Mind map: "Онлайн-обучение"

• Описание

  • • Автоматизированная оценка знаний через цифровые платформы.

    • Примеры инструментов: Google Forms, Moodle, Quizlet.  

  •  Ссылки:
     Статья: https://cyberleninka.ru/article/n/onlayn-obrazovanie-teoriya-i-praktika-Видеоурок: "Создание тестов в Moodle"(https://youtube.com/example)  

• Преимущества

  •  Автоматизация: Мгновенная проверка, экономия времени.  

  • Персонализация: Адаптивное обучение 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

  • https://journals.bsu.by/index.php/philosophy/article/view/2037. Эффективность онлайн-обучения как компонента высшего образования (на основе количественного метаанализа)

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

• Будущие тренды  

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

  •  Блокчейн: Сертификация результатов.  

  • Нейротесты: Оценка внимания через нейроинтерфейсы.  

  • Ресурсы для обучения:

  • Курсы по онлайн-обучению: "https://skillbox.ru/

    • 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://rugpt.io/chat-gpt-dlya-pomoshchi-v-uchebe)

• 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/)