Modeling university faculty member’s digital image

Мұқаба


Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Introduction. The discussion of the shaping of a digital image of university faculty member is driven by the need for effective educational interaction between students and faculty in the context of digitalization. However, there are practically no studies of the faculty’s image as a system, as well as technologies for modeling the faculty’s digital image. The objective of this study is to model faculty’s digital image for purposes of decision-making in the process of managing digital image in educational interactions.

Materials and Methods. Secondary data were received through methods of content analysis and systemic and structural-functional evaluation of information. Primary data were obtained through comparative marketing study of faculty’s digital image on a sample of 400 students and 92 faculty members of a Moscow-based and a regional university and through an expert survey. Methods of multivariate scaling and analysis of statistically significant differences were also applied.

Results. Novelty of the study lies in incorporating basic and instrumental core components in the model of university faculty’s digital image due to a dual role of “digital competence” element. The image modeling technique is also developed. It is noticed that faculty’s digital competence is not only an element in the structure of faculty’s image, but also a tool that transmits the image to external environment. Based on results of the study, recommendations on implementation of technique of faculty member’s digital image modeling are proposed. Revealed differences in opinions of students and faculty of two universities can be attributed to unequal access to digital technologies in different regions.

Discussion and Conclusion. Conclusions made by authors contribute to development of scientific thought on shaping and promotion of university faculty’s digital image. Results of the comparative study will enable the Moscow-based and regional universities faculty to differentiate and precisely approach issues of shaping and promoting personal digital image.

Авторлар туралы

Galina Timokhina

Plekhanov Russian University of Economics

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: galinatimokhina@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-7322-8063
Scopus Author ID: 57221204007
ResearcherId: M-4416-2016

Associate Professor of the Marketing Chair, Cand.Sci. (Econ.), Associate Professor

Ресей, Moscow

Olga Popova

Ural State University of Economics

Email: o.popova63@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9954-4259
ResearcherId: AAF-9753-2019

Associate Professor of the Marketing and Management Chair, Cand.Sci. (Sociol.), Associate Professor

Ресей, Yekaterinburg

Natalia Izakova

Ural State University of Economics

Email: izakovan@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-1316-2634
Scopus Author ID: 57218249624
ResearcherId: AAQ-6542-2021

Associate Professor of the Marketing and Management Chair, Cand.Sci. (Econ.), Associate Professor

Ресей, Yekaterinburg

Әдебиет тізімі

  1. Ibragimova R.S. [Marketing Approach to the Provision of Educational Services in the Context of Digitalization]. Global Science and Innovations 2021: Central Asia. 2021;7(2):58–63. Available at: https://elibrary.ru/ item.asp?id=46503578 (accessed 12.10.2021). (In Russ., abstract in Eng.)
  2. Shustikova E.E., Komarova O.M. Features of the Use of Digital Technologies in Image Management. Economic Development Research Journal. 2019;(12):86–89. Available at: http://edrj.ru/article/16-12-19 (accessed 15.10.2021). (In Russ., abstract in Eng.)
  3. Lukashenko M.A., Ozhgikhina A.A. Image of a University Professor: Students’ Views and Priorities. Higher Education in Russia. 2019;28(1):46–56. (In Russ., abstract in Eng.) doi: https://doi.org/10.31992/0869- 3617-2018-27-12-46-56
  4. Marchenko V. Formation of Modern Teacher’s Professional Image. Science and Education. 2016;(1):120–125. doi: https://doi.org/10.24195/2414-4665-2016-1-25
  5. Rybakova E.N. Factorial Structure of Image of Successful and Unsuccessful Teachers. Pedagogical Education in Russia. 2012;(2):67–70. Available at: https://pedobrazovanie.ru/images/JOURNAL/archive2012-/2012-2-tx1c/16.pdf (accessed 12.03.2022). (In Russ., abstract in Eng.)
  6. Razdymakha Y.Y. The Image of the University Teacher: Major Factors of Influence. Universities for Tourism and Service Association Bulletin. 2012;6(1):45–51. Available at: https://vestnik.rgutspubl.org/index. php/1/issue/view/20/20 (accessed 15.12.2021). (In Russ., abstract in Eng.)
  7. Gladilina I.P., Krylova M.E. Digital Competencies in the Structure of the Competency-Based Approach of Social and Professional Formation of an Individual. Modern Pedagogical Education. 2019;(11):13–15. Available at: http://spo.expert/upload/iblock/e27/СПО%20№11%202019.pdf (accessed 12.10.2021). (In Russ., abstract in Eng.)
  8. Muratova I.A. Significant Aspect of Personal Image in Modern Society. News of Higher Educational Institutions. Sociology. Economy. Politics. 2010;(2):66–70.Available at: https://textarchive.ru/c-2491544-p13.html (accessed 12.02.2022). (In Russ., abstract in Eng.)
  9. Basova Е.А. Digital Inequality in Russian Regions: Current Problems and Ways to Overcome. Territorial Development Issues. 2021;9(4). (In Russ., abstract in Eng.) doi: http://doi.org/10.15838/tdi.2021.4.59.4
  10. Núñez-Canal M., de Obesso M.D.L.M., Pérez-Rivero C.A. New Challenges in Higher Education: A Study of the Digital Competence of Educators in Covid Times. Technological Forecasting and Social Change. 2022;174. doi: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.121270
  11. Vergara-Rodríguez D., Antón-Sancho Á., Fernández-Arias P. Variables Influencing Professors’Adaptation to Digital Learning Environments during the COVID-19 Pandemic. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2022;19(6):3732. doi: https://doi.org/10.3390/ijerph19063732
  12. Spicheva D.I. Factors of Digital Image Effectiveness as Social-Technological Phenomenon. Istoricheskie, filosofskie, politicheskie i yuridicheskie nauki, kul'turologiya i iskusstvovedenie. Voprosy teorii i praktiki. 2013;(8-2):175–178. Available at: https://www.gramota.net/articles/issn_1997-292X_2013_8-2_46.pdf (accessed 12.02.2022). (In Russ., abstract in Eng.)
  13. Lukashenko M.A., Gromova N.V., Ozhgikhina A.A. Digital Media Image of Business University Professor. Higher Education in Russia. 2021;30(7):91–104. (In Russ., abstract in Eng.) doi: https://doi. org/10.31992/0869-3617-2021-30-7-91-104
  14. Zeer E.Ph., Lomovtceva N.V., Tretyakova V.S. University Teachers’ Readiness for Online Education: Digital Competence, Research Experience. Pedagogical Education in Russia. 2020;(3):26–39. (In Russ., abstract in Eng.) doi: http://doi.org/10.26170/po20-03-03
  15. Konstantinova D.S., Kudaeva M.M. Digital Competencies as the Basis for the Professional Education Transformation. Russian Journal of Labor Economics. 2020;7(11):1055–1072. (In Russ., abstract in Eng.) doi: https://doi.org/10.18334/et.7.11.111073
  16. Bilbao-Aiastui E., Arruti A., Morillo R.C. A Systematic Literature Review about the Level of Digital Competences Defi by DigCompEdu in Higher Education. Aula Abierta. 2021;50(4):841–849. Available at: https://pesquisa. bvsalud.org/global-literature-on-novel-coronavirus-2019-ncov/resource/en/covidwho-1579630 (accessed 15.10.2021).
  17. Cantabrana J.L.L., Rodríguez M.U., Cervera M.G. Assessing Teacher Digital Competence: The Construction of an Instrument for Measuring the Knowledge of Pre-Service Teachers. Journal of New Approaches in Educational Research. 2019;8(1):73–78. Available at: https://www.learntechlib.org/p/207150 (accessed 15.10.2021).
  18. Dervenis C., Fitsilis P., Iatrellis O. A Review of Research on Teacher Competencies in Higher Education. Quality Assurance in Education. 2022;30(2):199–220. doi: https://doi.org/10.1108/QAE-08-2021-0126
  19. Verdugo K.O., Peñaloza S.H. Diagnosis of Digital Teaching Competence: Universidad Viña del Mar. In: Rocha Á., Barredo D., López-López P.C., Puentes-Rivera I. (eds) Communication and Smart Technologies. ICOMTA 2021. Smart Innovation, Systems and Technologies, vol. 259. Singapore: Springer; 2022. p. 479–486. doi: https://doi.org/10.1007/978-981-16-5792-4_47
  20. Paz Saavedra L.E., Cervera M.G., Rodríguez M.U. Teacher Digital Competence, Attitude and Use of Digital Technologies by University Professors. Revista de Medios y Educacion. 2022;(63):93–130. doi: https://doi.org/10.12795/PIXELBIT.91652
  21. Vogel T., Marci-Boehncke G. How do Teachers Integrate Digital Media into Pedagogical Action and Professional Self-Image? In: 11th International Conference on Education and New Learning Technologies (EDULEARN). Palma, Spain; 2019. p. 6369–6376. doi: https://doi.org/10.21125/edulearn.2019.1523
  22. Benjamin L.S., Abishek J.S, Dewi Y.S., Sivaram P., Prasetyo Y.B. Challenges of Online Education among University Students, Saudi Arabia. Journal Ners. 2021;16(2):188–192. Available at: https://e-journal.unair.ac.id/ JNERS/article/view/28037/pdf (accessed 15.10.2021).
  23. Potyrala K., Tomczyk L. Teachers in the Lifelong Learning Process – Examples of Digital Literacy. Journal of Education for Teaching. 2021;47(2):255–273. doi: https://doi.org/10.1080/02607476.2021.1876499
  24. Guillén-Gámez F.D., Mayorga-Fernández M.J. Quantitative-Comparative Research on Digital Competence in Students, Graduates and Professors of Faculty Education: An Analysis with ANOVA. Education and Information Technologies. 2020;25:4157–4174. doi: https://doi.org/10.1007/s10639-020-10160-0
  25. Tabachuk N.P., Polichka E.A., Dvoryankina E.K., Karpova I.V. “Digital Image” in the Methodological System of Information Competency Development by University Students. International Journal of Applied Exercise Physiology. 2020;9(2):81–87. doi: https://doi.org/10.26655/IJAEP.2020.2.5
  26. Nykvist S., Mukherjee M. Who Am I? Developing Pre-Service Teacher Identity in a Digital World. Procedia: Social and Behavioral Sciences. 2016;217:851–857. doi: https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2016.02.012
  27. Gluzman N.A. Professional Image Formation of a Future Social Care Teacher. The Education and Science Journal. 2017;19(9):52–69. doi: https://doi.org/10.17853/1994-5639-2017-9-52-69

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

© Тимохина Г.S., Попова О.I., Изакова Н.B., 2022

Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қолжетімді 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».