Леган Марина Валеьевна - кандидат биологических наук, доцент, доцент каф. Безопасности труда (факультет энергетики), зав. уч.-метод. отделом института дистанционного обучения (ИДО).
Marina V. Legan - Ph.d. of Biological science; associate professor, head teaching department of Institute of Distance Learning.
Novosibirsk, 630 073, Novosibirsk, K. Marx Ave., 20. Office 233
Козлова Анна Владимировна - старший преподаватель кафедры ХХТНГТУ, менеджер электронного обучения института дистанционного обучения (ИДО).
Новосибирск, 630 073, пр. К. Маркса.20, офис 233
Anna V. Kozlova - Senior Lecturer, Department of Chemical Technology, NSTU, e-learning manager, Institute of Distance Learning.
Novosibirsk, 630 073, K. Marx Ave. 20, office 233
Статья посвящена методам подготовки и повышения квалификации персонала предприятий России. Обращается внимание, что методы обучения персонала в США носят системный, комплексный характер с использованием технологии «адаптивности». В России обучение персонала с помощью электронных технологий в большинстве менее системно, и ориентировано, скорее на применение некоторых элементов (средств) электронного обучения. Тем не менее, в рамках развития проекта интеграции онлайн-технологий в программы профессионального образования, включая дополнительное, растет количество открытых онлайн курсов (МООК), применяемых для обучения персонала. В России наиболее применяемым методом контроля знаний персонала при различных формах обучения персонала является автоматизированное Тестирование с помощью дистанционных образовательных технологий (ДОТ), позволяющее достичь дидактических целей. Разработаны различные инструменты автоматизации процесса контроля знаний персонала предприятий. В статье приведен сравнительный анализ функциональных возможностей двух систем для автоматизированного тестирования персонала энергетических предприятий - INDIGO и платформы для дистанционного обучения (СДО) НГТУ Dispace 2.0. Показано, что СДОНГТУ можно применять не только для контроля знаний, реализуя функцию тестирование, но и рекомендовать ее для обучения, педагогического мониторинга и коррекции педагогического процесса обучения персонала предприятий в качестве электронной образовательной среды. Показана необходимость дополнения электронных образовательных ресурсов по программе «Пожарная безопасность» методами «вовлекающего обучения». При стандартном наборе функциональных возможностей, система тестирования INDIGO имеет более сложную и точную многоступенчатую систему тестирования и оценивания.
The article is devoted to the methods of training and advanced training of personnel of Russian enterprises. Attention is drawn to the fact that the methods of staff training in the United States are systemic, integrated using the technology of «adaptability». The training of personnel with the help of e-learning is mostly less systematic, and is oriented more likely to the application of some elements (tools) of electronic learning in Russia. Nevertheless, as part of the development of the project to integrate online technologies into professional education programs, including additional ones, the number of open online courses (MOOCs) used for staff training is growing. In Russia, the most used method for monitoring personnel knowledge in various forms of personnel training is automated testing with the help of distance educational technologies, which allows to achieve didactic goals. Various tools have been developed to automate the process of controlling the knowledge of enterprise personnel. The article provides a comparative analysis of the functionality of two systems for automated testing of personnel of energy enterprises - INDIGO and LMS NSTU Dispace 2.0. It is shown that LMS NSTU can be used not only for knowledge control, realizing the testing function, but also recommend it for training, pedagogical monitoring and correction of the pedagogical process of training enterprise personnel. The necessity of supplementing electronic educational resources under the program «Fire Safety» with the methods of «involving training»is shown. With a standard feature set, the INDIGO testing system has a more sophisticated and accurate multi-stage testing and evaluation system.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.