Современные технологии электронного образования

Во многих странах e-learning составляют значительную конкуренцию традиционному образованию и стал основным инструментом модернизации образования и экономического роста. Для разработки и внедрения успешных систем электронного обучения необходимы технологии, которые позволяют работать с ними произвольному количеству пользователей, предоставляя хорошую обучающую среду. В статье проводится обзор технологий, применяемых в зарубежных университетах для управления электронным образованием, таких как: 3D технологии в обучающих программах, интерактивные технологии, персонализация обучения с использованием облачных технологий и технологий больших данных. Показано, что на сегодняшний день создано и внедрено достаточно большое число программных и технических разработок, реализующих различные механизмы внедрения информационных технологий в учебный процесс. Одним из таких разработок является использование адаптивных технологий в учебном процессе, позволяющих адаптировать обучаемого к учебному материалу, выбирать подходящий метод усвоения материала, регулировать интенсивность обучения на различных этапах учебного процесса. Другой разработкой информационных технологий в образовании является использование облачных вычислений, позволяющих получить доступ к образовательным ресурсам преподавателям, студентам и руководителям системы образования. Выявлено, что применение облачных технологий приводит к значительному уменьшению материальных расходов на приобретение дорогостоящего оборудования и программного обеспечения, образовательный контент из облака можно получить с любого устройства (ноутбук, смартфон, планшет и т.д.) и в удобное для обучающегося время, достаточно иметь подключение к сети Интернет и браузер. B среде электронного образования существует большое количество различных типов данных, как структурированных, так и неструктурированных, обработку которых трудно осуществить традиционными статистическими методами. Для обработки таких данных используются технологии обработки больших данных, такие как NoSQL и Hadoop. В статье показано, что анализ больших данных дает возможность педагогам своевременно получить информацию об обучаемых и позволяет им настроить стратегию обучения. Используя большие данные, педагоги получают редкую возможность отслеживать учащихся в течении всего процесса и выявить насколько хорошо они выполняют задания тестов, или как быстро они закончили сложные модули курса. Это позволят им разрабатывать более персонализированные курсы электронного обучения. В статье приведены примеры из образовательной практики, иллюстрирующих существенные изменения образовательной среды вуза, связанных с применением этих технологий в электронном образовании. Полученные результаты могут быть использованы для выработки рекомендаций при создании электронных курсов в высших и средних учебных заведениях Азербайджана. 

1. URL: www.stat.gov.az

2. Сатунина А.Е. Электронное обучение: плюсы и минусы // Современные проблемы науки и образования. 2006. No. 1. C. 89-90.

3. Ferguson, R. Learning analytics: Drivers, developments and challenges // International Journal of Technology Enhanced Learning, 2012. 4(5/6). P. 304-317.

4. Alvarez, C., Salavati, S., Nussbaum, M., & Milrad, M. Collboard: Fostering new media literacies in the classroom through collaborative problem solving supported by digital pens and interactive whiteboards // Computers and Education. 2013. 63. P. 368-379.

5. Online Report Card - Tracking Online Education in the United State. 2015. URL: https:// onlinelearningconsortium.org.

6. U.S. Department of Education, National Center for Education Statistics. (2011). The Condition of Education 2011 (NCES 2011-033), Indicator 43.

7. URL: www.adobe.com/resources/elearning

8. B. Williams, M. Dougiamas Moodle for Teachers. 2005. URL: Moodle.org

9. Yefim Kats. Learning management system technologies and software solutions for online teaching: Tools and application. Ellis University & Rivier college, 2010. P. 461.

10. Alan Mark Berg, Michael Korcuska. Sakai courseware management: The official guide. Packt Publishing. Ltd, 2009. P. 349.

11. URL: www.atanor.r

12. Капустин Н.П. Педагогические технологии адаптивной школы. М.: Академия, 1999. 216 c.

13. URL: www.knewton.com

14. URL: www.arizona.edu

15. URL: https://www.google.com/work/apps/education

16. Kumari Madhuri, Vikram Singh, Mobile Learning: An Emerging Learning Trend HiTech Whitepa-per. 2009. 11.

17. URL: www.wise-qatar.org/2013-wise-summit#5

18. Picciano A.G. The evolution of big data and learning analytics in American higher education // Journal of Asynchronous Learning Networks. 2012. Vol. 16. No. 3. P. 9-20.

19. Harrist M. New Technology Bridges Oracle, Hadoop, and NoSQL Data Stores. URL: http:// www.oracle.com/us/corporate/features/big-datasql/index.html

20. Lee G. Cloud Computing: Principles and Application. L: Springer, 2010 (Computer Communication and Networks) 279 p.

21. URL: www.networks.imdea.org/research projects/cloud4bigdata

22. URL: www.storm.apache.org

23. URL:www.spark.apache.org

24. URL: www.deeplearning4j.org