The model of learning profile “Diamond of Personality” to develop the learners agency

Cover Page


Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. The implementation of the strategic priorities for the development of education in Russia, as well as the changing demands of interested participants in the educational process actualize questions about the performance of educational organizations, how to measure them, as well as modern education management practices. The use of only normative and criteria-based assessment does not allow achieving the key demanded educational result – the active behavior of the student, because requires different approaches to the organization of educational activities, the construction of collective-individual educational routes, the creation of opportunities for self-determination and self-realization for both students and teachers. The purpose of the article is to describe a model that reflects educational results as a personal potential for a number of parameters of different directions.

Materials and Methods. Local and global practices (assessment, evaluation, target and value of learning) have been analyzed. Revealed trends and failures were used as base for new assessment model.

Results. The authors researching a lot of evaluation models formulated a simple criterion for the applicability of assessment tools in the form of “the complexity of the tool should not exceed the interest in its results”. The proposed model claims to have a reasonable balance of complexity and informativeness: on the one hand, the structure of the parameters is multilevel, on the other hand, it is visualized like octahedron – a diamond crystal. The choice at each level is simple as dichotomy which allows it to be considered an indicator. It should be used as basis of digital learning profile.

Discussion and Conclusion. The conclusions made by the authors contribute to the development of tools for assessing the educational result, focused on active educational behavior and using the digital environment for monitoring and accounting. The materials of the article can be useful to teachers and administrators who are interested not only in the traditional sign of compliance with the final tests, but also in the development of educational subjectivity that supports and develops the activity of students.

About the authors

Mikhail E. Kushnir

The Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration

Email: kushnir.me@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-8632-5241

Junior Researcher of the Center for Project and Digital Education Development

Russian Federation, Moscow

Pavel D. Rabinovich

The Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration

Author for correspondence.
Email: pavel@rabinovitch.ru
ORCID iD: 0000-0002-2287-7239
Scopus Author ID: 57188748346
ResearcherId: N-7024-2015

Deputy Director of the Anthropology of Future School, Cand.Sci. (Eng.), Associate Professor

Russian Federation, Moscow

Kirill E. Zavedensky

The Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration

Email: kirillzav3@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-7379-4639
Scopus Author ID: 57197808231

Chief of the Laboratory of Project and Digital Education Development, Anthropology of the Future School

Moscow

References

  1. Rabinovich P.D., Kremneva L.V., Zavedenskiy K.E., Shekhter E.D., Apenko S.N. Preadaptation of Students to Innovation Activity and Formation of Practices of Futures Scenario Building. The Education and Science Journal. 2021;23(2):39–70. (In Russ., abstract in Eng.) doi: https://doi.org/10.17853/1994-5639-2021-2-39-70
  2. Deryabin A., Boytsov I., Popov A., Rabinovich P., Zavedensky K. Russian School Principals’ Beliefs about Digital Competences of Educational Process’ Participants. Educational Studies Moscow. 2021;(3):212–236. (In Russ., abstract in Eng.) doi: https://doi.org/10.17323/1814-9545-2021-3-212-236
  3. Kushnir M.E., Rabinovich P.D., Khramov Yu.E., Zavedenskiy K.E. The Education Logistic in Digital School. Informatics and Education. 2019;(9):5–11. (In Russ., abstract in Eng.) doi: https://doi.org/10.32517/0234- 0453-2019-34-9-5-11
  4. Hamim T., Benabbou F., Sael N. Survey of Machine Learning Techniques for Student Profile Modeling. International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET). 2021;16(04):136–151. doi: https://doi. org/10.3991/ijet.v16i04.18643
  5. Kushnir M.E., Rabinovich P.D., Zavedenskiy K.E., Tsarkov I.S. Student’s Learning Profile is a Tool of Personal Learning Logistics. Higher Education in Russia. 2021;30(12):48–58. (In Russ., abstract in Eng.) doi: https:// doi.org/10.31992/0869-3617-2021-30-12-48-58
  6. Asmolov A.G. Pedagogy of Personalization as an Anthropological Project. Narodnoe obrazovanie. 2021;(3):75–82. Available at: https://narodnoe.org/journals/narodnoe-obrazovanie/2021-3/personalizaciya- obrazovaniya-i-antropologiya-budushego- (accessed 31.08.2022). (In Russ., abstract in Eng.)
  7. Asmolov A.G. Anthropology of Everyday: Transformation of Human Behavior under Technological and Social Change. Lurian Journal. 2021;2(1):6–18. Available at: https://lurian.urfu.ru/ojs/index.php/lurian/article/ view/25/21 (accessed 31.08.2022). (In Russ., abstract in Eng.)
  8. Elkonin B.D. Productive Action. Cultural-Historical Psychology. 2019;15(1):116–122. (In Russ., abstract in Eng.) doi: https://doi.org/10.17759/chp.2019150112
  9. Serikov V.V. Experience of Scientific-Pedagogical School of Personal-Developing Education. Proceedings of Voronezh State University. Series: Problems of Higher Education. 2018;(2):11–18. Available at: http://www.vestnik.vsu.ru/pdf/educ/2018/02/2018-02-02.pdf (accessed 31.08.2022). (In Russ., abstract in Eng.)
  10. Glukhov P.P., Eshmatov Ya.A., Popov A.A. [Educating the Future: Exploring the Planets]. Obrazovatelnaya politika. 2019;(4):118–126. Available at: https://edpolicy.ru/planet-exploration (accessed 31.08.2022). (In Russ.)
  11. Glukhov P.P., Popov A.A., Averkov M.S. Outlines of a New Anthropological Education Project. Tomsk State University Journal of Philosophy, Sociology and Political Science. 2021;(60):45–54. (In Russ., abstract in Eng.) doi: https://doi.org/10.17223/1998863X/60/5
  12. Herrera D. Future Time Perspective and its Motivational Relevance in Different Educational Contexts. Propósitos y Representaciones. 2019;7(SPE):e348. (In Spain, abstract in Eng.) doi: https://doi.org/10.20511/ pyr2019.v7nSPE.348
  13. Komarov R.V., Kovaleva T.M. Personalization of the Educational Process: 3D Space of Interpretations. Vestnik Moscow City University. Pedagogy and Psychology. 2021;(1):8–22. (In Russ., abstract in Eng.) doi: https://doi.org/10.25688/2076-9121.2021.55.1.01
  14. Alamri H.A., Watson S., Watson W. Learning Technology Models that Support Personalization within Blended Learning Environments in Higher Education. TechTrends. 2021;65:62–78. doi: https://doi.org/10.1007/ s11528-020-00530-3
  15. Rabinovich P.D., Kushnir M.E., Zavedensky K.E., Kremneva L.V., Tsarkov I.S. Russian and International Experience of Working with Personality Developing Inquiry. Integration of Education. 2021;25(4):629–645. (In Russ., abstract in Eng.) doi: https://doi.org/10.15507/1991-9468.105.025.202104.629-645
  16. Little D. The European Language Portfolio: Time for a Fresh Start? International Online Journal of Education and Teaching (IOJET). 2016;3(3):162–172. Available at: https://iojet.org/index.php/IOJET/article/ view/146 (accessed 31.08.2022).
  17. Engeness I. Teacher Facilitating of Group Learning in Science with Digital Technology and Insights into Students’ Agency in Learning to Learn. Research in Science & Technological Education. 2020;38(1):42–62. doi: https://doi.org/10.1080/02635143.2019.1576604
  18. Sevtap G., Emma S. Children’s Agency in Parent – Child, Teacher – Pupil and Peer Relationship Contexts. International Journal of Qualitative Studies on Health and Well-being. 2018;13(1). doi: https://doi.org/10. 1080/17482631.2019.1565239
  19. Taub M., Sawyer R., Smith A., Rowe J., Azevedo R., Lester J. The Agency Effect: The Impact of Student Agency on Learning, Emotions, and Problem-Solving Behaviors in a Game-Based Learning Environment. Computers & Education. 2020;147:103781. doi: https://doi.org/10.1016/j.compedu.2019.103781
  20. Kirby P. Children’s Agency in the Modern Primary Classroom. CHILDREN & SOCIETY. 2020;34(1):17–30. doi: https://doi.org/10.1111/chso.12357
  21. Almusharraf N.M., Bailey D. Online Engagement during COVID-19: Role of Agency on Collaborative Learning Orientation and Learning Expectations. Journal of Computer Assisted Learning. 2021;37(5):1285–1295. doi: https://doi.org/10.1111/jcal.12569
  22. Delaney D., Kummer T.F., Singh K. Evaluating the Impact of Online Discussion Boards on Student Engagement with Group Work. British Journal of Educational Technology. 2019;50(2):902–920. doi: https://doi. org/10.1111/bjet.12614
  23. Luo H., Yang T., Xue J., Zuo M. Impact of Student Agency on Learning Performance and Learning Experience in a Flipped Classroom. British Journal of Educational Technology. 2019;50(2):819–831. doi: https:// doi.org/10.1111/bjet.12604
  24. McDonough K., De Vleeschauwer J., Crawford W.J. Exploring the Benefits of Collaborative Prewriting in a Thai EFL Context. Language Teaching Research. 2019;23(6):685–701. doi: https://doi. org/10.1177/1362168818773525
  25. Montenegro A. Why Are Students’ Self-Initiated Contributions Important (?) A Study on Agentic Engagement. International Journal of Sociology of Education. 2019;8(3):291–315. doi: https://doi.org/10.17583/ rise.2019.4540
  26. Gikandi J.W. Towards a Theory of Formative Assessment in Online Higher Education. In: Learning and Performance Assessment: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications. IGI Global; 2020. p. 1637–1661. doi: https://doi.org/10.4018/978-1-7998-0420-8.ch076
  27. Kim M.K., Ketenci T. Learner Participation Profiles in an Asynchronous Online Collaboration Context. The Internet and Higher Education. 2019;41:62–76. doi: https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2019.02.002
  28. Stepanov S.Y., Semenov I.Y. [The Psychology of Reflection: Problems and Research]. Voprosy psykhologii. 1985;(3):31–40. (In Russ.)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2022 Кушнир М.E., Рабинович П.D., Заведенский К.E.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Founded in 1996
Registry Entry: PI № FS 77-70142 of June 16, 2017

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».