подгруппы:

платформы, созданные производителем специально под образовательные цели, к таким, например относится российский продукт iSpring Learn, а также ставший известный всем в 2020 году Microsoft Teams, входящий в пакет Office 365; а также TalentLMS, SkyPrep, Mirapolis LMS, eTutorium LMS и др. Эту группу отличает наличие богатого функционала: от проведения видеоконференций и создания тестов/курсов, до сквозной авторизации, статистики, возможности построения индивидуальной образовательной траектории (частично), соответствия стандартам AICC, SCORM 1.2 и 2004, xAPI (Tin Can) и CMI-5, позволяющее не только импортировать/экспортировать курсы между системами, но и оценивать качество обучения, предоставляемого на данной площадке. Основным недостатком таких систем является их стоимость, которая, несмотря на предоставление льготных условий для образовательных организаций, не всегда является доступной. Другим недостатком является отсутствие гибкости и возможности подстройки под специфические нужды образовательной организации;

продукт, собранный из отдельных компонентов существующей облачной платформы. Типичным представителем этой группы является Google Classroom. Это не совсем новый продукт, так как первоначально он был запущен в обращение весной 2014 года, однако широкое распространение он получил только в 2020м. Им могут пользоваться все желающие не только в нашей стране, но и по всему миру. Основным его преимуществом является то, что он является абсолютно бесплатным. Но не менее важным является то, что в него интегрированы сервисы Google, такие, привычные всем элементы, как Gmail, «Диск», YouTube, «Документы», «Календарь» и др. Однако, это достоинство одновременно является и основным недостатком – не все бизнес-процессы в обучении реализованы в данных продуктах;

третью группу составляют готовые программные продукты, созданные образовательными учреждениями самостоятельно с учетом своих особенностей и потребностей, так называемые In-house платформы. К ним можно отнести цифровые платформы многих онлайн школ России, например, Shool-inter — полноценная общеобразовательная дистанционная школа, в которой реализованы модели синхронного и асинхронного образования, групповой и индивидуальной работы, кроме этого, что считается очень важным, добавлена возможность неформального общения – аналог перемен – между детьми и между родителями и все это в пределах одной образовательной платформы. Основным недостатком таких платформ является плохая масштабируемость и высокая стоимость как создания, так и обслуживания;

и четвертая группа, которую использовали также много учебных учреждений, мультивендорное решение (МВР) – платформа, собранная из общедоступных компонентов различных производителей, частично интегрированных между собой, например, сервис видеоконференций ZOOM, конструктор курсов Учи.ру, конструктор тестов Kahoot или Moodle, календарь Google, система общения – Whats’app, как это сделано в ряде российских школ. Или глубокая интеграция платформы Fanya Superster с Learning Link, Tencent Meeting, Tencent Classroom и WeChat Group, как это реализовано в одном из китайских университетов [7].

Далее были выработаны критерии сравнения данных систем.

При рассмотрении критериев оценки системы дистанционного образования необходимо учитывать, что до 2020 года эти критерии ограничивались в основном техническими, оценивающими скорее программный продукт, такими как:

функциональность;

доступность;

стоимость;

кроссплатформенность;

конфиденциальность и защита данных.

Ситуация полного локдауна 2020 года, добавила к этим критериям те, которые можно отнести к психологическими или, если точнее к soft skills.

К ним относят:

социальное присутствие;

обучающее присутствие;

когнитивное присутствие.

Это те критерии, которые позволяют делать образование максимально полноценным. Например, известно, что неформально общение между обучающимися на семинарских занятиях, на переменах, во внеурочное время, дает не только сплачивание коллектива, что в нашем случае не является необходимым, но и существенно развивает участников этого общения, дает возможность более глубоко еще раз проработать темы, обсуждаемые на формальных занятиях.

Рассмотрим подробнее представленные критерии.

1 группа:

1. Функциональность.

Функциональность определяет прежде всего способность системы выполнять возложенные на нее задачи, то есть наличие всех модулей, необходимых для полноценного функционирования ИС. Кроме того, к функциональности отнесем возможность масштабируемости системы: позволяет ли система легко адаптировать курс для одного в курс для группы, расширяема ли она для групп в несколько сотен человек. Также одним из показателей функциональности является простота использования: дружественный, гибкий интерфейс, в котором легко разобраться и обучающимся и преподавателям с разным уровнем компьютерной грамотности. И еще одна составляющая функциональности – это техническая поддержка, она может быть реализована в любом виде: как минимум в формате хорошего справочника по системе, в идеале – доступная голосовая человеческая техподдержка, работающая 24/7. Кроме того, сюда же относится такой критерий как гипермедиальность. С точки зрения когнитивной психологии информацию желательно представлять в разных формах: видео, аудио, графики, диаграммы, текст и т.д. Соответственно, необходимо оценивать позволяет ли это исследуемая платформа.

2. Доступность.

Критерий доступность оценивает как практическую доступность программы, так и её соответствие различным нормативным требованиям и включает четыре составляющих:

соответствие стандартам, например, W3C WCAG 2.0 (доступность для пользователей с различными нарушениями здоровья);

ориентированность на пользователя: насколько легко будет работать с программой студентам с разным уровнем образования?

необходимое оборудование: что нужно для работы? Микрофон и видеокамера? Чем меньше требуется, тем выше оценка;

возможность автономной работы: часто бывает отсутствие постоян-ного интернет-канала с быстрой связью, в этом случае должна существовать адекватная альтернатива (допустима несущественная потеря качества) полному онлайну. Здесь же часто рассматривают чувствительность системы к каналам связи.

3. Стоимость.

Критерий стоимость складывается из стоимости разработки/покупки системы, стоимости ее внедрения-настройки, стоимости техподдержки, стоимости расширения при необходимости.

4. Кроссплатформенность.

Кроссплатформенность понимается в широком смысле: кроме возможности работать под любой операционной системой здесь же рассматривается возможность интеграции с существующими на предприятии ИС, требуется ли для ее работы установка дополнительного программного обеспечения, например, возможна ли работа из браузера или необходима установка приложения, желательно, чтобы мобильная версия не отличалась от десктопной ни по виду, ни по функционалу, но при этом была адаптирована к условиям мобильных устройств.

5. Конфиденциальность и защита данных.

Здесь рассматривается возможность регистрации (как происходит, система сквозной аутентификации), защита права собственности для авторов курсов и обучающихся, соблюдение закона о персональных данных, сохранность и экспорт данных.

2 группа критериев:

1. Социальное присутствие.

Социальное присутствие складывается из таких составляющих, как:

сотрудничество: оценивается наличие возможности взаимодействия между студентами при помощи программы как по учебным вопросам, так и вне их, возможность организации этого общения (общения на различные темы, совместной деятельности, самопрезентации и т.д.);

управление полномочиями: для того, чтобы обеспечить надёжную и безопасную среду общения, у преподавателей должна быть возможность идентифицировать студентов, модерировать их общение и управлять их правами. Приветствуется существование в системе третьей стороны – администраторов, не имеющих доступа к изменению курсов, но имеющих более полный доступ к правам двух других групп и модерации их действий в системе.

2. Обучающее присутствие.

Этот критерий оценивает возможность преподавателя участвовать в образовательном процессе и включает три составляющих:

фасилитация – возможность для преподавателя при помощи программы снабжать студентов учебными материалами, задавать вопросы, поощрять активность, давать обратную связь;

индивидуализация траекторий: насколько легко преподавателю адаптировать курс в программе к индивидуальным интересам студента, настроить для определенного студента определенную последовательность курсов, при этом не потеряв групповую работу;

обучающая аналитика: в условиях полного отсутствия очного контакта необходимо, чтобы система позволяла отслеживать прогресс обучения, информировала о долгах и сроках, строила прогнозы и рассчитывала прогресс обучения.

3. Когнитивное присутствие.

Этот критерий оценивает способность программы поддерживать когнитивную вовлеченность учащихся. То есть оценивается возможность создания нестандартных интересных заданий, использование в обучении мышления высшего порядка (синтез, анализ, творчество) и возможность его оценки, доступно ли в программе метакогнитивное взаимодействие – оценка студентом собственных знаний, регулирование процесса обучения.

Для выбора группы СДО, отвечающей большему количеству вышеописанных критериев, было проведено сравнение выбранных систем по указанным критериям методом анализа иерархий [7]. Этот метод позволяет изучать и анализировать отношения между альтернативными объектами на основе интерпретации целей отбора. Метод анализа иерархий является систематической процедурой для иерархического представления элементов, определяющих суть проблемы. Метод состоит в декомпозиции проблемы на все более простые составляющие части и дальнейшей обработке последовательности суждений лица, принимающего решения, по парным сравнениям. В результате может быть выражена относительная степень (интенсивность) взаимодействия элементов в иерархии. Эти суждения затем выражаются численно.

В данном методе опыт и интуиция играют не менее важную роль, чем расчеты количественных показателей. Метод анализа иерархии включает процедуры синтеза множественных суждений, выявления приоритетности критериев и нахождения альтернативных решений. Полученные таким образом значения являются оценками в шкале отношений и соответствуют некоторым численным оценкам.

Для начала была построена иерархическая структура задачи многомерного выбора исходя из цели (Рис.1).

 

t1675874266aa.gift1675874266aa.gift1675874266aa.gift1675874266aa.gift1675874266aa.gift1675874266aa.gift1675874266aa.gifЦель: Организация и проведение удаленного обучения сравнимого с очным по качеству и результативности


 


 

t1675874266ab.gift1675874266ac.gift1675874266ad.gif
 

t1675874266ae.gift1675874266ae.gift1675874266ae.gift1675874266ae.gift1675874266ae.gift1675874266ae.gift1675874266ae.gift1675874266ae.gift1675874266ae.gift1675874266ae.gift1675874266ae.gift1675874266ae.gif

t1675874266af.gift1675874266ag.gift1675874266ah.gift1675874266ai.gift1675874266af.gifФункциональность Доступность Стоимость Кросс- Конфиденциальность Социальное Обучающее Когнитивное

t1675874266ae.gift1675874266ae.gift1675874266ae.gift1675874266ae.gift1675874266ae.gift1675874266ae.gift1675874266ae.gift1675874266ae.gift1675874266ae.gift1675874266ae.gift1675874266ae.gift1675874266ae.gift1675874266ae.gift1675874266ae.gift1675874266ae.gift1675874266ae.gif

платформенность и защита данных присутствие присутствие присутствие

t1675874266ae.gift1675874266ae.gift1675874266ae.gift1675874266ae.gif
 


 


 


 


 


 


 

Google classroom Microsoft Teams Мультивендорное решение In-house

 

Рис.1. Иерархическая структура задачи

Следующим этапом была построена матрица попарных экспертных сравнений. В качестве экспертов выступали представители разных групп: методист образовательного учреждения, обучающийся, два преподавателя: один из ВУЗа, другой из школы, психолог. Все эксперты в своей профессиональной деятельности эксплуатируют сходное программное обеспечение. Они работали независимо друг от друга (не знали о существовании друг друга), участвовали в оценке, не опираясь на мнения большинства. Для начала им были предложены для ознакомления в течении двух недель представленные платформы, затем проведен опрос методом Дельфи. Коэффициент компетентности экспертов в данном случае определяется лицом, поставившим задачу, то есть квалификация экспертов отходит на второй план, приоритетной становится постановка задачи настолько узко, чтобы усреднение мнений экспертов позволило выделить то общее, что есть у всех экспертов, отбросив случайные отклонения в ту или иную сторону. Для оценки экспертами и последующих расчетов использовалась следующая шкала (Табл.1):

Шкала сравнительной оценки критериев/систем

Таблица 1.

равно, безразлично= 1

немного лучше (хуже)= 3 (1/3)

лучше (хуже)= 5 (1/5)

значительно лучше (хуже)= 7 (1/7)

принципиально лучше (хуже)= 9 (1/9)

При промежуточном мнении используются промежуточные баллы 2, 4, 6, 8

Равный вклад двух критериев в цель

Опыт и суждения дают легкое превосходство одному виду деятельности над другим

Опыт и суждения дают сильное превосходство одному виду деятельности над другим

Одному из видов деятельности дается настолько сильное превосходство, что оно становится практически значимым

Очевидность превосходства одного вида деятельности над другим подтверждается наиболее сильно

Применяются в компромиссном случае

 

 

Полученные результаты представлены в таблице – матрице попарных сравнений (Табл.2):

Матрица попарных сравнений критериев оценки образовательных систем

Таблица 2.

t1675874266aj.png


 

На основе синтеза обобщенных приоритетов был получен набор матриц локальных приоритетов рассматриваемых вариантов по каждому критерию.

Для критериев «функциональность» и «социальное присутствие» соответствующие матрицы, например, выглядит следующим образом (Табл.3):

Матрицы локальных приоритетов платформ для критериев «функциональность» и «социальное присутствие»

Таблица 3.

функциональность

GoogleClasses

MS Teams

МВР

In-house

GoogleClasses

1

5

0,2

5

MS Teams

0,2

1

0,11

0,14

МВР

5

9

1

5

In-house

0,2

7

0,2

1

социальное присутствие

GoogleClasses

MS Teams

МВР

In-house

GoogleClasses

1

3

0,14

1

MS Teams

0,33

1

0,11

0,33

МВР

7

9

1

9

In-house

1

3

0,11

1

 

 

 

 

 

Далее, проведя некоторые вычисления был получен вектор приоритетов критериев (Табл. 4)

Вектор приоритетов критериев

Таблица 4

 

Вес в долях

Вес в процентах

Функциональность

0,29

29

Доступность

0,08

8

Стоимость

0,19

19

Кросс-платформенность

0,11

11

Конфиденциальность и защита данных

0,15

15

Социальное присутствие

0,05

5

Обучающее присутствие

0,05

5

Когнитивное присутствие

0,08

8


 

Произведя те же действия с таблицами сравнений платформ по отдельным критериям, были получены векторы приоритетов платформ по критериям. Например, для критериев «доступность» и «когнитивное присутствие» они будут выглядеть следующим образом (Табл.5):

 

Векторы приоритетов по критериям «доступность» и «когнитивное присутствие»

Таблица 5.

t1675874266ak.pngt1675874266al.png


 

Из полученных векторов составили матрицу (Табл.6)

Матрица приоритетов платформ по различным критериям

Таблица 6.

веса

функциональность

доступность

стоимость

кросс-платформенность

конфиденциальность и защита данных

социальное присутствие

обучающее присутствие

когнитивное присутствие

GoogleClasses

0,24

0,11

0,06

0,06

0,07

0,12

0,38

0,40

MS Teams

0,04

0,14

0,42

0,06

0,07

0,05

0,38

0,40

МВР

0,58

0,57

0,07

0,37

0,39

0,71

0,13

0,09

In-house

0,14

0,19

0,45

0,50

0,48

0,12

0,13

0,12


 

Проведя вычисления, согласно МАИ, был получен вектор предпочтений (Табл.7).

Вектор приоритетов альтернатив по отношению к цели

Таблица 7.

GoogleClasses

0,17

MS Teams

0,17

МВР

0,37

In-house

0,29

 

Из таблицы 7 следует, что в полученном векторе приоритетов максимальный вес соответствует альтернативе МВР и составляет 0,37. Это можно объяснить максимальной гибкостью настроек и выбора компонентов, которые можно использовать в мультивендорной платформе по сравнению с готовым продуктом с одной стороны, и простотой, дешевизной и доступностью по сравнению с In-house решениями с другой.

Таким образом, именно эта группа платформ дает возможность обеспечивать условия образования, максимально соответствующие очному обучению, и, следовательно, может быть взята за основу создания системы, максимально обеспечивающей цели обучения.

 

 

 

 

 

 

 

 


 

Список использованной литературы

Григорьев В.Н, Суходолов.А.П., Ованесян С.С., Спасенникова М.Г., Тюньков В.В. Цифровые информационные платформы как предмет нормативно-правового регулирования в сфере уголовного судопроизводства / В.Н. Григорьев, А.П. Суходолов, С.С. Ованесян, М.Г. Спасенникова, В.В. Тюньков. — DOI: 10.17150/2500-4255.2019.13(6).873-883 // Всероссийский криминологический журнал. — 2019. — Т. 13, № 6. — С. 873–883

Moore G. Toward a theory of independent learning and teaching // Journal of Higher Education: International Perspectives. 1973 XLIV(12). Р. 661–679.

Garrison R. Theoretical challenges for distance education in the 21st century: A shift from structural to transactional issues // The International Review of Research in Open and Distributed Learning. 2000. n.1 (1). pp. 1-17.

Keegan, D. Six distance education theorists. 1983 Hagen: FernUniversität, ZIFF. Р.285

Паркер Джеффри, Маршалл ван Альстин, Санджит Чаудари. Революция платформ. ... © Geoffrey G. Parker, Marshall W. Van Alstyne, Sangeet Paul Choudary, 2016. © Перевод на русский язык, издание на русском языке, оформление. ООО «Манн, Иванов и Фербер», 2017. – 338 c.

http://www.distance-learning.ru/db/el/b254358de85ffe70c325723b0032f739/doc.html

Yaxian Zhu, Shuyong Zhang. Preface[J].University Chemistry, 2020, 35(5): 1-1. http://www.dxhx.pku.edu.cn/EN/Y2020/V35/I5/1

Машуров, А. Ю. Метод анализа иерархий для определения лучшей альтернативы / А. Ю. Машуров, А. Ф. Винокуров, А. И. Левочко. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2019. — № 17 (255). — С. 34-38. — URL: https://moluch.ru/archive/255/58456 / (дата обращения: 02.05.2021).

 

 

 

 

 

Опубликовано


Комментарии (0)

Чтобы написать комментарий необходимо авторизоваться.