АНАЛІЗ ВПЛИВУ МЕТОДІВ НАВЧАННЯ НА АКАДЕМІЧНІ ЕМОЦІЇ СТУДЕНТІВ ПІД ЧАС СИНХРОННОЇ ВЗАЄМОДІЇ ЗАСОБАМИ АІ

Олена Глазунова; Інна Савицька; Володимир Кравченко; Валентина Корольчук; Тетяна Волошина; Таїсія Саяпіна

doi:10.14308/ite000793

Автор(и)

Олена Глазунова Національний університет біоресурсів і природокористування України, Київ, Україна https://orcid.org/0000-0002-0136-4936
Інна Савицька Національний університет біоресурсів і природокористування України, Київ, Україна https://orcid.org/0000-0002-3795-0427
Володимир Кравченко Національний університет біоресурсів і природокористування України, Київ, Україна https://orcid.org/0000-0002-8033-3985
Валентина Корольчук Національний університет біоресурсів і природокористування України, Київ, Україна https://orcid.org/0000-0002-3145-8802
Тетяна Волошина Національний університет біоресурсів і природокористування України, Київ, Україна https://orcid.org/0000-0001-6020-5233
Таїсія Саяпіна Національний університет біоресурсів і природокористування України

DOI:

https://doi.org/10.14308/ite000793

Ключові слова:

академічні емоції, увага, залученість, емоційний стан

Анотація

У сучасній освіті важливим фактором якісної підготовки фахівців за різними рівнями підготовки та освітніми програмами є визначення академічних емоцій студентів. Врахування данного фактору викладачами закладів освіти може суттєво впливати на підвищення рівня організації освітнього процесу, успішності студентів, їх здатності засвоювати різнотипний навчальний контент залежно від методу навчання, а також впливати на мотивацію та задоволеність, керуючи їх рівнем уваги та залученості під час синхронної взаємодії. У статті проаналізовано академічні емоції студентів під час лекцій з використанням різних методів навчання та досліджено їхній вплив на увагу та залученість. Педагогічний експеримент був проведений серед студентів освітнього ступеня Бакалавр 2 курсу спеціальності 121 “Інженерія програмного забезпечення” факультету інформаційних технологій Національного університету біоресурсів і природокористування України (НУБіП України). У дослідженні під час онлайн-лекцій в синхронному режимі було використано три методи навчання, а саме: наочний (демонстрація слайдів презентації); метод мозкового штурму (дискусійне обговорення ключових питань лекції); кейс-метод (демонстрація виконання практико-орієнтованого завдання), а також засіб АІ (MorphCast Emotion AI) для розпізнавання академічних емоцій студентів у режимі реального часу. MorphCast Emotion AI дозволяє викладачеві відслідковувати, наскільки студенти зацікавлені під час синхронної лекції, пропонуючи рекомендації на основі отриманих даних, коли робити перерви, як адаптувати та коригувати методи навчання, форми подачі навчального контенту або адаптувати послідовність викладання тем у межах дисципліни. Після занять детальна статистика про рівень залученості та уваги допомагає планувати подальші заняття в синхронному режимі, гарантуючи, що кожна онлайн лекція буде максимально ефективною та результативною для студентів в сучасних умовах.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Показники метрики:

##plugins.generic.paperbuzz.loading##

Посилання

Linh, N. T. N. (2024). Strategies for developing emotional intelligence in Generation Z students in higher education in Ho Chi Minh City. Educational Administration: Theory and Practice, 30(5), 2517–2522. https://doi.org/10.53555/kuey.v30i5.3313

Ngo, D., Nguyen, A., Dang, B., & Ngo, H. (2024). Facial expression recognition for examining emotional regulation in synchronous online collaborative learning. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 1–20. https://doi.org/10.1007/s40593-023-00378-7

Nguyen, A., Hong, Y., Dang, B., & Nguyen, P. T. B. (2022). Emotional regulation in synchronous online collaborative learning: A facial expression recognition study.

Adesola, S. A., Li, Y., & Liu, X. (2019, March). Effect of Emotions on Students Learning Strategies. In Proceedings of the 2019 8th International Conference on Educational and Information Technology, 153–156). https://doi.org/10.1145/3318396.3318408

Yu, J., Huang, C., Wang, X., & Tu, Y. (2020, August). Exploring the relationships among interaction, emotional engagement and learning persistence in online learning environments. In 2020 International Symposium on Educational Technology (ISET), 293–297. IEEE. DOI: 10.1109/ISET49818.2020.00070.

Earl, S. R., Bishop, D., Miller, K., Davison, E., & Pickerell, L. (2024). First‐year students' achievement emotions at university: A cluster analytic approach to understand variability in attendance and attainment. British Journal of Educational Psychology, 94(2), 367–386. https://doi.org/10.1111/bjep.12650

Camacho-Morles, J., Slemp, G. R., Pekrun, R., Loderer, K., Hou, H., & Oades, L. G. (2021). Activity achievement emotions and academic performance: A meta-analysis. Educational Psychology Review, 33(3), 1051–1095. https://doi.org/10.1007/s10648-020-09585-3

Anwar, A., Rehman, I. U., Nasralla, M. M., Khattak, S. B. A., & Khilji, N. (2023, September). Sentiment Analysis and Student Emotions: Improving Satisfaction in Online Learning Platforms. In 2023 IEEE International Smart Cities Conference (ISC2), 1–7. IEEE. doi: 10.1109/ISC257844.2023.10293422.

Kurniawati, R. D., & Putro, A. A. Y. (2023, December). Recognition of Emotions to Increase Student Self-Efficacy in Learning. In 2nd UPY International Conference on Education and Social Science (UPINCESS 2023), 287–291. Atlantis Press. https://doi.org/10.2991/978-2-38476-176-0_41.

Estrada, М., Cabada, R., Oramas, R. (2019). Emotion Recognition for Education using Sentiment Analysis. Research in Computing Science, 148(5), 71–80. DOI: 10.13053/rcs-148-5-8.

Miele, D. (2009). Handbook of motivation at school (Vol. 704). K. R. Wentzel, & A. Wigfield (Eds.). New York, NY: Routledge.

Shahzad, G., Nawaz, H., Sardaraz, K., & Ullah, W. (2022). Interplay Of Students' Academic Emotions And Academic Achievement At Higher Secondary School Level. Journal of Positive School Psychology, 6(9).

Wu, R., & Yu, Z. (2022). Exploring the effects of achievement emotions on online learning outcomes: A systematic review. Frontiers in psychology, 13, 977931.

Pekrun, R., Lichtenfeld, S., Marsh, H. W., Murayama, K., & Goetz, T. (2017). Achievement emotions and academic performance: Longitudinal models of reciprocal effects. Child development, 88(5), 1653–1670. doi: 10.1111/cdev.12704

Pan, X., Hu, B., Zhou, Z., & Feng, X. (2023). Are students happier the more they learn?–research on the influence of course progress on academic emotion in online learning. Interactive Learning Environments, 31(10), 6869–6889. doi: 10.1080/10494820.2022.2052110

Nair, H. B. (2022). Impact of Negative Emotions on Student Education in India. Nair HB (2022). Impact of Negative Emotions on Student Education in India. International Journal of Indian Psychology, 10(2), 060–063. DIP:18.01.006.20221002, DOI:10.25215/1002.006, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4686366

Sahraie, F., Rezvanfar, A., Movahedmohammadi, S. H., Ebner, M., & Farrokhnia, M. (2024). Analysis of learners' emotions in e-learning environments based on cognitive sciences. International Journal of Interactive Mobile Technologies, 18(7), 34–52. https://doi.org/10.3991/ijim.v18i07.48471