Образование
#статьи

Исследование: на онлайн-семинарах студенты мало говорят

Исследователи из Государственного института русского языка проанализировали транскрипции онлайн-семинаров и пришли к интересным выводам.

Фото: Tom Werner / Getty Images

На прошедшей 29 сентября конференции «Современная {цифровая} дидактика» ведущий научный сотрудник Лаборатории когнитивных и лингвистических исследований Государственного института русского языка им. А. С. Пушкина Мария Лебедева рассказала о любопытном исследовании. Его методологию и результаты она представила в докладе под названием «Особенности учебной коммуникации в цифровом пространстве: исследование корпуса онлайн-уроков».

Учёные решили выяснить, каким образом строится коммуникация между студентами и преподавателями во время дистанционных занятий. Как отметила Лебедева, эта информация поможет лучше понять специфику взаимодействия в синхронном онлайн-обучении и сделать его более эффективным.

Выступая на конференции с докладом, Мария Лебедева пояснила, что у неё с коллегами есть гипотеза о том, что интерактивность речи студентов на дистанционных онлайн-занятиях снижается по сравнению с интерактивностью на занятиях очных. Однако была ли у них возможность сравнить полученные в исследовании данные об онлайн-коммуникациях с соответствующими показателями офлайн-занятий, она не пояснила. Skillbox Media направил ей запрос, но ответа пока не получил.

Фото: dekazigzag / Shutterstock

Как проходило исследование

Исследование провели с помощью методов лингвистического анализа педагогического корпуса. Так в лингвистике называют массив образовательных данных, представленных в текстах и речевых материалах.

Мария и её коллеги собрали корпус онлайн-уроков русского языка как иностранного. Это были транскрипции более 40 онлайн-занятий общей продолжительностью около 3500 минут. Важно заметить, что исследователи выбрали не лекции, а практические занятия — семинары. А чтобы выборка была репрезентативной, включили в неё уроки с разных ступеней образования: с подготовительного факультета и курсов, из программ бакалавриата и магистратуры. Количество слов в корпусе составило около 250 тысяч.

После сбора данных каждый фрагмент учебного общения получил специальную отметку — с указанием ролей участников коммуникации (студент или преподаватель), их социально-демографических характеристик и родного языка.

Какие результаты получили исследователи

По словам Марии Лебедевой, проанализировать содержание коммуникативных фрагментов количественными методами было бы невозможно. Поэтому в первую очередь исследователи сфокусировались на том, что можно подсчитать.

Одна из таких метрик — интерактивность. Лингвисты называют ей количество переходов активного участия в коммуникации в общем объёме речи. Проще говоря, исследователи подсчитали, сколько раз участники коммуникации берут слово, обмениваются репликами, и поделили это число на весь объём речи в онлайн-уроке. В таблице ниже показатели интерактивности приведены во втором столбце вместе со среднеквадратичным отклонением (англ. standard deviation, SD) — чем больше этот показатель, тем больше разброс величин в данном наборе значений.

Исследование показало достаточно высокую интерактивность, особенно в некоторых сегментах выборки. По словам Лебедевой, показатели выше 85 говорят о том, что процесс перехода от одного говорящего к другому вполне активный — то есть участники динамично обмениваются репликами.

Учёные оценили ещё две важные метрики — объём речи преподавателя и объём речи студентов. И оказалось, что первый показатель намного превосходит второй во всех случаях — в среднем на 48%. Хотя, как уже отмечалось выше, в корпус материалов для анализа вошли только семинарские занятия, а они предполагают речевую активность студентов, в отличие от лекций, где говорит в основном преподаватель.

Уровень владения русским как иностраннымИнтерактивность ± SDОбъём речи преподавателя (%)Объём речи студентов (%)
Подготовительный факультетА1–A292 ± 317921
БакалавриатB1–B285 ± 347129
МагистратураB1–B298 ± 216733
СтажировкаB1–B252 ± 136139
КурсыА1–A248 ± 348515
Среднее77 ± 316426

Источник данных: презентация к докладу «Особенности учебной коммуникации в цифровом пространстве: исследование корпуса онлайн-уроков» на конференции «Современная {цифровая} дидактика»

Мария Лебедева подчеркнула, что методики обучения языку предписывают преподавателю минимизировать объём своей речи и предоставить возможность говорить именно студентам. Причём у исследователей не было поводов сомневаться в профессионализме педагогов, но тем не менее они не справлялись с этой задачей на онлайн-занятиях.

При анализе данных у исследователей также возник вопрос: почему объём речи студентов критически мал, даже при высокой интерактивности? Ответить на него помог подсчёт количества слов студентов и преподавателей относительно числа их реплик. Оказалось, что в большинстве случаев студенты за одну реплику произносят всего 1–3 слова. Реже — 4–10 слов. Из объёмных, развёрнутых предложений состояло совсем малое количество высказываний студентов. Проще говоря, хотя они довольно часто обменивались репликами с преподавателем и друг с другом, это были преимущественно очень короткие фразы.

Может быть, всё дело в незнании языка? Авторы исследования считают, что этот фактор не имел решающего значения. В корпус анализируемых материалов вошли уроки для студентов с разным уровнем владения русским языком, в том числе — с уровнями B1 и B2, которые подразумевают умение бегло говорить и поддерживать беседу.

Фото: simona pilolla 2 / Shutterstock

Как отметила Мария Лебедева, одна из основополагающих идей цифровой дидактики — это студентоцентричность. Она означает, что цифровые методы и инструменты должны помогать студенту занимать активную роль в процессе обучения, отвечать его личным запросам и потребностям, поощрять самовыражение и самореализацию. Однако данное исследование показывает, что пока этого не происходит — на проанализированных онлайн-занятиях студенты проявляют довольно слабую активность.

Модель социального присутствия и ключевые выводы исследователей

Также Лебедева упомянула модель социального присутствия, которую впервые представила кандидат наук по риторике и научно-техническим коммуникациям Эйми Уайтсайд в 2007 году. Модель исходит из того, что в коммуникации через экран не всегда ощущается полное присутствие каждого из собеседников. Этот эффект намного усиливается, когда люди взаимодействуют без камер, с «чёрными квадратиками» вместо лиц на экране.

Чтобы добиться ощущения присутствия и приблизить его к очному общению, необходимо наличие трёх составляющих, которые и изображены в модели Уайтсайд:

  • аффективный аспект (эмоции, юмор, общение на внеучебные темы, открытость);
  • интерактивный аспект (обмен репликами, вопросы и ответы);
  • социальная когезия (установление контакта между собеседниками, поддержание процесса коммуникации).

Мария и её коллеги проанализировали данные с онлайн-уроков на наличие индикаторов каждого из аспектов социального присутствия. И пришли к таким выводам:

  • Приёмы, направленные на формирование социального присутствия, очень ограничены и обычно применяются только в начале урока.
  • Социальное взаимодействие между учащимися тоже ограничено, общение в основном происходит фронтально — «преподаватель → группа».
  • Аффективный аспект практически отсутствует или появляется стихийно — например, благодаря домашнему питомцу, попавшему в объектив камеры.
  • В начале вынужденного дистанта в 2020 году групповых и парных форм работы на онлайн-занятиях почти не было. Однако к 2022 году они стали применяться гораздо чаще.
  • После групповой или парной работы уровень социального присутствия повышается. Студенты гораздо охотнее включают камеры и активнее взаимодействуют на уроке.

В завершение Мария Лебедева отметила, что Лаборатория когнитивных и лингвистических исследований продолжит изучать особенности учебной коммуникации в цифровой среде. Однако, по её словам, уже сейчас полученные выводы могут оказаться полезными для преподавателей, которые хотят включить учащихся в активное взаимодействие.

Освойте топовые нейросети за три дня. Бесплатно
Знакомимся с ChatGPT-4, DALLE-3, Midjourney, Stable Diffusion, Gen-2 и нейросетями для создания музыки. Практика в реальном времени. Подробности — по клику.
Узнать больше
Понравилась статья?
Да

Пользуясь нашим сайтом, вы соглашаетесь с тем, что мы используем cookies 🍪

Ссылка скопирована