Hallgatók kontaktórán kívüli kollaborációs lehetőségeinek feltárása a felsőoktatásban

Mátyus, Bálint (2022) Hallgatók kontaktórán kívüli kollaborációs lehetőségeinek feltárása a felsőoktatásban. PhD thesis, Budapesti Corvinus Egyetem, Közgazdasági és Gazdaságinformatikai Doktori Iskola. DOI 10.14267/phd.2022019

[img]
Preview
PDF : (az értekezés)
3MB
[img]
Preview
PDF : (az értekezés tézisei magyar nyelven)
520kB
[img]
Preview
PDF : (draft in English)
414kB

Abstract

A felsőoktatási képzések egyik kritikus eleme a hallgatók önálló felkészülése. Az eredményorientált számonkérési eszközök az oktatási célok teljesülését hivatottak visszamérni, de tanulás-hatékonysággal kapcsolatban nem szolgálnak információval. Kurzusfejlesztés tervezéséhez mélyebb, komplex vizsgálatra van szükség, melyhez hasznos input az egyes évfolyamok tanulási aktivitásának és időráfordítási szokásainak ismerete is. Az egyéni felkészülésre fordított idő a hazai felsőoktatási gyakorlatban rendelkezésre álló eszközökkel körülményesen és pontatlanul mérhető, így kurzusfejlesztés során csak korlátozottan használható fel. A hallgatói aktivitás időbeni eloszlásának feltérképezése kulcsfontosságú a tanulás közben megfogalmazódó egyéni kérdésekre történő válaszkeresések szempontjából is. A halogató hallgatói magatartás időben beszűkíti a kérdezés lehetőségét az oktatóktól, a felmerülő hiányosságok pótlására pedig nem marad idő. Megközelítőleg egy évtized alatt gyűjtött demonstrátori és gyakorlatvezetői tapasztalatom alapján arra a megfigyelésre jutottam, hogy kihasználatlan lehetőségeket rejthet a kortársak közötti tudásmegosztás. Ha a hallgatótársak is részt vesznek társaik kérdéseinek megválaszolásában, az aktívabb időszakokban megemelkedhet a potenciális válaszadók száma is. A hallgatók tanulási aktivitásának számszerűsítésével a halogató viselkedés e pozitív aspektusa is feltárhatóvá válik. Az értekezés az online tananyagokon egyidőben dolgozó hallgatók közötti valós idejű kérdés-válasz interakciók lehetőségeit vizsgálja. A dolgozat célja olyan módszerek megalkotása, mely segítségével számszerűsíthető a hallgatói időráfordítás, azonosíthatóak azok a kontaktórán kívüli időszakok, amikor párhuzamosan többen dolgoznak a tananyagokkal, valamint feltárhatók a hallgatói kérdezési szokások. Az értekezés legfontosabb eredményei: A kutatás keretében összeállításra került egy, a hallgatói információszerzési szokásokat és attitűdöket feltáró kérdőív. A kitöltők válaszai alapján nem azonosítható olyan domináns kommunikációs forma és platform, amely köré a hallgatók közötti segítségkérő kommunikáció szerveződik. Önálló felkészülésük során felmerülő kérdéseik megválaszolására elsősorban a tananyagot tekintették át, illetve azonnali üzenet formájában társaikhoz fordultak. E két információforrás kiemelkedett a többihez képest. A vizsgált hallgatók esetében a lehetséges valós idejű segítő kapcsolatok ösztönzése érdekében érdemes egy platformra terelni a hallgatókat, így indokolt a kommunikációs funkciókat integrálni a tananyagokkal. Fontos megjegyezni, hogy az eredmények alapján nem lehet a magyar felsőoktatásban résztvevő hallgatók szokásaira következtetni, a tapasztalatok a kutatás folytatásának irányát határozzák meg. A kérdőívre kapott válaszok alapján került sor a Moodle tananyagkezelő rendszerbe integrált, a hallgatók online tanulási aktivitásának naplózását lehetővé tevő TalentGraf Feladatsor követelményspecifikációjának megalkotására, a műszaki megvalósíthatóság vizsgálatára, illetve a szoftver-prototípusok bemutatására. A Moodle rendszerbe integrált TalentGraf Feladatsor a Budapesti Corvinus Egyetem általi jóváhagyást követően bevezetésre került 2019/2020/2. szemeszter elején, mely segítségével három szemeszter négy kurzusának hallgatói aktivitása naplózásra került. A gyűjtött adatok segítségével vizsgálhatóvá vált a hallgatók időráfordítása, aktív jelenlétük elaprózottsága, kampányszerű tanulása, halogató viselkedése, valamint azon időszakok aránya, amikor párhuzamosan többen dolgoznak a feladatsorokon. Az értekezésben bemutatásra kerül a naplóadatok kiértékelése érdekében megalkotott elemzési módszer, melynek forráskódja Jupyter Notebook formájában a mellékletben hozzáférhető.

Item Type:Thesis (PhD thesis)
Supervisor:Mohácsi László
Subjects:Education
ID Code:1163
Date:21 March 2022
DOI:10.14267/phd.2022019
Deposited On:14 Oct 2021 10:06
Last Modified:30 Mar 2022 13:30

Repository Staff Only: item control page

Downloads

Downloads per month over past two year

View more statistics