Цифровые образовательные технологии активно наполняют образовательный процесс новыми методиками и приёмами. При этом возрастает роль цифровых образовательных сред (ЦОС), использование которых является одним из ключевых педагогических условий функционирования современного вуза. Если ЦОС вуза является многоуровневой системой, включающей блоки, объединяющие все аспекты образовательного процесса, то предметная ЦОС ориентирована на конкретную учебную дисциплину и включает в себя цифровой инструментарий, ресурсы и платформу для организации гибкого и комфортного бучения. Предметная ЦОС (ПЦОС) дополняет ЦОС вуза и в то же время является уникальной, так как разрабатывается для конкретной дисциплины с учётом её особенностей [1]. Она может быть связана с определённой методикой преподавания дисциплины, иметь специфичный цифровой контент и быть интегрирована в систему персонализированного обучения.

Рассмотрим формирование ПЦОС для преподавания учебной дисциплины «Биомедицинская статистика» в медицинском университете. Данная дисциплина в Беларуси с 2014 г. была включена в учебные программы некоторых медицинских специальностей как компонент учреждения высшего образования, а с 2021г. стала государственным компонентом. Наша ПЦОС опирается на цифровую платформу «LMS Moodle». Выбор платформы определяется вузом. В Беларуси «LMS Moodle» является наиболее распространенной цифровой платформой среди учреждений высшего образования. В качестве механизмов наполнения платформы содержанием выступают как подбор материала самим преподавателем, так и собственные программные решения для автоматизированного создания учебных заданий.

ПЦОС дисциплины «Биомедицинская статистика» имеет следующую структуру: образовательный блок, исследовательско-практический блок и оценочно-результативный блок. Структура определяется дидактическими целями изучения данной дисциплины. Образовательный блок включает учебную программу дисциплины, электронный образовательный контент, а также методы активного обучения. Исследовательско-практический блок включает лабораторные и практические задания по изучаемой дисциплине, банк шаблонных задач. Оценочно-результативный блок содержит банк тестовых заданий для самоконтроля, промежуточного и итогового контроля знаний. Структурная схема предлагаемой предметной ЦОС представлена на рисунке 1.

Формирование статистической грамотности будущих врачей – конечная цель изучения дисциплины «Биомедицинская статистика». С момента введения прикладной статистики в учебные программы УО «Гродненский государственный медицинский университет» нами была начата разработка соответствующей ПЦОС параллельно с подбором подходящей методики преподавания дисциплины. Статистика – непрофильная дисциплина медицинского университета. В немедицинских вузах её изложение начинается с основ теории вероятностей, кроме того, от студентов требуется знание дифференциального и интегрального исчисления. Отсутствие должной математической подготовки и абстрактность многих понятий и определений усложняют восприятие новой информации. Поэтому необходимо использовать такую методику подачи учебного материала, при которой навыки практического применения статистических методов вырабатываются за счет многократного решения шаблонных заданий. Указанные задания по своим формулировкам и результатам интерпретации полученных решений должны быть идентичны реальным задачам, которые встают перед исследователями в областях биологии и медицины. Сгенерировать множество шаблонных заданий возможно с помощью наших программных решений (программ-генераторов), которые совместимы с цифровой платформой «LMS Moodle». Активная разработка ПЦОС, программ-генераторов и внедрение полученных с их помощью заданий в ПЦОС были начаты нами в 2015 г. Этому предшествовал анализ успеваемости студентов по результатам обучения статистике в 2014/2015 уч. г., в ходе которого была выявлена низкая успеваемость обучающихся. В таблице 1 приведены результаты указанного анализа.

Таблица 1 – Описательные статистики среднего балла по прикладной статистике в ГрГМУ в 2014/2015 уч. году:

 
Примечания
1 Описательные статистики приведены в виде: «Me (Q₁; Q₃)», где «Me» – медиана, «Q1», «Q3» – первый и третий квартили, соответственно.
2 Примечание – «***» – p≤0,001 для проверки при помощи одновыборочного критерия Вилкокосона гипотезы о том, что медианное значение среднего балла не ниже нормативного значения в 7,0 (достаточного уровня качественной успеваемости)
3 Обозначения специальностей: «ЛД» – Лечебное дело, «П» – Педиатрия, «МДД» – Медико-диагностическое дело, «МПД» – Медико-психологическое дело.

После начала внедрения новой методики обучения прикладной статистике, в основе которой были адаптация учебного материала под уровень математической подготовки студентов-медиков и акцент на репродуктивно-продуктивный метод обучения, мы заметили рост успеваемости по прикладной статистике [2]. По мере развития ЦПОС, увеличения количества внедряемых в учебный процесс практико-ориентированных заданий и уточнения содержания теоретической части учебного материала успеваемость росла [3]. Как видно из таблицы 2 с момента получения биомедицинской статистикой статуса государственного компонента (с 2021/2022 уч. года), медианное значение среднего балла по дисциплине не опускалось ниже 7,0 (p-значения для проверки тех же гипотез, что упомянуты в примечаниях к таблице 1, для всех специальностей на всех временных отметках более 0,05):

Таблица 2. – Описательные статистики среднего балла по биомедицинской статистике в период с 2021/2022 по 2023/2024 уч. год

Примечание: студенты специальности «Педиатрия» (П) начали изучение дисциплины в 2021/2022 уч. году, а студенты специальностей «Лечебное дело» (ЛД) и «Медико-психологическое дело» (МПД) – в 2022/2023 уч. году.

Таким образом, развитие ЦПОС с переводом всего курса биомедицинской статистики на образовательную платформу, подстройка методики обучения под цифровую среду и способности обучающихся оказались эффективными инструментами развития статистической грамотности студентов-медиков. В 2024 г. нами были намечены определённые шаги по дальнейшему повышению эффективности обучения статистике, связанные с развитием ЦОС, в частности, связанные с заданием индивидуальных образовательных траекторий. В 2024/2025 гг. для выборки из студентов специальности «Педиатрия» была создана отдельная опытная среда обучения прикладной статистике. В ней учитывались индивидуальные предпочтения обучающихся в способе получения теоретического материала, автоматически отслеживались индивидуальные успехи в усвоении новых знаний и выработке навыков, степень сложности тестовых заданий адаптивно подстраивалась под эти успехи.

В ходе эксперимента мы обнаружили недостатки, без устранения которых развитие системы автоматизированного персонализированного обучения невозможно. Во-первых, необходимо увеличение разнообразия образовательного теоретического контента – требуются материалы различного вида: текстовые, видео и аудио, различающиеся сложностью. Во-вторых, требуется решение технических проблем, связанных с совместимостью базы данных обучающихся и базой данных образовательной платформы. В то же время полученные нами в экспериментальной группе наработки и промежуточные технические решения могут быть положены в будущем в основу автоматизированной рекомендательной учебной системы.

Таким образом, нами показано, что применение ПЦОС по дисциплине «Биомедицинская статистика» для студентов-медиков является обоснованной и эффективной  ̶ это демонстрирует статистика результатов проведенного исследования. Дальнейшее развитие ПЦОС нам также видится и в привлечении искусственного интеллекта для получения прогностической аналитики успеваемости студентов и возможности определения дальнейшего развития профессиональных навыков будущих врачей посредством инструментов ЦОС.

Литература:
1.      Копыцкий, А.В. Трехступенчатая модель непрерывного образования по прикладной статистике в медицинских вузах с применением программных решений на языке "R" / А.В. Копыцкий, В.Н. Хильманович // Педагогическая наука и образование. – 2022. – № 1(38). – С.56–64.
2.      Копыцкий, А.В. Оценка эффективности практического применения модели непрерывного образования по прикладной статистике в медицинских вузах с применением программных решений на языке «R» / А.В. Копыцкий, В.Н. Хильманович // Высшая школа. – 2022. – №6 (152). – С.7–12.
3.      Копыцкий, А.В Технические и методические аспекты реализации модели непрерывного биофизического образования в медицинском вузе в контексте электронных учебно-методических комплексов /А.В. Копыцкий, В.Н. Хильманович // Новые образовательные стратегии в открытом цифровом пространстве : сборник научных статей по материалам международной научно-практической конференции 9 марта – 27 марта 2024 г., Российский государственный педагогический университет им. А. И. Герцена – СПб.: Астерион, 2024. – С. 350–354.