Образование
#новости

В России создали подход к обучению, сглаживающий негативные эффекты дистанта

Сочетая в себе работу в группах и элементы игры, он развивает у студентов коммуникативные навыки и критическое мышление.

Речь идёт о методологии экспертного анализа текста (МЭАТ), которую запатентовали в 2017 году. Её автор — Галина Сорина, научный руководитель научно-образовательного центра «Философско-методологическое проектирование и принятие решений» философского факультета МГУ имени М. В. Ломоносова.

Когда вузы были вынуждены временно перейти на дистанционный формат обучения из-за пандемии, эту методологию опробовали в условиях дистанта. Участниками эксперимента стали более 200 студентов МГУ. Оказалось, что это способно сгладить негативное влияние удалёнки на учебный процесс. В материале ТАСС, который подготовлен на основе интервью с Сориной, отмечается, что в период дистанционного обучения студенты часто жаловались на отсутствие эмоционального контакта и изолированность при освоении новой темы, которая влияла на её понимание.

Что это за методология и кто принял участие в эксперименте

МЭАТ предполагает особый алгоритм изучения текстовых материалов в вузах, который состоит из двух этапов. Сначала студенты делятся на две неравные группы: в одной — 2–4 «эксперта», во второй — все остальные. Внутри этих групп студенты вместе изучают текст. При этом каждый из них самостоятельно готовит письменный отчёт по изученной теме. А потом проходит общая дискуссия (тренинг-игра).

Галина Сорина пояснила Skillbox Media, что в игре существуют особые правила:

  • задавать вопросы могут все участники;
  • «эксперты» обладают правом преимущества в формулировании вопросов по конкретному тексту, но не могут первыми отвечать, при этом они подводят итог каждой дискуссии;
  • «эксперты» анализируют работу группы, а группа — работу «экспертов»;
  • вне зависимости от темы каждое занятие заканчивается рефлексивным анализом;
  • преподаватель исполняет роль главного «эксперта» и контролирует ход дискуссии.

По её словам, этот способ помогает лучше зафиксировать достигнутые результаты.

«Наша методология позволяет сохранить плюсы классического образования при использовании онлайн-формата обучения. Кроме того, подход многократно повышает уровень вовлечённости всех участников процесса в совместную образовательную деятельность, в том числе за счёт геймификации», — цитирует эксперта ТАСС.

МЭАТ направлена на развитие критического мышления и создание междисциплинарного дискуссионного пространства, которое стимулирует к научному поиску.

В тестировании этого подхода в условиях дистанта участвовали слушатели факультативного курса по философии научного эксперимента для молодых учёных и аспирантов в области естественных наук. Статья о результатах этой работы опубликована в журнале Science & Education. Кстати, МЭАТ ещё не применяли нигде, кроме России.

По итогу апробации этого подхода учащиеся подтвердили его эффективность. По словам студентов, методология:

  • помогает выстраивать эффективную коммуникацию;
  • помогает найти нестандартные решения обсуждаемых проблем;
  • способствует возникновению коллективной ответственности за результат;
  • позволяет развить навыки переговоров и активного слушания;
  • создаёт дополнительную мотивацию к поиску решений проблем.

Почему это важно для учёных

В пресс-релизе, который Skillbox Media предоставила Галина Сорина, отмечается, что навыки, которые развивает МЭАТ, особенно полезны молодым учёным для профессионального сотрудничества. Современный процесс коммуникации в рамках научных экспериментов — сложное социокультурное явление, поскольку в нём могут участвовать сотни и даже тысячи специалистов.

«Для учёного очень важны навыки аналитической работы с концепциями, суждениями, выводами и запросами, а также умение оценивать те же навыки у других и способность выявлять и анализировать различные типы ошибок. МЭАТ развивает все эти навыки и показывает, как они работают в командах. Командная работа особенно важна в развитии современной Большой науки», — отметила автор методологии.

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