МЕХАНИЗМЫ ОЦЕНКИ УРОВНЯ ЗНАНИЙ УЧАЩИХСЯ ПО БИОЛОГИИ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МОБИЛЬНЫХ ПРИЛОЖЕНИЙ
Ключевые слова:
мобильные приложения, оценка в реальном времени, обучение биологии, цифровая педагогика, формативное оценивание, learning analytics, интерактивное тестирование, обратная связь.Аннотация
В данной статье анализируются механизмы оценки уровня знаний учащихся по биологии в режиме реального времени с использованием мобильных приложений. Рассматриваются педагогические возможности интерактивных тестов, автоматизированных систем оценки и инструментов оперативной обратной связи в условиях цифрового образовательного пространства. В ходе исследования выявлено влияние мобильных приложений (Kahoot, Quizizz, Google Forms и др.) на активность учащихся, уровень усвоения знаний и развитие самостоятельного мышления. Также обоснована роль оценивания в реальном времени в контексте формативного оценивания и индивидуализации обучения. Доказана эффективность применения мобильных технологий в процессе оценивания знаний.
Библиографические ссылки
1. Толипов Ў. Қ., Усмонбоева М. Педагогик технологиялар ва педагогик маҳорат. – Тошкент: Инновация-Зиё, 2019. – 300 б.
2. Ишмухамедов Р. Ж., Абдуқодиров А. А., Пардаев А. Таълимда инновацион технологиялар. – Тошкент: Фан ва технология, 2014. – 240 б.
3. Рўзиева Д. И. Олий таълим муассасаларида ўқитиш технологиялари. – Тошкент: Фан, 2016. – 200 б.
4. Crompton H., Burke D. The use of mobile learning in higher education: A systematic review // Computers & Education. – 2018. – Vol. 123. – P. 53–64.
5. Bano M., Zowghi D., Kearney M., Schuck S., Aubusson P. Mobile learning for science and mathematics school education: A systematic review // Computers & Education. – 2018. – Vol. 121. – P. 30–58.
6. Black P., Wiliam D. Assessment and classroom learning // Assessment in Education: Principles, Policy & Practice. – 1998. – Vol. 5, No. 1. – P. 7–74.
7. Wiliam D. Embedded formative assessment. – Bloomington: Solution Tree Press, 2011. – 192 p.
8. Siemens G. Learning analytics: The emergence of a discipline // American Behavioral Scientist. – 2013. – Vol. 57, No. 10. – P. 1380–1400.
9. Long P., Siemens G. Penetrating the fog: Analytics in learning and education // EDUCAUSE Review. – 2011. – Vol. 46, No. 5. – P. 31–40.
10. Kolb D. A. Experiential learning: Experience as the source of learning and development. – New Jersey: Prentice Hall, 1984. – 256 p.
11. Tavares R., Vieira R. M., Pedro L. Mobile applications in science education: Design and evaluation // Procedia Computer Science. – 2020. – Vol. 164. – P. 123–130.
12. Jeno L. M., Grytnes J. A., Vandvik V. The effect of a mobile-application tool on biology students’ motivation and learning // Computers & Education. – 2017. – Vol. 107. – P. 1–12.
13. Kukulska-Hulme A., Traxler J. Mobile learning: A handbook for educators and trainers. – London: Routledge, 2005. – 192 p.
14. Ally M. Mobile learning: Transforming the delivery of education and training. – Edmonton: Athabasca University Press, 2009. – 296 p.
15. Hwang G. J., Tsai C. C. Research trends in mobile and ubiquitous learning // British Journal of Educational Technology. – 2011. – Vol. 42, No. 4. – P. E65–E70.
