Исследование динамики мнений студентов в условиях перехода к онлайн-обучению на основе данных социальных сетей

В статье представлены результаты анализа настроений пользователей в социальных сетях, выполненного с применением инструментария больших данных. Цель проведённого авторами исследования – разработка и верификация методики, позволяющей на основе анализа контента социальных сетей инструментами Big Data оценить настроения студенческого сообщества, связанные с переходом на дистанционное обучение в условиях пандемии, выявить динамику и основные тенденции в оценке удовлетворённости студентов качеством образовательного процесса. Показано, что основная проблема, влияющая на качество образования, – это изменение механизмов взаимодействия студентов с преподавателями. На материале студенческих публикаций в социальных сетях выявлены стратегии адаптации студентов к онлайн-обучению. Рассмотрены способы улучшения взаимодействия между обучаемыми, а также обучаемых с преподавателями.

1. Высшее образование: уроки пандемии. Оперативные и стратегические меры по развитию системы: Аналитический доклад / Под науч. ред. Е.А. Сухановой. Томский гос. ун-т, 2020. 200 с. URL: https://www.tsu.ru/upload/iblock/аналитический%20доклад_для_МОН_итог2020_.pdf (дата обращения: 14.05.2022).

2. Рогачёва П.С., Семергей С.В. Проблемы дистанционного образования в период пандемии // Вестник Майкопского государственного технологического университета. 2020. Т. 12. № 4. С. 85–93. DOI: https://doi.org/10.47370/2078-1024-2020-12-4-85-93

3. Lu Tang, Bijie Bie, Sung-Eun Park, Degui Zhi. Social media and outbreaks of emerging infectious diseases: A systematic review of literature // American Journal of Infection Control. 2018 Sep. Vol. 46. No. 9. Р. 962–972. DOI: 10.1016/j.ajic.2018.02.010

4. Ding H., Zhang J. Social media and participatory risk communication during the H1N1 flu epidemic: A comparative study of the United States and China // China Media Resources. 2010. Vol. 6. No. 4. P. 80–91. URL: https://www.researchgate.net/publication/265468902_Social_media_and_participatory_risk_communication_during_the_H1N1_flu_epidemic_A_comparative_study (дата обращения: 14.05.2022).

5. Wong R., Harris J.K., Staub M., Bernhardt J.M. Local health departments tweeting about Ebola: Characteristics and messaging // Journal of Public Health Management and Practice. 2017. Vol. 23. No. 2. P. 16–24. DOI: 10.1097/PHH.0000000000000342

6. Иванов М. Пандемия коронавируса изменила общественные настроения россиян // Ведомости. 2020. 28 декабря. URL: https://www.vedomosti.ru/society/articles/2020/12/28/852833-pandemiya-koronavirusa (дата обращения: 14.05.2022).

7. Агамамедова И.Н., Банников Г.С., Кущян Г.С. и др. Психические реакции и нарушение поведения у лиц с COVID-19. Информационное письмо / Национальный медицинский исследовательский центр психиатрии и наркологии имени В.П. Сербского. М., 2020. URL: http://mniip-repo.ru/uploads/1588795200.pdf (дата обращения: 14.05.2022).

8. Treude C., Barzilay O., Storey M.A. How do programmers ask and answer questions on the web? (Nier track) // Proceedings of the 33rd International Conference on Software Engineering, ICSE, 2011. Vol. 11. P. 804–807. URL: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.190.1077&rep=rep1&type=pdf (дата обращения: 14.05.2022).

9. Zagalskii A., German D.M., Stori M.A., Teshima K.G. How the R Community Creates and Curates Knowledge: An Extended Study of Stack Overflow and Mailing Lists // Empirical Software Engineering. 2018. Vol. 23. No. 2. P.953–986. DOI: 10.1145/2901739.2901772

10. Calefato F., Lanubile F., Novielli N. How to ask for technical help? Evidence-based guidelines for writing questions on stack overflow // Information and Software Engineering. 2018. Vol. 94(C). P. 186–207. DOI: https://doi.org/10.1016/j.infsof.2017.10.009

11. Mezouar M.E., Zhang F., Zou Y. Are tweets useful in the bug fixing process? An empirical study on Firefox and Chrome // Empirical Software Engineering. 2018. Vol. 23. No. 3. P. 1704– 1742. DOI: https://doi.org/10.1007/s10664-017-9559-4

12. Aniche M., Treude C., Steinmacher I., Wiese I., Pinto G., Storey M.A., Gerosa M.A. How modern news aggregators help development communities shape and share knowledge // Proceedings of the 40th International Conference on Software Engineering, 2018, ICSE ’18. P. 499– 510. DOI: 10.1145/3180155.3180180

13. Kahani N., Bagherzadeh M., Dingel J., Cordy J.R., Bagherzadeh M., Dingel J., Cordy J.R. The problems with Eclipse modeling tools: A topic analysis of Eclipse forums // Proceedings of the ACM/IEEE 19th International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems. 2016. P. 227–237. DOI: https://doi.org/10.1145/2976767.2976773

14. Squire M. Should we move to stack overflow? Measuring the utility of social media for developer support // Proceedings of the 37th International Conference on software engineering. 2015. Vol. 2. ICSE ’15. P. 219–228. DOI: https://dl.acm.org/doi/10.5555/2819009.2819042

15. Si X-M., Li C. Bounded confidence opinion dynamics in virtual networks and real networks // Journal of Computers. 2018. Vol. 29. No. 3. P. 220–228. DOI: 10.3966/199115992018062903021

16. Noorazar H. Recent advances in opinion propagation dynamics: A 2020 survey // The European Physical Journal Plus. Vol. 135. Article no. 521. DOI: https://doi.org/10.1140/epjp/s13360-020-00541-2 (дата обращения: 18.09.2021).

17. Noorazar, H., Vixie, K., Talebanpour, A., Hu, Y. From classical to modern opinion dynamics // International Journal of Modern Physics. 2020. Vol. 31. No. 7, P. 220–227. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.1909.12089

18. Sirbu A., Loreto V., Servedio V.D.P., Tria F. Opinion dynamics: Models, extensions and external effects // Participatory Sensing, Opinions and Collective Awareness. 2016. P. 363–401. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.1605.06326

19. Васильева Е.Г., Юдина Т.В. Преподаватель глазами студента, студент – глазами преподавателя (об итогах социологических исследований) // Вестник ВолГУ. Сер. 6. Университетское образование. 2007. № 10. С. 95–107. URL: http://moodle.ginfo-edu.org:7777/MANAGEMENT/D10/1/3p/PP1.glazami-drug-druga.pdf (дата обращения: 14.05.2022).

20. Francom G.M., Lee S.J., Pinkney H. Technologies, challenges and needs of K-12 teachers in the transition to distance learning during the COVID-19 pandemic // TechTrends. 2021. Vol. 65. P. 1–13. DOI: 10.1007/s11528-021-00625-5