Психологические науки

МОДЕЛЬ АНАЛИТИКИ ЦИФРОВОГО КОРПОРАТИВНОГО ОБУЧЕНИЯ MODEL OF ANALYTICS OF DIGITAL CORPORATE TRAINING

Sundukova T.O., Vanykina G.V.

Email: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Sundukova Tatiana Olegovna – PhD in Pedagogic sciences, Associate Professor,

Vanykina Galina Vladislavovna – PhD in Pedagogic sciences, Associate Professor,

DEPARTMENT OF COMPUTER SCIENCE AND IT,

LEO TOLSTOY TULA STATE PEDAGOGICAL UNIVERSITY,

TULA

Abstract: analytics involves the collection, analysis, use and dissemination of data from reliable sources in order to provide reports, generate forecasts and design other data structuring options. Evaluation of the effectiveness of digital learning in organizations requires the formation of a criterion base and methods for measuring selected indicators. The article proposes a way to bridge the gap between scientific and practice-oriented research in the field of digital learning, with a focus on analytics training in order to identify the potential of digital learning for organizations. The most important questions in analytics to form an integrated learning model, according to the authors, are the following: what are the contexts in which digital learning can occur? What are the key indicators to measure the effectiveness of digital learning in organizational contexts?

Keywords: digital learning, learning analytics, corporate training, learning processes, model of educational analytics.

Сундукова Т.О., Ваныкина Г.В.

Сундукова Татьяна Олеговна – кандидат педагогических наук, доцент,

Ваныкина Галина Владиславовна – кандидат педагогических наук, доцент,

кафедра информатики и вычислительной техники,

Тульский государственный педагогический университет им. Л.Н. Толстого,

г. Тула

Аннотация: аналитика предполагает сбор, анализ, использование и распространение данных из достоверных источников с целью предоставления отчетов, формирования прогнозов и оформления других вариантов структуризации данных. Оценка эффективности цифрового обучения в организациях требует формирования критериальной базы и способов измерения выделенных показателей. В статье предложен способ преодоления разрыва между научными и практико-ориентированными исследованиями в области цифрового обучения, основное внимание при этом уделено обучению аналитике с целью выявления потенциала цифрового обучения для организаций. Наиболее значимыми вопросами при проведении аналитики с целью формирования комплексной модели обучения, по мнению авторов, являются следующие: каковы контексты, в которых может происходить цифровое обучение? каковы основные показатели, позволяющие измерить эффективность цифрового обучения в организационных контекстах?

Ключевые слова: цифровое обучение, аналитика обучения, корпоративное обучение, процессы обучения, модель учебной аналитики.

Список литературы / References

1. Abdulmajed H., Park Y. S., Tekian A. Assessment of educational games for health professions: a systematic review of trends and outcomes //Medical Teacher. 2015. Т. 37. №.1. С. 27-32.
2. Barber W., King S., Buchanan S. Problem Based Learning and Authentic Assessment in Digital Pedagogy: Embracing the Role of Collaborative Communities //Electronic Journal of E-Learning. 2015. Т. 13. №. 2. С. 59-67.
3. Barnett K., Mattox J. Measuring Success and ROI in Corporate Training //Journal of Asynchronous Learning Networks. Т. 14. №. 2. С. 28-44.
4. Gonçalves A. C., Sousa M. J., Cruz R. Designing higher education digital course to boost entrepreneurship competencies //EDULEARN 2017 Conference, Barcelona, Spain, July. 2017. С. 4-5.
5. Greller W., Drachsler H. Translating learning into numbers: a generic framework for learning analytics. Technol. 2012  №15(3). С. 42–57.
6. Kocaman-Karoglu A. Personal voices in higher education: A digital storytelling experience for pre-service teachers //Education and Information Technologies. 2016. Т. 21. №. 5. С. 1153-1168.
7. Kyndt E., Dochy F., Michielsen M., Moeyaert B. Employee retention: Organisational and personal perspectives //Vocations and Learning. – 2009. – Т. 2. №. С. 195-215.
8. MacNeill S. Analytics: What is changing and why does it matter //CETIS analytics series. 2012. Т. 1. №.  С. 1-8.
9. Mattox J. R. Measuring the effectiveness of informal learning methodologies //Development and Learning in Organizations: An International Journal. 2012. Т. 26. №.
10. Moorefield-Lang H., Hall T. Instruction on the go: reaching out to students from the academic library //Journal of library & information services in distance learning. 2015. Т. 9. №. 1-2. С. 57-68.
11. Muñoz González J. M., Rubio García S., Cruz Pichardo I. M. Strategies of Collaborative Work in the Classroom through the Design of Video Games //Digital Education Review. 2015. Т. 27. С. 69-84.
12. Nielsen W., Hoban G. Designing a digital teaching resource to explain phases of the moon: a case study of preservice elementary teachers making a slowmation //Journal of Research in Science teaching. 2015. Т. 52. № 9. С. 1207-1233.
13. Slade S., Prinsloo P. Learning analytics: Ethical issues and dilemmas //American Behavioral Scientist. 2013. Т. 57. № 10. С. 1510-1529.
14. Sousa M. J., Cruz R., Martins J. M. Digital learning methodologies and tools–a literature review //Edulearn17 Proceedings. 2017. С. 5185-5192.
15. Sousa M. J., Rocha Á. Game based learning contexts for soft skills development //World Conference on Information Systems and Technologies. – Springer, Cham, 2017. С. 931-940.
16. Stansbury J. A., Earnest D. R. Meaningful gamification in an industrial/organizational psychology course //Teaching of Psychology. – 2017. Т. 44. №. 1. С. 38-45.
17. Stewart B. Open to influence: What counts as academic influence in scholarly networked Twitter participation //Learning, Media and Technology. 2015. Т. 40. №. 3. С. 287-309.
18. Sungkur R. K., Panchoo A., Bhoyroo N. K. Augmented reality, the future of contextual mobile learning //Interactive Technology and Smart Education. – 2016. Т. 13. №. 2. С. 123-146.
19. Tena R. R., Almenara J. C., Osuna J. B. E-Learning of Andalusian University's Lecturers. Gender //Turkish Online Journal of Educational Technology-TOJET. 2016. Т. 15. № 2. С. 25-37.
20. Thibaut P. et al. Moving across physical and online spaces: a case study in a blended primary classroom //Learning, Media and Technology. 2015. Т. 40. № 4. С. 458-479.
21. Tjepkema S. The Learning Infrastructure of Self Managing Work Teams. Twente University Press, Enschede – 2002.
22. Trotskovsky E., Sabag N. One output function: a misconception of students studying digital systems–a case study //Research in Science & Technological Education. 2015. Т. 33. № 2. С. 131-142.
23. Wood D., Bilsborow C. "I Am Not a Person with a Creative Mind": Facilitating Creativity in the Undergraduate Curriculum through a Design-Based Research Approach //Electronic Journal of e-Learning. 2014. Т. 12. № С. 111-125.

Ссылка для цитирования данной статьи

		Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Ссылка для цитирования. Сундукова Т.О., Ваныкина Г.В. МОДЕЛЬ АНАЛИТИКИ ЦИФРОВОГО КОРПОРАТИВНОГО ОБУЧЕНИЯ [MODEL OF ANALYTICS OF DIGITAL CORPORATE TRAINING ] // XII INTERNATIONAL SCIENTIFIC REVIEW OF THE PROBLEMS OF PHILOSOPHY, PSYCHOLOGY AND PEDAGOGY Свободное цитирование при указании авторства: https://scientific-conference.com/grafik/grafik-2019-pervoe-polugodie.html (Boston, USA - 11 July, 2019). с. {см. сборник}

Поделитесь данной статьей, повысьте свой научный статус в социальных сетях