Mind map: "Онлайн-обучение"

• Описание

  • • Автоматизированная оценка знаний через цифровые платформы.

    • Примеры инструментов: Kahoot!, Google Forms, Moodle, Quizlet.  

  •  Ссылки:
    - Статья: "The Impact of Online Testing" (Darrenuiсk & Smith, 2020)](https://www.researchgate.net/publication/357314038_Online_Testing_in_Higher_Education_Institutions_During_the_Outbreak_of_COVID-19_Challenges_and_Opportunities)
    -Видеоурок: "Создание тестов в Moodle"(https://youtube.com/example)  

• Преимущества

  •  Автоматизация: Мгновенная проверка, экономия времени.  

  • Персонализация: Адаптивные тесты под уровень ученика.  

  • Доступность: Обучение из любой точки мира.  

  • Аналитика: Статистика успеваемости в реальном времени.  

• Примеры использования  

  • • Вузы: Массовые экзамены через ProctorU.

  •  Школы: Формирующее оценивание на платформе Quizizz.  

  •   Корпорации: Тесты для сотрудников с LMS TalentLMS.

• Риски

  • Технические сбои: Зависимость от интернета/устройств.  

  • Мошенничество: Сложность контроля за честностью.  

  • Ограниченная обратная связь: Недостаток глубины в оценке мягких навыков.  

  • Цифровой разрыв: Неравный доступ к технологиям.  

• Публикации и исследования

  • Метаанализ эффективности онлайн-тестов (Johnson, 2021)](https://habr.com/ru/companies/X5Tech/articles/862202/).  

  • Книга: "Цифровая педагогика" (Brown, 2019)](https://urait.ru/book/cifrovaya-pedagogika-prakticheskiy-kurs-569200).  

• Будущие тренды  

  • Геймификация: Тесты в формате игр (пример: Duolingo)

  •  Блокчейн: Сертификация результатов.  

  • Нейротесты: Оценка внимания через нейроинтерфейсы.  

  • Ресурсы для обучения:

  • Курс на Coursera: "Digital Assessment Tools"(https://www.mooclab.club/resources/assessment-for-learning.2229/

    • Вебинар: "ИИ в онлайн-тестировании"(https://webinar.com/ai)

• Требования

  • Технические: Стабильный интернет, устройства, LMS.  

  • Педагогические: Качественные вопросы, система мотивации.  

  • Организационные: Правила проведения, защита данных (GDPR).

  • Ресурс: Гайдлайн по безопасности данных (https://gdpr-info.eu).  

• Интеграция с ИИ

  • Адаптивное тестирование: Алгоритмы подстраивают сложность под ответы (пример: ChatGPT для генерации вопросов).  

  • Аналитика данных: Выявление пробелов в знаниях через ML.  

  • Чат-боты: Помощь в подготовке (https://example.com/ai-edu)

• Интеграция с AR/VR 

  • Виртуальные среды: Тесты в VR-симуляторах (пример: медицинские экзамены в ClassVR).  

  • Дополненная реальность: Интерактивные задания через смартфон (пример: геолокационные квесты).  

  • Видео: Урок с AR-тестированием (https://youtube.com/ar-example).  

• VR-тест по химии с виртуальной лабораторией (https://vrchemlab.ru/)