E-learning tananyagok hatékonyságának vizsgálata: A tanulók kognitív sajátosságainak és az online környezet oktatás-módszertanának az összefüggései

Absztrakt

A pandémia alatti és utáni oktatási helyzetben az online környezetben történő tanulás hatékonyságának és eredményességének
a növelésére az elvárásokkal arányosan fokozottabb figyelem irányult. A tanulási környezetek
funkcionalitásának technikai továbbfejlesztése helyett a tanuló sajátosságaihoz igazított, részben adaptív kurzusfelületek
fejlesztésével kapcsolatban mai napig nagyon kevés kísérleti jellegű kutatási eredmény áll rendelkezésünkre.
A tanulók kognitív és affektív sajátosságai (motiváció, fáradtság, munkaterhelés, rekacióidő, fizikai állapot,
mentális állapot) és a tanulási környezetben tapasztalt tanulási tevékenységük (képernyőre fókuszálás, szemmozgások
elemzése, tanulási aktivitás) és teljesítményük összefüggésrendszerének jobb megismerésével hatékonyabb
és a célcsoporthoz jobban igazodó kurzusfelületek fejleszthetők. A kognitív tesztekre, szemmozgáskövetésre,
tevékenységelemzésre, megfigyelésre, illetve interjúra épített adatgyűjtéssel végzett kismintás kutatásunk
alapján egyértelmű tendenciákra következtethettünk. A tanulócsoportok közötti különbségek mellett a rövid videófilmek,
az oktatói hitelesség biztosítása, rövidebb írásos dokumentumok, illetve nagyobb számú gyakorló teljesítménytesztek
a preferáltabb részei a hatékony online tanulási környezeteknek.

During and after the pandemic, greater emphasis was placed on improving the efficiency and effectiveness of
learning in the online environment in proportion to expectations. We still have very few experimental research
results regarding the development of partially adaptive course interfaces adapted to the student's characteristics,
rather than the technical advancement of the functionality of learning environments. Course interfaces that are
more effective and better adapted to the target group can be developed by better understanding the correlation
system between students' cognitive and affective characteristics (motivation, fatigue, workload, reaction time,
physical state, mental state) and their learning activities experienced in the learning environment (focusing on the
screen, eye movement analysis, learning activity) and their performance. We were able to formulate clear conclusions
from our small-sample research, which included data collection based on cognitive tests, eye movement
tracking, activity analysis, observation, and interviews. Short video films, ensuring instructor credibility, shorter
written documents, and a greater number of practice performance tests are preferred components of effective online
learning environments, in addition to differences between student groups.