Телекоммуникационные технологии – это процесс передачи информации с использованием электронных видов связи. В настоящее время они основываются на компьютерных технологиях. Развитие телекоммуникаций идет в основном в трех направлениях: промышленном, технологическом и прикладном. Промышленное направление связано с услугами по обеспечению удаленного телефонного сервиса, коммуникационных спутников и другими услугами связи, предлагаемыми крупными телекоммуникационными компаниями. Технологическое направление связано с научной разработкой новых технологий, например, ранее связь базировалась на аналоговой волновой системе передачи звука, а теперь системы передачи информации превращаются в цифровые. Прикладные направления применения телекоммуникационных технологий создают новые возможности для различных сфер человеческой деятельности. Так, телекоммуникационные технологии играют важную роль в экономических информационных системах: в поддержке текущих операций, управлении, решении стратегических задач крупных и мелких компаний [1,2,3,4].
Телекоммуникационные технологии играют ключевую роль в формировании информационного общества и определяют темпы и качество его построения. Понятие «телекоммуникационные технологии построения сетей передачи информации» возникло лишь в середине XX века, но уже к концу его мы наблюдаем проникновение этих технологий во все сферы человеческой деятельности. Сети передачи информации совершили колоссальный скачок от телеграфных и телефонных сетей первой трети ХХ века к интегральным цифровым сетям передачи всех видов информации (речь, данные, видео). К факторам, определившим прогресс в этой сфере, в первую очередь следует отнести развитие микроэлектронной индустрии и вычислительной техники, а также последние успехи в технологии световодных систем. Телекоммуникационные технологии развивались параллельно и взаимоувязано с возможностями каналов связи (от аналоговых к высокоскоростным цифровым волоконно-оптическим линиям связи) и компьютеризацией общества [5,6,7,8].
Современные телекоммуникационные технологии основаны на использовании информационных сетей. Эти технологии характеризуются не только применением компьютеров, но и активным вовлечением в информационный процесс конечных пользователей-непрофессионалов, возможностью для рядового пользователя доступа к общим ресурсам компьютерных сетей [9,10].
В практике образования, говоря о телекоммуникациях, чаще имеют в виду передачу, прием, обработку и хранение информации компьютерными средствами, либо по традиционным телефонным линиям, либо с помощью спутниковой связи. Это компьютерные телекоммуникации [11,12].
Инструментальные средства компьютерных коммуникаций включают несколько форм:
• электронную почту,
• электронную конференцсвязь,
• видеоконференцсвязь,
• Интернет.
Эти средства позволяют преподавателям и обучаемым совместно использовать информацию, сотрудничать в решении общих проблем, публиковать свои идеи или комментарии, участвовать в решении задач и их обсуждении [13,14].
«Образовательный веб-квест – (webquest) – проблемное задание c элементами ролевой игры, для выполнения которого используются информационные ресурсы Интернета.
Веб-квест – это сайт в Интернете, с которым работают учащиеся, выполняя ту или иную учебную задачу. Разрабатываются такие веб-квесты для максимальной интеграции Интернета в различные учебные предметы на разных уровнях обучения в учебном процессе. Они охватывают отдельную проблему, учебный предмет, тему, могут быть и межпредметными. Особенностью образовательных веб-квестов является то, что часть или вся информация для самостоятельной или групповой работы учащихся с ним находится на различных веб-сайтах. Кроме того, результатом работы с веб-квестом является публикация работ учащихся в виде веб-страниц и веб-сайтов (локально или в Интернет)» [15,16].
Разработчиками веб-квеста как учебного задания является Берни Додж, профессор образовательных технологий Университета Сан-Диего (США).
Этапы работы над квестом
1. Начальный этап (командный)
Учащиеся знакомятся с основными понятиями по выбранной теме. Распределяются роли в команде: по 1–4 человека на 1 роль. Все члены команды должны помогать друг другу и учить работе с компьютерными программами.
2. Ролевой этап
Индивидуальная работа в команде на общий результат. Участники одновременно, в соответствии с выбранными ролями, выполняют задания. Так как цель работы не соревновательная, то в процессе работы над веб-квестом происходит взаимное обучение членов команды умениям работы с компьютерными программами и Интернет. Команда совместно подводит итоги выполнения каждого задания, участники обмениваются материалами для достижения общей цели – создания сайта [17,18]
4. Заключительный этап
Команда работает совместно, под руководством педагога, ощущает свою ответственность за опубликованные в Интернет результаты исследования.
По результатам исследования проблемы формулируются выводы и предложения. Проводится конкурс выполненных работ, где оцениваются понимание задания, достоверность используемой информации, ее отношение к заданной теме, критический анализ, логичность, структурированность информации, определенность позиций, подходы к решению проблемы, индивидуальность, профессионализм представления. В оценке результатов принимают участие как преподаватели, так и учащиеся путем обсуждения или интерактивного голосования [19,20,21].
О критериях оценки веб-квеста
Ключевым разделом любого веб-квеста является подробная шкала критериев оценки, опираясь на которую, участники проекта оценивают самих себя, товарищей по команде. Этими же критериями пользуется и учитель. Веб-квест является комплексным заданием, поэтому оценка его выполнения должна основываться на нескольких критериях, ориентированных на тип проблемного задания и форму представления результата [22,23,24,25] Bernie Dodge (http://webquest.sdsu.edu/rubrics/rubrics.html) рекомендует использовать от 4 до 8 критериев, которые могут включать оценку:
• исследовательской и творческой работы,
• качества аргументации, оригинальности работы,
• навыков работы в микрогруппе,
• устного выступления,
• мультимедийной презентации,
• письменного текста и т.п.
Web-квесты могут быть краткосрочными и долгосрочными. Целью краткосрочных проектов является приобретение знаний и осуществление их интеграции в свою систему знаний. Работа над кратковременным web-квестом может занимать от одного до трех сеансов. Долгосрочные web-квесты направлены на расширение и уточнение понятий. По завершении работы над долгосрочным web-квестом, ученик должен уметь вести глубокий анализ полученных знаний, уметь их трансформировать, владеть материалом настолько, чтобы суметь создать задания для работы по теме. Работа над долгосрочным web-квестом может длиться от одной недели до месяца (максимум двух) [26,27,28].
Пример веб-квеста, проводимого в курсе дисциплины «Биоинформатика»
Тема: «Моделирование третичной структуры белка».
Цель: Анализ третичной структуры белка человека, взятой из банка данных экспериментальных моделей PDB [29].
Задание 1
В базе данных UniProtKB [ссылка 1] (рис. 1) найти наилучшую 3D-модель белка человека, учитывая три критерия:
1. Разрешение (Resolution) должно быть меньше 2,5 (A).
2. Цепь (Chain) должна состоять из макромолекулы (А) или макромолекулы с лигандом (А\В).
3. Длина цепи (Positions) должна быть наибольшей.
Задание 2
В банке данных экспериментальных моделей PDB [ссылка 2] скачать наилучшую модель (рис. 2).
Рис. 1
Рис. 2
Задание 3
Для одного из лигандов найти сайт связывания (рис. 3).
Задание 4.
В разделе ProtScale [ссылка 3] для модели белка построить график липофильности и посчитать количество пиков (рис. 4).
Задание 5.
По результатам исследования заполнить табл. 1.
Пример заполнения таблицы (табл. 2).
Рис. 3
Рис. 4
Таблица 1
Результаты анализа модели белка
1 |
Название белка |
|
2 |
Название наилучшей 3D-модели белка |
|
3 |
Название лиганда в комплексе с белком |
|
4 |
Количество специфических связываний (перечень аминокислот) |
|
5 |
Количество не специфических связываний (перечень аминокислот) |
|
6 |
Количество пиков липофильности |
Таблица 2
Результаты анализа модели белка
1 |
Название белка |
DPP-10 |
2 |
Название наилучшей 3D-модели белка |
4wjl |
3 |
Название лиганда в комплексе с белком |
NAG |
4 |
Количество специфических связываний (перечень аминокислот) |
1 (Asn 111) |
5 |
Количество не специфических связываний (перечень аминокислот) |
3 (Phe 513, Tyr 512, Glu 109) |
6 |
Количество пиков липофильности |
7 |
Для оценки эффективности внедренной технологии – веб-квеста, был выбран педагогический эксперимент. Целью любого педагогического эксперимента является эмпирическое подтверждение или опровержение гипотезы исследования и/или справедливости теоретических результатов, то есть обоснование того, что предлагаемое педагогическое воздействие более эффективно (или, возможно, наоборот – менее эффективно). Для этого, как минимум, необходимо показать, что, будучи примененным к тому же объекту, оно дает другие результаты, чем применение традиционных педагогических воздействий. Для этого выделяется экспериментальная группа, которая сравнивается с контрольной группой [30].
Таким образом, имеется экспериментальная группа N, и контрольная группа M, состоящие из 12 человек. Измерение заключается в определении уровня знаний путем проведения теста, включающего 20 вопросов. Измерения производились в порядковой шкале, то есть были выделены три уровня знаний (L = 3): низкий (число правильных ответов (k) меньше либо равно 12), средний (12<k?17) и высокий (k>17) [15]. Пример верхних границ диапазонов представлены в табл. 3.
Для определения эффективности технологии, было решено внедрить ее только в экспериментальную группу. Результаты измерений уровня знаний в контрольной и экспериментальной группах представлены в табл. 4.
Таблица 3
Переход от шкалы отношений к порядковой шкале
Уровень знаний |
Максимальное число правильно решенных задач |
Низкий |
12 |
Средний |
17 |
Высокий |
20 |
Таблица 4
Результаты измерений уровня знаний в контрольной и экспериментальной группах
Уровень знаний |
Контрольная группа, без применения технологии (чел.) |
Экспериментальная группа, с применением технологии (чел.) |
Низкий |
5 |
1 |
Средний |
7 |
7 |
Высокий |
0 |
4 |
Из таблицы видно, что благодаря технологии уровень знаний соответствующий высокому (>17) вырос в четыре раза, а уровень знаний соответствующий низкому (?12) упал в пять раз.
Однако необходимо определить достоверность совпадений и различий для экспериментальных данных. Для это используем критерий однородности ?2, эмпирическое значение которого вычисляется по формуле (1) [31]
. (1)
Для рассматриваемого нами числового примера (L=3, N=12, M=12), а также используя табл. 4, получили значение ?2 равное:
.
Сравнивая полученное значение с критическим для уровня значимости 0,05, получаем, что , следовательно, достоверность различий характеристик экспериментальной и контрольной групп составляет 95 %.
В результате эксперимента, можно сделать вывод, что внедренная технология – веб-квест, позволяет с высокой достоверностью повысить уровень знаний студентов, изучающих дисциплину биоинформатика. В качестве оценки эффективности внедренной технологии – гугл-опроса, было решено также провести педагогический эксперимент, с использованием порядковой шкалы [15].
Для этого также использовались экспериментальная группа, состоящая из 12 человек (N = 12), и контрольная группа, состоящая из 12 человек (M = 12), и измерение заключалось в определении уровня знаний путем проведения итогового теста, включающего 30 задач. Расчеты проводились в шкале отношений. Примем, что характеристикой учащегося является число правильных ответов. Результаты измерений уровня знаний в контрольной и экспериментальной группах до и после эксперимента приведены в табл. 5.
Эксперимент заключался в том, что сначала группы прошли тест просто по итогам прослушанных лекций, а затем после внедрения технологии [32,33].
Таблица 5
Результаты измерений уровня знаний в контрольной и экспериментальной группах до и после эксперимента
Контрольная группа (число правильно решенных задач до начала эксперимента) |
Экспериментальная группа (число правильно решенных задач до начала эксперимента) |
Контрольная группа (число правильно решенных задач после окончания эксперимента) |
Экспериментальная группа (число правильно решенных задач после окончания эксперимента) |
26 |
28 |
22 |
26 |
17 |
24 |
28 |
29 |
14 |
28 |
23 |
27 |
23 |
18 |
20 |
26 |
21 |
23 |
28 |
25 |
26 |
20 |
20 |
30 |
24 |
13 |
21 |
25 |
22 |
29 |
17 |
27 |
24 |
22 |
28 |
26 |
26 |
16 |
24 |
29 |
18 |
21 |
28 |
25 |
15 |
25 |
21 |
26 |
Для данных, измеренных в шкале отношений, для проверки гипотезы о совпадении характеристик двух групп целесообразно использование критерия Вилкоксона-Манна-Уитни.
Критерий Вилкоксона-Манна-Уитни является «тонким» (но и более трудоемким) – он позволяет проверять гипотезу о том, что две выборки «одинаковы» (в том числе, что совпадают их средние, дисперсии и все другие показатели). Он оперирует не с абсолютными значениями элементов двух выборок, а с результатами их парных сравнений.
Определения достоверности совпадений и различий для экспериментальных данных, измеренных в шкале отношений, с помощью критерия Вилкоксона-Манна-Уитни заключается начала в сравнении сначала числа правильно решенных задач в контрольной и экспериментальной группе до начала эксперимента. В табл. 6 приведены результаты сравнения [34].
Таблица 6
Вычисление эмпирического значения критерия Манна-Уитни в контрольной и экспериментальной группах до эксперимента
Номер члена экспериментальной группы i |
Число задач, правильно решенных i-м членом экспериментальной группы до начала эксперимента xi |
Число членов контрольной группы, правильно решивших > число задач, чем i-й член экспериментальной группы ai + bi / 2 |
Номер члена контрольной группы j |
Число задач, правильно решенных j-м членом контрольной группы до начала эксперимента yj |
1 |
28 |
0 |
1 |
26 |
2 |
24 |
4 |
2 |
17 |
3 |
28 |
0 |
3 |
14 |
4 |
18 |
8,5 |
4 |
23 |
5 |
23 |
5,5 |
5 |
21 |
6 |
20 |
8 |
6 |
26 |
7 |
13 |
12 |
7 |
24 |
8 |
29 |
0 |
8 |
22 |
9 |
22 |
6,5 |
9 |
24 |
10 |
16 |
10 |
10 |
26 |
11 |
21 |
7,5 |
11 |
18 |
12 |
25 |
3 |
12 |
15 |
По результатам таблицы можно рассчитать критерий Вилкоксона-Манна-Уитни согласно формуле (2)
. (2)
Так как эмпирическое значение критерия меньше критического, следовательно, характеристики сравниваемых выборок совпадают с уровнем значимости 0,05.
Теперь аналогичным образом (построив таблицу, аналогичную таблице 6, и вычислив эмпирическое значение критерия Вилкоксона) сравним числа правильно решенных задач в контрольной и экспериментальной группе после окончания эксперимента. Результаты сравнения приведены в табл. 7.
Таблица 7
Вычисление эмпирического значения критерия Манна-Уитни в контрольной и экспериментальной группах после эксперимента
Номер члена экспер. группы i |
Число задач, правильно решенных i-м членом экспер. группы после начала эксперимента xi |
Число членов контрольной группы, правильно решивших > число задач, чем i-й член экспер. группы ai + bi / 2 |
Номер члена контрольной группы j |
Число задач, правильно решенных j-м членом контрольной группы после начала эксперимента yj |
1 |
26 |
4 |
1 |
22 |
2 |
29 |
0 |
2 |
28 |
3 |
27 |
4 |
3 |
23 |
4 |
26 |
4 |
4 |
20 |
5 |
25 |
4 |
5 |
28 |
6 |
30 |
0 |
6 |
20 |
7 |
25 |
4 |
7 |
21 |
8 |
27 |
4 |
8 |
17 |
9 |
26 |
4 |
9 |
28 |
10 |
29 |
0 |
10 |
24 |
11 |
25 |
4 |
11 |
28 |
12 |
26 |
4 |
12 |
21 |
В этом случае эмпирическое значение критерия , больше критического, следовательно, достоверность различий сравниваемых выборок составляет 95 %.
По результатам тестирования можно построить график, показывающий в процентах результаты сравнения контрольной и экспериментальной группах до и после эксперимента (рис. 5).
Рис. 5. Результаты измерений уровня знаний в контрольной и экспериментальной группах до и после эксперимента
Таким образом, мы можем с большой достоверностью отметить эффективность предложенной технологии, поскольку процент высокого уровня знаний вырос в контрольной группе с 0 % до 33,3, а в экспериментальной с 16,7 % до 25 %. При этом процент низкого уровня знаний снизился в контрольной и экспериментальной группах на 25 %. Это позволяет говорить о том, что внедренная технология оказывает положительный эффект при ведении дисциплины биоинформатика.
Таким образом, применение телекоммуникационных технологий в образовании обладают рядом достоинств по сравнению с традиционным обучением:
– допускает использование цветной графики, анимации, звукового сопровождения, гипертекста;
– допускает возможность постоянного обновления;
– имеет небольшие затраты на публикацию и размножение;
– допускает возможность размещения в нем интерактивных веб-элементов, например, тестов или рабочей тетради;
– допускает возможность нелинейность прохождения материала благодаря множеству гиперссылок;
– устанавливает гиперсвязь с дополнительной литературой в электронных библиотеках или образовательных сайтах [34,35]
Каждый преподаватель, используя телекоммуникационные технологии в обучении в условиях модернизации, открывает для себя новые интересные возможности в профессиональной деятельности, благодаря чему для преподавателя – работа, а для его студентов – обучение станут радостнее и увлекательнее. Не следует забывать об утомляемости учащихся однообразной учебной деятельностью. Необходимо уметь не только чередовать виды учебных заданий, но и управлять эмоциональным фоном занятия. Телекоммуникационные технологии предоставляют нам для этого очень хорошие возможности.
В результате выполненной работы можно сделать вывод, что предложенные технологии, такие как, мультимедийная презентация, веб-квест и гугл-опрос активизируют процесс преподавания, повышают интерес учащихся к изучаемой дисциплине и эффективность учебного процесса, а также позволяют достичь большей глубины понимания учебного материала.
Библиографическая ссылка
Михальченко Д.В., Жидовинов А.В., Чумаков В.И. ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБУЧЕНИИ СТУДЕНТОВ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «БИОИНФОРМАТИКА И ДИАГНОСТИКА РЕЗУЛЬТАТИВНОСТИ ДАННОЙ ТЕХНОЛОГИИ» // Научное обозрение. Педагогические науки. – 2016. – № 6. – С. 97-106;URL: https://science-pedagogy.ru/ru/article/view?id=1578 (дата обращения: 21.11.2024).