E-izobraževanje v visokem šolstvu

E-izobra!evanje v visokem "olstvu

Znanstvene monografijeFakultete za management Koper

Glavni urednikprof. dr. Egon !i"mond

Uredni!ki odbordoc. dr. Roberto Biloslavoizr. prof. dr. #tefan Bojnecizr. prof. dr. Slavko Dolin$ekdoc. dr. Justina Erculjdoc. dr. Tonci A. Kuzmanicizr. prof. dr. Zvone Vodovnik

!""# $%&&-'%(%

E-izobra!evanjev visokem "olstvu

Viktorija Sulcic

Management

E-izobra"evanjev visokem !olstvu

doc. dr. Viktorija Sulcic

Strokovna recenzenta · prof. dr. Vasja Vehovarin izr. prof. dr. Matja" Debevc

Izdala in zalo"ila · Univerza na Primorskem,Fakulteta za management Koper,Cankarjeva &, )$'* Koper

Risbe, oblikovanje in fotografijana naslovnici · Alen Je"ovnik

Naklada · &'' izvodovMaj +''%

© +''% Fakulteta za management Koper

Monografija je iz!la s financno podporoAgencije za raziskovalno dejavnostRepublike Slovenije

,!- – Katalo"ni zapis o publikacijiNarodna in univerzitetna knji"nica, Ljubljana

.(%:''*

.(.'$%.*.:''*

"/0 1,! 1,, ViktorijaE-izobra"evanje v visokem $olstvu / Viktorija Sulcic. –

Koper : Fakulteta za management, +''%. -(Znanstvene monografije Fakulteteza management Koper, !""# $%&&-'%(%)

!"2# 3(%-3)$-)&(.-3'-',42!""."!-!5 +.%(3%&3+

0 Kazalo

Seznam preglednic · (Seznam slik · $$

$ Uvod · $.

+ Razvoj in znacilnosti e-izobra"evanja · +$+.$ !67 za podporo izobra"evalnega procesa skozi zgodovino · +++.+ Raz$irjenost e-izobra"evanja · +%+.. Teorije ucenja ter njihova povezava z e-izobra"evanjem · *.+.* Vloge udele"encev izobra"evanja in njihove interakcije · *(

. Modeli e-izobra"evanja · &...$ Vpetost ponudnika e-izobra"evanj v trg e-izobra"evanj · &...+ Vrednostna veriga e-izobra"evanja · &)... Institucionalni model e-izobra"evanja · )'..* Modeli na ravni izobra"evalnega procesa · )+

* Ovire za uspe$en konec e-izobra"evanja · )3*.$ Ovire z vidika $tudenta · (.*.+ Ovire z vidika ucitelja in metod poucevanja · ()*.. Ovire z vidika vsebin e-izobra"evanja · (%*.* Ovire z vidika izobra"evalne institucije · (%

& Konceptualni model dejavnikov ucinkovitega kombiniranegae-izobra"evanja (5/6e!) · %$&.$ Ucinkovitost e-izobra"evanja · %&&.+ Opredelitev dejavnikov · %(

) Analiza dejavnikov ucinkovitosti na primeru $tudentovFakultete za management Koper · 3$).$ Metodologija raziskovanja · 3+).+ Ucinkovitost anketiranih $tudentov · 3)).. Demografske znacilnosti · 3().* Osebnostne znacilnosti · $'').& Opremljenost $tudentov · $'.).) Racunalni$ka in internetna pismenost · $'&).( Pripravljenost za e-izobra"evanje · $$'

&

Kazalo

).% Odnos do $tudija in motiviranost · $$+).3 Kombinirano e-izobra"evanje · $$().$' Podpora mentorja · $+*

( Testiranje modela 5/6e! $* · $.$(.$ Testiranje modela 5/6e! na primeru $tudentov

Fakultete za management Koper · $.$(.+ Optimiranje modela 5/6e! · $*(

% Sklepna razmi$ljanja · $&&%.$ Kljucne ugotovitve in razprava · $&&%.+ Smeri nadaljnjega raziskovanja · $).

Literatura · $)&

Priloge · $(.

)

0 Seznam preglednic

+.$ Virtualne univerze 8/ glede na intenzivnost uporabe !67 · .&+.+ Virtualne univerze 8/ po skupinah · .%+.. Vpliv uporabe !67 v zavodih terciarnega izobra"evanja · *'+.* Spletne strani med zavodi terciarnega izobra"evanja · *$+.& Spletna ucna okolja v zavodih terciarnega izobra"evanja · *++.) Teorije ucenja in njihova uporaba v e-izobra"evanju · *)+.( Vloga $tudentov in nacin izvedbe izobra"evanj · &$..$ Teorije poucevanja in modeli izobra"evalnega procesa · )%*.$ Ocene osipa odraslih udele"encev e-izobra"evanj · ('*.+ Zaznavanje ovir e-izobra"evanj · (.*.. Dejavniki, ki vplivajo na osip $tudentov · (().$ Predmeti, vkljuceni v raziskavo · 3+).+ Potek anketiranja in odzivnost anketirancev · 3.).. Ocena nalog in mnenje o pridobljenem znanju · 3().* Demografske znacilnosti $tudentov · 3%).& Demografske znacilnosti – medsebojna povezanost spremenljivk · 33).) Demografske znacilnosti – linearna regresijska analiza (odvisna

spremenljivka: ocena predmeta) · $'').( Demografske znacilnosti – linearna regresijska analiza (odvisna

spremenljivka: pridobljeno znanje) · $'').% Ocene osebnostnih znacilnosti pred izvedbo predmeta · $'$).3 Ocena sprememb osebnostnih znacilnosti zaradi uporabe !67 pri

izvedbi predmeta · $'$).$' Osebnostne znacilnosti – regresijska analiza (odvisna spremenljivka:

pridobljeno znanje) · $'+).$$ Opremljenost $tudentov in dostop do interneta · $'*).$+ Opremljenost domacih racunalnikov in dostop do interneta · $'&).$. Opremljenost in dostop do interneta – medsebojna povezanost med

spremenljivkami · $'&).$* Sposobnost uporabe racunalnika in racunalni$kih re$itev · $')).$& Sposobnost uporabe racunalnika – medsebojna povezanost med

spremenljivkami · $')).$) Pogostost uporabe interneta in stro$ki uporabe interneta · $'%).$( Matrika posameznih komponent · $'3).$% Regresijska analiza – vpliv uporabe interneta na mnenje o

(

Seznam preglednic

pridobljenem znanju · $'3).$3 Primerjava pripravljenosti za e-izobra"evanje · $$').+' Pripravljenost za e-izobra"evanje – medsebojna povezanost

med spremenljivkami · $$+).+$ Pripravljenost za e-izobra"evanje – regresijska analiza (odvisna

spremenljivka: mnenje o pridobljenem znanju) · $$+).++ Primerjava obremenitve $tudentov · $$*).+. Obremenitev $tudentov – medsebojna povezanost

med spremenljivkami · $$*).+* Obremenitev $tudentov – linearna regresijska analiza (odvisna

spremenljivka: mnenje o pridobljene znanju) · $$&).+& Motivacija ob zacetku in ob koncu izvedbe predmetov ter

zadovoljstvo $tudentov s fakulteto · $$)).+) Motiviranost – medsebojna odvisnost med spremenljivkami · $$)).+( Motiviranost $tudentov – linearna regresijska analiza (odvisna

spremenljivka: mnenje o pridobljenem znanju) · $$().+% Motiviranost $tudentov – linearna regresijska analiza (odvisna

spremenljivka: ocena predmeta) · $$().+3 Vstop, pogostost in cas vkljucevanja v e-ucilnico · $$%)..' Mnenja o e-ucilnici · $$3)..$ Primerjava povprecnih ocen mnenj o gradivih · $+')..+ Mnenje o izvedbi predmetov · $+$)... !eleno $tevilo srecanj v "ivo · $++)..* Primerjava povprecnih ocen mnenj o $tudijskih dejavnostih · $++)..& Kombinirano e-izobra"evanje – medsebojna povezanost

med spremenljivkami · $+.)..) Kombinirano e-izobra"evanje – regresijska analiza (odvisna

spremenljivka: mnenje o pridobljenem znanju) · $+*)..( Vloga mentorja pri $tudiju · $+&)..% Vloga mentorja – medsebojna povezanost med spremenljivkami · $+))..3 Mentorska podpora – regresijska analiza (odvisna spremenljivka:

mnenje o pridobljenem znanju) · $+)).*' Vloga mentorja – regresijska analiza (odvisna spremenljivka:

tedenska ocena mentorjevega dela) · $+%).*$ Velikost skupine – regresijska analiza (odvisna spremenljivka: ocena

predmeta) · $+%).*+ Uporaba e-ucilnice pri uciteljih FM · $+3(.$ Dejavniki in spremenljivke modela 5/6e! · $.+(.+ Model 5/6e! – korelacijska preglednica – $. del · $..(.. Model 5/6e! – korelacijska preglednica – +. del · $.*(.* Vpliv dejavnikov 5/6e! na oceno predmeta · $.%(.& Vpliv vseh dejavnikov 5/6e! na mnenje o pridobljenem znanju · $*$

%

Seznam preglednic

(.) Vpliv vseh dejavnikov 5/6e! na mnenje o pridobljenem znanju brezbinarnih spremenljivk · $*.

(.( Vpliv predhodno izbranih dejavnikov 5/6e! na mnenje opridobljenem znanju · $**

(.% Vpliv predhodno izbranih 5/6e! na mnenje o pridobljenem znanjuob izlocitvi vzroka multikolinearnosti · $**

(.3 Vpliv predhodno izbranih 5/6e! na mnenje o pridobljenem znanjuob izlocitvi vzroka multikolinearnosti in brez binarnihspremenljivk · $*&

(.$' Vpliv izbranih dejavnikov 5/6e! na mnenje o pridobljenemznanju · $*&

(.$$ Vpliv spremenljivk o izvedbi predmeta na mnenje o pridobljenemznanju · $*3

(.$+ Vpliv izhodnih osebnostnih znacilnosti na mnenje o pridobljenemznanju · $&'

(.$. Vpliv izbranih dejavnikov 5/6e! na mnenje o pridobljenem znanju –izbirni predmet · $&$

(.$* Primerjava stro$kov · $&+(.$& Primerjava stro$kov klasicne in e-izvedbe v dveh letih · $&*%.$ Sprejem in zavrnitev hipotez raziskave · $)+

3

0 Seznam slik

+.$ Mejniki razvoja 9#5 glede na uporabljeno !67 · +&+.+ Rast trga e-izobra"evanj v :5; · +(+.. Projekti in organizacije na podrocju kakovosti e-izobra"evanja v

Evropi · .++.* Izdatki za !67 v letu +''* · .++.& Skupni izdatki za izobra"evanje v letu +''+ · ..+.) #tevilo ponudnikov e-izobra"evanja (e!) po slovenskih regijah · .3+.( Sestavine e-izobra"evanja · *%+.% Interaktivnost posameznega medija glede na prilagodljivost casa in

prostora · *3..$ Genericna veriga e-izobra"evanja · &(..+ Vrednostna veriga e-izobra"evanja · &%... Model e-izobra"evanja 550< (Demand-Driven Learning Model) · )$..* Proces priprave za izvedbo ucnega nacrta · )...& Sestavine pedago$kega metamodela · ))&.$ E-izobra"evalni proces · %+&.+ Medsebojna povezanost osnovnih procesov e-izobra"evanja · %+&.. Institucionalni model e-izobra"evanja · %*&.* Skupina dejavnikov modela 5/6e! · %%).$ Povezava med povprecno $tudentovo oceno mentorja in tedenskim

povprecnim $tevilom prispevkov mentorja na $tudenta · $+((.$ Vpliv neodvisnih spremenljivk na oceno predmeta – histogram

standardiziranih ostankov linearne regresijske funkcije · $.3(.+ Vpliv neodvisnih spremenljivk na oceno predmeta – grafikon P–P za

kumulativo standardiziranih ostankov linearne regresijskefunkcije · $.3

(.. Vpliv neodvisnih spremenljivk na oceno predmeta – razsevnigrafikov standardiziranih ostankov linearne regresijske funkcije · $*'

(.* Vpliv neodvisnih spremenljivk na mnenje o pridobljenem znanju –histogram standardiziranih ostankov linearne regresijskefunkcije · $*+

(.& Vpliv neodvisnih spremenljivk na mnenje o pridobljenem znanju –grafikon P–P za kumulativo standardiziranih ostankov linearneregresijske funkcije · $*+

(.) Vpliv neodvisnih spremenljivk na mnenje o pridobljenem znanju –

$$

Seznam slik

razsevni grafikov standardiziranih ostankov linearne regresijskefunkcije · $*.

(.( Vpliv izbranih neodvisnih spremenljivk na mnenje o pridobljenemznanju – histogram standardiziranih ostankov linearne regresijskefunkcije · $*)

(.% Vpliv izbranih neodvisnih spremenljivk na mnenje o pridobljenemznanju – grafikon P–P za kumulativo standardiziranih ostankovlinearne regresijske funkcije · $*)

(.3 Vpliv izbranih neodvisnih spremenljivk na mnenje o pridobljenemznanju – razsevni grafikov standardiziranih ostankov linearneregresijske funkcije · $*(

(.$' Statisticno znacilni dejavniki 5/6e!, ki vplivajo na ocenopredmeta · $*(

(.$$ Statisticno znacilni dejavniki 5/6e!, ki vplivajo na mnenje opridobljenem znanju · $*%

(.$+ Prikaz medsebojnih vplivov spremenljivk na pridobljeno znanje · $&'(.$. Model stro$kov e-izobra"evanja · $&+%.$ Vloga izobra"evalne institucije pri ucinkovitem kombiniranem

e-izobra"evanju · $&)

$+

1 Uvod

Razvoj informacijsko-komunikacijske tehnologije (!67) in njeno inten-zivno uvajanje v dru"bo spreminja organiziranost in delovanje podje-tij in dr"ave ter strukturo potrebnih znanj za delo v novonastalih okoli-$cinah, kar je predvideno tudi z akcijskim nacrtom eEurope (eEurope++''.). Evropa postaja na znanju temeljeca dru"ba. Znanje postaja virkonkurencne prednosti ter eden od pogojev za enakopravno vkljuceva-nje posameznih gospodarstev med razvite dr"ave.

Podatki Eurostata (glej http://epp.eurostat.ec.europa.eu) o uporabi ra-cunalnikov doma ka"ejo na zaostanek slovenskega prebivalstva z ni"jo insrednje formalno izobrazbo za prebivalstvom 8/ +& in 8/ $&.= Bolj$i po-lo"aj glede na dr"ave 8/ dosega slovensko prebivalstvo z visoko formalnoizobrazbo.> V dobrem polo"aju so tudi slovenski $tudenti.? Podobno jeiz podatkov Eurostata mogoce razbrati tudi za uporabo interneta, saj jev Sloveniji med formalno bolj izobra"enim prebivalstvom vec uporab-nikov interneta kot med enako izobra"evanim prebivalstvom v dr"avah8/.@ Ti podatki ka"ejo na to, da se racunalnik in internet v terciarnemizobra"evanju v Sloveniji pogosto uporabljata, zato ne vidimo ovir, da see-izobra"evanje v Sloveniji pri tem delu prebivalstva ne bi moglo $irititako intenzivno, kot se $iri v dr"avah 8/.

Aktivna uporaba !67 v dr"avah 8/ je na primer razvidna iz projektaeEurope (+''+), ki predvideva, da naj bi bili vsi ucenci 8/ ob koncu $ola-

$. Pregledani podatki prikazujejo uporabo racunalnika doma v zadnjih treh mesecih.Tako je v dr"avah 8/ +& racunalnik doma uporabljalo +3 % prebivalstva z ni"jo formalnoizobrazbo (8/ $&–.' %), v Sloveniji pa ++ %. V skupini s srednjo formalno izobrazbo jetak$nih uporabnikov v dr"avah 8/ +& &. % (8/ $& )$ %) prebivalstva, v Sloveniji pa le*. %.

+. Pri uporabi racunalnika doma v zadnjih treh mesecih, se del slovenskega prebival-stva z visoko izobrazbo z (3 % uvr$ca pred dr"ave 8/ +& ((* %) in tudi pred dr"ave 8/ $&(() %).

.. Med slovenskimi $tudenti jih je v zadnjih treh mesecih racunalnik doma upora-bljalo %) %. V dr"avah 8/ +& in dr"avah 8/ $& pa je tak$nih $tudentov %* %.

*. Po podatkih Eurostata (glej http://epp.eurostat.ec.europa.eu) (% % slovenskega pre-bivalstva z visoko izobrazbo uporablja internet vsak teden (8/ +& )( %, 8/ $& )3 %). Med$tudenti je dele" uporabnikov interneta %+ % (8/ +& (. %, 8/ $& (& %).

$.

$ Uvod

nja informacijsko (racunalni$ko) pismeni. V Sloveniji je raziskava (Les-jak idr. +''+), pokazala, da imajo $tudentiA v raziskavo vkljucenih fakul-tet in visokih $olB ob prehodu iz sekundarnega v terciarno izobra"eva-nje, razen povprecnega poznavanja programa Word,C sorazmerno skro-mno racunalni$ko in internetno znanjeD in to kljub projektu E4, ki je bilusmerjen v racunalni$ko opismenjevanje v zavodih primarnegaF in se-kundarnega izobra"evanja. Ob tem pa moramo upo$tevati, da v anketiugotovljena racunalni$ka in internetna pismenost $tudentov ne izra"a ra-cunalni$ke in internetne pismenosti celotne slovenske mladine, saj je taveliko ni"ja med mladino, ki ne $tudira.=G

Uvajanje !67 v izobra"evanje povzroca $tevilne spremembe. Po enistrani se, predvsem z razvojem interneta, povecuje dostopnost izobra"e-vanja, po drugi strani pa se spreminja proces poucevanja in ucenja ter se-veda sama organiziranost, upravljanje in vodenje izobra"evanj in izobra-"evalnih zavodov (Sulcic +''$, $3–+3). Do zdaj se je !67 v izobra"evalnihzavodih uporabljala predvsem za podporo administrativno-upravljalnihprocesov (E!" +''.; "!78" +''', )'), kar pomeni, da so z !67 slabo pod-prti kljucni – izobra"evalni procesi izobra"evalnih zavodov. Ocitno je na-cin uvajanja !67 v izobra"evalne zavode podoben zgodnjemu uvajanju

&. #tudenti, zajeti v raziskavo, so bili v casu trajanja projekta E4 vkljuceni v primarnoali sekundarno izobra"evanje.

). 8-H – Ekonomsko-poslovna fakulteta v Mariboru, H5I – Fakulteta za dru"benevede v Ljubljani in I9< – Visoka $ola za management v Kopru.

(. Povprecna ocena na lestvici od $ do &: 8-H .,); H5I in I9< *,$.%. Povprecna ocena sposobnosti uporabe (od $ do &) programa Excel: 8-H +,.; H5I +,3;

I9< .,+. Povprecna ocena sposobnosti uporabe programa Access: 8-H $,*; H5I $,&; I9<$,(. Povprecne ocene uporabe programov Word, Excel, Access ter interneta in e-po$te:8-H +,%; H5I .,&; I9< .,*.

3. Iz porocila o uporabi !67 v osnovnih $olah (Gerlic +''&) je razvidno, da je bilo vletih $3%&–+''& najvec sredstev namenjenih nabavi strojne racunalni$ke opreme, manjpa za nabavo programske opreme. Avtor porocila meni, da je razlog za manj$o uporaboracunalnika pri pouka pomanjkanje programske opreme. Slabi rezultati poskusov infor-matizacije osnovnih $ol se ka"ejo tudi v slabi izkori$cenosti razpolo"ljive opreme v $olah,saj ima (.,+ % osnovnih $ol racunalni$ko opremo v popoldanskem casu izkori$ceno lemed ' in +& %.

$'. Raziskava E!" je pokazala, da dose"ena izobrazba pomembno vpliva tako na pose-dovanje osebnega racunalnika kot na aktivno uporabo interneta (Vehovar in Vukcevic,+''$). Osebe z vi$jo izobrazbo imajo v vecjem dele"u doma osebni racunalnik in po-gosteje uporabljajo internet kot osebe z ni"jo izobrazbe (prav tam). Ker pa je uporabaosebnega racunalnika in interneta pogoj za pridobitev racunalni$ke in internetne pi-smenosti, lahko sklepamo, da so osebe, vkljucene v izobra"evanje, bolj racunalni$ko ininternetno pismene.

$*

Uvod $

!67 v podjetjih, kjer so bili najprej podprti transakcijski procesi (ope-rativni procesi v racunovodstvu, financah in na kadrovskem podrocju)(Turban, McLean in Wetherbe $333, *%).

Med pionirji uvajanja !67 v izobra"evanje so nedvomno podjetja inzavodi, ki izvajajo $tudij na daljavo. #tudij na daljavo (9#5) je dokaj staraizobra"evalna oblika, saj je v svetu poznana "e celo stoletje (Saba $333;glej tudi spletno stran univerze Penn State, http://www.worldcampus.psu.edu),po nekaterih virih celo vec kot dve stoletji (Holmberg $33&). V prvotnemobdobju poznamo 9#5 predvsem kot dopisno izobra"evanje, saj so se$tudentom gradiva v papirni obliki po$iljala po klasicni po$ti. Uciteljje $tudentu svoje komentarje, pripombe in ocene izdelkov po$iljal poklasicni po$ti. Sinonimi za 9#5 so se z razvojem in uporabo !67 spre-minjali. Tako so ga v &'. letih prej$njega stoletja, ob uporabi sodobnihavdio- in videonaprav, poznali kot teleizobra"evanje (slika +.$). V zadnjihdvajsetih letih, ko se v izobra"evalni proces uvajajo racunalniki in se priizvedbi izobra"evalnega procesa v zadnjem desetletju uporablja internetter razlicna multimedijska gradiva, pa predvsem kot $tudij prek interneta(online $tudij).

Z razvojem 9#5, predvsem zaradi prostorske in casovne locenosti uci-telja in ucenca/$tudenta, kar je osnovna znacilnost 9#5, so se razvilerazlicne metode poucevanja, ki so ucenca/$tudenta postavljale v aktiv-nej$o vlogo, kot jo poznamo v tradicionalnem izobra"evanju (v ucil-nici/predavalnici). Aktivno vlogo ucenca/$tudenta poudarjajo tudi iz-sledki sodobne pedagogike in didaktike ter predvidene spremembe izo-bra"evanja v informacijski dru"bi ("!78" +''', .). Vkljucevanje !67 vizobra"evanje zahteva ustrezno usposobljenost uciteljev in mentorjevter njihovo naklonjenost !67, kar je pokazala tudi na$a raziskava (po-glavje ().

Pozitivni ucinki 9#5, predvsem glede uporabljenih metod in oblikpoucevanja, narekujejo uvajanje teh metod v tradicionalno izobra"eva-nje. Glede na to, da izobra"evanje lahko poteka prek interneta ali intra-neta tudi v prostorih samega zavoda ali podjetja, je bolj$e kot o 9#5govoriti o elektronskem izobra"evanju oziroma o e-izobra"evanju. E-izobra"evanje je izobra"evanje, pri katerem se ucencu/$tudentu $tudijskagradiva posredujejo po elektronskih medijih (internetu, intranetu, eks-tranetu, satelitih, avdio-/videonapravah, zgo$cenkah) (povzeto po Inter-netTime Group, glej http://www.internettime.com). Kljucna znacilnostni vec prostorska (ali casovna) locitev udele"encev izobra"evanja (v ucil-nici/predavalnici ali na daljavo), zaradi cesar se je 9#5 kot nacin $tu-

$&

$ Uvod

dija uvajal na zacetku, temvec spremenjen nacin dela, ki ga intenzivnauporaba !67 povzroca (in omogoca). !67 omogoca, da se izobra"evanjelahko bolje prilagaja potrebam in (z)mo"nostim udele"encev izobra"e-vanja, torej odjemalcem izobra"evalnih storitev. Lahko bi celo govorili,da se storitev prilagaja potrebam odjemalcev, kar je trend v poslovnemsvetu.

Tako kot uvajanje !67 v podjetja zahteva prenovo poslovnih procesov,tudi uvajanje !67 v izobra"evanje zahteva prenovo izobra"evalnih pro-cesov, cesar se pogosto ne zavedamo. Nekatere raziskave (Russell +''$;glej tudi http://nosignificantdiJerence.wcet.info/index.asp) dokazujejo,da se ucni rezultati (angl. learning outcomes) $tudentov, ki so si zna-nje pridobili pri predmetih, podprtih z !67, ne razlikujejo pomembnood ucnih rezultatov, pridobljenih pri klasicno izvedenih predmetih. Pritem se postavlja vpra$anje, ali se izobra"evanje v primerjalnih tecajih(online izvedenih tecajih) izvaja z uporabo !67 prilagojenimi metodamiin oblikami ucenja, ali pa !67 le podpira nacin dela, ki je enak delu vklasicnem izobra"evanju. Omenjene raziskave (prav tam) tega ne nava-jajo. Ugotovitve The National Center for Academic Transformation ka-"ejo, da uvajanje !67 v izobra"evalne zavode terciarnega izobra"evanjaizbolj$uje ucne rezultate in hkrati vpliva tudi na zni"anje stro$kov izo-bra"evanja. Ugotovitve so rezultat raziskave, v katero je bilo vkljucenih.' visoko$olskih zavodov, ki so izvedli projekt uvajanja !67. Osnovnaznacilnost vseh raziskanih projektov je bila, da so se uvajanja !67 v iz-obra"evanje lotili s celovito prenovo izobra"evalnih procesov, torej sovisoko$olski zavodi spremenili nacin poucevanja in ucenja, metode inoblike dela s $tudenti in seveda tudi $tudijska gradiva. S tak$nim pristo-pom so dokazali, da je izbolj$anje ucnih rezultatov in zni"anje stro$kovizobra"evanja mogoce doseci le s prenovo izobra"evalnih procesov (glejhttp://www.thencat.org).

Izobra"evanje prek interneta (online izobra"evanje) je pritegnilo po-zornost tudi drugih, ne samo izobra"evalnih okolij. Tako se prek intra-neta, interneta in ekstraneta izobra"ujejo zaposleni v podjetjih, s cimerpodjetja povecujejo vrednost clove$kega premo"enja. Pridobivanje no-vih znanj je namrec pomembno tako za posameznika, ki si s tem po-vecuje zaposlitvene mo"nosti, kot tudi za podjetje in dr"avo, ki si takopovecujeta clove$ko premo"enje in konkurencno prednost.

E-izobra"evanje postaja za dru"bo in izobra"evalne zavode zanimivotudi zaradi uvajanja konceptov vse"ivljenjskega ucenja (Trunk in Sul-cic +''.) ter nara$cajocega pomena znanja, ki tako pri nas ("/E" +''+;

$)

Uvod $

"/E" +'')) kot v tujini (Vasquez Bronfman +''', $*'&) povzroca na-ra$cajoce povpra$evanje== po razlicnih izobra"evalnih oblikah. V Slo-veniji $tevilo vpisanih v visoko$olske zavode v letih +'''–+''* nara-$ca hitreje kot v dr"avah 8/, in sicer s povprecno letno stopnjo &,) %(v dr"avah 8/ +& je povprecna letna stopnja .,. %, v dr"avah 8/ $& pa+,* %) (glej http://epp.eurostat.ec.europa.eu). Nara$cajocemu povpra$e-vanju po raznovrstnih izobra"evalnih programih v svetu sledijo izobra-"evalni zavodi, ki ponujajo nove oblike izobra"evanja, pogosto podprtez !67, predvsem internetom. Tako je trg e-izobra"evanja najhitreje ra-stoci trg v Severni Ameriki. Visoko rast (%&-odstotno povprecno letnostopnjo rasti) izdatkov za e-izobra"evanje je leta +''. napovedal tudi !5,(http://www.idc.com). Nara$cajoci trg e-izobra"evanj oziroma e-tecajev$e ne pomeni, da se izbolj$uje ponudba izobra"evanj in da se s tem $i-rijo mo"nosti za pridobivanje novih znanj. Tako na primer raziskavaLaure Overton (+''*) navaja podatek, da je )' % projektov za uvaja-nje e-izobra"evanja v angle$ka poslovna okolja neuspe$nih. Mungania(+''*) v svojih raziskavah o proucevanju ovir za vkljucitev in uspe$enkonec e-izobra"evanj navaja, da (' % udele"encev e-izobra"evanj, ki se vameri$kih podjetjih izvajajo prek interneta (online), iz razlicnih vzrokovne konca uspe$no. Glede na tehnolo$ko zahtevnost e-izobra"evanj, ki soprosto dostopna na trgu (angl. courses on shelves), je tak$en neuspeh naeni strani slaba promocija e-izobra"evanja na splo$no, na drugi strani paekonomsko neupravicena nalo"ba ponudnika oziroma izvajalca izobra-"evanj.

Internacionalizacija izobra"evanja vodi v vse vecjo konkurenco meduniverzami, ki svoj prostor na trgu i$cejo v novih strategijah in poslovnihmodelih za razvoj in izvedbo izobra"evalnih programov (Seufert +''$).

Seufert (+''$, .) povezuje vzroke za hitro rastoci trg e-izobra"evanja zdejstvom, da je e-izobra"evanje zlitje razlicnih podrocij – podrocja teh-nologije, sprememb v dru"bi, zabave, sprememb na podrocju usposab-ljanja v podjetjih in nove paradigme izobra"evanja, ki izobra"evanje pre-mika od poucevanja k ucenju (Meister v Seufert +''$, .). Nova paradi-

$$. Od $tudijskega leta $33&/$33) do $tudijskega leta +''$/+''+ se je $tevilo vpisanihna redni $tudij visoko$olskega izobra"evanja vecalo s povprecno letno stopnjo *,$ %, $te-vilo vpisanih na izredni $tudij pa s povprecno letno stopnjo %,$ % ("/E" +''+, $+%). Pozadnjih podatkih "/E" (+'')) se $tevilo vpisanih $tudentov v letih +'''–+''& ni pove-cevalo s tako visokimi letnimi stopnjami, vendar so povprecne letne stopnje $e vednovisoke. Tako $tevilo vpisanih $tudentov nara$ca s povprecno letno stopnjo .,% %, $tevilo$tudentov izrednega $tudija pa s povprecno stopnjo ),$ %.

$(

$ Uvod

gma izobra"evanja poudarja aktivno vlogo ucencev/$tudentov, ki so sesposobni uciti samostojno, zato jim je izobra"evanje ukrojeno po meri.Ucenje poteka kot proces, s katerim se ucimo uciti in se pripravimo zavse"ivljenjsko ucenje (Delors $33), +').

Uvajanje e-izobra"evanja v visoko $olstvo podpira prizadevanja bo-lonjske deklaracije. Tak$en $tudij je dosegljiv od kjer koli in kadar koli,kar olaj$a in pospe$uje mobilnost $tudentov, saj se $tudenti lahko vklju-cijo v $tudij na univerzah po vsem svetu, ne da bi zapustili domaci kraj.

Potreba po vecjem vkljucevanju !67 v izobra"evanje in vpliv !67 nazmanj$evanje digitalnega razkoraka (locnice) sta bila opredeljena tudi vdr"avnem programu Republika Slovenija v informacijski dru"bi (<!5+''+).

Raziskovalno delo Munganie (+''*) je na primeru e-izobra"evanjv ameri$kih podjetjih raz$irilo raziskave na podrocju ovir za online$tudij na daljavo. V na$i raziskavi smo se usmerili na proucevanje e-izobra"evanja, ki poteka po modelu kombiniranega e-izobra"evanja.Kombinirani model e-izobra"evanja (angl. blended learnirng, mixed le-arning) je izobra"evanje, pri katerem se online izobra"evanje (izobra"e-vanje prek interneta) dopolnjuje s klasicno izvedenim izobra"evanjem.

Namen na$e raziskave je prouciti dejavnike, ki vplivajo na ucinkovitost$tudija=> izvedenega po modelu kombiniranega e-izobra"evanja. Razi-skav na podrocju dejavnikov e-izobra"evanja ni veliko. Z iskanjem prekiskalnega agenta Copernic (razlicica ).$+), ki iskane pojme i$ce prek dva-najstih iskalnikov, smo $'. *. +'') na$li *& zadetkov na temo »factors ofe-learning«. Seznam zadetkov je vkljuceval prispevke, clanke in komen-tarje knjig. Vecina prispevkov obravnava motivacijske vidike za vklju-citev v e-izobra"evanje. Tako na primer Kamal in Lee (+''.) prikazu-jeta rezultate raziskave, opravljene na prvi malezijski virtualni univerzi.Avtorja sta proucevala razloge oziroma motivacijske nagibe za vkljuci-tev v e-izobra"evanje. Na osnovi proucevanega sta posku$ala oblikovatinajpomembnej$e motivacijske dejavnike e-izobra"evanja in njihovo po-vezljivost z nekaterimi drugimi osebnostnimi znacilnostmi, kot so spol,starost, zakonski stan, delovna doba in program $tudija. Raziskava, kije vkljucevala ($ podiplomskih $tudentov, ni pokazala statisticno znacil-

$+. S pojmom ucinkovitost $tudija mislimo na t. i. prehodnost $tudentov, ki jo Bev-ceva, kot vodja projekta, (!8E +''$, $+.) opredeljuje kot notranjo ekonomsko ucinkovi-tost izobra"evanja. V praksi se prehodnost $tudentov pogosto napacno opredeljuje kotuspe$nost $tudija.

$%

Uvod $

nih medsebojnih povezav med spremenljivkami. Zanimiva je raziskavaNian-Shinga in Kan-Mina (+''+), ki sta na primeru ('. podiplomskih$tudentov, vkljucenih v predmet Racunalni$ka omre"ja in internet, pro-ucevala dejavnike e-izobra"evanja ter ugotovila, da na dose"ke $tuden-tov vplivajo $tudijske navade in obiskanost predavanj oziroma priso-tnost na predavanjih. V raziskavi nista ugotovila statisticno znacilnihmedsebojnih odvisnosti (korelacij) med proucevanimi spremenljivkami(na primer osebnostnimi znacilnostmi $tudentov, predhodnimi izku-$njami $tudentov, njihovimi sposobnostmi, pismenostjo). Jitgarun indrugi (+''+) so v raziskavi, opravljeni med $.'$* $tudenti na univerziv Bangkoku, opredelili $* glavnih dejavnikov, ki vplivajo na izvedbo e-izobra"evanja na njihovi univerzi in pojasnjujejo ).,&&$ % variance ucin-kovitega e-izobra"evanja.

Obe predstavljeni $tudiji sta narejeni na primeru podiplomskih $tu-dentov v Aziji, ki se razlikujejo od dodiplomskih $tudentov. Poleg tegasta $tudiji za hitro spreminjajoce se podrocje, kot je e-izobra"evanje, so-razmerno stari. Glede na to, da obstajajo kulturne in tudi druge razlikemed vzhodom in zahodom, se postavlja vpra$anje, ali so dognanja pred-stavljenih $tudij prenosljiva v zahodni izobra"evalni prostor.

Razvojne smernice na podrocju !67 postavljajo pred zavode terciar-nega izobra"evanja prilo"nosti in izzive uvajanja !67 v izobra"evalni pro-ces. Glede na omenjene raziskave o neuspe$nosti projektov za uvajanje!67 v izobra"evanje (Overton +''*) in neuspe$nosti koncanja e-tecajev(Mungania +''*) se postavlja vpra$anje, kako in pod kak$nimi pogojiuvesti !67, da bi bilo e-izobra"evanje ucinkovito, kar pomeni, da bi ome-jene vire izobra"evalnega zavoda uporabili racionalno in dosegli zasta-vljene cilje – ucinkovito koncanje $tudija.

V okviru raziskave, s pomocjo katere "elimo odgovoriti na vpra$anje,ali je kombinirano e-izobra"evanje ucinkovito e-izobra"evanje na ter-ciarnem nivoju, na osnovi pregledane literature in dosedanjih raziskav(Sulcic in Lesjak od +''$–+'')) predvidevamo, da bomo z raziskavo po-trdili ali ovrgli naslednje trditve oziroma hipoteze:

$. Demografske znacilnosti – spol, starost, predizobrazba, nimajo sta-tisticno znacilnega vpliva na ucinkovitost e-izobra"evanja.

+. #tudenti, ki vi$e ocenjujejo svoje osebnostne lastnosti, so pri e-izobra"evanju ucinkovitej$i.

.. #tudenti, ki imajo doma racunalnik z dostopom do interneta, so prie-izobra"evanju ucinkovitej$i.

$3

$ Uvod

*. Racunalni$ko in internetno bolj pismeni $tudenti so pri e-izobra"evanjuucinkovitej$i.

&. Motivirani $tudenti in $tudenti, ki se "elijo izobra"evati, so pri e-izobra"evanju ucinkovitej$i od svojih kolegov.

). #tudenti, ki se navdu$ujejo nad !67 in mo"nostjo njene uporabe vvsakdanjem "ivljenju, so pri e-izobra"evanju ucinkovitej$i.

(. Kombinacija srecanj v "ivo in e-ucilnice ima vpliv na ucinkovitost$tudija, in sicer so pri $tudiju ucinkovitej$i $tudenti predmetov zvecjim dele"em srecanj v "ivo.

%. #tudenti v manj$ih skupinah so pri $tudiju ucinkovitej$i od $tuden-tov, pri katerih se izobra"evalni proces izvaja v vecjih skupinah.

3. Navzocnost in strokovna usposobljenost ucitelja/mentorja ima sta-tisticno znacilen vpliv na ucinkovitost $tudija, saj predvidevamo, daje povezava med navzocnostjo in strokovno usposobljenostjo ucite-lja/mentorja in ucinkovitostjo $tudentov pozitivna.

Z rezultati raziskave bomo dopolnili in posodobili obstojece vede-nje o dejavnikih e-izobra"evanja ter visoko$olskim izobra"evalnim za-vodom pomagali pri odlocitvi o najprimernej$em nacinu izvedbe e-izobra"evanja v manj$ih izobra"evalnih okoljih. Dosedanje raziskave$tudija na daljavo temeljijo na proucevanju vecjih izobra"evalnih sredin,v katerih je vkljuceno vecje $tevilo $tudentov,=? ki vecinoma $tudirajoonline, torej brez neposrednih srecanj v "ivo.

$.. Na najbolj znani univerzi za 9#5 – Open University (http://www.open.ac.uk) $tu-dira $&'.''' dodiplomskih in .'.''' podiplomskih $tudentov. Po slovenski statistiki jebilo leta +''& ("/E" +'')) na vseh visoko$olskih zavodih, skupaj z absolventi, 3+.+'* do-diplomskih $tudentov, kar je le )$,& % dodiplomskih $tudentov 4/. Najvecja slovenskafakulteta – Ekonomska fakulteta Univerze v Ljubljani je leta +''& imela »le« %.*+3 dodi-plomskih $tudentov. Vseh $tudentov v Sloveniji – dodiplomskih in podiplomskih je bilov $tudijskem letu +''&/+'') $$*.(3* ("/E" +'')).

+'

2 Razvoj in znacilnostie-izobra!evanja

V Lizbonski deklaraciji so clove$ki viri in njihovo znanje opredeljeni kotkljucni dejavnik inovacij in razvoja posameznih nacionalnih gospodar-stev (prirejeno po ,8/ +''*), ki bodo 8/ pripeljali do najbolj konku-rencnega in na znanju temeljecega subjekta. Tak$en cilj bo mogoce do-seci le z intenzivnim uvajanjem !67 v izobra"evanje ter prenovo izobra-"evalnih procesov. Spremembe, ki jih !67 povzroca v dru"bi, so $irokein globoke, saj se zaradi !67 spreminja delovanje dru"be kot celote. Tespremembe marsikdo enaci s spremembami, ki jih je povzrocilo odkritjeparnega stroja v $%. stoletju (Saba $333) oziroma s spremembami obehindustrijskih revolucij v $%. in $3. stoletju (8, +''.). Evropska komisijav svojem porocilu (8, +''.) govori o digitalni revoluciji, ki spreminjanacine delovanja vseh udele"encev dru"be (podjetij, posameznikov indr"ave). Znanje postaja ena najpomembnej$ih dobrin na znanju teme-ljece dru"be (Saba $333). Poti do znanje so razlicne, ena od njih je e-izobra"evanje.

E-izobra"evanje je izobra"evanje, pri kateri se uporablja !67. Andrago-$ki center Slovenije (;,") (Zagmajster +''), *) e-izobra"evanje oprede-ljuje kot sodobno razlicico $tudija na daljavo (angl. Distance Education),saj poudarja prostorsko locenost ucitelja in udele"enca, ki je za $tudij nadaljavo bistvena. !67 oziroma internet se v tem primeru uporablja za dis-tribucijo izobra"evalnih vsebin in za dvosmerno komunikacijo. Menimo,da je e-izobra"evanje ustrezen genericen izraz tudi za izobra"evanje aliucenje, ki poteka na primer z uporabo zgo$cenk, brez povezave z inter-netom. Tak$en nacin ucenja se lahko uporablja za samoizobra"evanje alipa za dopolnitev klasicnega pouka v razredu, kjer ucitelj in ucenec nistavec prostorsko locena. Za tak$en nacin izobra"evanja je bil "e pred poja-vom interneta, v zacetku %'. let prej$njega stoletja, v uporabi izraz racu-nalni!ko podprto ucenje (angl. computer-based learning). Ucenje lahkotako poteka tudi brez povezave z internetom (angl. oJ-line).

Na problem ustreznih pojmov je opozorila tudi raziskava ;," (Za-gmajster +''), &), kjer sami ponudniki izobra"evanj za odrasle svoja e-

+$

+ Razvoj in znacilnosti e-izobra"evanja

izobra"evanja razlicno poimenujejo.=Angle$ka agencija Becta,> ki podpira uvajanje !67 v izobra"evanje v

Veliki Britaniji, prek svojega spletnega informacijskega sredi$ca H8E0(H8E0 +'')) e-izobra"evanje pojmuje zelo $iroko. Tako pod pojmom e-izobra"evanje pojmuje "e uporabo elektronskih namesto klasicnih pro-sojnic. O e-izobra"evanju govorimo tudi takrat, ko se klasicno izobra-"evanje dopolnjuje s sestavinami e-izobra"evanja ali se vsebine (tecaji,predmeti) prek interneta izvajajo delno ali v celoti. Na$e pojmovanje e-izobra"evanja je bli"e pojmovanju agencije Becta kot ;,"-ovem pojmo-vanju.

Na izraz e-izobra"evanje lahko gledamo z dveh vidikov – sistemskegain procesnega. S sistemskega vidika govorimo o e-izobra"evanju kotzbirki vsebin, podprtih z !67. Tako na primer govorimo o ponudni-kih e-izobra"evanj, kjer mislimo na ponudnike vsebin podprtih z !67 –po navadi se te vsebine posredujejo prek interneta. S procesnega vidikapa je e-izobra"evanje nacin izvajanja izobra"evalnega procesa.

!." IKT za podporo izobra!evalnega procesa skozi zgodovino

Pionirji uvajanja !67 v izobra"evanje so nedvomno institucije, ki se zizobra"evanjem ukvarjajo na daljavo. #tudij na daljavo je oblika izobra-"evanja, za katero je znacilno, da (Keegan $33$, **; Bregar $33%, $*):

• sta ucitelj in ucenec? prostorsko in casovno locena, kar 9#5 lociod klasicnih oblik izobra"evanja, ki jih angle$ki avtorji navajajo kot»face-to-face« izobra"evanje;

• 9#5 organizira izobra"evalna institucija, ki nacrtuje in pripravlja$tudijska gradiva ter ucencem ponuja podporo, kar 9#5 razlikujeod osebnega, neformalnega izobra"evanja in t. i. samoizobra"eva-nja;

• izobra"evalna institucija ponuja mo"nost dvosmerne komunika-cije, kar 9#5 razlikuje od drugih oblik uporabe !67 v izobra"eva-nju;

$. Ucenje na daljavo, e-ucenje, ucenje na daljavo s pomocjo medmre"ja, e-podprtoucenje, e-tecaj, e-$ola, e-poucevanje, spletno ucenje . . . (Zagmajster +''), & in ().

+. British Educational Communications and Technology Agency... Ucenec je genericen izraz za ucecega se udele"enca ucnega (izobra"evalnega) pro-

cesa. V tej vlogi lahko nastopa ucenec, dijak, $tudent, ce gre za ucecega se v formalnihoblikah izobra"evanja za pridobitev izobrazbe oziroma udele"enec, slu$atelj v primerihusposabljanj ali pa uporabnik izobra"evanja, ce gre za neformalne oblike izobra"evanja.

++

!67 za podporo izobra"evalnega procesa skozi zgodovino +.$

• sta ucitelj in ucenec povezana prek razlicnih medijev, na primer ti-skanih gradiv, avdio- in videomedijev ter racunalni$kih medijev.

Ker gre pri 9#5 za prostorsko locitev poucevanja (angl. Distance Tea-ching) in ucenja (angl. Distance Learning), moramo vedeti, da govorimoo 9#5 le, ce sta ti dve fazi ne glede na prostorsko in casovno locitev, po-vezani.

Ce gledamo na slovenski prevod pojma 9#5, bi bilo primernej$e upo-rabljati izraz izobra"evanje na daljavo (!#5), ki vkljucuje poucevanje kotorganizirano obliko izobra"evanja in ucenje/$tudij kot proces, ki spremi-nja vedenje, informiranost, znanje, razumevanje, stali$ca, spretnosti inzmo"nosti (povzeto po uradni opredelitvi ucenja /#8",4/!",85 $33. vMarentic Po"arnik +''', $'). Pri ucenju gre torej za dejavnost ucenja, kije lahko neodvisna od organiziranih oblik izobra"evanja. Izraz !#5 se vslovenskem prostoru ni tako uveljavil kot izraz 9#5. Zato ne preseneca,da se tudi pri e-izobra"evanju pogosteje uporablja izraz e-ucenje kot e-izobra"evanje, ceprav je razlika med ucenjem in izobra"evanjem ocitna.

Zaradi prostorske in casovne locenosti ucitelja in ucenca so izvajalci9#5 iskali mo"nosti za prenos $tudijskih gradiv od institucije (ucitelja)do ucenca. Na zacetku razvoja so izobra"evalne institucije $tudijska gra-diva $tudentom posredovala po klasicni po$ti, zaradi cesar je 9#5 po-znan kot dopisno izobra"evanje (angl. Correspondence Education). Tak-$no izobra"evanje je v svetu znano "e vec kot dvesto let@ (Holmberg $33&).Klasicno po$to je v zacetku +'. let prej$njega stoletja zamenjala radijskatehnologija. Prvo radijsko izobra"evalno oddajo so leta $3+$ predvajalina univerzi v Salt Lake Cityju (dr"ava Utah). Temu zgledu so sledile $edruge univerze po :5; (Saba $333). V .'. letih +'. stoletja je bilo izde-lanih kar nekaj evalvacijskih $tudij o ucinkovitosti radia in ucenja. Saba($333) omenja Levensonove raziskave iz leta $3*&.

Leta $3*& je dr"avna univerza v Iowi (Iowa State University – :5;)pridobila licenco za izobra"evalno televizijo (87I – Educational Tele-vision) in leta $3&' kot prva zacela oddajati izobra"evalne programe. Vletu $3&' so televizijske izobra"evalne oddaje zaceli predvajati tudi na dr-"avni univerzi v Pennsylvaniji (Penn State University, :5;), kjer so doleta $3%' v svoje izobra"evalne programe vgradili $tevilne tehnologije –na primer satelitski video (satellite interactive-compressed video), racu-nalni$ke programe, elektronsko po$to, zvocne odzivnike.

*. Po Holmbergovih navedbah ($33&) se je prvi dopisni tecaj prek casopisa The BostonGazette ogla$eval "e leta $(+%.

+.


V :5; so se univerze zacele povezovati v internet v %'. letih prej$njegastoletja, kar je spodbudilo razmi$ljanje o mo"nosti vkljucevanja racunal-ni$kih omre"ij v izobra"evanje (Saba $333). Internet se je v izobra"eva-nje, tako kot na druga poslovna in zasebna podrocja, zacel mno"icnopovezovati $ele s pojavom svetovnega spleta.A Svetovni splet je omogociluporabo interneta tudi tehnicno manj izobra"enemu uporabniku racu-nalnika. Dostop do razlicnih multimedijskih vsebin (prvotno besediloin slike, pozneje animacije, zvok in video) je mogoc prek poljubnegaspletnega brskalnika (angl. browser), kot so Internet Explorer, Mozilla,Opera, Safari.

S prenosom izobra"evanja oziroma $tudija na internet se je pojavilizraz !tudij prek interneta oziroma online !tudij. V angle$ko govorecemsvetu se uporabljata pojma »online education« in »online study«. Ello-umi (+''*, )$) online $tudij pojmuje kot raz$irjeno obliko 9#5.

V praksi se izraz online $tudij pogosto uporablja namesto pojma e-izobra"evanje, ki pa poleg ucenja oziroma $tudija prek interneta vklju-cuje veliko vec.

V Sloveniji se za izobra"evanje (ucenje) prek interneta pogosto upo-rablja sinonim spletno (podprto) ucenje. Z iskanjem prek iskalnika Najdi.sismo pod kljucno besedo »spletno ucenje« dobili kar )&+ zadetkov (). %.+'')), medtem ko smo za »online ucenje« (angl. Online Learning) na$lile (* zadetkov. Spletno ucenje poteka prek interneta. Dr"avna univerza vPennsylvaniji tak$nemu $tudiju pravi tehnolo$ko podprto ucenje (angl.Technology based study) oziroma izvedbo svojega $tudijskega programaprek interneta poimenuje z izrazom »svetovni kampus« (angl. WorldCampus, glej Http://www.worldcampus.psu.edu/AboutUs.shtml). PrekWorld Campusa lahko $tudirajo $tudenti z vsega sveta. V angle$ko go-vorecih okoljih zasledimo tudi izraze, kot so »web-supported«, »web-based«, »web-enabled«, »network«, »virtual« in »web-enhance« ucenje.

!67 se je prvotno uporabljala predvsem za izobra"evanje uciteljev, sam9#5 pa so $e vedno pojmovali kot manjvredno obliko izobra"evanja. Za-nimivo je, da celo :5;, kot vodilna dr"ava na podrocju uvajanja !67, nisodo"ivele vecjih premikov, dokler se za spremembe ni zavzela politika. Pojuniju $33(, ko je v ameri$kem kongresu spregovoril Allen Greenspan inpoudaril jakost sprememb, ki jih !67 povzroca v dru"bi, pa so zacelemno"icno nastajati virtualne univerze in 9#5 se je zacel $iriti po ameri-

&. Svetovni splet (angl. Word Wide Web), kot najbolj uporabljena storitev interneta,je razvil Tim Berners-Lee v fizikalnem laboratoriju ,8E# v !enevi leta $33$ (Alter +''+).

+*


Dopisnoizobra!evanje Teleizobra!evanje Online

izobra!evanje

Klasicna po"ta Radijski oddajniki Televizijski in sa-telitski oddajniki Internet

1728The Boston

Gazette ponudiprvi dopisni tecaj

1921Izobra!evalne

oddaje naradiu

1950Izobra!evalniprogrami na

televiziji

1997Nastajanje

virtualnih univerzv ZDA

Ime izobra!e-vanja/"tudija

Tehnologijaprenosa gradiv

"0!6; +.$ Mejniki razvoja 9#5 glede na uporabljeno !67

$kih dr"avah (Saba $333).Dr"avna univerza v Pennsylvaniji, eden od pionirjev 9#5 v :5;, je

spletno tehnologijo zacela uporabljati $ele leta $33%, ko so razvili t. i.sistem »World Campus«. Poleg spletne tehnologije, kot distribucijskegamedija za $tudijska gradiva, $e vedno uporabljajo tiskana gradiva za t. i.neodvisno ucenje (angl. Independent Learning), kjer se $tudenti v izobra-"evalni proces vkljucujejo tudi med letom, ne samo ob za cetku semestra,kot je to znacilno za t. i. izobra"evanje »World Campus«. Kljub starostisamega 9#5 je torej uporaba spletne tehnologije na njegovem podrocju$e zelo mlada. Kronolo$ki pregled razvoja 9#5 prikazuje slika +.$.

Bates (+''&, )) govori o treh generacijah 9#5:

$. generacija 9#5, pri kateri prevladuje uporaba ene tehnologije (naprimer klasicna po$ta, radio, televizija). Neposredna komunikacijamed institucijo (uciteljem) in $tudenti je skromna. Mentorji in uci-telji izdelke $tudentov le ocenjujejo in jim dajejo povratne informa-cije;

+. generacija 9#5 zdru"uje raznovrstno tehnologijo – na primer po-sebej za 9#5 pripravljena tiskana gradiva, ki podpirajo radijske alitelevizijske oddaje. Peters (v Bates +''&, () to generacijo 9#5 ime-nuje industrijski nacin izvajanja izobra"evanja, saj se v tak$en nacin$tudija lahko vkljuci vecje $tevilo $tudentov. V tem obdobju nasta-jajo t. i. »mega univerze« s po $''.''' in vec $tudenti. Masovna incentralizirana proizvodnja standardiziranih (kakovostnih) gradiv jeglede na veliko $tevilo $tudentov sorazmerno poceni. Tak$ne uni-verze so na primer britanska in tur$ka odprta univerza (The OpenUniversity, Anadolu Open University) ter $panska dr"avna univerzaza $tudij na daljavo (Universisad Nacional de Educación a Distan-cia);

+&


.. generacija 9#5 temelji na dvosmerni komunikaciji med $tudentomin uciteljem ter med $tudenti samimi. Campion in Renner ter Far-nes (Bates +''&, () to generacijo 9#5 opisujejo kot postindustrij-sko izobra"evanje ali na znanju temeljece izobra"evanje. Izobra"e-vanja v .. generaciji so prilagojena $tudentom ter z razmeroma niz-kimi stro$ki hitro pripravljena. Tak$na izobra"evanja ponujajo t. i.dvojne univerze (angl. dual mode university), ki poleg tradicional-nega izobra"evanja ponujajo tudi 9#5, in manj$e izobra"evalne in-stitucije. Tretja generacija 9#5 poudarja kriticno mi$ljenje in dia-log. V praksi se uporabljajo izsledki konstruktivisticne teorije uce-nja (prav tam). Razvoj .. generacije 9#5 je povezan z razvojem in-terneta in svetovnega spleta.

7K4<"4#.#87gB na svojih spletnih straneh (http://www.netg.com)ne govori o $tudiju na daljavo temvec o e-izobra"evanju, katerega za-cetke povezuje z zacetkom uporabe racunalnika v izobra"evanju ozi-roma usposabljanju (angl. training), ceprav se izraz e-izobra"evanje za-cenja mno"icno uporabljati $ele z uporabo interneta za poslovne na-mene in z nastankom razlicnih oblik e-poslovanja (,8, +'''a). Tako7K4<-"4#.#87g e-izobra"evanje razvr$ca v $tiri obdobja, in sicer:

$. Pred letom $3%.: racunalni!ko vodeno usposabljanje (angl. Instructor-Led Training), ki je po navadi povezano z visokimi stro$ki razvojagradiv, saj so ta vezana na racunalni$ko opremo. Tak$na oprema jena primer interaktivni video, ki ga je tr"ilo podjetje Visage.

+. $3%*–$33.: obdobje multimedije (angl. Multimedia Era) je povezanos prenosljivimi racunalni$ko podprtimi gradivi oziroma racunalni-$ko podprtim izobra"evanjem/usposabljanjem (angl. ,27 – com-puter based training). Prenosljivost je v neposredni povezavi z ra-zvojem zgo$cenke ter standardi za zapis podatkov, do katerih jemogoce dostopati iz razlicnih racunalnikov.C Prenosljivost in do-stopnost racunalni$ko podprtega izobra"evanja je tako povezana zrazvojem standardov za zgo$cenke (angl. ,5-E4<).

.. $33*–$333: prvi val e-izobra"evanja je povezan z razvojem sple-tne tehnologije, e-po$te, razlicnih multimedijskih predvajalnikov

). 7K4<"4#.#87g je ena od vodilnih in starej$ih podjetji, ki se ukvarjajo z uporabo!67 v izobra"evanju. Z e-izobra"evanjem se ukvarjajo "e od leta $3($.

(. V zacetku %'. Let prej$njega stoletja so se na trgu pojavili prvi !2< osebni racunal-niki (Bellis b. l.), nato so jim sredi %'. let sledili t. i. !2< zdru"ljivi osebni racunalniki, kiso bili zaradi ni"je cene dostopni tudi fizicnim osebam.

+)


0

4.000

8.000

12.000

16.000

20.000

1997 2001 2002 2003 2005

"0!6; +.+ Rast trga e-izobra"evanj v :5; (povzeto po Mungania +''*, +)

(angl. media players), tehnologije strujanja avdio- in videoposnet-kov (angl. streamed audio/video) in drugih tehnologij, ki omogo-cajo t. i. spletno podprto izobra"evanje (angl. L82 based training).

*. Od +''' naprej: drugi val e-izobra"evanja, ki temelji na mre"nihprogramskih re$itvah in $irokopasovnem dostopu do interneta. Vtem obdobju se v izobra"evanje vkljucujejo mentorji, ki $tudentepodpirajo v realnem casu in tako izbolj$ujejo izobra"evalni proces.Tehnologija omogoca sprotno posodabljanje gradiv.

Trg e-izobra"evanj postaja hitro rastoc trg v :5;, kar je razvidno tudiiz slike +.+, ki prikazuje rast trga e-izobra"evanja.

Z e-izobra"evanjem je povezanih $e nekaj drugih izrazov, ki se veckratneustrezno zamenjujejo. Tako v literaturi zasledimo predvsem pojma od-prto in prilagodljivo ucenje.

Odprto ucenje, ki se v angle$ko govorecem okolju pogosto napacno za-menjuje z izrazom $tudij na daljavo. Po Batesu (+''&, &) je odprto ucenjepredvsem pristop oziroma politika vkljucevanja $tudentov v $tudij. Od-prava ovir za vkljucitev v izobra"evanje je temeljni cilj odprtega pristopa.Odprtost se ne ka"e samo pri vkljucitvi v izobra"evanje, ampak tudi priizvajanju. Tako na primer ljudje s slab$im vidom lahko spremljajo pre-davanja prek avdioposnetkov (prav tam).

Prilagodljivo ucenjeD se glede na geografske, socialne, casovne in drugeomejitve posameznikov lahko izvaja na daljavo ali pa tudi prek klasic-

%. V slovenskem izobra"evalnem prostoru je za prilagodljivo ucenje pogosto v uporabiizraz fleksibilno ucenje.

+(


nih ucilnic. V nasprotju z odprtima ucenjem kot pristopom (filozofijopo Batesu) je prilagodljivo ucenje metoda poucevanja (prav tam) in takobli"e pojmu izobra"evanja ($tudija) na daljavo. Institucija, ki izvaja 9#5,lahko omogoca vecjo ali manj$o prilagodljivost $tudija in pri tem upo-rablja (ali pa ne) odprti pristop. Odprti pristop ima na primer britanskaodprta univerza (angl. The Open University), ki je sinonim za 9#5 vEvropi in svetu. Na drugi strani pa na primer 9#5 izvaja tudi univerzaBritanske Kolumbije (angl. University of British Columbia – /2,), ven-dar morajo $tudenti za vstop na univerzo izpolnjevati $tevilne pogoje./2, sicer $tudij izvaja na daljavo, vendar tak$en nacin $tudija izbirajotudi $tudenti, ki "ivijo v neposredni bli"ini univerze, predvsem zaradiprilagodljivosti, ki jo $tudij omogoca (Bates +''&, )). Prilagodljivi zna-caj $tudija omogoca, da $tudenti la"e usklajujejo $tudij z dru"inskimi inposlovnimi obveznostmi (prav tam).

Za potrebe na$e raziskave je predvsem pomemben izraz kombiniranoe-izobra"evanje (angl. blended learnirng, mixed learning). Kombiniranimodel e-izobra"evanja je izobra"evanje, pri katerem se online izobra"e-vanje (izobra"evanje prek interneta) dopolnjuje s klasicno izvedenim iz-obra"evanjem (na primer s predavanji, seminarji ali vajami). S tak$nimnacinom izvedbe predmetov izobra"evalne institucije lahko izkoristijovse prednosti online izobra"evanja (na primer prilagodljivost casa inprostora, ni"ji stro$ki izvedbe, la"ja dostopnost) in prednosti klasicnegaizobra"evanja (na primer neposredni osebni stik med $tudenti ter med$tudenti in ucitelji, neposredna skupinska interakcija).

!.! Raz"irjenost e-izobra!evanja

+.+.$ 8IE4-"68 -42/58 :; E;:I4M 8-!:42E;N8I;#M;

V Evropi se je uvajanje !67 v dru"bo zacelo pozneje kot v :5;, kjerje uvajanje potekalo hitro in ucinkovito (,8, +'')a). !67 v Evropi seje zacela uporabljati konec leta $333, ko je Evropska komisija s projek-tom eEurope (8, +''.) spro"ila dejavnosti za enakopravno vkljucitevvseh prebivalcev clanic 8/ v na znanju temeljeco dru"bo. Evropa kotnajbolj konkurencna in dinamicna na znanju temeljeca dru"ba, ki bosposobna trajnostnega razvoja z visoko stopnjo zaposljivosti in socialnokohezijo, je opredeljena tudi v Lizbonski deklaraciji. Projekt eEurope inLizbonska deklaracija se dopolnjujeta (8, +''.). V pobudi eEurope jepoudarjena socialna in digitalna vkljucenost, za katero je potrebna dolo-cena raven racunalni$ke in internetne pismenosti (digitalne pismenosti)

+%

Raz$irjenost e-izobra"evanja +.+

(,8, +'''b). Dejstvo je, da je bil na zacetku leta +''' dostop do inter-neta v Evropi drag, pocasen in ne prevec varen. Poleg tega so internetuporabljali le redki racunalni$ko in internetno pismeni posamezniki. Vtem casu na internetu ni bilo veliko uporabnih storitev in vsebin (pravtam). Glede na razmere, ki so vladale ob zacetku leta +''', se je projekteEurope usmeril v tri tocke:

• razvoj hitrega in varnega ter poceni dostopa do interneta,

• nalo"be v ljudi in njihove spretnosti,

• spodbujanje uporabe interneta.

Izbolj$anje razmer za dostop do interneta je mogoc le z odpravo dr-"avnih monopolov na podrocju telekomunikacij, zato so bile dejavnostiusmerjene v liberalizacijo nacionalnih trgov telekomunikacijskih stori-tev.

Prvi rezultati eEurope so bili opazni "e sredi leta +''+, saj se je dele"gospodinjstev z dostopom do interneta z $% % v letu +''' dvignil na *' %v letu +''+ (8, +''.).

Tako Lizbonska deklaracija kot eEurope vidita konkurencnost evrop-skega gospodarstva v prenovi izobra"evanja, ki vkljucuje e-izobra"evanjein vse"ivljenjsko ucenje. Eden od pogojev za uvedbo e-izobra"evanja, intudi enakopravne vkljucenosti v dru"bo znanja, je racunalni$ka in in-ternetna pismenost. Pomen pridobitve sposobnosti za uporabo !67 sopoudarili tudi na srecanjih Evropske komisije v Stockholmu leta +''$,Barceloni leta +''+ in Bruslju leta +''. (,8, +'')b, ++).

Dejavnosti eEurope se izvajajo prek akcijskih nacrtov (angl. ActionPlans): junija +''' je bil spro"en akcijski nacrt, imenovan eEurope +''+,junija +''+ pa akcijski nacrt eEurope +''&. V okviru nacrtov eEurope sose razvile razlicne pobude, na primer eGovernment, eHealt in eContent(8, +''.). Za e-izobra"evanje sta pomembni pobudi eLearning in Era-smus Mundus, ki spodbujata online izobra"evanje v dr"avah 8/. Z e-izobra"evanjem bodo evropske visoko$olske institucije la"e uresnicevalecilje pobude Erasmus Mundus.

Akcijski nacrt eLearning, ki je slonel na programu eEurope, je bilsprejet leta +''$ za obdobje +''$–+''*. Dejavnosti akcijskega nacrtaeLearning so bile usmerjene v pospe$evanje gradnje kakovostne infra-strukture ob sprejemljivih stro$kih, v pospe$evanje sodelovanja med cla-nicami 8/ (javnih in zasebnih izobra"evalnih institucij) na podrocjuuporabe !67 v izobra"evanju in usposabljanju, v izmenjavo mnenj, iz-ku$enj in primerov dobre prakse, sklepanje partnerstev, prek katerih se

+3


oblikujejo razmere za razvoj vsebin in izobra"evalnih storitev, itn. Ak-cijski nacrti eLearning poudarja sodelovanje in povezovanje vseh udele-"encev izobra"evanja na vseh ravneh – lokalni, regionalni, nacionalni inna ravni 8/.

Akcijski nacrt eLearning se je uresniceval prek instrumentov Socrates,Leonardo da Vinci in programa Mladina (angl. Youth), ki uporabo !67za izobra"evalne namene oz. e-izobra"evanje $e posebno poudarjajo. E-izobra"evanje je poudarjeno tudi v evropskih okvirnih programih za raz-iskave in razvoj, zlasti v projektih eVsebine, ki spodbujajo nastanek digi-talnih vsebin, njihov dostop, uporabo in ponovno uporabo – eContentza obdobje +''$–+''* in eContentPlus za obdobje +''&–+''% (,4E5!";Evropska komisija +''&). Sodelovanje, predvsem do univerzitetnega izo-bra"evanja, podpira projekt eTwinning.F

Vse dejavnosti na podrocju e-izobra"evanja so torej usmerjene v do-seganje ciljev Lizbonske deklaracije. Napredek v prodoru interneta medprebivalstvom dr"av 8/ in v uporabi racunalnikov in interneta spremljaEurostat. Kljub napredku na tem podrocju pa je $e vedno precej dr"av, vkaterih na $olah pride na en racunalnik po vec kot +' ucencev (Grcija,Poljska, Latvija, Slova$ka), ugotavlja porocilo Evropske komisije (,8,+'')b) o doseganju ciljev Lizbonske deklaracije in med drugim opozarja,da bo v prihodnje treba dopolniti indikatorje za spremljanje izobra"eva-nja in usposabljanja.

Mo"nosti razvoja e-izobra"evanja v evropskih dr"avah so odvisne tudiod vlaganja v !67. Iz slike +.* je razvidno, da so dele"i izdatkov v !67nad povprecjem dr"av 8/ v skandinavskih dr"avah, Nemciji, Franciji, naNizozemskem in v Zdru"enem kraljestvu. Slovenija je z +,$ % 25- podpovprecjem 8/ +&.

Nikakor pa Slovenija ne zaostaja pri skupnih izdatkih za izobra"evanjena vseh ravneh izobra"evanja (slika +.&).

V skladu s pobudo eEurope se !67 v izobra"evanje uvaja v vseh evrop-skih dr"avah (Sulcic idr. +''&).

E-izobra"evanje se uvaja na visoko$olske zavode razlicno intenzivno –od podpore izvedbe posameznih predmetov do online izvedbe celotnega$tudijskega programa. Kakovost izvedbe je razlicna. Skrb za kakovostnoizvedbo e-izobra"evanja v 8/ se ka"e v evropski fundaciji za kakovostnoe-izobra"evanje (angl. European Foundation for Quality in e-Learning –8HO/80). Fundacija je bila ustanovljena julija +''& kot projekt Evropske

3. eTwinning – spletna stran: http://www.etwinning.net/ww/en/pub/etwinning/index+''&.htm.

.'


komisije, v katerem so zdru"eni trije prej$nji evropski projekti na pod-rocju kakovosti e-izobra"evanja (glej http://www.qualityfoundation.org):

• "880 – Supporting Excellence in E-Learning=G – konzorcij, kateregadelovanje je usmerjeno v proucevanje vplivov politike kakovosti nae-izobra"evanje na lokalni in regionalni ravni. Rezultati projektaso usmerjeni v uvajanje in merjenje ter zagotavljanje kakovosti e-izobra"evanja, tudi prek evropske blagovne znamke kakovosti, ki bijo pridobila kakovostna e-izobra"evanja (angl. European Award forQuality).

• 8O4 – European Quality Observatory== – projekt, v okviru kateregaje nastal model za opis, analizo in primerjavo razlicnih pristopov napodrocju zagotavljanja kakovosti. Model 8O4 temelji na opisu me-tapodatkov ucnega objekta (angl. Learning Object Metadata) (Hil-derbrandt +''*).

• "88O/80 – Sustainable Environment for the Evaluation of Qualityin E-Learning=> – projekt, ki povezuje pobudo e0!P (e-LearningIndustry Group) ter $tevilne strokovne organizacije in zdru"enjas podrocja izobra"evanja in usposabljanja. Projekt je koordiniralamre"a <8#4#.=?

Medsebojne povezave razlicnih pobud, ki delujejo na podrocju kako-vosti e-izobra"evanja prikazuje slika +...

+.+.+ H8#4<8# I!E7/;0#!K /#!I8E:

Na podrocju visokega $olstva so zlasti zanimive t. i. virtualne univerzeoziroma virtualni kampusi, ki so se razmahnili v zadnjih desetih letih(eLearningeuropa.info +'')). Virtualna univerza ponuja prilagodljivost$tudija in mo"nost vkljucevanja $tudentov z vsega sveta. Delovanje vir-tualnih univerz je prouceval /#8",4 in jih predstavil v $tudiji, ki jevkljucevala deset virtualnih univerz z vsega sveta (D’Antoni +''.). Medevropskimi univerzami je $tudija proucila $pansko univerzo iz Katalo-nije (Universitat Oberta de Catalunya) in francosko virtualno univerzo

$'. "880 – http://ec.europa.eu/education/programmes/elearning/projects_+''+/seel.pdf.$$. 8O4 – http://www.eqo.info/index.cfm.$+. "88O/80 – http://www.education-observatories.net/seequel/index.$.. <8#4# je evropska inovacijska in raziskovalna mre"a, ustanovljena leta $333 v

Bruslju kot evropska gospodarska interesna skupina. Njen namen je zagotavljati infor-macije za razumevanje trga !67 v izobra"evanju in usposabljanju ter med seboj povezo-vati vse zainteresirane udele"ence. Vec o mre"i <8#4# na http://www.menon.org/.

.$


MENON – European Innovation and Research Network – 1999

eLIG – e-Learning Industry Group – 2002

EDEN – European Distance and E-Learning Network – 1991

ElfEL – European Institute for e-Learning – 2001

EuroPACE

ESIB – The National Unions of Students in Europe

University of Reading, VB

University of Edinburgh, VB

CEDEFOP – European Centre for the Development ofVocational Training

European Schoolnet

The Department of Information System for Productionand Operation Management, Nemcija

ENPO – Ecole Nationale des Ponts et Chausées, Francija

CERTH – The Centre for Reasearch and TechnologyHellas, Grcija

MMB – Institut für Medien- und Kompetenz-forschubg, Nemcija

SEEQUEL – Sus-tainable Environmentfor the Evaluation ofQuality in E-Learning

2003–2004

SEEL – Sup-porting Excellence

in e-Learning

EQO – EuropeanQuality Observatory

EFQUEL – EuropeanFounfation for Quality

in e-Learning

"0!6; +.. Projekti in organizacije na podrocju kakovosti e-izobra"evanja v Evropi

0

1

2

3

4

5

EU25

Belg

ijaC

e"ka

Dan

ska

Nem

cija

Esto

nija

Grc

ija#p

anija

Fran

cija

Irska

Italij

aLa

tvija

Litv

aM

ad!a

rska

Niz

ozem

ska

Avs

trija

Poljs

kaPo

rtug

alsk

aSl

oven

ijaSl

ova"

kaFi

nska

#ved

ska

VB

Bolg

arija

Rom

unija

Nor

ve"k

a#v

ica

ZDA

Japo

nska

"0!6; +.* Izdatki za !67 v letu +''* (dele" 25- v odstotkih)

– L’Université virtuelle en Pays de la Loire. Raziskava je pokazala, daso izhodi$ca za ustanovitev virtualnih univerz razlicna. Medtem ko jebila $panska univerza namensko ustanovljena za izvajanje $tudija na da-ljavo,=@ je francoska virtualna univerza ustanovljena kot konzorcij petihvisoko$olskih institucij (D’Antoni +''.). Poleg omenjenih dveh mode-

$*. Katalonska virtualna univerza je bila ustanovljena "e leta $33& (D’Antoni +''.).

.+


0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

EU25

Belg

ijaC

e"ka

Dan

ska

Nem

cija

Esto

nija

Grc

ija#p

anija

Fran

cija

Irska

Italij

aLa

tvija

Litv

aM

ad!a

rska

Niz

ozem

ska

Avs

trija

Poljs

kaPo

rtug

alsk

aSl

oven

ijaSl

ova"

kaFi

nska

#ved

ska

VB

Bolg

arija

Rom

unija

Nor

ve"k

a#v

ica

ZDA

Japo

nska

"0!6; +.& Skupni izdatki za izobra"evanje v letu +''+ (dele" 25- v odstotkih)

lov virtualnih univerz te lahko nastanejo na osnovi obstojecih klasicnihuniverz (primer ameri$ke univerze v Marylandu – angl. University ofMaryland) ali kot podjetje (primer NetVasity, Indija) (prav tam). Pri-zadevanja za ustanovitev vseevropske virtualne univerze ter pospe$eva-nje e-izobra"evanja predvsem na tehnicnem podrocju se ka"ejo tudi vmre"i univerz in njihovih partnerjev na podrocju izobra"evanja in uspo-sabljanja – Euro-;,8 (http://www.europace.org). Medevropsko omre"jeEuro-;,8 vkljucuje )' clanov, med katerimi je *& univerz (Euro-;,8).=AMed clani mre"e Euro-;,8 je tudi Slovenija.=B

Ustanavljanje virtualnih univerz je v tesni povezavi z naglim razvojemelektronskega poslovanja (e-poslovanja) v poslovnem svetu, ki je znanpod imenom »dotcom boom«. Vendar tako kot propad $tevilnih podjetij,ki so v e-poslovanju videla le hiter zaslu"ek, so tudi virtualne univerzenaletele na te"ave. Univerze po svetu so ugotovile, da je povpra$evanjepo online $tudiju manj$e od napovedi navdu$encev (MacLeod +''*a).

Tako je na primer leta +''' pri$la pobuda za ustanovitev britanskee-univerze (angl. /6 eUniversities – /6e/) z namenom, da v svet po-nese sloves britanske odprte univerze (Open University). /6e/, kot e-

$&. Ceprav mre"a Euro-;,8 deluje na $tevilnih projektih, prek svojih spletnih straniponujajo le $tiri tecaje, vendar spletna stran ni bila posodobljena "e tri leta. Tudi drugaceso bile zadnje spremembe na spletni strani decembra +''&.

$). V mre"o Euro-;,8 sta vkljucena Andrago$ki center Slovenije in Univerza v Ljub-ljani (http://www.europace.org/member/index.html).

..


stici$ce britanskih univerz, je bil ustanovljen leta +''$ in $ele marca +''.je zacel izvajati prve online tecaje. Novembra istega leta je $) britanskihuniverz ponujalo tecaje prek /6e/, predvsem s podrocja poslovnih ved,okoljskih $tudij, znanosti in tehnologije za vsega 3'' $tudentov, kar je vprimerjavi z nacrtovanimi &.''' zelo malo (MacLeod +''*a). Zamudepri zacetku izvajanja e-izobra"evanja je takratni vicekancler MichaelaDriscoll opraviceval z zahtevnostjo projekta, predvsem pa z velikimi fi-nancnimi vlaganji v potrebno tehnologijo ter dolgotrajnimi dogovori spartnerji, ki naj bi zagotovili vsebine e-izobra"evanja (prav tam). Kljubvelikopoteznim napovedim je /6e/ leta +''* do"ivel polom (MacLeod+''*b). Polomu pobude so botrovale zgre$ene nalo"be=C in socasna krizat. i. dotcom podjetij (prav tam). Zaradi slabe izku$nje z /6e/ sta sespremenila odnos do uporabe !67 v izobra"evanju, predvsem pa raz-mi$ljanje o pomenu posameznih vidikov. Jasno je bilo, da kljuc uspehae-izobra"evanja ni v tehnologiji.

Elloumi (+''*, )+) vidi vzroke za propad virtualnih univerz v visokihstro$kih !67, slabih odlocitvah, konkurenci in manjkajoci ustrezni po-slovni strategiji, predvsem pa slabi oceni trga.

Nekaj neuspe$nih projektov virtualnih univerz je bilo v istem ob-dobju tudi v :5;. MacLeod (+''*a) navaja kar nekaj projektov, mednjimi projekt kolumbijske univerze (Columbia University), imenovanFathom.com,=D ter projekt newyor$ke univerze (New York University –#Q/ Online).=F

Primer propada virtualnih univerz je pokazal, da je online izobra"eva-nje smiselno dopolnjevati s klasicno izvedenimi predavanji – srecanji v"ivo, kar je poznano pod pojmom kombinirano e-izobra"evanje.

$(. MacLeod (+''*b) nakazuje probleme z razvojem lastnega 0<" v sodelovanju s kor-poracijo "/#. Po mnenju korporacije "/# je bil tak$en razvoj potreben, saj na trgu nibilo okolja, ki bi zadovoljilo potrebe potencialnih udele"encev. Odlocitev se je pokazalaza neprimerno, saj so obstojece univerze, ki naj bi prek /6e/ ponujale e-izobra"evanja,imele vsebine "e razvite prek Web,7 ali Blackboarda in svojih vsebin niso bile pripra-vljene ponujati prek drugega ucnega okolja. Tako je tudi /6e/ zacel uporabljati Blackbo-ard.

$%. Projekt Fathom.com je bil ustanovljen +''' in je propadel +''. (Hane +''.; Ma-cLeod +''*a).

$3. #Q/ Online, ki je bila ustanovljen leta $33%, so ukinili novembra +''$.

.*


-E8P085#!,; +.$ Virtualne univerze 8/ glede na intenzivnost uporabe !67

Vodilne Skepticne Sodelovalne Samozadostne

$) % $) % .. % .& %

+.+.. I!E7/;0#8 /#!I8E:8 I 8/>G

Svetovalna agencija -0" E;<2400 Managament je v letu +''+/+''. zaEvropsko komisijo opravila $tudijo o modelih virtualnih univerz v 8/(-0" E;<2400 Management +''*). Pod pojmom virtualna univerza somi$ljene vse univerze, ki !67 uporabljajo za podporo administrativnih inizobra"evalnih procesov. Kot vidimo, je pojmovanje virtualnih univerzdanske $tudije $ir$e kot pojmovanje, predstavljeno v prej$njem poglavju.

#tudija temelji na intervjujih z nacionalnimi in regionalnimi predstav-niki, eksperti in udele"enci ter na analizi vpra$alnikov, ki so jih izpolnje-vale univerze dr"av clanic 8/. V $tudijo niso zajete univerze z manj kot&'' $tudenti.

Danska $tudija je univerze iz dr"av clanic 8/ razvrstila v * skupine(preglednica +.$):

• vodilne univerze,

• sodelovalne univerze,

• samozadostne univerze in

• skepticne univerze.

Med vodilne univerze (angl. front-runners universities) je raziskavauvrstila $) % univerz iz dr"av clanic 8/. Univerze te skupine intenzivnouporabljajo !67 v tradicionalnem izobra"evanju (t. i. on-campus tea-ching) in $tevilne tecaje – predmete (courses) izvajajo online. Poleg pred-metov, ki so sestavni del $tudijskih programov za pridobitev izobrazbe(angl. basic academic training), izvajajo tudi predmete v $tudijskih pro-gramih za izpopolnjevanje (angl. supplementary training). Ceprav so tovodilne univerze pri uvajanju e-izobra"evanja, je med njimi le ena uni-verza, ki izvaja izobra"evanje predvsem online. Tretjina univerz te sku-pine (.* %) izvaja online +&–&' % predmetov. V online izvedbo je takovkljucenih && % $tudentov teh univerz. Tak$en obseg online izvedenihpredmetov (+&–&' %) v programih za izpopolnjevanje omogoca cetrtinauniverz te skupine.

V posamezno izvedbo online predmeta – tecaja se je vecinoma mo-goce prijaviti elektronsko. Ceprav kar %* % teh univerz omogoca spletno

+'. povzeto po $tudiji -0" E;<2400 management (+''*).

.&


(online) prijavo na online tecaj, pa je elektronska prijava na izpit mo-goca le pri &3 % vodilnih univerz. Zanimivo je, da imajo tri cetrtine tehuniverz tudi formalno strategijo uvajanja !67 v izobra"evanje. Velik delsredstev za nalo"be v !67 zagotavlja sama univerza (3* % univerz).

Najvec vodilnih univerz je v #paniji (++ %) in Veliki Britaniji ($3 %). Vskupini vodilnih univerz so univerze vseh velikosti; +% % teh univerz imaod $' do $& tisoc $tudentov, .$ % pa od +' do .' tisoc $tudentov. Vodilneuniverze zelo poudarjajo medsebojno sodelovanje.

Med sodelovalne univerze (angl. co-operating universities) je $tudijauvrstila .. % univerz. V tej skupini so univerze vseh velikosti; na slabi tre-tjini (+3 %) $tudira od $' do $& tisoc $tudentov. V primerjavi z vodilnimiuniverzami te univerze ne izvajajo tako velikega $tevila online tecajev, ce-prav !67 uporabljajo intenzivno, vendar v vecji meri za podporo preda-vanj (predstavitve PowerPoint). E-izobra"evanje v obsegu +& % tecajev invec ponuja le $* % univerz te skupine oziroma v programih za izpopol-njevanje $$ % univerz. Ceprav je pozitiven odnos $tudentov in admini-strativnega osebja do !67 v tej skupini univerz enak odnosu obeh skupinudele"encev vodilnih univerz, je akademsko osebje te skupine univerzmanj naklonjeno !67 kot akademsko osebje vodilnih univerz.

Tudi elektronska prijava na tecaj/predmet vecinoma ni mno"icno raz-vita. Kljub temu pa intenzivno sodelujejo z domacimi in tujimi univer-zami.

Vec kot polovica teh univerz (). %) ima formalno strategijo uvajanja!67 v izobra"evanje. Sredstva za nalo"be v !67 zagotavljata institucija()+ %) in dr"ava (&* %). Najvecji dele" teh univerz je v Nemciji in na#vedskem (po $% %).

V skupino samozadostnih univerz (angl. self-suRcient universities)$tudija uvr$ca vecji del univerz – .& %. !67 za podporo administrativ-nih procesov in procesov na podrocju izobra"evanja uporabljajo enakointenzivno kot sodelovalne univerze. Imajo tudi sorazmerno pozitivenodnos do !67, ceprav imajo vecjo skupino uciteljev, ki so do uporabe!67 skepticni. Po uporabi !67 v izobra"evanju se ne razlikujejo velikood univerz prvih dveh skupin, saj kar +( % teh univerz online izvaja +& %in vec predmetov $tudijskih programov za pridobitev izobrazbe ter $$ %predmetov v $tudijskih programih za izpopolnjevanje. So pa te univerzemanj naklonjene sodelovanju z drugimi univerzami in tudi pobudam8/. Manj kot +' % univerz je vkljucenih v kakr$no koli sodelovanje nanacionalni ravni in le $. % univerz te skupine sodeluje z drugimi tujimiuniverzami in drugimi ponudniki izobra"evanja. +% % teh univerz je pre-

.)


cej velikih, saj imajo vec kot +'.''' $tudentov.Zanimivo je, da ima kar )' % teh univerz formalno strategijo uvajanja

!67 v izobra"evanje. Vecina sredstev za nalo"be v !67 zagotavljajo uni-verze same (%+ %). Vec kot tretjina univerz (.% %) je poudarila pomenfinanciranja nalo"b v !67 s strani dr"ave.

Zanimivo je, da ceprav ima Velika Britanija $3 % univerz v skupinivodilnih univerz, je kar .) % univerz iz skupine samozadostnih univerzprav iz Velike Britanije.

Zadnja skupina univerz so t. i. skepticne univerze (angl. skeptical uni-versities). V to skupino sodi $& % univerz iz dr"av clanic 8/. Te univerzev uporabi !67 zelo zaostajajo, tako z vidika podpore administrativnihkot tudi iz vidika izobra"evalnih procesov. Le dobra desetina teh univerz($. %) ima formalno strategijo uvajanja !67. Ceprav je odnos do !67 nateh univerzah zelo razlicen, med akademskim osebjem prevladuje od-klonilen odnos do !67 (.3 % uciteljev je skepticnih glede uporabe !67).Med administrativno-upravnim osebjem in med $tudenti je tak$nih le$3 %. Le nekaj manj kot *' % uciteljev, managementa in $tudentov imapozitiven odnos do !67.

Uvajanje !67 v skupini skepticnih univerz ni med njihovimi predno-stnimi nalogami, ceprav se sredstva za nalo"be zagotavljajo iz razlicnihvirov – lastnih in dr"avnih virov ter sredstev 8/ ($' %). Dele" sredstev8/ je opazen, ker univerze sami !67 ne dajejo velik poudarek in v !67niso pripravljene vlagati veliko. Nobena od teh univerz ne izvaja vec kot+& % predmetov online. V primerjavi s samozadostnimi univerzami pauniverze te skupine nekoliko bolj sodelujejo z drugimi univerzami.

Najvec skepticnih univerz je v Italiji (+3 %) in Nemciji (+. %).Preglednica +.+ prikazuje dele"e univerz posameznih skupin po dr"a-

vah clanicah 8/.Danska $tudija (-0" E;<2400 Management +''*) ugotavlja, da je in-

tenzivna uporaba !67 odvisna od:

• podpore na razlicnih ravneh – tako ravni 8/, kot tudi na nacionalniin lokalni (univerzitetni) ravni;

• strategije uvajanja !67, ki naj bi bila opredeljena na ravni institucijein na ravni dr"ave;

• podpore managementa univerze;

• mo"nosti $irjenja primerov dobre prakse, za kar naj bi se vzposta-vile $tevilne informacijske tocke (portali), prek katerih bi se $iriliprimeri dobre prakse;

.(


-E8P085#!,; +.+ Virtualne univerze 8/ po skupinah

Dr"ava Vodilneuniverze

Sodelovalneuniverze

Samozadostneuniverze

Skepticneuniverze

Avstrija 3% &% .% .%

Belgija '% &% (% .%

Danska '% .% *% )%

Finska $.% )% '% '%

Francija .% $*% (% $)%

Nemcija 3% $%% %% +.%

Grcija '% +% $% )%

Irska '% +% *% '%

Italija $.% )% $'% +3%

Nizozemska )% +% *% '%

Portugalska '% +% $% )%

#panija ++% %% )% .%

#vedska )% $%% %% '%

Velika Britanija $3% $$% .)% .%

Povzeto in prirejeno po -0" E;<2400 Management +''*.

• sodelovanja med izobra"evalnimi in neizobra"evalnimi, predvsemzasebnimi, institucijami.

+.+.* 8-!:42E;N8I;#M8 I "04I8#!M!

Ponudnikov e-izobra"evanj v Sloveniji kljub prodoru interneta medslovensko prebivalstvo,>= ni veliko. Slika +.( prikazuje ponudnike e-izobra"evanj iz dveh raziskav, ki sta ju opravili Andrago$ki center Slo-venije (;,") (Zagmajster +'')), in raziskava E!" – Raba interneta v Slo-veniji (Vehovar idr. +'')).

Iz slike +.( je razvidno, da se $tevilo ponudnikov e-izobra"evanj iz obehraziskav sicer razlikuje, vendar je v obeh primerih najvec ponudnikov vosrednjeslovenski regiji, sledita podravska in gorenjska regija.

Metodologija zbiranja podatkov obeh raziskav se razlikuje. ;," je zbi-ral podatke vseh ponudnikov e-izobra"evanj za odrasle (tudi ponudni-kov neformalnega izobra"evanja), raziskava E!" pa je v raziskavo vklju-cevala le ponudnike formalnega izobra"evanja na terciarni ravni (dodi-plomsko in podiplomsko izobra"evanje). Razlike med prikazanimi po-datki ponudnikov e-izobra"evanj (slika +.() izhajajo tudi iz razlicnega

+$. Podrobnosti smo navedli v $. poglavju.

.%


0Zasavska1

0Jugovzhodna Slovenija2

0Gori"ka2

1Spodnjesavska22Savinjska

10Pomurska00Koro"ka0

2Obalno-kra"ka1

4Podravska4

1Notranjsko-kra"ka0

3Gorenjska3

10Osrednjeslovenska15

"0!6; +.) #tevilo ponudnikov e-izobra"evanja (e!) po slovenskih regijah (svetlo sivo– raziskava Andrago$kega centra Slovenije (Zagmajster +'')), temno sivo –raziskava Raba interneta v Sloveniji (Vehovar idr. +'')))

pojmovanja e-izobra"evanja ter metodologije zbiranja podatkov. ;," jepodatke zbral na osnovi pregleda ponudbe izobra"evanj in ucenja za od-rasle v $olskem letu +''*/+''& ter s pomocjo raziskave spletnih virov (Za-gmajster +''), *), E!" pa na osnovi ankete, ki je bila na zavode terciar-nega izobra"evanja poslana po po$ti; anketirance, ki se na poslano anketoniso odzvali, so k tem spodbudili $e po telefonu (Vehovar idr. +'')).

;," je raziskavo izvajal od junija do septembra +''& (Zagmajster+'')). V raziskavo so zajeli .+. izvajalcev programov za izobra"evanjeodraslih (prav tam, )) ter ugotovili, da je med njimi le ),% % ponudnikove-izobra"evanj (prav tam, (). Med ponudniki e-izobra"evanj prevladu-jejo predvsem zasebne $ole. Najvec ponudnikov e-izobra"evanj je v osre-dnjeslovenski regiji. Pregled izobra"evalnih programov je pokazal, da jemed $$' ponujenimi programi ($,3 % vseh izobra"evalnih programov zaodrasle), &),* % javno veljavnih, ostali pa nimajo javne veljave (prav tam,

.3


-E8P085#!,; +.. Vpliv uporabe !67 v zavodih terciarnega izobra"evanja

Uporaba !67 vpliva na izbolj$anje delovanja na podrocju . . . M "5

. . . raziskovanja *,$ $,'

. . . delovanja strokovnih slu"b *,' $,$

. . . izobra"evanja .,3 $,'

. . . podpore vodenja zavodov .,% $,'

. . . delovanja z okoljem zavoda .,% $,'

Povzeto po Vehovar idr. +''), +..Opomba: < = aritmeticna sredina, "5 = standardni odklon

3). Med programi prevladujejo tisti za splo$no neformalno izobra"eva-nje ((3,$ %). Programov za pridobitev izobrazbe je $3,$ %, programovza usposabljanje pa le $,% % (prav tam, $'). Vsebinsko gledano *&,& %programov pokriva jezikovno izobra"evanje, +$,% % pa podrocje racu-nalni$kega opismenjevanja.

Razvoj e-izobra"evanja v Sloveniji sistematicno spremljajo raziskaveE!". Zadnja raziskava o izobra"evanju je bila izvedena v zimskem seme-stru +''&/+'') (Vehovar idr. +'')). Raziskava temelji na vpra$alniku, kisledi zahtevam Eurostata in se uporablja za zbiranje indikatorjev Evrop-ske unije (prav tam, 3). Po po$ti so bili k izpolnjevanju vpra$alnika po-vabljeni vsi slovenski zavodi terciarnega izobra"evanja, ki so bili v $tudij-skem letu +''*/+''& aktivni. Odziv na anketo je bil 3+,3-odstoten.

Zavodi terciarnega izobra"evanja so vpliv !67 na posamezna podrocjadelovanja zavoda ocenjevali po petstopenjski lestvici, kjer je ocena $ po-menila, da !67 ne prispeva k bolj$emu delu zavoda, ocena &, pa je pome-nila, da bo uporaba !67 prinesla pomembne izbolj$ave na posameznempodrocju. Zanimivo je, da izpolnjevalci anket najvecje izbolj$ave vidijona podrocju raziskovanja in pri delu strokovnih slu"b. Podrobnosti soprikazane v preglednici +...

Pomena vpliva !67 se bolj zavedajo na zasebnih (< = *,') kot na jav-nih zavodih (< = .,%) ter na vi$jih (< = *,$) kot na visokih $olah (< = .,().Glede na podrocje izobra"evanja je pozitiven ucinek uporabe !67 v izo-bra"evanju najbolj viden na podrocju medicine in zdravstva ter tehnikein naravoslovja (obe podrocj < = *,') in najmanj na podrocju humani-stike (< = .,)) (Vehovar idr. +''), +&).

Opredelitve e-izobra"evanja se razlikujejo "e med strokovnjaki s pod-rocja e-izobra"evanja (podpoglavje +.$), zato ne preseneca, da vodstvenikader zavodov terciarnega izobra"evanja e-izobra"evanje razlicno poj-muje. Medtem ko nekateri o e-izobra"evanju govorijo "e, ce ucitelji ko-

*'


-E8P085#!,; +.* Spletne strani med zavodi terciarnega izobra"evanja

Zavod/podrocje izobra"evanja Spletne strani (dele"i zavodov*)

Z osnovnimiinformacijami

Posodobljene Interaktivne

Lastnina zavoda

Javni (' &* +&

Zasebni (+ (+ .$

Podrocje izobra"evanja

Medicina in zdravstvo *& && *

Dru"boslovje in izobra"evanje (& &* .'

Ekonomske in poslovne vede (+ )% .(

Tehnika in naravoslovje ($ )' +(

Humanistika )) ** *

Povprecje !""#/!""$ (' &% +)

Povprecje !""%/!""# )3 &+ +'

4-4<28 * V odstotkih. Povzeto po Vehovar idr. +''), .$–.*, .).

municirajo s $tudenti prek e-po$te ali na predavanjih uporabljajo elek-tronske prosojnice (na primer prosojnice PowerPoint), oziroma ce $tu-denti na internetu i$cejo $tudijske vire, pa je za druge e-izobra"evanje le,ce je izvedba predmetov podprta z ustreznim virtualnim ucnim okoljemoziroma s sistemom za upravljanje ucnega procesa (angl. 0<" – Lear-ning Management System). Zato so bila odgovori na vpra$anja o raz$ir-jenosti e-izobra"evanja v slovenskih zavodih terciarnega izobra"evanjapridobljeni na dva nacina – uporaba spletnih strani oziroma njihova in-teraktivnost ter uporaba virtualnih ucnih okolij.

Spletne strani posameznih predmetov lahko vsebujejo le osnovne po-datke o predmetih – na primer ime predmeta, seznam ucnih ciljev, poda-tek o nosilcu oziroma izvajalcih predmetov ipd. Anketiranci so odgovar-jali na vpra$anja o pogostosti posodabljanja spletnih strani ter o njihoviinteraktivnosti.>> Podatki po lastnini zavodov in podrocjih izobra"evanjaso prikazani v preglednici +.*.

Iz preglednice +.* je razvidno, da so spletne strani zasebnih zavo-dov ((+ %) bolj posodobljene od spletnih strani javnih zavodov (&* %).Javni zavodi imajo v povprecju manj$i dele" interaktivnih spletnih strani.Glede na podrocje izobra"evanja so v najslab$em polo"aju $tudenti hu-

++. Spletna stran je interaktivna, ce omogoca interakcijo med $tudenti ali interakcijomed $tudenti in zavodom oziroma uciteljem – na primer forum za komunikacijo, oddajadokumentov prek spletne strani.

*$


-E8P085#!,; +.& Spletna ucna okolja v zavodih terciarnega izobra"evanja

Zavod/podrocje izobra"evanja Uporaba spletnega ucnega okolja (dele"i zavodov*)

Lastnina zavoda

Javni $'

Zasebni $)

Podrocje izobra"evanja

Medicina in zdravstvo .

Dru"boslovje in izobra"evanje .

Ekonomske in poslovne vede +)

Tehnika in naravoslovje $$

Humanistika '

Povprecje !""#/!""$ $+

4-4<28 * V odstotkih. Povzeto po Vehovar idr. +''), .&.

manistike, saj so spletne strani njihovih zavodov v povprecju najmanjposodobljene (** %), pa tudi najmanj interaktivne. Nizko stopnjo inte-raktivnosti imajo tudi zavodi s podrocja medicine in zdravstva (* %).Povprecno tretjina zavodov s podrocja ekonomskih in poslovnih vedter dru"boslovja in izobra"evanja svojim $tudentov ponuja interaktivnespletne strani.

Primerjava povprecnih podatkov za $tudijski leti +''*/+''& in +''&/+'')(preglednica +.*) ka"e pozitiven premik v smeri vecanja dele"a zavodovs posodobljenimi in interaktivnimi spletnimi stranmi.

V slovenskem visoko$olskem izobra"evalnem prostoru sta v uporabituji komercialni spletni ucni okolji Web,7 in Blackboard.>? Poleg tujihucnih okolij slovenski zavodi uporabljajo 8-,K4>@ ter predvsem Moodle,katerega popularnost zaradi odprtokodnosti in cenovne dostopnosti, ra-ste.>A Nekateri zavodi uporabljajo spletna ucna okolja, ki so jih sami raz-vili. Preglednica +.& prikazuje povprecne dele"e zavodov, ki uporabljajorazlicna spletna ucna okolja.

Iz preglednice +.& je razvidno, da povprecno $+ % zavodov terciarnegaizobra"evanja vsaj en predmet izvaja prek spletnega ucnega okolja. Sicer

+.. Web,7 in Blackboard sta se februarja +'') zdru"ila(http://www.blackboard.com/webct).

+*. 8-,K4 – vec informacij na http://dl.ltfe.org/login_ltfe.asp.+&. Na spletni strani Moodle (http://moodle.org/sites/) je bilo ++. $$. +'') prijavljenih

(& slovenskih uporabnikov virtualnega ucnega okolja Moodle ($. slovenskih uporabni-kov Moodla svoje uporabe ne "eli javno objaviti), medtem ko jih je bilo na primer $). (.+''& le $+.

*+

Teorije ucenja ter njihova povezava z e-izobra"evanjem +..

so pa spletnea ucna okolja najpogosteje v uporabi na zavodih s podrocjaekonomskih in poslovnih ved, medtem ko zavodi s podrocja humanistikev $tudijskem letu +''&/+'') spletnih ucnih okolij pri izvedbi predmetovniso uporabljali.

!.# Teorije ucenja ter njihova povezava z e-izobra!evanjem

Ceprav je !67 temeljni oziroma materialni pogoj e-izobra"evanja, pasama nima znacilnega vpliva na ucinkovitost e-izobra"evanja. Clark($33*) je "e leta $3%. spro"il polemiko s trditvijo, da je !67 le medij za di-stribucijo gradiv, ne pa sredstvo za izbolj$anje ucnih rezultatov. Podobnirezultati izhajajo tudi iz ob$irne Russellove $tudije (Russel +''$; glej tudiwww.nosignificantdiJerence.org), ki ugotavlja, da med rezultati klasic-nega in online izobra"evanja ni statisticno znacilnih razlik. Zato Russellpredlaga ustrezno prilagoditev klasicnih vsebin (tecajev) za e-izvedbo(Russell +''$, xiii).

Ally (+''*, .) ugotavlja, da so strategije poucevanja veliko pomemb-nej$e od same uporabe !67 v izobra"evanju. Strategije poucevanja so od-visne od $tevilnih dejavnikov, predvsem pa od udele"encev izobra"eva-nja, ravni izobra"evanja, izobra"evalnih vsebin in namena izobra"evanja(npr. formalno ali neformalno izobra"evanje).

Dagger in Wade (+''*) sta pri raziskovanju vzrokov za velik osip ude-le"encev online izobra"evanja (vec v poglavju *) vzroke pripisala neak-tivnosti udele"encev v ucnem procesu. Celo uvedba prilagojenih multi-medijskih gradiv ni zmanj$ala neuspe$nosti $tudija, kar dodatno potrjujepomen uporabljenih metod poucevanja in ucenja pri online izobra"eva-nju.

Zacetno uvajanja racunalni$ko podprtega ucenja je temeljilo pred-vsem na Skinnerjevi behavioristicni teoriji ucenja (Marentic Po"arnik+''', $&; Ally +''*, )). Skinner je ucenje opredelil kot razmeroma trajnospremembo v vedenju (Marentic Po"arnik +''', $*), h kateremu vodiustvarjanje zvez med dra"ljaji in odzivi nanje, torej med vedenjem, kiga "elimo doseci oziroma prepreciti, in podkrepitvami, ki spodbujajo(pozitivne podkrepitve) ali zavracajo (negativne podkrepitve) tak$no ve-denje. Sodobnej$a oblika tak$nega operativnega ali instrumentalnegapogojevanja v izobra"evanju je dajanje povratne informacije ucencu o(pravilno/napacno) opravljeni nalogi. Povratna informacija naj bi bilacimprej$nja in prete"no pozitivna (Marentic Po"arnik +''', $&). Po be-havioristicni teoriji ucenja je znanje organizirana zbirka asociativnihin spretnostnih sestavin, ki jih je ucenec zbral s svojo dejavnostjo – z

*.


ucenjem (Mayes in Freitas +''&, () in vnovicnim utrjevanjem. Ob upo-$tevanju behavioristicne teorije ucenja, pri programiranem ali pri racu-nalni$ko podprtem ucenju, ucno snov razdelimo na manj$e dele, ki jihkoncamo z vpra$anjem ali nalogo. Re$itvi ali odgovoru sledi povratna in-formacija o pravilnosti re$evanja, ki deluje kot instrument podkrepitve(Marentic Po"arnik +''', $&; Ally +''*, %).

Kognitivna teorija ucenja zanika predpostavko, da je clovek nepopisanlist (tabula rasa), katerega vedenje se oblikuje le na osnovi dra"ljajev inpodkrepitev. Zagovorniki kognitivne teorije ucenja poudarjajo pomennotranjih (spoznavnih) procesov v clove$kih mo"ganih, na osnovi ka-terih se obstojece znanje (kognitivne strukture) nadgrajujejo in dopol-njujejo (prirejeno po Marentic Po"arnik +''', $)–$(). Kognitivna teorijaucenja poudarja motivacijo in razmi$ljanje ter miselne sposobnosti innapore ucenca (Ally +''*, (). Ucenec je torej aktiven udele"enec pro-cesa ucenja, ki sprejete podatke in informacije predeluje in obdeluje ter znjimi nadgrajuje obstojece znanje. Pri tem ucenec uporablja kratkotrajniin dolgotrajni spomin. Ko ucenec sprejema podatke in informacije>B izokolja, se te shranijo v kratkotrajni spomin. Ce je podatkov prevec alipa so za uporabnika nerazumljivi oziroma nepomembni (brez seman-ticne in pragmaticne razse"nosti), se podatki izgubijo. V kratkotrajnemspominu se podatki in informacije obdelajo in po pribli"no +' sekundahprenesejo v trajni spomin. Neucinkovita predelava podatkov in informa-cij v t. i. delovnem ali kratkotrajnem spominu povzroci izgubo podatkovin informacij. Podatki se tako ne prenesejo v trajni spomin (Ally +''*,3). Informacije se v dolgotrajnem spominu hranijo v obliki mre"e, to jevozli$c, med katerimi obstajajo dolocene povezave (Ally +''*, $'). Zna-nje po kognitivni teoriji ucenja je torej rezultat interakcije med novimiizku$njami posameznika in strukturo za razumevanje, ki si jo ustvarimopred tem (Mayes in Freitas +''&, 3).

Poznavanje procesa ucenja je pomembno za ustvarjanje strategije e-izobra"evanja. Vkljucevanje spoznanj kognitivne teorije v e-izobra"evanjese ka"e v tem, da so gradiva zasnovana tako, da pritegnejo pozornostucenca, s cimer je poskrbljeno za hiter prenos podatkov in informacijv delovni oziroma kratkotrajni spomin. Sama pozornost ucenca $e nidovolj, saj so zmogljivosti kratkotrajnega spomina omejene in subjek-tivne (razlicne glede na starost, predizobrazbo, ucne navade, motivira-

+). Informacija je podatek, ki je sintakticno pravilen, ima za uporabnika sporocilno(semanticno) in uporabno (pragmaticno) vrednost.

**

Teorije ucenja ter njihova povezava z e-izobra"evanjem +..

nost . . .). Gradiva pri e-izobra"evanju morajo biti pripravljena tako, daucencu/$tudentu pomagajo pri obdelavi in shranjevanju podatkov ininformacij. Kognitivna teorija ucenja prepoznava pomen razlik med po-sameznimi ucenci, zaradi cesar je pri nacrtovanju e-izobra"evanj trebaupo$tevati razlicne ucne stile, ki vplivajo na sprejem, obdelavo in posre-dovanje podatkov in informacij. Sprejem informacij in njihovo prepo-znavanje je "e leta $3%* obravnaval Kolb (Ally +''*, $&).

Konstruktivisticna teorija ucenja trdi, da se znanja ne da prenesti naprimer od ucitelja do ucenca, saj si posameznik znanje, na osnovi lastnemiselne dejavnosti, izgrajuje sam (Marentic Po"arnik +''', $(). Ucenecinformacije interpretira na osnovi osebne izku$nje ter jih po obdelavi ininterpretaciji pretvori v znanje (Ally +''*, (). Socialni konstruktivisti sodejavnost posameznika raz$irili na njegovo interakcijo z okoljem ter po-udarili pomen skupinskega sodelovanja v procesu nastajanja (konstrui-ranja) znanja.

Pri e-izobra"evanju lahko glede na zastavljene cilje uporabljamo spo-znanja vseh treh teorij, ki so nazorno prikazane v preglednici +.).

Pri nacrtovanju izobra"evalnega procesa lahko dejavnosti usmerimona ucenca ($tudenta), na znanje, na ocenjevanje ali na skupnost. Takogovorimo o $tirih pristopih, ki se vse bolj prepletajo (Bransford, Brownin Cocking +'''; Anderson +''*, .&–*'):

• K ucencu usmerjen ucni proces ali k ucenju usmerjen proces (Ander-son +''*, .&), pri katerem se upo$tevajo tudi potrebe ucitelja, in-stitucije in $ir$e skupnosti in ucencu zagotavljajo podporo. Uciteljsi "eli opredeliti ucencevo predznanje, na osnovi katerega ucenecgradi novo znanje. Prav tako se upo$tevajo $e druge znacilnosti, naprimer jezikovne in kulturne znacilnosti, in temu se prilagodi ucniproces. Te znacilnosti so $e posebno pomembne, kadar je v onlineizobra"evanje vkljucenih vec udele"encev iz razlicnih kulturnih injezikovnih okolij.

• K znanju usmerjen ucni proces. Brez znanja kriticno mi$ljenje ni mo-goce, zato mora biti ucni proces usmerjen tudi v pridobivanje zna-nja. Pridobivanje znanja je v klasicnem in v z !67 podprtem ucnemprocesu precej podobno. Uporaba interneta le $iri mo"nosti upo-rabe $tevilnih virov, s cimer se sicer pojavlja tudi nevarnost preve-likega obsega razlicnih virov in odmik od bistva, zato mora uciteljpostaviti ogrodje vsebin, na osnovi katerega $tudenti gradijo svojeznanje.

*&


-E8P085#!,; +.) Teorije ucenja in njihova uporaba v e-izobra"evanju

Teorija/cilj Uporaba v e-izobra"evanju

Behaviorizem

Ucenje dejstev • Izpostaviti ucne rezultate.• Omogociti preverjanje dose"enih rezultatov.• Preverjanje dose"enega znanja mora vsebovati povratne

informacije.• Vsebine morajo biti razdeljene na manj$e dele – od enostavnej$ih

do zahtevnej$ih vsebin, od teorije do prakse, s cimer se spodbujaucenje.

Kognitivna teorija

Spoznavanjeprocesov inprincipov

• Zaradi razlicnih ucnih stilov $tudentu omogociti zaznavanjeinformacij na cim vec nacinov.

• Pomembne stvari morajo biti postavljene v sredino zaslona in semorajo brati od leve proti desni.

• #tudenta je treba opozoriti na kljucne pojme, vsebine.• Izpostaviti namen $tudija dolocenih vsebin.• Vsebine morajo biti prilagojene predznanju $tudenta.• Strategije poucevanja morajo omogocati povezovanje obstojecega

znanja z novim – z uvodnimi (motivacijskimi) vpra$anji, testi zapreverjanje predznanja, s cimer aktiviramo $tudentove obstojecekognitivne strukture.

• Paziti moramo, da informacij ni prevec – od pet do devet alinej nazaslon (Millerjo priporocilo v Ally +''*, $+).

• Dejavnosti morajo biti prilagojene razlicnim ucnim stilom.• Razlicnim ucnim stilom je prilagojena tudi mentorska podpora

$tudentov.• Uporabiti je treba razlicne nacine motivacije $tudentov.• #tudente je treba spodbujati, da razmi$ljajo o dose"enem znanju

in zasledujejo svoj napredek.• Uporabljati je treba primere iz prakse.• Za poglobitev znanja je treba $tudente navajati, da izdelujejo

miselne sheme – vzorce (Bonk & Reynolds v Ally +''*, $+).

Nadaljevanje na naslednji strani

• K ocenjevanju usmerjen proces, pri katerem je bolj kot zunanje oce-njevanje, poudarjeno preverjanju znanja, s cimer motiviramo terinformiramo $tudenta in ucitelja. Online izobra"evanje omogoca$tevilne prilo"nosti za preverjanje znanja, ki ucitelja lahko razbre-menijo. Pri velikem $tevilu $tudentov se znatno podalj$a cas, ki gaucitelji uporabijo za ocenjevanje izdelkov oziroma nalog $tudentov.Zato je v ocenjevanje oziroma preverjanje znanja smiselno vkljucitimo"nosti, ki jih ponuja e-izobra"evanje – na primer e-testiranje z

*)

Vloge udele"encev izobra"evanja in njihove interakcije +.*

-E8P085#!,; +.) Nadaljevanje s prej!nje strani

Konstruktivizem

Analiticnorazmi$ljanje inpovezovanje

• Ucenje mora temeljiti na dejavnosti $tudentov, ne pa nasprejemanju znanja.

• #tudenti je treba uvesti v skupinsko delo, ki jih bo pripravilo zastvarno okolje.

• #tudentom mora biti omogocen nadzor nad ucnim procesom.• #tudenti morajo dobiti prilo"nost in cas za refleksijo.• Vsebine morajo vsebovati primere, ki $tudentom osmislijo

naucene vsebine.• Nacin $tudij mora omogocati interakcijo z drugimi in okoljem.

razlicnimi vrstami vpra$anj, samoocenjevanje in kolegialno ocenje-vanje (angl. Peer-to-peer assesment). Alternativni nacini preverja-nja znanja, kamor sodi tudi samoocenjevanje in kolegialno ocenje-vanje, se v novej$i pedago$ki praksi vse bolj uporabljajo in postajajovse bolj cenjeni (Marentic Po"arnik +''', +(&).

• K oblikovanju skupnosti usmerjen ucni proces omogoca vkljucitevkriticne dru"bene sestavine ucenja. Spletna tehnologija omogocatako sinhrono kot asinhrono sodelovanje, ki imata svoje prednostiin slabosti (Anderson +''*, *'). Najvecja nevarnost sodelovalnegadela je v tem, da se z njim omejuje prilagodljivost casa, ki pomeniveliko prednost online izobra"evanja. Sodelovalno delo $tudentovnamrec zahteva veckratno ogla$anje v spletnem ali virtualnem uc-nem okolju, kar pomeni, da morajo $tudenti temu ustrezno prila-goditi druge svoje obveznosti. Sodelovalno delo je pomembno tudizato, ker z njim ucimo $tudente "iveti skupaj, kar je eden od $ti-rih stebrov vzgoje in izobra"evanja, ki jih predlaga /#8",4 (Delors$33), ((–%3).

Izbira strategije poucevanja je tako odvisna od udele"encev izobra"e-vanja, ravni izobra"evanja, izobra"evalnih vsebin in namena izobra"eva-nja ter teorij, ki jim posamezni ucitelj oziroma institucija daje prednost.

!.$ Vloge udele!encev izobra!evanja in njihove interakcije

Tako kot v klasicnem izobra"evanju sta tudi pri e-izobra"evanju glavnaudele"enca izobra"evalnega procesa ucitelj in ucenec – $tudent. Izobra-"evalna institucija organizira e-izobra"evanje s pomocjo !67, ki se upo-rablja za podporo administrativnim in izobra"evalnim procesom. !67tako podpira evidence ucencev (na primer vpis/izpis, opravljanje $tu-dijskih obveznostih), evidence uciteljev (kadrovski podatki o uciteljih),

*(


Izobra!e-valna in"titucija(izvedba in pod-pora e-izobra-

!evanju)

Ucitelj

Ucenec Gradiva

"0!6; +.( Sestavine e-izobra"evanja

evidence sredstev v izobra"evalni instituciji (stalnih in gibljivih sredstev)ter financne tokove institucije. Bolj kot administrativni procesi in upo-raba !67 za njihovo podporo nas zanima uporaba !67 za podporo iz-obra"evalnega procesa, v katerem imata glavno vlogo ucitelj in ucenec.Ucitelj prek gradiv in dejavnosti ucencev organizira, spodbuja in izvajaproces ucenja, zato smo gradiva umestili kot pomembno sestavino iz-obra"evalnega procesa. Govorimo torej o treh pomembnih sestavinahe-izobra"evanja – ucencu, ucitelju in gradivih (slika +.%).

Pod gradiva mislimo vse razpolo"ljive vire, ki jih je mogoce uporabiti vizobra"evalnem procesu, ne samo z ucnim nacrtom predpisane ucbenikeali skripta. Gradiva so lahko clanki, razprave, aktualne novice vseh vrst(pisne, avdio, video), blogi ipd. Na osnovi razlicnih virov ucitelj dobiideje in namige za uvajanje novih strategij poucevanja, zato je na sliki +.%vrisana dvosmerna povezava med uciteljem in gradivi.

E-izobra"evanje je organizirana oblika izobra"evalnega procesa, zno-traj katerega potekajo $tevilne interakcije. Z vidika kakovostnega e-izobra"evanja niso pomembne le interakcije med posameznimi skupi-nami, na primer med uciteljem in ucenci, temvec tudi interakcije znotrajskupine udele"encev, na primer med ucenci. Interakcije so pomembnetudi pri klasicnem izobra"evanju, saj je ucenje socialen, interaktiven pro-ces, pri katerem ucenci dobijo informacije, vzorce mi$ljenja ter strategijere$evanja problemov (Marentic Po"arnik +''', +++). E-izobra"evanje sev tem pogledu od klasicnega izobra"evanja razlikuje po tem, da !67 po-

*%


Klasicnaucilnica

Avdio- invideokonferenca

Radio

TV Dopisnoizobra!evanje

Racunalni"kopodprto

izobra!evanje

Prilagodljivost prostora in casa

Inte

rakt

ivno

st

"0!6; +.% Interaktivnost posameznega medija glede na prilagodljivost casain prostora (prirejeno po Anderson +''*, *&)

nuja $tevilne razlicne nacine interakcij med $tudenti ter med $tudentiin uciteljem. Z !67 podprte interakcije med udele"enci izobra"evanjaomogocajo manj$o ali vecjo prilagodljivost casa in prostora (slika +.3).>C

Moore ($3%3) je pri $tudiju na daljavo opredelil tri oblike interakcije:$tudent–gradivo, $tudent–ucitelj in $tudent–$tudent. Anderson (+''*,*&) je dodal $e interakcije: ucitelj–ucitelj, ucitelj–gradivo, gradivo–gradivo.Tako lahko pri e-izobra"evanju govorimo o razlicnih interakcijah:

• Interakcijo !tudent–!tudent zelo poudarjajo predvsem konstruktivi-sti zaradi pomena medvrstni$ke interakcije. Sodelovalno delo omo-goca razvoj kriticnega mi$ljenja ter ustvarja mo"nosti za oblikova-nje t. i. ucnih skupnosti, prek katerih $tudenti razvijajo medosebnespretnosti (prav tam).

• Komunikacija med !tudenti in ucitelji je podprta s sinhrono (video,avdio) in asinhrono komunikacijo (forumi).

• Interakcija !tudent–gradivo je prisotna tako v klasicnem kot tudi vz !67 podprtem izobra"evanju, saj $tudenti za $tudij uporabljajorazlicna gradiva. Spletno podprto izobra"evanje omogoca, da ima$tudent poleg pisnih gradiv dostop tudi do $tevilnih drugih, multi-

+(. Poudariti je treba, da je v klasicni predavalnici res najvec mo"nosti za interakcijomed $tudenti ter med $tudenti in uciteljem, vendar se postavlja vpra$anje, kako inten-zivna je lahko interakcija ob vecjem $tevilu $tudentov, kar je zlasti znacilno za poslovne$ole. V prenapolnjenih predavalnicah se medsebojna interakcija med $tudenti te"e vzpo-stavi. Komunicirajo le $tudenti, ki so pogumnej$i in samozavestnej$i. Tako nekateri $tu-denti nikoli ne izrazijo svojega mnenja ali svojih pogledov.

*3


medijskih, gradiv. Z vidika interakcije med gradivom in $tudentomso zanimiva predvsem gradiva, prek katerih dobi $tudent odziv nasvoje dejavnosti–na primer povratna informacija o pravilno re$eninalogi.

• Interakcija ucitelj–ucitelj omogoca sodelovanje uciteljev in izme-njavo izku$enj ter primerov dobre prakse.

• Ucitelji se pojavljajo kot avtorji gradiv – interakcija ucitelj–gradivo,ki jih med izvedbo preverjajo in po potrebi dopolnjujejo ali spremi-njajo.

• Interakcija gradivo–gradivo je bila opredeljena najpozneje. Gradivalahko vsebujejo $tevilne druge vire informacij, ki se ob spremembisamodejno dopolnjujejo in posodabljajo.

Ob intenzivnej$i uporabi !67 se v izobra"evalnem procesu poveca $te-vilo udele"encev, saj ucitelj sam ne more pripraviti tehnolo$ko zahtevnihgradiv. Pri institucijah, ki $tudij izvajajo na daljavo, se pojavi potrebapo organizatorjih – koordinatorjih 9#5 ter strokovnem osebju (tehnic-nem in administrativnem osebju), ki ponuja podporo uciteljem in $tu-dentom. Elloumi (+''*, ('–($) med udele"ence izobra"evalnega procesauvr$ca tudi nacrtovalce – oblikovalce tecajev oziroma izobra"evanj (angl.Instructional designers) ter strokovnjake s podrocja uporabe !67, ki so-delujejo v fazi priprave izobra"evanj in izdelave gradiv (multimedijskihvsebin). Gradiva oziroma vsebine izobra"evanj lahko izobra"evalna in-stitucija nabavi tudi na trgu.

Vloge, ki jih imajo posamezni udele"enci e-izobra"evanja, nacin ko-munikacije med njimi ter intenzivnost uporabe !67, posredno vplivajona uspe$nost koncanja e-izobra"evanja (vec v poglavju *). Premik iz po-ucevanja v ucenje povzroca premik izobra"evalnega procesa k ucencu– $tudentu, ki postaja aktivni udele"enec in soustvarjalec izobra"eva-nja. Vloga udele"enca ni odvisna le od izobra"evalne strategije, ki te-melji na izbrani teoriji ucenja, temvec tudi od vsebin, ki so predmet e-izobra"evanja, ter ciljev, ki jih z e-izobra"evanjem "elimo doseci. Ce socilji posameznega izobra"evanja povezani le s pridobivanjem dolocenihspretnosti (angl. Skills), si bo $tudent te spretnosti lahko pridobil z ra-cunalni$ko podprtim izobra"evanjem (angl. Computer based learning –,27). Racunalni$ko podprti sistem izobra"evanja omogoca $tudentu iz-vajanje vecjega $tevila ponavljajocih se nalog. Ce pa "elimo doseci vi$jeravni znanja, razviti sposobnosti logicnega razmi$ljanja, analize in sin-teze, razviti sposobnosti sodelovanja v skupini ipd., moramo vloge ude-

&'


-E8P085#!,; +.( Vloga $tudentov in nacin izvedbe izobra"evanj

Neodvisno, interaktivno ucenje Odvisno, pasivno ucenje

• Klasicne oblike izobra"evanje (H+H)• K7<0 gradivo• #tudij na daljavo• Online sodelovanje• Fleksibilno interaktivno izobra"evanje

s podporo mentorja

• Klasicne knjige• Izrocki predavanj na spletu• Video in avdio posnetki• Racunalni$ko podprto izobra"evanje

4-4<2; Prirejeno po Flood +''+.

le"encev v e-izobra"evanju zastaviti drugace.Postavitev vlog $tudentov v povezavi z razlicnimi izvedbami e-izobra"evanj

prikazuje preglednica +.(.#tudent je v pasivni vlogi pri branju knjig ali zapiskov, ki so dostopni

na internetu in si jih pozneje natisne. Poslu$anje avdioposnetkov ozi-roma gledanje videoposnetkov ali televizijskih oddaj ucenca prav takopostavlja v pasivno vlogo, razen ce teh dejavnosti ne povezuje z na primerpisanjem zapiskov. Ucenje postane aktivno, ko razlicne vire informacijpove"emo z dejavnostjo $tudentov, vzpodbudimo dejavnost med samimi$tudenti ali vzpostavimo dejavnosti med $tudenti in ucitelji/mentorji.

Ponavljajoce se re$evanje (interaktivnih) nalog na racunalniku nam si-cer omogoca pridobivanje dolocenih spretnosti, vendar se pogosto zgodi,da je $tudent precej pasiven, saj le ponavlja "e naucene ali vnaprej pred-vidljive re$itve.

&$

3 Modeli e-izobra!evanja

Uporaba !67 odpira za visoko$olske institucije nove mo"nosti vkljuce-vanja na trg izobra"evanj, kjer postaja konkurenca vse vecja.= Za uvaja-nje kakovostnega in trajnostnega e-izobra"evanja je treba poznati ucinkeuporabe !67 na visoko$olski izobra"evalni prostor ter ucinke na sam iz-obra"evalni proces, ki ga izvaja izobra"evalna institucija. Prepoznati mo-ramo torej zunanje in notranje ucinke uporabe !67. Pri zunanjih ucinkihuporabe !67 proucujemo predvsem vpetost ponudnika e-izobra"evanjv trg e-izobra"evanj oziroma povezanost ponudnika e-izobra"evanj znjegovim okoljem. Vpetost ponudnika e-izobra"evanj lahko proucimos Porterjevim modelom konkurencnih silnic in z vrednostno verigo e-izobra"evanja. Pri proucevanju notranjih vidikov uporabe !67 moramovkljuciti vse udele"ence izobra"evalnega procesa, predvsem $tudente vvlogi odjemalcev storitev, ter njihovih znacilnosti. Prepoznavanje ucin-kov je potrebno za vzpostavitev ustrezne strategije uvajanja in izvajanjae-izobra"evanja (Engelbrecht +''., .3).

Poslovna in akademska izobra"evalna okolja zasledujejo naslednje tricilje (Engelbrecht +''., .3):

• povecevanje in vzdr"evanje kakovostnih izobra"evalnih programov,

• izbolj$anje dostopnosti izobra"evanja,

• zni"evanje stro$kov izobra"evanja.

Diferenciacija izdelkov oziroma storitev in zni"evanje stro$kov je kotvir konkurencne prednosti opredelil "e Porter ($3%&, ..). Visoko$olskaizobra"evalna institucija lahko konkurencno prednost dose"e z dosto-pnej$imi in kakovostnej$imi $tudijskimi programi ali pa s sorazmernoni"jimi stro$ki.

#." Vpetost ponudnika e-izobra!evanj v trg e-izobra!evanj

Pri zasledovanju svojih ciljev se izobra"evalne institucije srecujejo s $te-vilnimi prilo"nostmi in nevarnostmi, ki jih lahko opredelimo tudi s Por-terjevim modelom konkurencnih silnic (Porter $33%, .&; Laudon in La-

$. Pulichino (+'')) v svojem porocilu potrjuje stalno rast trga e-izobra"evanj.

&.

. Modeli e-izobra"evanja

udon +''&, $'.; Quick<2;.com +''); Tutor+u +''); Engelbrecht +''.,.3). Silnice vplivajo na tr"no strukturo – konkurenco, ki velja na trgu e-izobra"evanj. Ne glede na profitno naravnanost izobra"evalnih institucij,ob upo$tevanju Porterjevega modela konkurencnih silnic, lahko oprede-limo pet silnic, ki vplivajo na ravnanje izobra"evalne institucije pri uva-janju in izvajanju e-izobra"evanja (povzeto po Engelbrecht +''., *'–*$;Laudon in Laudon +''&, $'*–$'&; Elloumi +''*, )(-('):

• Konkurenca med obstojecimi ponudniki e-izobra"evanj – uporaba in-terneta se predvsem zaradi nizkih vstopnih stro$kov $iri na vsa pod-rocja dru"be, tudi na podrocje izobra"evanja. Tako visoko$olske in-stitucije del ali celoten $tudijski program ponujajo prek internetaoziroma spletno tehnologijo uporabljajo za dopolnitev klasicno iz-vedenih $tudijskih programov. Spletno tehnologijo zacenjajo upo-rabljati tudi institucije, ki so $tudij na daljavo $e do nedavnega izva-jale le klasicno. Vecanje $tevila ponudnikov na eni strani povzrocapritisk na zni"anje cen e-izobra"evanj, na drugi strani pa tudi zah-teve po vi$ji kakovosti e-izobra"evanj.>

• Pogajalska moc kupcev, ki povpra$ujejo po izobra"evalnih storitvahoziroma e-izobra"evanju. Povpra$evanje po izobra"evanju se pove-cuje predvsem z uveljavljanjem konceptov vse"ivljenjskega ucenjain s potrebami po pridobitvi novih znanj, saj obstojeca znanja za-radi naglega tehnolo$kega napredka hitro zastarevajo. Potencialniudele"enci izobra"evanj lahko zdaj zbirajo med $tevilnimi $tudij-skimi programi, ki jih ponujajo profitne in neprofitne izobra"evalneinstitucije z vsega sveta.

• Pogajalska moc ponudnikov – v upanju za povecanje $tevila $tuden-tov izobra"evalne institucije intenzivno vlagajo v e-izobra"evanje.Nekatere univerze se medsebojno povezujejo, ustvarjajo partner-stva s podjetji, ki niso s podrocja izobra"evanja,? na primer s pod-jetji s podrocja racunalni$tva in informatike, ali pa za izvedbo e-izobra"evanja i$cejo celo zunanje izvajalce (angl. outsourcing) – po-godbeno zaposlene ucitelje, ki so cenej$i kot polno zaposleni uciteljina izobra"evalni instituciji. Redno zaposleni ucitelji na visoko$ol-skih institucijah se namrec vse pogosteje bolj kot s kakovostjo po-

+. Zni"evanje stro$kov in diferenciacija izdelkov (storitev) sta mo"nosti za pridobiva-nje in vzdr"evanje konkurencne prednosti (Porter $3%&, $$–$&).

.. Te"nje po povezovanju in ustanavljanju konzorcijev je ugotovila tudi $tudija danskeagencije -0" E;<2400 Management, katere ugotovitve prikazujemo v poglavju '.

&*

Vpetost ponudnika e-izobra"evanj v trg e-izobra"evanj ..$

ucevanja ukvarjajo z raziskovalno dejavnostjo, saj je ta odmevnej$ain bolj prepoznavna.

• Nevarnost vstopa novih konkurentov – na trgu e-izobra"evanj se po-javljajo novi ponudniki, ki se do nedavnega niso ukvarjali z izo-bra"evanjem. Tako na primer podjetja, ki so $e do nedavnega izo-bra"evalnim institucijam ponujale le tehnicno podporo, danes tudisama ponujajo e-izobra"evanja.@ Nekatera, predvsem vecja podje-tja, imajo lastna e-izobra"evanja. Lee (Engelbrecht +''., *') omenjacelo podjetja, ki za svoje zaposlene izvajajo akreditiran $tudij <2;.Nastajajo tudi univerze, ki svojo izobra"evalno dejavnost opravljajoizkljucno prek interneta – t. i. virtualne univerze (vec v podpoglavju+.+..).

• Nevarnost nadomestkov (substitutov) – omenili smo "e, da se na trgupojavljajo novi ponudniki, ki se do nedavnega niso ukvarjali z izo-bra"evanjem. Ponudba za notranje zaposlene se hitro raz$iri tudi nadruge potencialne udele"ence izobra"evanja.A

Glede na dostopnost tehnologije, nizke vstopne stro$ke in veliko pov-pra$evanje po e-izobra"evanju je trg e-izobra"evanj hitro rastoci trg.

Strate$ko oziroma konkurencno prednost je mogoce pridobiti in ob-dr"ati z zni"evanjem stro$kov, diferenciacijo izdelkov oziroma storitevali s kombinacijo obojega (Porter v Elloumi +''*, )*). Polo"aj izobra"e-valnih institucij je sicer nekoliko drugacen od polo"aja tr"no usmerjenihpodjetij na trgu, ceprav nekatera izobra"evalna okolja delujejo popol-noma tr"no, brez sredstev dr"ave. Kot primer zni"evanja stro$kov Ello-umi (+''*, )&) navaja univerzo v Phoenixu (http://www.phoenix.edu),ki je ugotovila, da se glavnina stro$kov nana$a na stro$ke akademskegaosebja, prostorov in opreme ter stro$kov osebja podpornih dejavnosti. Vta namen so se odlocili, da bodo na tem podrocju stro$ke zni"ali. Delouciteljev je po navadi usmerjeno na vec podrocij. Poleg izobra"evalnegain raziskovalnega dela, so dejavni tudi na sami instituciji in v okolju. Na4/- so dolocili, da mora ucitelj za prvo izvedbo predmeta (angl. Co-urse) porabiti $'' ur. Zmanj$ali so podporo $tudentom in odrekli so se

*. Tak$ni dve podjetji sta na primer ,4#I8EPQ"(http://www.convergys.com/employeecare_learning.html) in SkillSoft(http://www.skillsoft.com/).

&. Primer podjetja 5800, ki je znano kot dobavitelj racunalni$ke opreme(http://www.learndell.com/dell/).

&&


raziskovalni dejavnosti. 4/- financirajo lastniki in $olnine.BDiferenciacijo izdelkov oziroma storitev je te"e doseci, saj si vse viso-

ko$olske institucije prizadevajo izvesti kakovostne $tudijske programe aliposamezne tecaje, kar pomeni, da se $tudijski programi in tecaji medse-bojno le malenkostno razlikujejo. Razlike so v nacinu izvedbe, predvsempa v podpori za $tudente. Elloumi (+''*, ))) navaja primer cika$ke on-line univerze Capella (Capella University Online), ki je pripravila akre-ditirane programe po meri trga dela. Prednost si bodo institucije lahkozagotovile s tem, da bodo ponujale programe oziroma vsebine, ki bodozadovoljile zahteve trga dela – torej bodo temeljile na razvoju kompetenc,ki jih trg dela i$ce.

Elloumi (+''*, )() Porterjevemu modelu dodaja $e potrebno usmeri-tev v znacilnosti ciljnih skupin, ki je pomembna predvsem zaradi global-nega znacaja online izobra"evanja. S tem ko izobra"evalna institucija po-nuja programe, prilagojene za razlicne ucne stile ucencev, pridobi kon-kurencno prednost pred drugimi ponudniki e-izobra"evanj.

#.! Vrednostna veriga e-izobra!evanja

Za bolj$e razumevanje procesov, ki se dogajajo v izobra"evalni institu-ciji, bomo uporabili genericno vrednostno verigo. Vrednostno verigo jeza potrebe industrijskih podjetij zasnoval Porter (Porter $33%, *$; Pucko+''+, +3%–+33), za potrebe izobra"evalnih institucij pa jo je pozneje pri-lagodil Stacey (+''+). Izobra"evalne institucije terciarnega izobra"eva-nja izvajajo izobra"evalno in raziskovalno dejavnost. V nadaljevanju sebomo omejili le na izobra"evalno dejavnost, znotraj katere so dolocenedejavnosti temeljne, saj brez njih ne bi bilo izobra"evalne dejavnosti,druge pa so pomo"ne oziroma podporne. Podporne dejavnosti pomagajopri nemotenem izvajanju temeljnih dejavnosti izobra"evalnih procesov(slika ..$).

Dejavnost e-izobra"evanja se izvaja prek petih zaporedno povezanihfaz:

• Nacrtovanje e-izobra"evanja, kjer se pripravi nacrt za izvedbo e-izobra"evanja ter okolje, v katerem se bo predmet/program izvajal(spletno ucno okolje ali podoben spletni portal). V tej fazi izobra-"evalna institucija nabavi tudi vse potrebne vire in gradiva, ki jihbo uporabila pri razvoju vsebin e-izobra"evanja in strategij pouce-

). University of Phoenix je najvecja akreditirana zasebna univerza v Severni Ameriki(glej http://www.phoenix.edu).

&)

Vrednostna veriga e-izobra"evanja ..+

Nacrtovanjee-izobra-!evanja

Izdelavagradiv

Objavagradiv

Izvajanjee-izobra-!evanja

Podpora"tudentom

Razvoj tehnolo"kih re"itev e-izobra!evanja

Vzpostavitev infrastrukture e-izobra!evanja

Zagotavljanje clove"kih virov

Vzpostavitev infrastrukture institucije

Temeljnedejavnosti

Podpornedejavnosti

"0!6; ..$ Genericna veriga e-izobra"evanja (prirejeno po Elloumi +''*, (&)

vanja. Porter v svojem modelu ta clen vrednostne verige imenujenotranja logistika.

• Izdelava gradiv oziroma priprava vsebin e-izobra"evanja v razlicnihoblikah in formatih (multimedijska gradiva).

• Objava gradiva na spletnem portalu ali v spletnem ucnem okolju. Vtej fazi vkljucimo $tudente, ki so vpisali posamezni predmet. Gre zaprenos (distribucijo) gradiv od institucije oziroma ucitelja do $tu-dentov.

• Izvajanje e-izobra"evanja, kjer se predmet izvaja v skladu z ucnimnacrtom in nacrtom izvedbe.

• Podpora !tudentom – glede na strategije poucevanja $tudenti do-bijo razlicno podporo in pomoc. Pomoc je lahko vezana na vsebinepredmeta (mentorska podpora), uporabo ucnega okolja (tehnicnapodpora) ali samo izvedbo predmeta (na primer roki za opravljanjepreverjanja znanja, prijava na izpit).

Za nemoten potek temeljnih dejavnosti mora izobra"evalna institucijazagotoviti podporne dejavnosti, in sicer:

• Vzpostaviti mora ustrezno infrastrukturo, ki se uporablja tudi zadruga podrocja delovanja institucije, in infrastrukturo za potrebee-izobra"evanja. S tem mislimo na omre"no infrastrukturo in racu-nalni$ko opremo ter tudi na ustrezno programsko opremo in orodjaza nacrtovanje ter izdelavo gradiv.

• Izobra"evalna tehnologija se hitro spreminja, zato mora izobra"e-valna institucija zagotoviti ustrezen tehnolo!ki razvoj, zlasti, ce jeizvedba e-izobra"evanja ena od strate$kih usmeritev izobra"evalneinstitucije.

&(


Vsebine

Orodja zaizdelavogradiv

IS zaizvedbo

eI

Distribucijain komuni-

kacija

Omre!ja in druga racunalni"ka oprema

Izvedba e-izobra!evanja

Portalie-ucilnice

Trge-izobra-!evanja

"0!6; ..+ Vrednostna veriga e-izobra"evanja (povzeto po Stacey +''+)

• Pri e-izobra"evanju sodelujejo $tevilni strokovnjaki s predmetnega,pedago$kega in tehnicnega podrocja, ki jih mora izobra"evalna in-stitucija zagotoviti, ko je to potrebno. Osebje je lahko zaposleno nainstituciji ali pa delo opravlja po pogodbi – za cas projekta (na pri-mer za cas izvedbe posameznega predmeta). Nacin zaposlitve po-membno vpliva na stro$ke izvedbe e-izobra"evanja. Na stro$ke iz-vedbe e-izobra"evanja vpliva tudi obseg dela akademskega osebja,ki ga nameni raziskovalni ali izobra"evalni dejavnosti.C

Z ekonomskega vidika je pomembno, kako posamezne dejavnostivplivajo na stro$ke, prihodke in ustvarjanje premo"enja. S prepoznavostrate$kih dejavnosti ter njihovim upravljanjem lahko institucije prido-bijo strate$ko konkurencno prednost, in sicer z zni"evanjem stro$kov aliz bolj$o kakovostjo.

Stacey (+''+) je Porterjevo genericno verigo vrednosti priredil za e-izobra"evanje (slika ..+).

Staceyjevo (+''+) vrednostno verigo sestavljajo:

• Vsebine – izobra"evalna institucija ponuja posamezne tecaje, pred-mete ali cele $tudijske programe. Vsebine so lahko akreditirane alineakreditirane. Visoko$olske institucije po navadi ponujajo posa-mezne predmete akreditiranega $tudijskega programa na trgu terci-arnega izobra"evanja.

• Omre"ja in druga racunalni!ka oprema – za izvedbo e-izobra"evanjapotrebujemo ustrezno infrastrukturo – omre"ja ("icna in brez-"icna), stre"nike in drugo racunalni$ko opremo.

(. O problemu prevelikega izpostavljanja raziskovalne dejavnosti namesto izobra"e-valne dejavnosti akademskega osebja sta pisala Pocklington in Tupper (+''+) ter opozo-rila na problem kakovosti izvedbe izobra"evanja.

&%

Vrednostna veriga e-izobra"evanja ..+

• Orodja za izdelavo gradiv – za izdelavo multimedijskih gradiv potre-bujemo ustrezna orodja – licencno programsko opremo. Pri razvojue-gradiv lahko uporabimo tudi odprtokodne programske re$itev, scimer vplivamo na vi$ino stro$kov za razvoj ucnih gradiv. Na vi-$ino stro$kov za razvoj gradiv vpliva tudi odlocitev o intenzivnostiuporabe !67 v e-izobra"evanju (na primer stopnja interaktivnostigradiv, obseg video- in avdioposnetkov). Ne glede na ceno orodijza izdelavo gradiv moramo biti pozorni, da orodja podpirajo uve-ljavljene standarde na tem podrocju. Zdaj se priporoca, da orodjapodpirajo standard ",4E<.D

• Informacijski sistem (!") za izvedbo e-izobra"evanja – za potrebe e-izobra"evanja se uporabljajo razlicni sistemi za upravljanje vsebinin udele"encev izobra"evanja. Tako sta v uporabi sistem za uprav-ljanje ucenja (angl. Learning Management System – 0<") in sistemza upravljanje vsebin (angl. Learning Content Management System– 0,<"). Tudi na podrocju sistemov 0<" lahko najdemo licencneproizvode (na primer Web,7 ali Blackboard) ali pa odprtokodnesisteme (na primer Moodle, Claroline, !0!;", Ganesha, Sakai), zuporabo katerih zni"amo stro$ke izvedbe e-izobra"evanja.

• Distribucija in komunikacija – vsebine tecaja ali predmeta lahko nainternetu objavimo prek spletnih strani, po navadi pa prek "e ome-njenih sistemov 0<", ki imajo vgrajen tudi sistem za komunika-cijo med $tudenti ter med $tudenti in ucitelji. Komunikacija, ki jeosnova sodelovalnega dela med $tudenti, je lahko sinhrona ali asin-hrona.

• Portali, e-ucilnice – portali, sistemi 0<" in 0,<" so medij, prek ka-terega vsebine tecajev in predmetov pridejo do kupca – ucenca ozi-roma $tudenta. Portali so lahko integrirani v poslovni portal ozi-roma spletno stran izobra"evalne institucije ali pa so loceni in na-menjeni izkljucno e-izobra"evanju.

• Trg e-izobra"evanja je zelo $irok, saj zajema vse ravni izobra"evanja.

%. ",4E< – Sharable Courseware Object Reference Model, je standard, ki vsebujezbirko navodil za delo z ucnimi objekti ter omogoca vnovicno uporabo in izmenjavoucnih objektov, neodvisno od uporabljenega ucnega okolja, ce je le okolje ",4E< zdru-"ljivo. Izmenljivost in vnovicna uporabljivost ucnih objektov je najvecja odlika standarda",4E<. Osnutek standarda je bil pripravljen leta $333, razlicica $.' pa je v uporabi od leta+''' (Sulcic idr. +''&, $+–$.). Do zdaj je standard do"ivel $tevilne izbolj$ave. Od zadnjerazlicice iz leta +''* – ",4E< +''*, je zdaj na trgu tretja razlicica. Vec na spletni strani;50 – http://www.adlnet.gov/scorm/index.cfm.

&3


V okviru raziskave proucujemo le terciarno izobra"evanje, zato jetrg e-izobra"evanj omejen le na podrocje terciarnega izobra"evanja.

#.# Institucionalni model e-izobra!evanja

!67 je dostopna vsem morebitnim ponudnikom e-izobra"evanj, vendarsama dostopnost spletne tehnologije $e ni zagotovilo za kakovostno iz-vedbo e-izobra"evanj. Zato so, glede na silnice, ki delujejo na trgu, inob upo$tevanju vrednostne verige e-izobra"evanj, nastajali razlicni mo-deli e-izobra"evanj. Osnovni namen modelov je pomoc ponudnikom e-izobra"evanj pri kakovostni in ucinkoviti izvedbi e-izobra"evanja. Pri pr-vih modelih je bil poudarek predvsem na tehnologiji, $ele pozneje pa sov ospredje pri$li drugi vidiki – na primer pedago$ki, didakticni, soci-olo$ki, ekonomski in pravni vidik. Pomen poznavanja teorij ucenja inpoucevanja poudarja tudi Rovai (+''+), saj tehnologija za posredovanjegradiv (od izobra"evalne institucije do $tudenta) ni kljucni dejavnik ka-kovostnega ucenja (Ally +''*, )). Nacrtovanje izobra"evalnega procesaizpostavlja tudi $tudija Masie Centra (+''.), pri kateri so ugotovili, dase slabo nacrtovanje pojavlja kot pomemben dejavnik osipa udele"encevonline izobra"evanj.

MacDonaldova in sodelavci (+''$) so na osnovi konstruktivisticne te-orije ucenja posku$ali zasnovati model, s katerim bi se izobra"evalna in-stitucija odzvala na zahteve trga. Po njihovem mnenju je za pridobitevkonkurencne prednosti na trgu treba upo$tevati zadovoljstvo uporab-nikov storitev – $tudentov. Na tej osnovi je MacDonaldova s sodelavci(+''$) razvila model e-izobra"evanja – model 550< (Demand-DrivenLearning Model), ki naj bi bil izobra"evalnim institucijam v pomoc pripripravi, izvedbi in evalvaciji e-izobra"evanja. Model prikazuje slika ....

Model 550< je razvila akademska raziskovalna skupina v sodelovanjus strokovnjaki iz podjetij. Strokovnjaki iz podjetij so postavili zahtevo, dase v model, poleg zadovoljstva $tudentov vkljucijo tudi znanja, uporabnana trgu dela (MacDonald in drugi +''+). Gradnja modela izhaja iz pred-postavke, da si odjemalec storitev – kupec oziroma $tudent "eli kakovo-stnih vsebin in kakovostne izvedbe e-izobra"evanja, kar vodi k doseganjubolj$ih ucnih rezultatov, do katerih, po konstruktivisticni teoriji ucenja,pride z aktivnim ucenjem in interakciji $tudentov z drugimi udele"encie-izobra"evanja ($tudijskimi kolegi, ucitelji, mentorji).

Model 550< sestavljajo (MacDonald in drugi +''+):

• Osnove za ucinkovito izobra"evanje (v originalu angl. Superior Struc-

)'

Institucionalni model e-izobra"evanja ...

Potrebe inmotiviranost"tudentov

Ucnookolje in ciljiprograma

Strategijepoucevanja

Evalvacija,ustreznost/dostopnost

Osnova za ucinkovito izobra!evanje

Sprotnaevalvacijaprograma

Stalnoprilagajanjein izbolj"ave

Vsebine Distribucija Storitve

Rezultati

"0!6; ... Model e-izobra"evanja 550< (Demand-Driven Learning Model)(priprejeno po MacDonald idr. +''$)

ture), ki so osnova za doseganje vece kakovosti e-izobra"evanja, vskladu z zahtevami $tudentov. V osnove so MacDonaldova in sode-lavci vkljucili:

$. zaznavanje potreb potencialnih $tudentov in prilagajanje vsebinucnim stilom, izku$njam in znanju $tudentov;

+. motiviranost $tudentov – e-izobra"evanje mora z vsebino, dis-tribucijo in nacinom izvedbe poskrbeti za dodatno motivacijo$tudentov;

.. sodelovalno in zdravo ucno okolje, v katerem so $tudenti in uci-telji enakovredni udele"enci ucne skupnosti;

*. cilje programa, ki bodo dose"eni z vsebino, nacinom distribucijein nacinom izvedbe e-izobra"evanja;

&. primerne strategije poucevanja, ki prek nacrtovanih dejavnosti$tudentov, nacinov preverjanja in ocenjevanja znanja vodijo donacrtovanih ucnih rezultatov;

). sprotno spremljavo in vrednotenjem dela $tudentov. Pri temse uporabljajo razlicne evalvacijske metode, s katerimi dodatnomotiviramo $tudente pri opravljanju $tudijskih obveznosti;

(. dostopnost do primernih vsebin (prek $tevilnih internetnih po-vezav).

• Zahteve kupcev, ki so vezane na e-izobra"evanje, torej na vsebine,distribucijo in izvedbo e-izobra"evanja oziroma opravljanje stori-tev.

)$


$. Vsebine morajo biti razumljive in jasne, primerne za ciljno sku-pino $tudentov (stopnjo izobra"evanja in raven razumevanja),vsebinsko ustrezne in relevantne. Vsebine morajo biti preizku-$ene in preverjene ter povezane s stvarnostjo v delovnem okolju.

+. Nacin distribucije mora omogocati enostavno uporabo vsebin.Spletne strani morajo imeti nazorno in jasno navigacijo, bitimorajo posodobljene in spletne povezave morajo biti aktivne.Vsebine morajo biti $tudentom posredovane tako, da je omo-gocena dolocena stopnja interaktivnosti. Glede na razlicne ucnestile $tudentov naj bi bile vsebine posredovane v razlicnih obli-kah oziroma prek razlicnih medijev.

.. Izvedba e-izobra"evanja za izobra"evalno institucijo je opra-vljanje storitev. V ta namen mora izobra"evalna institucija $tu-dentom zagotoviti ustrezno administrativno, strokovno in teh-nicno podporo, ki skrbi za nemoteno dostopnost in izvedboe-izobra"evanja.

• Rezultati, ki so v skladu s pricakovanji kupca, to je $tudenta. #tudentmora biti zadovoljen z nacinom izvedbe $tudija, s pridobljenim zna-njem in spretnostmi, ki jih bo lahko unovcil na trgu dela.

• Sprotna evalvacija programa omogoca stalno prilagajanje in izbolj!e-vanje same izvedbe kot tudi modela, ki bi scasoma vodil v standardza spletno podprto ucenje (angl. Web-based Learning).

Prednost modela 550< je v spodbujanju akademskega osebja k pre-vzemu proaktivne vloge pri uporabi !67 za izobra"evalne namene, pred-vsem pa poudarjanje treh zahtev kupcev ($tudentov): vsebine, distribu-cije in izvedbe e-izobra"evanja. Model omogoca razumevanje pomenavlaganja v !67 za ucinkovit odziv na zahteve trga (Engelbrecht +''., *$).

Predstavljeni model e-izobra"evanja poudarja pomen evalvacije, kimora biti sestavni del strate$kega nacrta e-izobra"evanja. Zadovoljitimoramo potrebe odjemalcev storitev ($tudentov ali njihovih deloda-jalcev), izdelati in distribuirati kakovostna ucna gradiva in ustvariti ucneskupnosti, ki v medsebojni interakciji gradijo znanje. Kakovostno e-izobra"evanje mora biti administrativno, strokovno in tehnicno pod-prto.

#.$ Modeli na ravni izobra!evalnega procesa

Pri nacrtovanju izobra"evalnega procesa moramo imeti v mislih rezul-tate, ki jih morajo udele"enci izobra"evanja – $tudenti doseci. Ucni re-

)+

Modeli na ravni izobra"evalnega procesa ..*

Opredelitevdejavnosti "tudenta

Opredelitev ucnihrezultatov

Evalvacija dose!enihrezultatov

Opredelitev nacinapreverjanja dose!enih

rezultatov

"0!6; ..* Proces priprave za izvedbo ucnega nacrta (prirejeno po Mayes in Freitas+''&, ))

zultati morajo biti v skladu s kurikulumom, metodami poucevanja inucnim okoljem ter jih je mogoce preveriti z nacrtovanimi metodami pre-verjanja in ocenjevanja znanja. V ta namen je treba nacrtovati dejavnosti$tudentov in uciteljev ter nacine, kako preverjati dose"ene rezultate navsakem koraku (slika ..*).

Nacrtovanje izobra"evalnega dela, prikazanega na sliki ..*, temelji nakonstruktivisticni teoriji ucenja (povzeto po Mayes in Freitas +''&, &), kismo jo predstavili v poglavju '.

Na ravni samega izobra"evalnega procesa se pojavljajo $tevilni drugimodeli, ki na osnovi teorij ucenja predvidevajo razlicne metode pouce-vanja, nacin vkljucevanja $tudentov, njihovo medsebojno povezovanje,podporo mentorja. Tako so modeli e-izobra"evanja (na ravni samega iz-obra"evalnega procesa) lahko usmerjeni na ucne rezultate (behaviori-sticna teorija ucenja), na dejavnosti posameznika ter na preverjanje inocenjevanje znanja (kognitivna teorija ucenja) ali na skupinsko delo indiskusije ter na oblikovanje virtualnih skupnosti (konstruktivisticna te-orija ucenja).

Na ucne rezultate usmerjeni modeli dajejo prednost ucnim rezultatom,ki jih morajo udele"enci izobra"evanja doseci. Tak$ni modeli so se razviliiz modela nacrtovanja izobra"evalnega dela (angl. Instructional DesignModels), ki poudarja pomen pedagogike in upo$tevanja znacilnosti on-line ucenja (Engelbrecht +''., *+). Modeli nacrtovanja izobra"evalnegadela temeljijo na procesu nacrtovanja, razvoja in izvedbe izobra"evanja,kar se seveda izvaja tudi v klasicni ucilnici. Engelbrechtova (+''., *+–

).


**) je na osnovi primerjave razlicnih modelov e-izobra"evanja postavilaskupna izhodi$ca za nacrtovanje izobra"evalnega dela. Treba je:

• analizirati potrebe po e-izobra"evanju, predvsem primernost ozi-roma ustreznost tak$nega nacina izobra"evanja v primerjavi s kla-sicno izvedenimi izobra"evanji; pri analizi je pomemben tudi stro-$kovni vidik izvedenega izobra"evanja;

• prouciti profil $tudenta, v katerega vkljucimo njegove potrebe inpricakovanja. Profil $tudenta vkljucuje na primer starost, spol, kul-turno okolje, delovne izku$nje, predznanje, racunalni$ko in inter-netno pismenost $tudentov itn;

• opredeliti nivo podpore institucije, ki je odvisna od vizije in stra-tegije uvajanja e-izobra"evanja, ponudnice e-izobra"evanja, od teh-nolo$ke in strokovne usposobljenosti strokovnega kadra ter opre-mljenosti ponudnice e-izobra"evanja;

• opredeliti pedago$ki vidik e-izobra"evanja, ki temelji na teorijahucenja (poglavje ') ter razvojni strategiji institucije glede upora-bljene tehnologije.

Vecina racunalni$ko podprtih e-izobra"evanj izhaja iz natancne opre-delitve ucnih rezultatov ter predvidenih spretnosti in ve$cin, ki naj bi jih$tudent dosegel. Tehnologija v tak$nih modelih prevzame vlogo simu-lacij, sredstva za predstavitve ter za preverjanja in ocenjevanja znanja.Na ucne rezultate je usmerjen tudi model ucnih objektov, ki temelji nazahtevi po vnovicni uporabi posameznih ucnih objektov v istem ali dru-gem kontekstu (Mayes in Freitas +''&, .'; Sulcic idr. +''&, $.–$*). Vno-vicna uporaba ucnih objektov ima seveda ekonomske prednosti (ni"jistro$ki na enoto), vendar se odpira vpra$anje vkljucenosti clove$kega de-javnika (mentorja) kot pomembnega dejavnika uspe$nosti $tudija, kotbomo videli v poglavju (. Po tem modelu $tudent le prejema znanje, kimu je prek ucnih objektov ponujeno, nima pa mo"nosti ustvarjanja zna-nja na osnovi individualne, predvsem pa skupinske dejavnosti, cemurdaje prednost konstruktivisticna teorija ucenja (Mayes in Freitas +''&,.'). Ucenja namrec ne moremo enaciti s prenosom znanja, ko bi bilo do-volj, da $tudentu posredujemo kakovostno znanje prek razlicnih e-gradiv(Koper +''$, .). Poleg znanja, ki ga posredujemo $tudentu, so za ucenjepomembne interakcije $tudenta z gradivom in interakcije med $tudenti,re$evanje razlicnih teoreticnih in prakticnih problemov ter druge oblikedejavnosti. Na teh osnovah so na odprti nizozemski univerzi (Open Uni-versiteit Nederland) zaceli graditi sistem, s katerim so opredelili t. i. $tu-

)*


dijske enote (angl. Units of study) (Koper +''$, .). #tudijske enote solahko razlicnih vrst in velikosti ($tudijski program, tecaj, delavnica, lek-cija) in se lahko razlicno izvajajo (online, kombinirano online in v "ivo)in prek razlicnih medijev (papir, splet, e-knjige). #tudijske enote lahkoopi$emo s pomocjo jezika 8<0 (angl. Educational Modelling Language– 8<0).F

Model $tudijskih enot je s pedago$kega vidika zasnovan $ir$e kot mo-del ucnih objektov, saj $tudijska enota vsebuje vec razlicnih ucnih objek-tov. Ucni objekti vsebujejo le metapodatke o samem ucnem objektu terpodatke o njegovem obna$anju, ne vsebujejo pa podatkov o celotni $tu-dijski enoti oziroma o lekciji, predmetu, $tudijskem programu. Koper(+''$, &) navaja, da model ucnih objektov ne vsebuje dovolj podatkovza gradnjo zahtevnej$ih in prilagodljivih $tudijskih enot. Pri modelu uc-nih objektov pogre$amo podatke o tem, kako se razlicni ucni objekti (naprimer razlaga snovi, vaje za utrjevanje znanja) povezujejo med seboj inkak$na je struktura $tudijske enote. Prav v ta namen je bil razvit opisnijezik 8<0, s katerim se (Koper +''$, &):

• opi$e tip ucnega objekta in se umesti v semanticno mre"o;

• zgradi okvir, v katerem se opi$ejo odnosi in povezave med tipizira-nimi ucnimi objekti;

• opredelita struktura vsebine in obna$anje posameznih vrst ucnihobjektov.

Iz opisa je razvidno razmerje med ucnimi objekti in $tudijskimi eno-tami. Pedago$ki metamodel (slika ..&) je sestavljen iz $tirih modelov (Ko-per +''$, 3–$*):

• modela ucenja, ki opisuje, kako v skladu s teorijami ucenja potekaucenje, predvsem pa interakcija $tudenta z gradivom, vrstniki, vir-tualnimi skupnostmi, okoljem in drugimi ucnimi situacijami;

• enot $tudijskega modela, v katerem so opisane interakcije znotraj$tudijske enote, predvsem vloga vseh udele"encev izobra"evalnegaprocesa (uciteljev in ucencev), ucni cilji in ciljne skupine, drugeznacilnosti ucencev (na primer ucni stili), podrocje $tudija, nacinizvajanja ucne enote ter preverjanje in ocenjevanje znanja;

3. 8<0 je jezik, s katerim opisujemo $tudijske objekte. Razvijajo ga na odprti nizo-zemski univerzi "e od leta $33% (Koper +''$). Specifikacijo 8<0, razlicico $.', je februarja+''. potrdil tehnicni odbor !<" (glej http://www.imsglobal.org), avgusta +'') pa je bilaobjavljena tudi koncna razlicica $... Ocenjuje se, da bo 8<0 postal standard, kakr$en jena primer ",4E< (Klebl +''*).

)&


Teorijeucenja

Modelucenja

Domenskimodel

Enote"tudijskega

modela

"0!6; ..& Sestavine pedago$kega metamodela (povzeto po Koper +''$, 3)

• domenskega modela, ki opisuje tip vsebin in njihovo organizacijo(na primer vsebine s podrocja ekonomije, prava, managementaitn.); vsako podrocje $tudija ima namrec lastno strukturo znanja,kompetenc ter spretnosti, zato se modeli poucevanja med podrocjirazlikujejo – na primer poucevanje matematike se precej razlikujeod poucevanja filozofije;

• teorij ucenja, ki opisujejo teorije ter metode in nacine ucenja in po-ucevanja, na katere se nana$a $tudijska enota.

Model $tudijskih enot z vkljucevanjem interakcij $tudenta z okoljemin vrstniki ter njegovim vkljucevanjem v virtualne skupnosti "e delnoposega na podrocje modelov, ki temeljijo na kognitivni teoriji ucenja,oziroma modelov, ki so usmerjeni k dejavnostim posameznika, prever-janje in ocenjevanje znanja (slika ..)). Podobno se ume$cajo tudi inteli-gentni sistemi za usposabljanje, kakr$en je na primer 0!"- Tutor=G (Smith$33%; Mayes in Freitas +''&, +%). Inteligentni sistemi za usposabljanje sonadgradnja t. i. racunalni$ko podprtih izobra"evanj. Vsebujejo $tevilnapravila, ki so osnova za novo znanje. Sistem predvideva tudi napacnepoteze $tudenta in ga smiselno usmerja k zastavljenim ciljem.==

Na kognitivni teoriji slonijo modeli, kakr$en je model Sandy Britain inOlega Liberja (Mayes in Freitas +''&, +3).=> Model, ki je bil narejen leta

$'. 0!"- Tutor sta razvila Anderson in Reser leta $3%& (Smith $33%). S primeri, kijih udele"enec tecaja izvaja (angl. learning by doing), se nauci osnovnih nacel pro-gramiranja s programskim jezikom 0!"- (Smith $33%). 0!"- Tutor temelji na pro-gramskem jeziku 0!"- (0!"t Processing), ki ga je leta $3&3 razvil John McCarthy (glejhttp://searchsoa.techtarget.com).

$$. Tako na primer 0!"- Tutor vsebuje .+& t. i. produkcijskih pravil za izdelavo pro-grama v programskem jeziku 0!"-, ki se jih mora nauciti $tudent, kakor tudi *+& pred-videnih napak, ki jih obicajno delajo zacetniki (Smith $33%).

$+. Model sloni na Beerovem kibernetskem modelu ter konverzacijskem modelu Lau-

))


$333 in revidiran leta +''*, je bil razvit z namenom spodbujanja rabevirtualnih ucnih okolij za nadaljnje izobra"evanje. Model se je hitro raz-$iril predvsem v visokem $olstvu (prav tam). Z vkljucitvijo konverzacij-skega modela Lauillardove so se v virtualna ucna okolja zacela vgrajevatirazlicna orodja, ki so omogocala diskusijo, interakcijo in refleksijo uce-cih. Konverzacijski model Laurillardinove je imel velik vpliv na razvoj e-izobra"evanja v Veliki Britaniji, kjer se v izobra"evalni proces intenzivnovkljucuje dialog med uciteljem in $tudentom (Mayes in Freitas +''&, .*).

Interakcijo med ucencem in mentorjem zelo poudarja model Dialo-gPlus, ki so ga razvili na angle$ki univerzi v Southamptonu (Universityof Southampton). V ta namen so razvili $tevilna orodja, ki mentorjuomogocajo ucinkovito nacrtovanje ucnih dejavnosti, prek katerih $tu-dent dosega ucne rezultate predvidene z ucnim nacrtom. Poleg modelaDialogPlus uvr$camo med modele, ki slonijo na konstruktivisticni teorijiucenja, tudi mre"ni model ucenja ,";07 (slika ..)). Model je bil razvit vAngliji. Goodyear je s sodelavci na univerzi Lancaster (Lancaster Univer-sity) zasnoval pedago$ki okvir, ki je v pomoc mentorjem pri organizacijimre"nega ucenja v virtualni skupnosti. Mentor prek nalog spro"i dejav-nosti $tudentov, s katerimi $tudenti dosegajo ucne rezultate. Pomembenpoudarek je na t. i. virtualnih skupnostih in online (mre"nem) sodelo-vanju $tudentov. (Mayes in Freitas +''&, ..–.*.)

Racunalni$ko podprto nacrtno ucno okolje (angl. Computer-supportedintentional learning environments – ,"!08) omogoca gradnjo znanja.,"!08, kot izdelek za podporo sodelovalnega dela, je izdelal Apple leta$33. ter ga leta $33& preoblikoval v spletno razlicico, ki ga tr"ijo podimenom Knowledge Forum.=? Forum znanja je okolje, ki omogoca, daclani virtualne skupnosti skupaj gradijo znanje. Posamezniki dodajajorazlicna gradiva in vire, diskutirajo, dopolnjujejo in kritizirajo. Tak$ennacin ucenja pomeni odmik od klasicnega poucevanja in veliko spre-membo v vlogah udele"encev izobra"evalnega procesa. Vsi sodelujoci,kot del $ir$e virtualne skupnosti, postajajo ustvarjalci znanja.

Prepletanje kognitivne teorije znanja s konstruktivisticno teorijo je za-slediti tudi v modelu e-dejavnosti, ki ga je Salmonova poimenovala »E-tivities«. Salmonova opisuje petstopenjski model nastajanja ucece se sku-pnosti. Od uvodne motivacije, online socializacije, izmenjave informacij,grajenja znanja do razvoja, v katerem $tudenti postanejo odgovorni za

illardove (Mayes in Freitas +''&, +3–.', .*).$.. Http://www.knowledgeforum.com

)(


-E8P085#!,; ..$ Teorije poucevanja in modeli izobra"evalnega procesa

Teorija/usmer. modela Modeli e-izobra"evalnega procesa

Behaviorizem

V ucne rezultate • Model e-usposabljanja

• Model ucnihobjektov

• Racunalni$ko pod-prto izobra"evanje

• Model $tudijskihenot

Kognitivna teorija

V dejavnosti posa-meznika, v ocenje-vanje in dialog

• Model dialogain konverzacije

• Inteligentni siste-mi za usposablja-nje

• ,"!08 – racunalni-$ko podprto nacr-tno ucno okolje

Konstruktivizem

V skupinsko deloin diskusijo; obli-kovanje virtualnihskupnosti

• Model DialogPlus• CSALT – mre"ni

model ucenja

Prirejeno po Mayes in Freitas +''&, +&.

svoje ucenje in ucenje skupine (Salmon +''+, $$–..).Predstavljeni modeli dokazujejo, da postaja e-izobra"evanje vse bolj

usmerjeno v oblikovanje virtualnih (ucecih) se skupnosti, kjer vsi udele-"enci prispevajo h gradnji in ustvarjanju znanja. Vloge vseh udele"encevso se z uvedbo online izobra"evanja precej spremenile. Tako ucitelj vsebolj postaja le moderator virtualne ucne skupnosti, $tudenti pa njeni ak-tivni soustvarjalci. Te spremembe pa, kot smo "e poudarili, nujno vodijok prenovi izobra"evalnih procesov.

Povzetek teorij v povezavi s predstavljenimi modeli prikazuje pregle-dnica ..$.

)%

4 Ovire za uspe"en konece-izobra!evanja

E-izobra"evanje v :5; postaja vse bolj zanimivo predvsem za podjetja,kjer se dele" e-izobra"evanj v primerjavi z drugimi oblikami izobra"eva-nja in usposabljanja stalno povecuje (Mungania +''*, $). Rezultati razi-skav ka"ejo na velik osip (angl. drop-out)= udele"encev online izobra"e-vanj, zaradi cesar se v podjetjih "elje managerjev po zamenjavi klasicnegaizobra"evanja z e-izobra"evanjem ne uresnicujejo (Mungania +''*; Ma-sie Center +''.; Tyler-Smith +'')). Carrova (+''') na osnovi raziskavna ameri$kih univerzah ocenjuje, da je osip pri online izobra"evanju za$'–+' % vecji od osipa pri klasicnem izobra"evanju. Iz prikaza osipa vpreglednici *.$ je mogoce razbrati neenotnost ocen osipa.

Razlike v osipu izhajajo tudi iz metodologije merjenja osipa, saj neka-tere institucije ne prikazujejo izstopa iz e-izobra"evanja v t. i. prehodnemobdobju na zacetku izvajanja predmeta (Carr +'''), ko $tudenti predmetlahko zapustijo in se jim na primer "e vplacana $olnina za predmet lahkopovrne. Tyler-Smith (+'')) navaja, da je osip v :5; na dodiplomskemizobra"evanju med *' in *& %. Pri ocenah osipa rednih $tudentov so ponjegovih navedbah podatki enotnej$i, kot pri navajanju osipa $tudentove-izobra"evanja.

Primerjava online izobra"evanja, $e prej izobra"evanja na daljavo, inklasicnega izobra"evanja zanima raziskovalce "e od vsega zacetka. Znanaje zbirka raziskav (Russell +''$; glej tudi www.nosignificantdiJerence.org),ki izkazuje, da med ucnimi rezultati (angl. Learning outcomes), dose"e-nimi z izobra"evanjem na daljavo, in ucnimi rezultati klasicnega izobra-"evanja ni statisticno znacilnih razlik. Bolj kot ucni rezultati pa so zani-mive razlike v osipu med online in klasicnim izobra"evanjem. Velik osippomeni na eni strani neracionalno rabo virov institucije, na drugi strani

$. V anglosa$ki literaturi zasledimo razlicne pojme za nedokoncanje tecaja/predmetaali izobra"evanja. Poleg izraza »drop-out« srecamo izraz »attrition«. Lahko se zgodi, da$tudenti pri $tudiju ne napredujejo, ker niso opravili vseh $tudijskih obveznosti, vendar$tudija ne opustijo. V na$em izobra"evalnem sistemu jih evidentiramo kot ponavljavce.#tudenti pa lahko $tudij iz razlicnih razlogov tudi opustijo. Za to bi bil bolj ustrezenangle$ki izraz »attrition«. Martinezova (+''.) tudi omenja izraz »stop-out«, s katerimoznacuje $tudente, ki s $tudijem prenehajo, pa se kasneje vrnejo in $tudij dokoncajo.

)3

* Ovire za uspe$en konec e-izobra"evanja

-E8P085#!,; *.$ Ocene osipa odraslih udele"encev e-izobra"evanj

Ocena osipa Avtor in leto objave rezultata

('–%'% Forester +''' (v Dagger in Wade +''*); Flood +''+

> ('% Mungania +''*; Masie Center (+''.)

> *'% Carter $33) (v Tyler-Smith +''))

+'–&'% Ridley in Sammour $33) (v Diaz +''+); Frankola +''$ (v MasieCenter +''.)

$'–+'% Diaz +''+

pa pri neuspe$nih $tudentih povzroca ni"jo motiviranost za nadaljnje(vse"ivljenjsko) izobra"evanje. Zaradi tega so raziskovalci svoje razisko-vanje usmerili v ugotavljanje vzrokov za osip. Mungania (+''*, +() na-vaja Charnerjeve in Fraserjeve raziskave iz leta $3%), ki sta vzroke iskalav socialno-ekonomskem statusu $tudentov, rasi in prej$njih izobra"e-valnih izku$njah. Fahy (prav tam) je leta $33$ ugotovil vpliv financnihzmo"nosti $tudentov, geografskih omejitev, naklonjenosti $tudentov doizobra"evanja po meri $tudentov. Tinto je o ovirah, ki narekujejo izstopiz terciarnega izobra"evanja, pisal "e leta $3(&, ko je vzpostavil najpo-gosteje omenjeni model osipa (v Draper +''.). Ovire za uspe$en konec$tudija je Tinto videl v posamezniku, instituciji in drugih zunanjih vpli-vih (Mungania +''*, .(). Ponujal je re$itev za zmanj$anje osipa in sicerje re$itev mogoce iskati v vecji medsebojni integraciji $tudentov in inte-graciji $tudentov s samo institucijo, kar je po navadi znacilno za redne$tudente (Tyler-Smith +'')). Simpson (+''.) poudarja pomen predho-dnih (pozitivnih) izku$enj z e-izobra"evanjem, saj na primer britanskoodprto univerzo> zapusti kar .& % $tudentov "e pred prvim izpitnim ro-kom.

Zanimive rezultate o vzrokih za osip e-izobra"evanj v :5; je dobilMasie Center (+''., ii).? V triletni raziskavi so ugotavljali razlike meduspe$no koncanimi izobra"evanji, ki se izvajajo na razlicne nacine – nadaljavo@ je izobra"evanje uspe$no koncalo (.,( % $tudentov, klasicno iz-vedena izobra"evanja pa 3(,+ % $tudentov.

+. Britanska odprta univerza (The Open University) je referencna institucija za izva-janje 9#5, ki se v zadnjih letih izvaja predvsem prek interneta.

.. ('-odstoten osip udele"encev v izobra"evanju v podjetjih na osnovi raziskav Mei-sterove (v Seufert +''$, .) in od +'- do &'-odstoten osip po ugotovitvah Frankolove (vMasie Center +''.).

*. V raziskavo je bilo vkljucenih $.3)& online izvedenih in +.')$ klasicno izvedenihizobra"evanj oziroma tecajev (angl. Courses) (Masie Center +''., )).

('

Ovire za uspe$en konec e-izobra"evanja *

Prvotne raziskave so vzroke za velik osip iskale predvsem v tehno-logiji. Schilke (v Mungania +''*, *$) je leta +''$ na osnovi prouceva-nja online izvedenega $tudija na daljavo izoblikoval model petih ovir e-izobra"evanja. Ovire izhajajo iz $tudenta, procesa pridobivanja znanja,tehnologije, institucije in drugih zunanjih vplivov – okoli$cin.

MunganiaA (+''*, $*$–$**) je model petih ovir nadgradila $e z dvemavrstama ovir: organizacijskimi ovirami in ovirami, povezanimi z vsebi-nami oziroma gradivi e-izobra"evanja. V svoji doktorski raziskavi je pro-ucevala znacilnosti udele"encev izobra"evanj, ki se v celoti izvajajo on-line. V raziskavo je bilo vkljucenih %*( udele"encev podjetij iz razlicnihsektorjev. Udele"enci so delali v podjetjih s podrocja proizvodnje !67 (N= $+&), petrokemicne industrije (N = %), javnega $olstva (N = .3), zdrav-stvenih storitev (N = $((), trgovine na veliko (N = +&)), svetovanja o !67(N = $+%) in vojske (N = $$*). Model Muganie (+''*) tako obsega ovire,ki so povezane:

• z ovirami, vezanimi na !tudenta, v katere je vkljucila strah pred neu-spehom, zaupanje v e-izobra"evanje, predznanje, sposobnost prila-gajanja spremembam, fizicno in psihicno zdravje, komunikacijskespretnosti in zadovoljstvo ter ponos odraslega (angl. Adult pride);

• z ucnimi stili !tudenta, kamor je Mungania (+''*, $*+) poleg sameusklajenosti $tudentovih ucnih stilov z vgrajenimi ucnimi stili e-izobra"evanja vkljucila tudi naklonjenost razlicnim izobra"eval-nim medijem, predvsem odnos do !67, obcutek osamljenosti prie-izobra"evanju, sprejemljivost mentorsko podprtega izobra"eva-nja, mo"nost dostopa do mentorja, odnos do neosebnega znacajae-izobra"evanja;

• z metodami in oblikami poucevanja (angl. Instructional barriers),ki vkljucujejo ovire, vezane na online ucitelja/mentorja, nacrt iz-vedbe in samo delo ucitelja v online okolju. Tako je v to skupinoovir (Mungania +''*, $*+) vkljucen slab nacrt izvedbe predmetater nizka kakovost gradiv, pogostost povratnih informacij, pomanj-kljiva mo"nost spremljanja lastnega napredka, omejena interakcija$tudenta, te"aven dostop do gradiv in pomanjkljiva navigacija, te-"ave pri prenosu znanja iz teorije v prakso, prevec informacij inprevec povezav, vezanih na tecaj, stalno spreminjanje zahtev, neu-

&. Doktorska disertacije Munganiejeve (+''*) je ena novej$ih in obse"nej$ih raziskavo ovirah za uspe$en konec e-izobra"evanj. Avtorica je povezala in nadgradila $tevilneprej$nje raziskave, zato smo njene izsledke vzeli za nadaljnja razmi$ljanja.

($


strezna struktura ocenjevanja, nezmo"nost tiskanja ali prenosa gra-div v svoj racunalnik;

• z ovirami, vezanimi na izvajalca e-izobra"evanja (organizacijskeovire), v katere je (prav tam, $*.) vkljucila nenaklonjenost vod-stva in drugih zaposlenih v e-izobra"evanju, pomanjkanje znanjaza nacrtovanje in izvajanje e-izobra"evanja (tehnicnega in peda-go$kega), naklonjenost organizacijske kulture e-izobra"evanju, te-"ave z upravljanjem e-izobra"evanj, kakovost tehnicne podpore,pomanjkljiva kredibilnost izobra"evanj ter te"ave pri poznej$empriznavanju opravljenih izobra"evanj;

• s primernostjo gradiv za ciljno skupino – gradiva morajo biti prilago-jena ciljni skupini ter dovolj zahtevna in kakovostna;

• s tehnologijo, predvsem primernostjo uporabljene tehnologije – stro-$kovna in zmogljivostna primernost, konsistentnost dostopa do e-izobra"evanj, hitrost in zanesljivost internetne povezave, za$cita po-datkov pred vdori in izgubo, primernost spletnega ucnega okolja(sistema 0<");

• z drugimi okoli!cinami in zunanjimi vplivi, ki vplivajo na potek $tu-dija. Mungania (+''*, $*.) je v to skupino vkljucila sposobnostiusklajevanja razlicnih dru"benih vlog $tudentov (poklic, dru"ina,$tudij), nepredvidene dejavnike, ki vplivajo na prekinitev $tudija,pomanjkanje casa za $tudij, te"ave, vezane na upravljanje casa (angl.Time Management).

Zaznavanje ovirB e-izobra"evanja je subjektivno. Iz preglednice *.+ jerazvidno, da so najbolj zaznane ovire, ki izvirajo iz okolja, najmanj paovire, ki imajo izvor v osebnostnih znacilnostih.

Razlike v dojemanju ovir se ka"ejo tudi med sektorji, iz katerih pri-hajajo udele"enci – $tudenti e-izobra"evanj. #tudenti iz podjetij s pod-rocja svetovanja o !67 se bolj zavedajo ovir, povezanih z znacilnostmi$tudenta, kot v drugih sektorjih. Najmanj ovir na tem podrocju vidijo vpetrokemicni industriji (Mungania +''*, $*%–$*3).

Statisticno znacilne razlike so opazili med podjetji s podrocja sveto-vanja o !67 in drugimi sektorji (Mungania +''*, $&(), medtem ko sepodjetja petrokemicne industrije po zaznavanju ovir statisticno znacilnone razlikujejo od drugih, kar je najbr" posledica majhnega vzorca (N =

). Anketiranci so ovire e-izobra"evanja ocenjevali na petstopenjski lestvici, kjer so zoceno $ ocenili, da posamezna znacilnost ni ovira za dokoncanje e-izobra"evanja, ocena& pa pomeni veliko oviro za dokoncanje e-izobra"evanja.

(+

Ovire z vidika $tudenta *.$

-E8P085#!,; *.+ Zaznavanje ovir e-izobra"evanj

Proucevani sektorji Tehn

olog

ija

Vpl

ivio

kolja

Prim

erno

stvs

ebin

Org

aniz

acijs

keov

ire

Pouc

evan

je

Ucn

isti

li

Zna

ciln

osti

$tud

ento

v

Povp

recj

e

Proizvodnja !67 $,%+ +,3* +,&. $,(+ +,$$ +,'' $,*% +,'3

Petrokemicna industrija $,3+ .,'' $,%% $,&& $,** $,(& $,+3 $,%.

Javno $olstvo +,'& +,&* $,33 $,&% $,(* $,(3 $,*' $,%(

Zdravstveno zavarovanje $,(* +,)$ +,'& $,)& $,)( $,(% $,.* $,%.

Trgovina na veliko +,$( +,%* +,.' $,3% $,%( +,'+ $,&3 +,$$

Svetovanje o !67 +,.% +,3) +,)& $,33 +,*( +,+% $,(. +,.&

Vojska +,$* +,%' +,+* $,%& +,'$ +,') $,)* +,$$

Povzeto po Mungania +''*, $&'–$&(.

%) (preglednica *.+). Vplivi okolja (situacijske ovire) so najbolj zaznaneovire.

Proucevanje ovir za uspe$no e-izobra"evanje bomo v raziskavi upora-bili le kot ogrodje za vzpostavitev modela dejavnikov, ki vplivajo na ucin-kovito e-izobra"evanje. Zato bomo v nadaljevanju ovire proucevali iz vi-dika sestavin e-izobra"evanja (slika +.%), na katerih v nadaljevanju gra-dimo model dejavnikov ucinkovitega e-izobra"evanja. Tako bomo ovirepredstavili:

• z vidika $tudenta,

• z vidika ucitelja in metod poucevanja,

• z vidika vsebin e-izobra"evanja,

• z vidika izvajalca izobra"evanja – institucije.

$." Ovire z vidika "tudenta

#tudenti se med seboj razlikujejo ne samo po osebnostnih znacilnostih,ki vplivajo na njihovo vztrajnost, samonaravnanost in samodisciplino termotivacijo (Martinez +''.), temvec tudi po svojih pricakovanjih, s kate-rimi vstopajo v e-izobra"evanje. Tinto (+''.) je visoka pricakovanja $tu-dentov oznacil kot enega od petih pogojev za uspe$en konec $tudija. #tu-dent mora cutiti pripadnost instituciji, zato so pomembni pogosti stikis $olskim osebjem (akademskim, strokovnim in administrativnim ose-bjem) ter drugimi $tudijskimi kolegi na fakulteti. Tinto (+''.) govori opovezanosti $tudenta s $tudijskimi kolegi in akademskim okoljem. Na-dalje Tinto (prav tam) poudarja pomen akademske, socialne in osebne

(.


podpore $tudentu. Pomen vkljucevanja podpore za $tudente "e v fazi ra-zvoja e-izobra"evanja poudarja tudi Martinezova (+''.). Podpora je po-membna "e takoj na zacetku $tudija, saj kot ka"ejo raziskave osipa nabritanski odprti univerzi (Simpson +''.), .& % $tudentov zapusti $tu-dij $e pred prvim izpitnim rokom. Podpora je lahko strukturirana, naprimer v obliki poletnih predpripravljalnih programov (angl. Summerbridge programs), mentorskega programa, ali manj strukturirana in sena primer izvaja prek pogovornih ur ucitelja.

Mungania (+''*, )*–(() navaja $tevilne ovire, ki so vezane na posa-meznika. Tako izpostavlja ucne stile in odnos do izobra"evalnih medi-jev, pricakovanja $tudentov, prej$nje izku$nje z e-izobra"evanjem, spo-sobnost za prilagajanje na spremembe ter sprejemanje sprememb, mo-tivacijo, sposobnost upravljanja s casom ter psihicno in fizicno zdravje$tudenta. Martinezova (+''.) izpostavlja pomen samodiscipline in sa-monadzora. Tak$ni $tudenti po navadi izkazujejo vecjo motiviranost inso pri $tudiju vztrajnej$i (prav tam) ter manj dovzetni za zunanje motecevplive, ki bi narekovali opustitev $tudija (Tyler-Smith +'')). Z motecimivplivi Tyler-Smith (+'')) misli na tehnicne te"ave z racunalnikom aliinternetnim dostopom, pritiske na delovnem mestu in v dru"ini ter nate"ave z usklajevanjem casa. Dejavnik zunanjih vplivov oziroma drugihokoli$cin v svoj model vkljucuje tudi Mungania (+''*).

Splo$ne sposobnosti $tudenta niso dovolj za uspe$en $tudij. PalloJin Pratt (glej http://www.pbl-online.org) navajata $tevilne dejavnike, kivplivajo na uspe$en konec $tudija:

• motiviranost za pridobivanje novega znanja,

• sposobnost samostojnega in neodvisnega ucenja,

• sposobnost analize, evalvacije in sinteze,

• sposobnost nacrtovanja casa, postavljanja ciljev in prioritet ter spo-sobnost sledenja tako zastavljenim nacrtom,

• sposobnost re$evanja problemov,

• osnovna racunalni$ka in internetna pismenost.

Medtem ko sta motiviranost in neodvisnost prirojeni znacilnosti, sodruge znacilnosti lahko razvite ali naucene v casu $tudija. Ta spoznanjaje smiselno vkljuciti v nacrtovanje e-izobra"evanj.

Mungania (+''*, $(*–$(&) poudarja, da $tudent razume svoj polo"aj inodgovornost, ki jo ima kot e-$tudent. Odgovornosti, ki jo mora $tudentprevzeti za svojo uspe$nost, ne morejo nadomestiti $e tako kakovostne

(*

Ovire z vidika $tudenta *.$

spremembe drugih dejavnikov – kot na primer tehnologije, organiza-cije ali izvedbe e-izobra"evanja (Mungania +''*, $(*). To odgovornost bilahko enacili s samodisciplino, kot jo izpostavljajo nekateri drugi avtorji(Martinez +''., Bandura v Tyler-Smith +'')).

Motivacija se na splo$no pojavlja kot najpogosteje izpostavljen de-javnik, ki vpliva na uspe$nost $tudentov (Tyler-Smith +''); Mungania+''*; Masie Center +''.), zato je pomembno, da so strategije motivi-ranja $tudentov vkljucene v strategije uvajanja e-izobra"evanja (MasieCenter +''., .&). Po raziskavi Masie Centra (+''.) je kar (. % anketiran-cev motivacijo izpostavilo za najpomembnej$i dejavnik za uspe$en konece-izobra"evanja. Na drugi strani pa .) % anketirancev e-izobra"evanja niuspe$no koncalo zaradi pomanjkanja motivacije.

Z vidika $tudenta ovire, ki jih je Mungania (+''*, $*$) povezala s $tu-dentom in ucnimi stili, razlicno vplivajo na konec e-izobra"evanja. Medovire, ki so vezane na $tudenta, uvr$camo tudi ovire, ki jih je Munga-nia (+''*, $*.) uvrstila med ovire okolja. V tej skupini ovir je proucevalavpliv sposobnosti $tudenta na usklajevanje razlicnih vlog in odgovorno-sti, ki jih imajo $tudenti v vsakodnevnem "ivljenju, ter ovire, ki vplivajona potek $tudija. Iz preglednice *.+ je razvidno, da so prav ovire te sku-pine najpogosteje zaznane ovire (Mungania +''*, $**).

Mungania (prav tam) je ugotovila povezavo med samoucinkovitostjo$tudentov pri e-izobra"evanju in intenzivnostjo zaznavanja ovir za uspe-$en konec e-izobra"evanja. V okviru samoucinkovitosti e-izobra"evanja(angl. eLearning Self-ERcacy) je zbrala stali$ca $tudentov do $tiriindvaj-setih trditev o odnosu do racunalnika, sposobnostih uporabe racunal-nika in odnosu do uporabe racunalnika pri delu in ucenju (+''*, $)(–$)3). Opazila je, da $tudenti, ki imajo pozitiven odnos do racunalnika, kiv racunalniku vidijo orodje za la"e opravljanje dela in sredstvo za prido-bivanje znanja ter imajo sebe za ve$ce uporabnike racunalnika, zaznavajomanj ovir. Analiza podatkov je pokazala, da ovire, vezane na $tudenta,ucne stile in ovire, ki izvirajo iz okolja, statisticno znacilno vplivajo najakost zaznavanja ovir za e-izobra"evanje (Mungania +''*, $('). Posa-mezniki, ki so racunalni$ko manj pismeni, zaznavajo vec ovir (Mungania+''*, $))).

Problem neusklajenosti lastnih ucnih stilov z ucnimi stili, ki so bilivkljuceni v e-izobra"evanje je kot razlog za osip navedlo .) % anketiran-cev (Masie Center +''.). Tretjina anketirancev (..,$ %) pa meni, da jerazlog za nedokoncana e-izobra"evanja casovna neusklajenost zasebnihin $tudijskih obveznosti (prav tam).

(&


Preglednica *.. prikazuje znacilnosti posameznika, ki statisticno zna-cilno vplivajo/ne vplivajo za predcasno prekinitev e-izobra"evanja.

Na zaznavanje ovir e-izobra"evanja imajo statisticno znacilen vplivtudi racunalni$ka usposobljenost ter samo-ucinkovitost e-izobra"evanja.Manj racunalni$ko pismeni $tudenti ter $tudenti z manj$o samoucinko-vitostjo e-izobra"evanja zaznajo vec ovir kot $tudenti, ki so ve$ci uporaberacunalnika in izkazujejo vecjo samoucinkovitost e-izobra"evanja.

$.! Ovire z vidika ucitelja in metod poucevanja

Omenili smo "e pomen integracije $tudentov med seboj in njihovo in-tegracijo v akademsko okolje, kot jo je poimenoval Tinto (+''.). Med$tudenti, ki so aktivno vkljuceni v $tudijski proces, je opaziti manj$i osip(prav tam). Aktivne metode poucevanja, posebno ce vkljucujejo skupin-sko delo in intenzivno interakcijo med $tudenti ter med $tudenti in uci-teljem, pozitivno vplivajo na uspe$nost dokoncanja $tudija. Za prema-govanje ovir za dokoncanje $tudija je v nacrt izvedbe predmeta in samoizvedbo predmeta treba vkljuciti (Mungania +''*, $*+; Tinto +''.):

• jasno in nedvoumno predstavitev predmeta ter pricakovanja ucite-lja glede potrebnega dela $tudentov, predvsem pa merila ocenjeva-nja;

• jasna in natancna navodila za $tudij;

• spremljanje dela $tudenta, ki vkljucuje tudi sprotno preverjanjeznanja ter druge informacije, s katerimi je $tudentu omogocenospremljanje lastnega napredka.

Online podporo mentorja je kot pomemben dejavnik uspe$nega koncae-izobra"evanjaC izpostavila tudi raziskava Masie Centra (+''.).

Ucne stile ter njihovo povezavo z ovirami za uspe$en konec e-izobra"evanjasmo izpostavili "e pri ovirah, vezanih na $tudenta. Poznavanje ciljneskupine ter ucnih stilov potencialnih $tudentov je nujno pri nacrtova-nju ucinkovitega e-izobra"evanja, zato mu moramo posvetiti posebnopozornost; prav tako metodam poucevanja, saj $tudenti posamezne me-tode razlicno sprejemajo.

(. $) % anketirancev je online podporo mentorja navedlo kot dejavnik, ki je vplival nauspe$en konec e-izobra"evanja (Masie Center +''.).

()

Ovire z vidika ucitelja in metod poucevanja *..

-E

8P

085

#!,

;*

..D

ejav

niki

,kiv

pliv

ajo

naos

ip$t

uden

tov

Dej

avni

kN

aos

ipst

atis

ticn

ozn

aciln

o..

.

...v

pliv

a..

.ne

vpliv

a

•St

aros

t–

Mun

gani

a(+

''*

)G

iles

ter

Feld

ahau

s(v

Mur

gani

a+'

'*)

Will

ging

inJo

hnso

n(+

''*

)

•Sp

olM

asie

Cen

ter

(+'

'.)

Mun

gani

a(+

''*

)

•Z

akon

skis

tan

–M

unga

nia

(+'

'*)

•R

asa

–M

unga

nia

(+'

'*)

•Po

klic

nipo

lo"a

jM

unga

nia

(+'

'*)

–

•Po

sedo

vanj

era

cuna

lnik

ain

dost

opdo

inte

rnet

aM

asie

Cen

ter

+''.

–

•R

acun

alni

$ka

inin

tern

etna

pism

enos

tM

unga

nia

(+'

'*)

–

•Pr

edho

dne

izku

$nje

ze-

izob

ra"e

vanj

emSi

mps

on(+

''.

)M

unga

nia

(+'

'*)

–

•M

otiv

acija

Fran

kola

(vTy

ler-

Smit

h+'

'))

Mas

ieC

ente

r+'

'.–

•O

sebn

ostn

ezn

aciln

osti

–sa

mo-

ucin

kovi

tost

,sp

osob

nost

orga

nizi

rano

sti

Mun

gani

a(+

''*

)–

•Po

man

jkan

jeca

saFr

anko

la(v

Tyle

r-Sm

ith

+''

))–

•N

epri

mer

nost

teca

jaFr

anko

la(v

Tyle

r-Sm

ith

+''

))–

•N

estr

okov

nost

men

torj

a/uc

itel

jaFr

anko

la(v

Tyle

r-Sm

ith

+''

))–

•N

eusk

laje

nost

ucni

hst

ilov

e-iz

obra

"eva

nja

zla

stni

miu

cnim

isti

liM

asie

Cen

ter

+''.

–

((


$.# Ovire z vidika vsebin e-izobra!evanja

Ovire, ki so vezane na vsebine e-izobra"evanja, je Mungania (+''*) raz-vrstila v razlicne skupine: skupina ovir na ravni vsebin, skupina ovir naravni poucevanja in delno tehnolo$ke ovire.

Da bi omilili ovire, ki vplivajo na osip $tudentov, moramo pri nacrto-vanju in izdelavi gradiv paziti na naslednje (Mungania +''*, $*+):

• razumljivost $tudijskih gradivih, ki naj bi bila po obsegu optimalna;gradiva naj bi bila nivojsko zgrajena (od la"jih vsebin do te"jih),vendar naj ne bi vsebovala odvecnih povezav in informacij, saj seje prevelika kolicina informacij pokazala za eno od ovir za uspe$enkonec e-izobra"evanj;

• interaktivna gradiva morajo biti pregledna in morajo omogocatienostavno navigacijo po gradivu;

• vsebine morajo biti predstavljene tako, da omogocajo povezavo te-orije s prakso;

• $tudenti si "elijo gradiva prenesti v svoj racunalnik in jih uporabljatitudi brez internetne povezave ali pa si gradiva natisniti; nezmo"nostprenosa gradiva in njihov izpis je pri $tudentih, vkljucenih v razi-skavo, Mungania navedla kot vzrok za opustitev $tudija.

$.$ Ovire z vidika izobra!evalne institucije

Izobra"evalna institucija (zavod ali podjetje), ki organizira e-izobra"evanje,mora biti ustrezno tehnolo$ko in pedago$ko (andrago$ko) usposobljenaza izvedbo e-izobra"evanja. Dosedanje raziskave (Mungania +''*; MesieCenter +''.) so pokazale, da so institucionalne ovire na ravni terciar-nega izobra"evanja povezane tudi z institucionalno kulturo, ki mora bitinaklonjena uvajanju e-izobra"evanja. Prav tako mora biti podjetni$kakultura v podjetjih, v katerih se zaposleni izobra"ujejo prek interneta,naklonjena tovrstnemu izobra"evanju. Podpora vodstva in sodelavcevpomembno vpliva na uspe$nost dokoncanja e-izobra"evanj.

Na ravni institucije moramo izpostaviti $e akreditiranost izobra"e-vanj – predmetov, $tudijskih programov (delov $tudijskih programov),ki se izvajajo prek interneta. Nezaupanje v e-izobra"evanje in bojazen,da opravljenega izobra"evanja $tudenti pozneje ne bodo mogli uvelja-vljati oziroma se jim izobra"evanje ne bo priznalo na trgu dela, je medorganizacijskimi ovirami izpostavila tudi Mungania (+''*, $*.).

Organizacijske ovire so bile pri raziskavi Muganienije (+''*, $(%) po-stavljene nizko (< = $,%*) (preglednica *.+). V skupino organizacijskih

(%

Ovire z vidika izobra"evalne institucije *.*

ovir je Mungania poleg te"av, povezanih s kredibilnostjo e-izobra"evanjin mo"nostjo poznej$ega priznavanja dose"enih kvalifikacij, uvrstila tudiovire, ki izvirajo iz nezadovoljivega upravljanja e-izobra"evanj – upra-vljanja na ravni tecajev, vsebin in uporabnikov.

Tehnolo$ke ovire je Mungania (+''*, $*.) sicer obravnavala kot locenoskupino ovir, vendar po na$i oceni sodijo med ovire na institucionalniravni. Kot vzrok za osip $tudentov lahko vpliva:

• ote"en dostop do stre"nika e-izobra"evanj,D s tem mislimo tako nate"ave, povezane z dostopom do stre"nika, kot na te"ave, povezanez uporabo vsebin e-izobra"evanj;

• te"avnost uporabe spletnega ucnega okolja (Mungania +''*, $%$–$%+).

Po raziskavi Masie Centra (+''.) je tehnologija, predvsem dostop dointerneta, ovira le za *,& % anketirancev, ceprav se je korelacija med do-stopnostjo do interneta in uspe$nostjo konca online izobra"evanja poka-zala za statisticno znacilno (Masie Center +''.). Vedeti pa moramo, daso bili anketiranci raziskave Masie Centra dobro opremljeni z racunal-niki (%(,( % jih je imelo kabelski dostop do interneta ali ;5"0 dostop)in da so izkazali visoko racunalni$ko in internetno pismenost (%' % an-ketirancev se je izreklo za dobre uporabnike racunalnika). Tehnologijanima statisticno znacilnega vpliva na druge ovire, tudi po ugotovitvahMuganijeve ne, saj je le orodje za izvedbo e-izobra"evanja.

Institucija mora $tudentom zagotoviti ustrezno tehnicno, strokovnoin administrativno podporo ter, kot smo "e omenili, predvsem podporostrokovno usposobljenega mentorja, kar smo poudarili "e pri ovirah, po-vezanih z uciteljem. Te"ave, povezane s pomanjkljivo podporo, so bilenakazane "e v raziskavi Masie Centra (+''.). Za zmanj$anje osipa morainstitucija zagotoviti motivatorje e-izobra"evanja. Najveckrat to vlogoodigrajo kar mentorji, ki prevzamejo tudi pomoc pri re$evanju la"jihtehnicnih te"av oziroma posredni$ko vlogo do tehnicne podpore.

Ker je pomanjkanje casa ena od resnih ovir za uspe$en konec e-izobra"evanja, mora izobra"evalna institucija poskrbeti za izvedbo, kibo $tudentom omogocala nemoteno opravljanje $tudijskih obveznosti.To je pomembno predvsem, ko se elektronsko izvaja celoten $tudijskiprogram.

Na ucinkovitost e-izobra"evanja statisticno znacilno vplivajo:

%. Te"ave bi se lahko pojavile zaradi slabega vzdr"evanja stre"nika in infrastrukture ternapak v delovanju opreme v instituciji.

(3


• $tudentska samoucinkovitost za e-izobra"evanje,

• $tudentska ocena sposobnosti uporabe racunalnika in sama uspo-sobljenost za uporabo racunalnika,

• sektor, iz katerega udele"enec e-izobra"evanja izhaja.

#tudenti z manj$o samoucinkovitostjo za e-izobra"evanje ter manj ra-cunalni$ko in internetno pismeni $tudenti zaznajo vec ovir, ki ogro"ajonjihov uspe$en konec e-izobra"evanja. Zato je za izobra"evalno institu-cijo pomembno, da ovire prepozna in jih posku$a odpravljati (Mugani+''*, +.&), ce ima nanje vpliv.

%'

5Konceptualni model dejavnikovucinkovitega kombiniranegae-izobra!evanja (DUKeI)

V .. poglavju smo predstavili modele, ki izhajajo iz razlicnih vidikov e-izobra"evanja:

• vpetosti ponudnika e-izobra"evanj v trg e-izobra"evanj;

• institucionalnega vidika;

• vidika posameznega izobra"evalnega procesa.

Preden bomo vzpostavili model dejavnikov ucinkovitega kombinira-nega e-izobra"evanja bomo predstavili $e lasten model e-izobra"evanja.

E-izobra"evanje je proces (slika &.$), v katerega vstopajo razlicni ude-le"enci: ucitelji/mentorji, $tudenti, razvijalci e-izobra"evanja in drugi,predvsem administrativno, tehnicno in strokovno osebje, ki izvaja pod-porne dejavnosti e-izobra"evanja. Neposreden rezultat e-izobra"evalnegaprocesa so $tudenti z razvitimi tr"no iskanimi kompetencami. Gradiva,ki nastanejo za potrebe izvajanja e-izobra"evanja na izobra"evalni insti-tuciji, se lahko ponujajo na trgu – ali v obliki gradiv ali pa celo v izvedbicelotnega izobra"evanja (posameznih predmetov, delavnic, dela $tudij-skega programa ali celotnega $tudijskega programa).

E-izobra"evanje se izvaja v okviru pravno-formalnih predpisov inob upo$tevanju znacilnosti dru"benega okolja. Na nacin izvajanja e-izobra"evanja pa tudi na nadaljnji razvoj vplivajo razmere na trgu e-izobra"evanj (in tudi razmere na trgu klasicnih izobra"evanj) ter spre-membe na podrocju poucevanja in razvoja !67.

V izobra"evalni instituciji se izvajajo trije osnovni procesi (slika &.+):

• razvoj e-izobra"evanja, ki vkljucuje tudi distribucijo e-izobra"evanj,

• izvedba e-izobra"evanja,

• evalvacija e-izobra"evanja.

Vsi trije procesi se izvajajo na ravni posameznega predmeta (tecaja) inna ravni institucije, ki izvaja $tudijski program.

V fazi razvoja e-izobra"evanja mora izobra"evalna institucija oprede-liti strategijo e-izobra"evanja, ki poleg vizije razvoja e-izobra"evanja nainstituciji vkljucuje:

%$

& Konceptualni model dejavnikov

#tudenti

Ucitelji/mentorji

Razvijalci

Drugo osebje

Izobra!evalni procesUdele!enci RezultatiDipomantiGradivae-izobra!evanja

Razvoj IKT

Pravno-formalni okviri

Razmere na trgu

Razvojne smernice na podrocjupedagogike, didaktike

in andragogike

#ir"e dru!beno okolje

Infrastruktura

"0!6; &.$ E-izobra"evalni proces

Virtualnoucno okolje

(LMS)

Razvoj Izvedba

Evalvacija

"0!6; &.+ Medsebojna povezanost osnovnih procesov e-izobra"evanja

• nacin vkljucevanja !67 v izobra"evalni proces (na primer nacin inpogostost kombiniranja izvedbe prek interneta s klasicno izvede-nimi oblikami dela),

• vrsto spletnega ucnega okolja – sistema 0<",

• vlogo, pristojnosti in odgovornosti razvijalcev vsebin, uciteljev,mentorjev ter drugih udele"encev e-izobra"evanja (administrativ-nega, tehnicnega in strokovnega osebja),

• metode poucevanja in ucenja glede na kurikulum, vsebine in pred-videne ucne rezultate posameznih predmetov,

• priporocljive nacine preverjanja in ocenjevanje znanja,

• tehnologijo in obliko e-gradiv,

%+

Konceptualni model dejavnikov &

• standarde izdelave multimedijskih gradiv (na primer uporaba stan-darda ",4E<),

• postopke presoje in vrednotenja procesa razvoja e-izobra"evanja,

• postopke izbolj$av samih strategij za izvedbo e-izobra"evanj ter po-stopke za dopolnjevanje gradiv.

Pomen razvoja sta poudarila tudi Khan in Joshi (+''), )3–('), sajse v tej fazi postavijo temelji e-izobra"evanja. Razvoj, kot ga poimenu-jemo mi, sta sicer delila v vec faz – nacrtovanje, oblikovanje in izdelavo.Loceno sta obravnavala distribucijo in objavo gradiv ter samo vzdr"e-vanje, ki smo ga mi vkljucili v izvedbo izobra"evanja. Med procese e-izobra"evanja sta vkljucila tudi tr"enje e-izobra"evanj, saj sta procesesnovala na primeru tr"no naravnane institucije e-izobra"evanja.

Izvedba e-izobra"evanja sloni na strategiji e-izobra"evanja. Pomembniudele"enci e-izobra"evanja so $tudenti kot koristniki storitev e-izobra"evanjater ucitelji in mentorji v vlogi organizatorja in izvajalca e-izobra"evanja.Ucitelji in mentorji nastopajo tudi kot (so)ustvarjalci in snovalci e-izobra"evanj. Za vzdr"evanje obstojecih in razvoj novih e-izobra"evanjso zelo pomembne izku$nje vseh udele"encev e-izobra"evanj – uciteljevin mentorjev ter tudi $tudentov.

Celoten proces razvoja, izvedbe in vzdr"evanja e-izobra"evanj potre-buje $iroko tehnicno, strokovno in administrativno podporo. Kakovostnoin predvsem ucinkovito e-izobra"evanje je dosegljivo le prek procesovstalnih izbolj$av, ki so del evalvacijskih postopkov. Evalvacija naj bo vec-plastna – sprotna in koncna (Khan in Joshi +''), )3). Vidiki evalvacijeso razlicni (prirejeno po Khan in Joshi +''), )3–('):

• jezikovni vidik, kjer se presoja primernost uporabljenega jezika zaciljno populacijo; vsebine morajo biti lahko berljive in razumljiveter hkrati strokovne;

• tehnicni vidik, kjer presojamo tehnicno brezhibnost gradiva: delo-vanje interaktivnih povezav, logicnost navigacije, delovanje anima-cij in video-/avdioposnetkov;

• ustreznost slikovnega gradiva, ki mora biti nazorno in poucno in nesme "aliti eticnih znacilnosti ali custev posameznikov, kar je pred-vsem pomembno, ko so gradiva namenjena razlicnim eticnim sku-pinam;

• nacini preverjanja in ocenjevanja znanja (doseganje ucnih rezulta-tov);

%.


#tudenti

Ucitelji/mentorji

Razvijalci

Izvedba eI

Strategijepoucevanja

Gradiva

Razvoj eI

Infrastruktura

Podpora eI

Rezultati evalvacije Evalvacija eI

Uci

nkov

itoeI

"0!6; &.. Institucionalni model e-izobra"evanja

• uporabni!ki vmesnik, ki mora biti enostaven, pregleden in na pogledprijeten;

• poucevanje in ucenje – presoja ustreznosti uporabljenih metod pou-cevanja, tako glede na strategije poucevanja kot tudi glede na dose-"ene ucne rezultate.

Za na$e razumevanje e-izobra"evanja moramo v evalvacijske postopkee-izobra"evanja vkljuciti vse procese, ki so vezani na razvoj, izvedbo inevalvacijo e-izobra"evanja. Tudi sama evalvacija je odvisna od presoje.Samo s tak$nim pristopom lahko dose"emo ucinkovito e-izobra"evanje.

E-izobra"evanje se lahko izvaja le ob ustrezni infrastrukturi ter ob ad-ministrativni, tehnicni in strokovni podpori. Infrastruktura e-izobra"evanjaso omre"na in racunalni$ka oprema ter racunalni$ke re$itve, ki so po-trebne za vzpostavitev, razvoj, izvedbo in vzdr"evanje e-izobra"evanja.Poleg sistemskih racunalni$kih re$itev, ki so potrebne za delovanje sa-mega omre"ja in druge racunalni$ke opreme, mora institucija e-izobra"evanjazagotoviti $e orodja za izdelavo gradiv ter spletno ucno okolje (0<"), ceje tako opredeljeno v strategiji e-izobra"evanja.

Slika &.. prikazuje institucionalni model e-izobra"evanja, ki ponazarjaprepletanje posameznih dejavnosti in procesov.

%*

Ucinkovitost e-izobra"evanja &.$

%." Ucinkovitost e-izobra!evanja

Ekonomski leksikon (Baletic $33&, $(*) ucinkovitost opredeljuje kot spo-sobnost za doseganje rezultatov. Ekonomska ucinkovitost pomeni raz-merje med vrednostjo proizvodnje oziroma vrednostjo prodanih stori-tev in stro$ki, ki so bili potrebni za realizacijo proizvodov/storitev. Ucin-kovitost lahko opredelimo tudi kot razmerje med izhodnimi kolicinami(angl. Output) in vhodnimi porabljenimi viri za proizvodnjo izhodnihkolicin (angl. Input). Tako ucinkovitost (angl. ERciency) opredeljujetudi Rumble ($33(, $+'). Izracun koeficienta ucinkovitosti zahteva ovre-dnotenje izhodnih kolicin, s cimer pri izobra"evanju naletimo na te"ave.V izobra"evalni proces vstopajo ljudje – $tudenti, ucitelji in drugo stro-kovno, administrativno in tehnicno osebje, oprema, gradiva in drugi viriza izvedbo izobra"evalnega procesa. Iz izobra"evalnega procesa pa iz-stopajo $tudenti z opravljenimi $tudijskimi obveznostmi, ki jih je te"koovrednotiti, zato bolj kot o ucinkovitosti izobra"evanja kot razmerjumed vrednostjo izhodnih in vhodnih kolicin govorimo o stro!kovni ucin-kovitosti izobra"evanja. To pomeni, da za proizvod – diplomanta izva-jamo izobra"evalni proces z minimalnimi stro$ki.

Na koncu )'. in v zacetku ('. let prej$njega stoletja (Rumble $33(, $+')je bilo na podrocju stro$kovne ucinkovitosti izobra"evanja, predvsem obuvajanju novih tehnologij, precej raziskav. Od leta $3(& raziskave na tempodrocju podpira tudi /#8",4. V ('. letih prej$njega stoletja so v :5;raziskovali stro$kovno ucinkovitost izobra"evalnega radia in televizije(prav tam). Leta $3(+ je tudi britanska odprta univerza izvedla primer-jalno analizo svojih programov $tudija na daljavo s programi tradicio-nalnih univerz v Veliki Britaniji. Wagner, avtor raziskave (prav tam), jeugotavljal ponavljajoce se stro$ke (angl. Recurrent Costs) na ekvivalen-tnega $tudenta tradicionalnih univerz in odprte univerze. Raziskava jepokazala, da so ponavljajoci se stro$ki na dodiplomskega $tudenta tra-dicionalnih univerz v primerjavi s stro$ki 9#5 .,(+-krat vecji (oziromaza podiplomskega $tudenta $,&-krat vecji). Razlike izhajajo tudi iz nacina$tudija na odprti univerzi oziroma "e iz samega odprtega pristopa,= kose $tudijske obveznosti opravljajo drugace kot pri klasicnem $tudiju. Iz-ku$nje angle$ke primerjalne $tudije so pokazale, da je metodologiji izra-

$. Na univerzi so priznavali tudi kreditne tocke, ki so jih $tudenti dosegli v prej$njemizobra"evanju, kar pomeni, da so $tudenti na odprti univerzi $tudirali manj kot na neka-terih drugih klasicnih univerzah in s tem povecevali ucinkovitost izobra"evanja na odprtiuniverzi.

%&


cuna, predvsem kadar primerjamo razlicne izobra"evalne institucije medseboj, treba posvetiti posebno pozornost (Rumble $33(, $.'–$.+).

Ugotavljanje ekonomske ucinkovitosti 9#5 se razlikuje od ugotavlja-nja ucinkovitosti, ki jo bomo uporabili za potrebe na$e raziskave. Nesamo zaradi nacina izobra"evanja (kombiniran nacin pri posameznihpredmetih), temvec tudi zaradi $tevila $tudentov, uporabnikov izobra-"evalnih storitev. Teh je na na$ih izobra"evalnih zavodih veliko manj kotna zahodu.

Levin ($33&, .%+) povezuje nacine merjenja ucinkovitosti e-izobra"evanjaz odlocitvenimi problemi oziroma ciljem, ki ga "eli institucija doseci.Tako lahko na primer institucija meri ucinkovitost !tudija s:

• $tevilom diplomantov,

• $tevilom osipnikov, ki iz razlicnih razlogov ne uspejo koncati pro-grama oziroma izobra"evanja,

• zadovoljstvom $tudentov,

• zaposljivostjo diplomantov na ustreznih delovnih mestih (uspe$-nost $tudija),

• uvrstitvijo $tudentov v druge izobra"evalne programe (na primernadaljevanje izobra"evanja na vi$ji ravni).

Levin ($33&, .%+) locuje med presojo ucinkovitosti in presojo stro-$kovne ucinkovitosti izobra"evanja. Za potrebe na$e raziskave bomoucinkovitost e-izobra"evanja opredelili z dveh vidikov:

• z vidika ocene predmeta (izpita),

• z vidika mnenja o pridobljenem znanju.

Zavedamo se, da je vidik ocene predmeta ozek, saj bi bilo primernej$eproucevati ucinkovitost $tudija z vidika opravljanja vseh $tudijskih ob-veznosti – casa, ki ga $tudent potrebuje, da konca izobra"evanje na izo-bra"evalni instituciji, in povprecne ocene $tudija. Glede na to, da izvajalke-izobra"evanja na terciarni ravni izobra"evanja $e ni veliko, teh raziskavv Sloveniji $e ne moremo izpeljati. Zato je na$a raziskava omejena naproucevanje dejavnikov, ki so vezani na posamezne predmete. Ker pa bise kljub temu dotaknili vsebinskega vidika ucinkovitosti (znanja), smo vmodel vkljucili mnenje o pridobljenem znanju. Znanje, ki je uporabnona trgu, je vkljuceno tudi v model 550<, ki smo ga predstavili v podpo-glavju ....

Zavedamo se, da je presoja pridobljenega znanja z vidika $tudentovsubjektivna ocena, vendar je znanje v dru"boslovju te"e ugotoviti kot na

%)

Opredelitev dejavnikov &.+

primer v naravoslovnih ali v tehnicnih znanostih.

%.! Opredelitev dejavnikov

Za ucinkovito e-izobra"evanje je treba e-izobra"evanje razviti, ga ucin-kovito izvesti ter izobra"evalni proces stalno izbolj$evati.

V poglavju * smo predstavili ovire, ki povzrocajo, da $tudenti predca-sno zapustijo online izobra"evanje. V okviru na$e raziskave se ne bomoukvarjali z ovirami, temvec z dejavniki, ki vplivajo na ucinkovitost e-izobra"evanja. Kljub temu na$a raziskava veckrat vkljucuje tudi ovire,saj se med dejavniki, za katere menimo, da vplivajo na ucinkovitost e-izobra"evanja, pojavljajo tudi tisti, ki smo jih navedli med ovirami.

Za izhodi$ce dejavnikov ucinkovitega e-izobra"evanja bomo vzeliopredeljene procese in udele"ence e-izobra"evanja. Tako na eni straniproucujemo dejavnike, vezane na $tudente, na drugi strani pa dejavnike,ki so vezani na izvedbo predmeta – nacin izvedbe, gradiva, dejavnosti$tudentov in mentorsko podporo; gre torej za dejavnike, vezane na stra-tegije poucevanja (in ucenja) in na neposredno izvedbo predmeta.

Za e-izobra"evanje so potrebne ustrezna opremljenost – infrastruk-tura ter razvite sposobnosti uporabe racunalnikov in interneta. Ker pro-ucujemo ucinkovitost $tudija, ki se izvaja kot kombinirano e-izobra"evanje,menimo, da je pomembna tudi opremljenost $tudentov.

Pri $tudentih nas zanimajo demografske znacilnosti $tudentov (spol,starost, zaposlitev, status $tudenta oziroma nacin $tudija) in osebnostneznacilnosti, ki so povezane s $tudijem oziroma pripravljenostjo $tuden-tov za $tudij.

Nacin poucevanja je odvisen od vrste predmeta, stilov poucevanja uci-teljev in drugih dejavnikov. V raziskavi smo se omejili na kombinirannacin e-izobra"evanja, zato nas zanimajo nacin izvedbe predavanj in vajter dejavnosti $tudentov v e-ucilnici, njihov odnos do tak$nega nacinaizvajanja, vloga mentorja itn.

Na osnovi prebrane literature, ki smo jo predstavili v teoreticnem delu,smo nanizali dejavnike, ki bi po na$i oceni lahko vplivali na oceno pred-meta ali mnenje o pridobljenem znanju. Nanizane dejavnike smo potemrazporedili v skupine dejavnikov, ki jih prikazujemo na sliki &.*.

V skupini demografskih znacilnosti !tudentov smo proucevali:

• spol $tudentov;

• starost $tudentov;

• nacin koncanja srednje $ole – matura ali zakljucni izpit oziroma

%(


Demografske znacilnosti

Osebnostne znacilnosti

Infrastruktura

Racunalni"ka in internetna pismenost

Uporaba storitev interneta

Pripravljenost za e-izobra!evanje

Odnos do "tudija

Izvedba eI

Podpora mentorja

#tudenti

Ucne strategijein gradiva

Ucinkovit"tudij

Ocenapredmeta

Pridobljenoznanje

"0!6; &.* Skupina dejavnikov modela 5/6e!

poklicna matura ($tudenti, ki so svoje srednje$olsko izobra"evanjekoncali z maturo, so obiskovali gimnazijski srednje$olski program,srednje strokovno in poklicno izobra"evanje pa se konca s poklicnomaturo oziroma pred uvedbo poklicne mature leta +''+ (po pravil-niku o poklicni maturi) z zakljucnim izpitom);

• koncni uspeh v srednji $oli;

• zaposlitev – obseg dela;

• delovna doba;

• nacin $tudija – redni ali izredni $tudij.

V skupini osebnostnih znacilnosti smo proucevali osebnostne znacil-nosti ob vkljucitvi v predmet in ob koncu izvedbe predmeta, saj nas jezanimal ucinek uporabe !67 v izobra"evalnem procesu. Tako smo prou-cevali:

• $tudijske sposobnosti,

• komunikativnost,

• ustvarjalnost,

• organizacijske sposobnosti,

• sposobnosti vodenja,

• samoiniciativnost,

• vztrajnost.

Opremljenost $tudentov in dostop do interneta sta potrebna infra-struktura za vkljucitev $tudentov v e-izobra"evanje. V raziskavi smo pro-

%%

Opredelitev dejavnikov &.+

ucevali opremljenost domacih racunalnikov (mo"nosti uporabe multi-medije) ter nacin dostopa do interneta. Za uporabo tehnolo$ko zahtev-nej$ih in multimedijsko naravnanih gradiv je potreben kabelski ali ;5"0dostop do interneta.

V skupini racunalni!ke in internetne pismenosti smo proucevali:

• splo$ne sposobnosti uporabe racunalnika;

• sposobnosti uporabe racunalni$kih programov> (Word, Excel, sple-tni brskalnik – na primer Internet Explorer in program za e-po$to);

• uporabo interneta oziroma internetnih storitev; proucevali smouporabo storitev za zabavo in razvedrilo (na primer poslu$anjeglasbe, prenos filmov, igranje igric) in uporabo storitev e-poslovanja(na primer nakupovanje prek interneta, poslovanje z banko alijavno upravo prek interneta);

• cas uporabe interneta na teden;

• stro$ke uporabe interneta.

V skupini dejavnikov, ki izkazujejo pripravljenost !tudentov za e-izobra"evanje, smo proucevali:

• odnos $tudentov do !67;

• pripravljenost $tudentov za samoizobra"evanje;

• pripravljenost $tudentov za vse"ivljenjsko izobra"evanje;

• potrebo po stikih s kolegi;

• sodelovanje z uciteljem po e-po$ti;

• "eljo po izobra"evanju prek interneta.

Skupina dejavnikov, ki izra"a odnos !tudentov do !tudija in motivira-nost $tudentov, je vkljucevala:

• ure dela $tudentov – /59 (angl. Workload), ki smo jih spremljali stedenskimi anketami;

• mnenje o vec oziroma manj vlo"enem delu, o katerem so $tudentiporocali v koncni anketi;

• motiviranost za $tudij – preverjali smo motiviranost ob vkljucitvi$tudentov v predmet in motiviranost ob koncu izvedbe predmeta;

• zadovoljstvo s $olo;

+. Programi Word, Excel in Internet Explorer so blagovne znamke podjetja Micro-soft (www.microsoft.com). Ker te programe in uporablja najvec uporabnikov osebnihracunalnikov, smo njihove blagovne znamke uporabili za jasnej$o opredelitev na primerprograma za urejanje besedil, programa za urejanje razpredelnic itn.

%3


• povprecno oceno $tudija.

V skupini dejavnikov kombiniranega e-izobra"evanja smo proucevali:

• sprejem e-ucilnice ter odnos $tudentov do e-ucilnice;

• odnos $tudentov do $tudijskih gradiv ter nacin njihove uporabe ("e-lja po interaktivnem gradivu, izpis gradiva);

• odnos $tudentov do izvedbe predmeta;

• odnos $tudentov do sprotnega dela oziroma do $tudijskih dejavno-sti, ki so se izvajale v e-ucilnici;

• "eleno $tevilo srecanj v "ivo.

Zadnja skupina je zajemala mentorsko podporo, in sicer smo prouce-vali:

• $tudentovo oceno mentorjevega dela;

• mnenje o dostopnosti ucitelja/mentorja ter o mo"nosti mentorjevezamenjave ucitelja;

• mnenje o vplivu dela mentorja na uspe$nost oziroma ucinkovitost$tudija.

3'

6Analiza dejavnikov ucinkovitostina primeru "tudentov Fakulteteza management Koper

Dejavnike, predstavljene v prej$njem poglavju, smo proucevali na pri-meru Fakultete za management Koper (v nadaljevanju H<), ki izvaja do-diplomske in podiplomske $tudijske programe s podrocja ekonomskih inposlovnih ved. V $tudijskem letu +''&/+'') je H< zacela izvajati bolonj-ske $tudijske programe $. stopnje, in sicer visoko$olski strokovni $tudijskiprogram Management (I" +''&) ter istoimenski univerzitetni $tudijskiprogram (/#! +''&). Oba $tudijska programa trajata tri leta in omogo-cata nadaljevanje $tudija na +. stopnji bolonjskih $tudijskih programovali pa na podiplomskih $tudijskih programih, akreditiranih v skladu zzakonodajo, veljavno pred sprejetjem zakona o visokem $olstvu leta +''*(:Ii" +''*). Z vpisom prvih $tudentov v bolonjske $tudijske programe$. stopnje se je koncal vpis $tudentov v triletni visoko$olski strokovniprogram Management (I" +''$), sprejet v skladu z veljavno zakonodajopred :Ii" +''*.

V raziskavi se tako prepletajo podatki iz predmetov, ki so del $tudij-skih programov pred akreditacijo bolonjskih $tudijskih programov, in izpredmeta, ki je "e del novega $tudijskega programa in se izvaja v obehbolonjskih $tudijskih programih $. stopnje (visoko$olskem strokovnemin univerzitetnem) (preglednica ).$).

#e pred akreditacijo bolonjskih $tudijskih programov smo v obstojecepredmete vgrajevali priporocila bolonjske deklaracije glede obremenitve$tudentov= ter priporocila o uporabi aktivnih metod poucevanja. Zato v$tudijskem letu +''&/+'') ni bilo zadr"kov za skupno izvedbo predmetaDigitalna ekonomija in e-poslovanje (I" +''$) in E-poslovanje (I"//#!+''&). Izvedba je zanimiva tudi zato, ker smo predmet izvajali skupaj za$tudente, ki $tudirajo po nacinu rednega in izrednega $tudija.

V nadaljevanju prikazujemo metodologijo zbiranja in metodologijoobdelave podatkov, opredeljujemo ucinkovitost e-izobra"evanja ter de-

$. Za pridobitev $ 67 mora povprecen $tudent za povprecno oceno (prav dobro –%) vlo"iti od +& do .' ur svojega dela, v kar so vkljuceni navzocnost na organiziranihizobra"evalnih oblikah (predavanjih, vajah, seminarjih), $tudij literature, priprava pisnihizdelkov, priprava na izpit in opravljanje izpita.

3$

) Analiza dejavnikov ucinkovitosti

-E8P085#!,; ).$ Predmeti, vkljuceni v raziskavo

Predmet Oznaka Vrsta predmeta #tudijski program 67

Informatika !#H Obvezni – +. letnik I" +''$ *

Digitalna ekonomijain e-poslovanje

58e- Izbirni – +. ali .. letnik I" +''$ )

E-poslovanje eP Izbirni – .. letnik I" +''& in /#! +''& )

4-4<2! I" – visoko$olski strokovni $tudijski program, /#! – univerzitetni $tudijskiprogram.

javnike e-izobra"evanja in njihov vpliv na ucinkovitost e-izobra"evanja.Glede na to, da se prek e-ucilnice> izvaja manj$e $tevilo predmetov, smoproucevali vpliv posameznih spremenljivk na oceno predmeta, ne pana povprecno oceno $tudija. Poleg vpliva posameznih spremenljivk naoceno predmeta smo proucevali tudi vpliv spremenljivk na mnenje $tu-dentov o pridobljenem znanju. Na$a dognanja temeljijo predvsem naraziskavi izvedbe dveh predmetov – obveznega in izbirnega, ki se izva-jata na rednem ali izrednem $tudiju.

&." Metodologija raziskovanja

).$.$ <8745404P!M; :2!E;#M; -45;764I

Podatke, s katerimi bomo preizku$ali dejavnike ucinkovitega e-izobra"evanja,smo ob izvedbi predmetov na kombiniran nacin e-izobra"evanja, zbraliz raziskovalnim delom zadnjih dveh let. Podatki so bili zbrani z vpra$al-niki, ki so bili v izpolnjevanje ponujeni elektronsko (prek e-ucilnice), zizjemo enega vpra$alnika, ki smo ga $tudentom ponujali v tiskani raz-licici. Cas anketiranja, nacin anketiranja med posameznimi skupinami$tudentov, $tevilo v predmet vkljucenih $tudentov (N) in $tevilo $tuden-tov, ki je anketo izpolnilo (n), je razvidno iz preglednice ).+.

Pri $tevilu vkljucenih $tudentov upo$tevamo $tevilo $tudentov, ki soobiskovali predavanja, ne pa tistih, ki so imeli predmet vpisan v indeks.Pri $tudentih, ki $tudirajo izredno, se namrec dogaja, da izbirni predmetvpi$ejo, vendar se potem odlocijo, da predmeta v tekocem $tudijskemletu ne bodo opravljali. V raziskavo smo tako vkljucili ..3 $tudentov s%&,3-odstotno povprecno odzivnostjo.

+. E-ucilnica je sinonim za spletno ucno okolje, ki ga na H< uporabljajo za podporoizobra"evalnega dela. Za odprtokodno re$itev Moodle (www.moodle.org) so se odlocili"e v $tudijskem letu +''./+''*, ko so zaceli uvajati e-izobra"evanje. E-ucilnica, ki jo upo-rabljajo tudi za podporo projektnega in sodelovalnega dela na fakulteti, je dostopna preknaslova: www.eucilnica.si.

3+

Metodologija raziskovanja ).$

-E8P085#!,; ).+ Potek anketiranja in odzivnost anketirancev

Predmet Cas Nacin N n Dele"*

58e- (izredni) – !""%/!""#

Vhodna anketa $*. ..–+'. .. +''& e-oblika $'& 3& 3',&

Koncna anketa ++. &. +'') papir $'& %* %','

58e- (redni in izredni) – !""#/!""$

Vhodna anketa +$...–$$. *. +'') e-oblika $'3 $') 3(,+

Koncna anketa +$. &.–+%. &. +'') e-oblika $'3 $'' 3$,(

Informatika (redni) – !""#/!""$

Vhodna anketa &. $'.–$*. $'. +''& e-oblika $+& $'& %*,'

Koncna anketa $$. $.–$%. $. +'') e-oblika $+& 3' (+,'

4-4<2; * V odstotkih.

Anketiranje $tudentov je potekalo na zacetku, ob vkljucevanju $tuden-tov v e-ucilnico, vmesno – tedensko in ob koncu izvedbe predmeta, zakar smo uporabili razlicne vpra$alnike. Posamezni vpra$alniki imajo raz-licen namen:

• Vstopno anketiranje !tudentov je namenjeno preverjanju racunalni-$ke in internetne pismenosti $tudentov, zbiranju podatkov o upo-rabi !67 in storitvah, ki jih !67 omogoca, naklonjenosti posame-znim oblikam in nacinom $tudija ter zaznavanju pomembnosti po-sameznih dejavnikov ucinkovitega $tudija.

• Z vmesnim anketiranjem zbiramo podatke o porabljenem casu $tu-dentov za opravljanje $tudijskih obveznosti (angl. Workload), mne-nja o izvedbi predmeta v preteklem tednu ter mnenja $tudentov ogradivih. #tudenti tedensko ocenjujejo tudi delo svojega mentorja.

• S koncnim anketiranjem !tudentov dobimo informacije o izvedbipredmeta, o sprejemu e-ucilnice, odnosu do $tudijskih gradiv in$tudijskih dejavnostih ter mnenje o vplivu e-izobra"evanja na ne-katere njihove osebnostne znacilnosti.

Elektronska izvedba anketiranja nam omogoca, da prek vpisne $tevilkepodatke iz anket dopolnimo $e s podatki o $tudentih, na primer z uspe-$nostjo $tudenta pri opravljanju $tudijskih obveznosti, s podatki o njego-vem delu (iz vmesnih anket), s pogostostjo pristopa k izpitu (podatek izizpitne evidence v visoko$olskem informacijskem sistemu). Iz tako sesta-vljenih podatkov smo pred koncno obdelavo podatkov vpisno $tevilko,ki izra"a identiteto $tudenta, nadomestili s tekoco $tevilko zapisa v dato-teki, s cimer je bila zagotovljena anonimnost anketiranja.

3.


Podatke iz e-anket smo uredili v programu Excel ter jih nato uvoziliv program za statisticno obdelavo podatkov "-"" (razlicica $$.' in raz-licica $*.'). Podatki so prikazani z opisno statistiko ter z zahtevnej$imistatisticnimi metodami, ki so podrobneje prikazane v nadaljevanju (').

).$.+ <8745404P!M; 42580;I8 -45;764I

Veliko $tevilo zbranih podatkov smo razvrstili v skupine (npr. spol, sta-rost, nacin koncanja srednje $ole, koncni uspeh v srednji $oli, obseg dela,delovna doba in nacin $tudija v skupino demografskih znacilnosti), kismo jih predstavili v podpoglavju '. Pri tak$nem zdru"evanju smo upo-rabili enostavne matematicne metode ali pa metodo glavnih komponent.

Metodo glavnih komponent (<P6) smo uporabili povsod, kjer so po-datki to dopu$cali. Primernost podatkov za njihovo zdru"evanje z <P6smo preizku$ali na tri nacine. Izracunali smo:

• Kaiser-Mayer-Olkinovo (6<4) statistiko, ki meri moc povezavemed spremenljivkami in zavzema vrednosti med ' in $. V na$i razi-skavi smo za spodnjo mejo vzeli ',)' (6<4 ! ',)'), kot priporocaGarson (+'')).

• Chronbachovo alpho, ki pojasni dele" variance potencialne novespremenljivke, ce bi vanjo zdru"ili predvidene spremenljivke, za ka-tere smo izvedli izracun. Po Garsonu (+'')) naj bi bila vrednostalpha statistike vsaj ',(', vendar navaja, da se nekateri raziskovalciodlocajo za vi$jo vrednost – ',%'. Tudi mi smo za mejo spreje-mljivosti vzeli vrednost ',%'. Chronbahovo alpho lahko oprede-limo tudi kot korelacijski koeficient (medsebojno povezanost izbra-nih spremenljivk), kar pomeni, da vrednost alphe ',%' pomeni zelomocno korelacijo med izbranimi spremenljivkami (prav tam).

• Bartlettov test, s katerim preverjamo hipotezo, ali je korelacijskamatrika podatkov enotska. Ce je stopnja tveganja (Sig.) " ','&, po-tem lahko zavrnemo nicelno domnevo in sprejmemo sklep, da ko-relacijska matrika ni enaka enotski, kar pomeni, da so opazovanespremenljivke, ki jih "elimo zdru"iti z <P6, do dolocene mere medseboj povezane.

Ce podatki niso bili primerni za uporabo <P6 (alpha < ',%', 6<4 <',), Bartlettov test: Sig. > ','&), smo nove spremenljivke tvorili z enostav-nimi matematicnimi metodami. Tako je bila vrednost novoustvarjenespremenljivke izracunana kot vsota vrednosti posameznih spremenljivk

3*

Metodologija raziskovanja ).$

(na primer opremljenost domacih racunalnikov v podpoglavju ') ali kotpovprecje vrednosti posameznih spremenljivk.

Med posameznimi podatki skupine oziroma pozneje podatki modela(poglavje (), smo izracunali medsebojne povezave. Statisticno znacilnepovezave oziroma korelacije smo prikazali v korelacijskih preglednicah,ki jim sledi opisna razlaga.

Vplive posameznih neodvisnih spremenljivk na odvisno spremen-ljivko smo ugotavljali z regresijsko analizo. V regresijskih preglednicahso prikazani? regresijski koeficienti (B) in njihova statisticna znacilnost,ki jo opredeljuje t-test in stopnja tveganja (P). Stopnja tveganja (P) nampove, ob kak$nem tveganju lahko zavrnemo nicelno domnevo, da je po-samezen regresijski koeficient B enak ' in da nima vpliva na odvisnospremenljivko.

V preglednicah prikazujemo tudi analizo variance (F-test), s katerimtestiramo model kot celoto in ustrezno stopnjo tveganja (P). Multiplideterminacijski koeficient (R2) pove dele" variance odvisne spremen-ljivke, ki je pojasnjena z linearnim vplivom v model vkljucenih neod-visnih spremenljivk. V na$i raziskavi sta neodvisni spremenljivki ocenapredmeta in mnenje o pridobljenem znanju (pridobljeno znanje).

Za preverjanje izpolnjevanja predpostavk linearnosti regresijskegamodela smo uporabili graficni tehniki, in sicer:

• Na skupni sliki smo prikazali histogram standardiziranih vrednostiostankov in linijski prikaz normalne porazdelitve. Ostanki naj bi bilirazporejeni cim bolj normalno, da bi lahko sprejeli linearni modelregresijske funkcije (< = ','' in "5 = $,'').

• Razsevni grafikon, ki ponazarja odvisnost standardiziranih vre-dnosti ostankov od standardiziranih ocen odvisne spremenljivke.Ostanki naj ne bi kazali medsebojne povezave – korelacije medostanki in ocenjeno vrednostjo odvisne spremenljivke, kar pomeni,da v modelu ni heteroskedasticnosti. V nasprotnem primeru je na-mesto linearne regresijske funkcije treba vzeti drugacen tip regresij-ske funkcije ali pa preveriti ustreznost modela.

Za regresijsko analizo smo izbrali metodo Stepwise, ki preverja, ali po-samezna spremenljivka statisticno znacilno vpliva na odvisno spremen-ljivko. Ce vpliv ni statisticno znacilen, program "-"" spremenljivko iz-loci iz modela, v nasprotnem primeru pa jo v modelu zadr"i. Merilo za

.. Pojasnila pojmov so povzeta po Rogelj $333, $'&–$+$.

3&


vkljucevanje in izlocanje spremenljivk, ki je "e programsko nastavljeno,nismo spreminjali (stopnja znacilnosti za vkljucitev spremenljivke v mo-del je ','&, stopnja znacilnosti za izkljucitev iz modela pa ',$').

Vsaka dodana spremenljivka v model spremeni vrednost determina-cijskega koeficienta, zato v rezultatih regresijske analize prikazujemo po-pravljene determinacijske koeficiente (popr. R2) (angl. Adjusted R2).

&.! Ucinkovitost anketiranih "tudentov

S pojmom ucinkovitost $tudija mislimo na t. i. prehodnost $tudentov, kijo Bevceva (!8E +''$, $+.) opredeljuje kot notranjo ekonomsko ucinko-vitost izobra"evanja. V praksi se prehodnost $tudentov pogosto napacnoopredeljuje kot uspe$nost $tudija, ki je vezana na zaposljivost $tudentov.

Pogled na ucinkovitost e-izobra"evanja smo opredelil v podpoglavju(. V okviru na$e raziskave bomo proucevali opravljen izpit, saj smo se"e v uvodu omejili na proucevanje dejavnikov, ki so vezani na ucinko-vitost $tudentov pri opravljanju $tudijskih obveznosti pri posameznihpredmetih. Ker ocene ne ka"ejo vedno dose"enih ucnih dose"kov in kersmo v raziskavo vkljucili dva razlicna predmeta, katerih znanja ni mo-goce primerjati med seboj, smo $tudente vpra$ali za mnenje o pridoblje-nem znanju. Na petstopenjski lestvici@ so $tudenti presojali pridobljenoznanje pri predmetu, ki se je izvajal prek e-ucilnice, z znanjem, ki gapridobijo pri klasicno izvedenem predmetu. Da bi zagotovili primerlji-vost izpitnih ocen izbirnega in obveznega predmeta, smo pri obveznempredmetu upo$tevali le ocene tekocih $tudijskih obveznosti (nalog), nepa ocen e-izpita. Primerjavo povprecnih ocen nalog oziroma izpita inmnenje o pridobljenem znanju prikazujemo v preglednici )... Z neodvi-snim t-testom smo ugotavljali statisticno znacilne razlike med posame-znimi skupinami $tudentov - med $tudenti rednega in izrednega $tudijater med $tudenti izbirnega in obveznega predmeta. Statisticno znacilnerazlike med $tudenti rednega in izrednega $tudija ter med $tudenti izbir-nega in obveznega predmeta smo opazili le pri mnenju o pridobljenemznanju (P < ','&).

Z metodo glavnih komponent smo posku$ali obe spremenljivki zdru-"iti v eno spremenljivko, vendar spremenljivki ne izpolnjujeta pogojevza uporabo <P6 (poglavje '),A zato spremenljivk ne bomo zdru"evali inbomo vplive posameznih dejavnikov na ucinkovitost $tudija obravnavali

*. & pomeni, da $tudenti pridobili vec znanja, $ pa, da so pridobili manj znanja.&. Alpha = ',+*.'; 6<4 = ',&('; Bartlettov test: Sig. = ','&).

3)

Demografske znacilnosti )..

-E8P085#!,; ).. Ocena nalog in mnenje o pridobljenem znanju

Spremenljivki Izbirni predmet Obveznipredmet

Izr. : red.$tudij

Izb. : obv.predmet

Red. $tudij Izr. $tudij Red. $tudij t-test – P t-test – P

Ocena nalog (izpita)a %,+ %,* %,' – –

Pridobili vec znanjab .,) *,+ .,' ','' ',''

4-4<2! a Razpon ocen od $ do $' () = pozitivna ocena). b Ocenjevalna lestvica $–&: $= manj znanja, & = vec znanja.

loceno za oceno predmeta in loceno za mnenje o pridobljenem znanju.To odlocitev podpirajo tudi rezultati Russellove raziskave (Russell +''$),ki ka"ejo, da med online izobra"evanjem in klasicno izvedenim izobra"e-vanjem v pridobljenem znanju ni statisticno znacilnih razlik. Iz na$e raz-iskave namrec izhaja, da predvsem $tudenti izrednega $tudija statisticnoznacilno visoko ocenjujejo pridobljeno znanje pri kombinirano izvede-nem predmetu v primerjavi s klasicno izvedenim predmetom, kar porajarazmi$ljanje, da $tudenti pridobijo neka druga znanja, ki niso neposre-dno povezana z vsebinami predmeta. Pridobljena znanja so nedvomnopovezana z metodami in nacini poucevanja, ki smo jih vkljucili v izvedbopredmeta. Tako so na primer pri skupinskem delu morali $tudenti deloorganizirati, se medsebojno dogovarjati in usklajevati ter se skupini tudiprilagajati. Opravljanje dejavnosti je od $tudentov zahtevalo pogostej$ouporabo racunalnika in interneta, kot je v navadi pri klasicni izvedbi.

&.# Demografske znacilnosti

V skupini demografskih znacilnosti smo zajeli podatke, prikazane v pre-glednici ).*.

Obvezni predmet se izvaja v drugem letu $tudija, izbirni predmet pav tretjem letu $tudija, zato je povprecen $tudent obveznega predmetastar +$ let, $tudent izbirnega predmeta pa ++ let. Glede na to, da gre za$tudente rednega $tudija, so odstopanja od povprecja majhna – $,) leta,ceprav je najstarej$i $tudent rednega $tudija star +% (za izbirni predmet)oziroma +3 let ($tudent obveznega predmeta). #tudenti izrednega $tudijaso v povprecju $$,3 leta starej$i. Podobno razliko med $tudenti rednega inizrednega $tudija smo zasledili tudi pri primerjavi $tudentov prvih dvehizvedb izbirnega predmeta (3 let) (Sulcic +''&, $)).

Za potrebe nadaljnje analize smo preoblikovali naslednje spremen-ljivke:

• Predmet – spremenljivko smo spremenili v binarno (dihotomno)

3(


-E8P085#!,; ).* Demografske znacilnosti $tudentov

Spremenljivke Znacilnosti Izb. predmet Obv. predmet

Red. $tudij Izr. $tudij Red. $tudij

($) (+) ($) (+) ($) (+)

Spol Mo$ki $3 .$,( $* .&,3 +. +),$

!enski *$ )%,. +& )*,$ )& (.,3

Nacin koncanja Zakljucni izpit + .,. $3 &$,* . .,*srednje $ole Poklicna matura &+ %),( * $',% () %&,*

Matura ) $',' $* .(,% $' $$,+

Zaposlitev Za nedolocen cas – – +3 (+,& – –(izredni) Za dolocen cas – – + $&,' – –

Delate obcasno – – % +',' – –

Nezaposleni – – $ +,& – –

Delo ob $tudiju Redno $* +.,. – – $' $$,$(redni) Obcasno +& *$,( – – .% *+,+

Le med pocitnicami 3 $&,' – – $( $%,3

Redko kdaj . &,' – – & &,)

Ne 3 $&,' – – +' ++,+

#tevilo ur dela M +$,% .(,* $%,% – – –na teden "5 $+,* $&,' $.,* – – –

Delovna doba M ',) $+,) #- – – –

"5 $,& 3,$ – – – –

Starost M ++,$ .*,+ +$,$ – – –

"5 $,& %,% $,& – – –

Min/Maks +'/+% +$/&% $3/+3 – – –

Uspeh zadnjega let– M .,& .,. .,& – – –nika srednje $ole "5 ',( ',% ',) – – –

4-4<28 < = aritmeticna sredina, "5 = standardni odklon, #- = ni podatka. Naslovistolpcev: ($) $tevilo, (+) dele" v odstotkih.

spremenljivko, kjer vrednost ' pomeni obvezni predmet, vrednost$ pa izbirni predmet.

• Delovna doba in delovni cas – vse manjkajoce vrednosti so rezultattega, da anketirani $tudenti ne delajo in nimajo nic let delovne dobe,zato smo manjkajoce vrednosti nadomestili z vrednostjo '.

V preglednici ).& prikazujemo medsebojno povezanost oziroma sta-tisticno znacilne korelacije med spremenljivkami, ki oznacujejo demo-grafske znacilnosti $tudentov, ter oceno predmeta in mnenjem o prido-bljenem znanju.

3%

Demografske znacilnosti )..

-E8P085#!,; ).& Demografske znacilnosti – medsebojna povezanost spremenljivk

Spremenljivke $. +. .. *. &. ). (.

$. Predmet – – – – – – –

+. Spol – – – – – – –

.. Starost ',**a – – – – – –

*. Nacin $tudija ',*3a – ',(%a – – – –

&. Delovne ure ',$)b – – ',$3a – – –

). Delovna doba ',.%a – ',3)a ',(&a – – –

(. Uspeh v srednji $oli – – – – – – –

%. Ocena predmeta – – ',$%b – –',+&a ',$%b ',$%b

3. Pridobljeno znanje ',.)a – ',.'a ',.)a – ',+%a –

4-4<2! a statisticno znacilna korelacija pri P = ','$; b statisticno znacilna korelacijapri P = ','&.

Iz preglednice ).& lahko razberemo, da so vi$je ocene pri predmetudosegli starej$i $tudenti (korelacijski koeficient ',$%), z vec let delovnedobe (korelacijski koeficient ',$%) in $tudenti, ki so imeli bolj$i uspeh obzakljucku srednje $ole (korelacijski koeficient ',$%). Slu"bene obremeni-tve (delovne ure) so v negativni korelaciji z oceno predmeta (korelacijskikoeficient –',+&), kar pomeni, da so $tudenti, ki delajo vec ur na teden,dosegli ni"jo oceno pri predmetu in nasprotno. Zanimive so korelacije odose"enem znanju, saj so $tudenti, ki menijo, da so pridobili vec znanja,starej$i (korelacijski koeficient ',.'), $tudirajo izredno (korelacijski koe-ficient ',.)) in imajo dalj$o delovno dobo (korelacijski koeficient ',+%).Korelacije s predmetom ka"ejo, da $tudenti izbirnega predmeta menijo,da so pridobili vec znanja kot pri klasicno izvedenih predmetih (korela-cijski koeficient ',.)). #tudenti izbirnega predmeta so starej$i (korelacij-ski koeficient ',**). Zanimivo je, da nismo opazili nobenih medsebojnihpovezav med spolom in drugimi proucevanimi spremenljivkami (pre-glednica ).&).

Vpliv spremenljivk iz preglednice ).& na oceno predmeta in mnenje opridobljenem znanju smo preverili $e z linearno regresijsko analizo. Re-zultati linearne regresijske analize bodo osnova za izbiro ustreznih spre-menljivk za nadaljnjo analizo.

Med vsemi demografskimi spremenljivkami, predstavljenimi v pre-glednici ).), na oceno predmeta statisticno znacilno vplivajo delovneure, ki jih $tudenti opravijo vsak dan na svojih delovnih mestih, starost$tudentov in koncni uspeh v srednji $oli. Starej$i $tudenti in $tudenti, kiso bili "e v srednji $oli uspe$nej$i, dosegajo vi$je ocene tudi pri predmetu.

33


-E8P085#!,; ).) Demografske znacilnosti – linearna regresijska analiza (odvisnaspremenljivka: ocena predmeta)

Vkljucene spremenljivke B t P

Delovne ure –','$3 –.,&$+ ',''$

Starost ','*$ +,33+ ',''.

Uspeh v srednji $oli ',+)( +,$$' ','.)

4-4<28 F = %,)'(; P = ','''; popr. R2 = ',$$+. Izkljucene spremenljivke so predmet,spol, nacin $tudija in delovna doba.

-E8P085#!,; ).( Demografske znacilnosti – linearna regresijska analiza (odvisnaspremenljivka: pridobljeno znanje)


Nacin $tudija ',($' .,.&3 ',''$

Predmet ',&&$ .,+(3 ',''$

Spol ',.)) +,+)) ','+&

4-4<28 F = $*,)&.; P = ','''; popr. R2 = ',$%*. Izkljucene spremenljivke so predmet,spol, nacin $tudija in delovna doba.

#tudenti, ki v slu"bi delajo dalj casa, dosegajo ni"je ocene. Delovne ure,starost in uspeh v srednji $oli pojasnijo $$,+ % variance ocene predmetaob nevkljucenih drugih spremenljivkah, ki bodo prikazane pozneje.

Iz regresijske analize (preglednica ).() izhaja, da na mnenje o prido-bljenem znanju statisticno znacilno vplivajo nacin $tudija, vrsta pred-meta in spol $tudentov. Tako so $tudenti izrednega $tudija in $tudentiizbirnega predmeta, po lastni presoji, pridobili vec znanja pri izvedbipredmeta prek e-ucilnice kot njihovi kolegi rednega $tudija in obveznegapredmeta. #tudentke so v primerjavi z mo$kimi kolegi pridobile vec zna-nja. Vse tri neodvisne spremenljivke pojasnjuje $%,*-odstotna variabil-nosti spremenljivke mnenje o pridobljenem znanju ob drugih nespre-menjenih okoli$cinah. Ostale spremenljivke iz preglednice ).&, ki smo jihvkljucili v model, so bile z metodo Stepwise iz modela izlocene, saj napridobljeno znanje nimajo statisticno znacilnega vpliva.

Glede na ugotovitve linearne regresijske analize (preglednica ).) inpreglednica ).() bomo v nadaljnjo obdelavo prenesli spremenljivke: de-lovne ure, starost, uspeh v srednji $oli, nacin $tudija, predmet in spol$tudentov.

&.$ Osebnostne znacilnosti

#tudenti so v vhodni anketi ocenjevali nekatere svoje osebnostne znacil-nosti. Za uspe$en $tudij je pomembna predvsem motivacija, ki jo obrav-

$''

Osebnostne znacilnosti ).*

-E8P085#!,; ).% Ocene osebnostnih znacilnosti pred izvedbo predmeta


Izr. : red.$tudij

Izb. : obv.predmet


#tudijske sposobnosti .,3 *,$ .,) ','' –

Komunikativnost *,' *,$ – – –

Ustvarjalnost .,% .,3 .,& ','' ','&

Org. sposobnosti .,( .,% .,* ','' –

Sposobnosti vodenja .,( .,% .,* ','' –

Povprecje .,% *,' .,& – –

4-4<28 Ocenjevalna lestvica $–&, kjer $ = nizka ocena, & = visoka ocena.

-E8P085#!,; ).3 Ocena sprememb osebnostnih znacilnosti zaradi uporabe !67 priizvedbi predmeta


Izr. : red.$tudij

Izb. : obv.predmet


Samoiniciativnost .,) *,' .,$ ','' ',''

Komunikativnost .,( .,% .,$ ','' ','*

Ustvarjalnost .,( *,' .,+ ','' ','$

Org. sposobnosti .,) *,' .,& ','& –

Sposobnosti vodenja .,) .,) .,. – –

Vztrajnost .,) *,' .,. ','' ',''

Povprecje .,) .,3 .,+ – –


navamo v podpoglavju ', ter nekatere druge osebnostne znacilnosti, kijih prikazujemo v preglednici ).%.

Ob zacetku izvedbe predmeta so $tudenti ocenjevali svoje osebnostneznacilnosti z ocenami od $ do &, kjer je ocena & pomenila najvi$jo oceno.Iz preglednice ).% je razvidno, da so svoje sposobnosti (v povprecju) naj-vi$e ocenili izredni $tudenti izbirnega predmeta, najni"je pa $tudenti ob-veznega predmeta, ki $tudirajo redno. Razlike v ocenjevanju izhajajo tudiiz presoje sprememb, ki so bile posledica uvajanja !67 v izvedbo pred-meta (preglednica ).3). Ocenjevanje je potekalo na petstopenjski lestvici,kjer ocena & pomeni mocno strinjanje s trditvijo o izbolj$anju sposobno-sti, ocena $ pa, da se s trditvijo sploh ne strinjajo.

Iz preglednice ).3 je razvidno, da je raziskava o spremembah osebno-stnih znacilnostih zaradi uporabe !67 pokazala vec statisticno znacilnihrazlik med $tudenti rednega in izrednega $tudija ter med $tudenti ob-

$'$


-E8P085#!,; ).$' Osebnostne znacilnosti – regresijska analiza (odvisnaspremenljivka: pridobljeno znanje)


Izhodne znacilnosti ',&(& &,(&( ','''

4-4<28 F = ..,$*); P = ','''; popr. R2 = ',+&&. Izkljucena je spremenljivka vhodneznacilnosti.

veznega in izbirnega predmeta, kot je pokazala primerjava ocen oseb-nostnih znacilnosti ob vkljucitvi v predmet (preglednica ).%). Cepravso $tudenti izrednega $tudija "e ob vkljucitvi v predmet vi$je ocenje-vali svoje osebnostne znacilnosti, so tudi po koncu izvedbe predmeta za-znane spremembe zaradi uvedbe !67 v izobra"evalni proces ocenili vi$e.Sprotno delo ocitno izbolj$uje vztrajnost $tudentov. Po mnenju $tuden-tov so se osebnostne znacilnosti najbolj izbolj$ale pri $tudentih izbirnegapredmeta izrednega $tudija, najmanj pa pri $tudentih obveznega pred-meta rednega $tudija.

Za nadaljnjo analizo smo z metodo glavnih komponentB oceno oseb-nostnih znacilnosti zdru"ili v eno novo spremenljivko (vhodne znacilno-sti). Nova spremenljivka pojasnjuje &3,3+ % variabilnosti petih spremen-ljivk iz preglednice ).%.

EnakoC smo zdru"ili tudi spremenljivke, ki ponazarjajo sprememboosebnostnih znacilnosti zaradi uporabe !67 v izobra"evanju. Novoobli-kovana spremenljivka (izhodne znacilnosti) pojasnjuje )&,$$ % variabil-nosti $estih spremenljivk iz preglednice ).3.

S korelacijsko matriko smo ugotovili, da je spremenljivka izhodne zna-cilnosti v pozitivni korelaciji z mnenjem o pridobljenem znanju (korela-cijski koeficient ',&(), kar smo preverili $e z linearno regresijsko analizo.Rezultate prikazuje preglednica ).$'.

Iz preglednice ).$' je razvidno, da variabilnost izhodnih znacilnostipojasni +&,& % variabilnosti mnenja o pridobljenem znanju. Vhodne zna-cilnosti nimajo statisticno znacilnega vpliva na mnenje o pridobljenemznanju. Statisticno znacilnega vpliva vhodnih in izhodnih spremenljivkna oceno predmeta nismo zaznali. Kljub temu bomo v nadaljnjo obde-lavo prenesli obe spremenljivki, saj bi se ob vplivu kak$ne druge spre-menljivke lahko pokazal statisticno znacilen vpliv na eno od odvisnihspremenljivk.

). Alpha = ',%.'(; 6<4 = ',((+; Bartlettov test: Sig. ','''.(. Alpha = ',%3$(; 6<4 = ',3'*; Bartlettov test: Sig. ','''.

$'+

Opremljenost $tudentov ).&

&.% Opremljenost "tudentov

Racunalni$ka opremljenost $tudentov ter njihov dostop do internetasta eden od osnovnih materialnih pogojev za uvedbo in izvedbo e-izobra"evanja. Zato opremljenost $tudentov preverimo "e na zacetkuizvedbe predmeta. Ce $tudenti nimajo ustrezne opreme, jim to zagotovifakulteta.D

Iz preglednice ).$$ je razvidno, da so $tudenti izrednega $tudija boljeopremljeni kot $tudenti, ki $tudirajo redno. #tudenti, ki so si izbrali iz-birni predmet s podrocja informatike, so bolje opremljeni kot $tudentiobveznega predmeta, kar seveda ne preseneca, saj so si $tudenti pred-met izbrali zato, ker jih podrocje informatike oziroma e-poslovanja $eposebno zanima. Tako ima vec $tudentov izbirnega predmeta doma ra-cunalnik ((&,' % $tudentov rednega in %(,+ % $tudentov izrednega $tu-dija). #tudenti izbirnega predmeta imajo bolj$i tudi nacin dostopa dointerneta ()',' % $tudentov rednega $tudija in ((,% % $tudentov izbir-nega predmeta, ki $tudirajo izredno, ima kabelski ali ;5"0 dostop dointerneta). Domaci racunalniki $tudentov izbirnega predmeta so boljeopremljeni kot racunalniki $tudentov obveznega predmeta. Podrobnostiso razvidne iz preglednice ).$$.

Spremenljivke, ki prikazujejo opremljenost racunalnika, smo zdru-"ili v novo spremenljivko, ki ponazarja opremljenost $tudentov. V novospremenljivko smo zdru"ili vsoto vrednosti posameznih spremenljivk.Na osnovi izracuna Cronbachove alphe (',)%%() se nismo odlocili zazdru"evanje spremenljivk z metodo glavnih komponent, saj je bila alphani"ja od spodnje sprejemljive meje (',%) (podpoglavje ').

Razlike med povprecnim $tevilom enot racunalni$ke opreme, ki jihvsebuje osebni racunalnik $tudentov izbirnega predmeta (!-) in $tuden-tov obveznega predmeta (4-) so razvidne iz preglednice ).$+.

Tudi za dostop do interneta smo ustvarili novo spremenljivko, in si-cer smo dostope do interneta razvrstili v dve skupini – pocasnej$i do-stop (vrednost $) in hitrej$i dostop (vrednost +).F V skupino pocasnej-$ega dostopa smo zdru"ili klasicno telefonsko linijo, linijo !"5# in mo-bilno omre"je, v hitrej$i dostop pa omre"je ;"50 in kabelsko omre"je. Iz

%. Racunalni$ka ucilnica je bila vsak delovnik za uro ali dve rezervirana za $tudentepredmeta, ki se izvaja prek e-ucilnice.

3. Za potrebe regresijske analize smo spremenljivke pozneje spremenili v binarni spre-menljivki, kjer je vrednost ' oznacevala pocasnej$i dostop do interneta, vrednost $ pahitrej$i dostop do interneta.

$'.


-E8P085#!,; ).$$ Opremljenost $tudentov in dostop do interneta



($) (+) ($) (+) ($) (+)

Doma imateracunalnik

Z dostopomdo interneta

*& (&,' .* %(,+ )$ )(,%

Brez dostopado interneta

) $',' * $',+ $( $%,3

Nimate racunalnika 3 $&,' $ +,) $+ $.,.

Opremljenost Zvocna kartica *% %',' .* %&,' )% (&,)racunalnika Tiskalnik *$ )%,. *' $'',' )) (.,.

Opticni citalnik +$ .&,' +& )+,& +% .$,$

Zapisovalnikzgo$cenk

*$ )%,. .* %&,' &) )+,+

Internetna kamera $* +.,. .' (&,' $( $%,3

Nacin dostopado interneta

Klasicna telefonskalinija

$% .+,( * $$,$ .* **,(

Linija !"5# * (,. * $$,$ & ),)

Mobilno omre"je – – – – + +,)

Omre"je ;5"0 +$ .%,+ +' &&,) .$ *',%

Kabelsko omre"je $+ +$,% % ++,+ * &,.

Ponudnik Arnes $+ ++,+ – – $+ $),'internetnih storitev Siol.net ++ *',( ++ )),( .& *),%

Telemach ( $.,' $ .,' * &,.

Amis.net + .,( $ $+,$ * &,.

Volja.net % $*,% + ),$ $' $.,.

Drugo . &,) * $+,$ $' $.,.

4-4<28 Naslovi stolpcev: ($) $tevilo, (+) dele" v odstotkih.

preglednice ).$+ je razvidno, da imajo $tudenti izbirnega predmeta (!-),ki $tudirajo izredno, hitrej$i dostop do interneta kot $tudenti rednega$tudija (obveznega in izbirnega predmeta) ter tudi bolj$o opremljenostracunalnikov.

Pri opremljenosti smo opazili le statisticno znacilne razlike med $tu-denti rednega in izrednega $tudija (P = ',''). Med $tudenti izbirnega inobveznega predmeta nismo zaznali statisticno znacilnih razlik.

Pri dostopu do interneta smo ugotovili statisticno znacilne razlike pri$tudentih rednega in izrednega $tudija ter pri $tudentih obveznega in iz-birnega predmeta (preglednica ).$+).

Med spremenljivkama opremljenost in dostop do interneta obstaja

$'*

Racunalni$ka in internetna pismenost ).)

-E8P085#!,; ).$+ Opremljenost domacih racunalnikov in dostop do interneta


Izr. : red.$tudij

Izb. : obv.predmet


Opremljenosta .,+ *,' .,+ ',''

Dostop do internetab $,) $,% $,& ','$ ','$

4-4<2! a povprecno $tevilo enot, vgrajenih v domaci racunalnik; b $ = pocasen dostopdo interneta, + = hiter dostop do interneta.

-E8P085#!,; ).$. Opremljenost in dostop do interneta – medsebojna povezanostmed spremenljivkami

Spremenljivke $. +. .. *.

$. Dostop do interneta – – – –

+. Opremljenost ',+*a – – –

.. Ocena predmeta – – – –

*. Pridobljeno znanje – – – –

4-4<2; a Statisticno znacilna korelacija pri P = ','$.

medsebojna statisticno znacilna povezava (korelacijski koeficient ',+*)(preglednica ).$.).

Nobena od obeh spremenljivk ni statisticno znacilno povezana zoceno pri predmetu (preglednica ).$.) kot tudi ne z mnenjem o pri-dobljenem znanju, zato smo se odlocili, da spremenljivk ne bomo zdru-"evali, temvec bomo obe spremenljivki obravnavali v koncni analizi, sajv povezavi s kak$nim drugim dejavnikom morda posredno vplivata naoceno predmeta ali na mnenje o pridobljenem znanju.

&.& Racunalni"ka in internetna pismenost

Opremljenost in dostop do interneta sta le osnova za uporabo racunal-nika in interneta. Bolj kot opremljenost pa je pomembna sposobnostuporabe racunalnika in interneta. V raziskavo smo vkljucili poznavanjeosnovnih racunalni$kih re$itev – urejevalnika besedil (na primer Word),programa za delo z razpredelnicami (na primer Excel) ter programa zapregledovanje spletnih strani (na primer Internet Explorer) in programaza pregledovanje e-po$te. Primerjavo povprecnih vrednosti prikazujemov preglednici ).$*.

Statisticno znacilne razlike amo zaznali (preglednica ).$.) le pri pov-precnih ocenah $tudentov izbirnega in obveznega predmeta, medtem komed $tudenti izrednega in rednega $tudija statisticno znacilnih razlik ni

$'&


-E8P085#!,; ).$* Sposobnost uporabe racunalnika in racunalni$kih re$itev


Izr. : red.$tudij

Izb. : obv.predmet


Sposobnosti uporabeosebnega racunalnika

.,( .,( .,) – –

Sposobnosti uporabe – – – – –

• programa Word *,$ *,$ .,% ','' –

• programa Excel .,. .,. .,+ – –

• brskalnika !8 .,3 .,3 .,) ','+ –

• e-po$te *,. *,+ .,% ','' –


-E8P085#!,; ).$& Sposobnost uporabe racunalnika – medsebojna povezanost medspremenljivkami

Spremenljivke $. +. .. *. &.

$. Sposobnost uporabe racunalnika – – – – –

+. Sposobnost uporabe pograma Word ',*3a – – – –

.. Sposobnost uporabe programa Excel ',*(a ',&3a – – –

*. Sposobnost uporabe brskalnika ',&'a ',&*a ',*+a – –

&. Sposobnost uporabe e-po$te ',&.a ',&$a ',.*a ',)+a –

). Ocena predmeta – – – – ',$&b

(. Pridobljeno znanje – – – – –

Opomba: a statisticno znacilna korelacija pri P = ','$; b statisticno znacilna korelacija priP = ','&.

zaznati.Preverili smo $e medsebojno povezanost posameznih spremenljivk ter

njihov vpliv na oceno in mnenje o pridobljenem znanju (preglednica).$&).

Iz preglednice ).$& je razvidno, da je ocena predmeta statisticno zna-cilno povezana le s sposobnostmi uporabe e-po$te (korelacijski koefi-cient ',$&). Kljub temu smo se odlocili, da pri koncnem modelu upo-$tevamo tudi druge spremenljivke, povezane z racunalni$ko pismeno-stjo. Zato smo ocene sposobnosti uporabe racunalni$kih programov tersplo$no oceno o uporabi racunalnika zdru"ili v eno spremenljivko. Pritem smo uporabili metodo glavnih komponent=G in spremenljivke, ve-zane na uporabo $tirih osnovnih racunalni$kih re$itev (Word, Excel, !8,

$'. Alpha = ',%+((; 6<4 = ',%'%; Bartlettov test: Sig. = ','''.

$')


e-po$ta), ter splo$no oceno uporabe racunalnika zdru"ili v eno spremen-ljivko. Nova spremenljivka, ki smo jo imenovali uporaba racunalnika,pojasnjuje )',$* % variance zdru"enih spremenljivk.

Vpliv uporabe racunalnika na oceno predmeta ter na mnenje o pri-dobljenem znanju smo preverili $e z regresijsko analizo, vendar nismougotovili statisticno znacilnega vpliva. Kljub temu smo se odlocili, dabomo spremenljivko, ki izra"a sposobnost uporabe racunalnika, prenesliv nadaljnjo analizo, saj bi spremenljivka ob vkljucevanju nekaterih dru-gih spremenljivk lahko imela posreden vpliv na oceno predmeta ali namnenje o pridobljenem znanju.

V nadaljevanju raziskave smo proucevali uporabo interneta. #tuden-tom smo poponujali izbor mo"nosti uporabe interneta, pri katerih so$tudenti na $tiristopenjski lestvici== ocenjevali pogostost uporabe inter-neta (preglednica ).$)).

V preglednici ).$) prikazujemo tudi cas uporabe interneta na me-sec ter povprecne mesecne stro$ke uporabe interneta. #tudenti so po-dali svoje mnenje o vi$ini stro$kov. Razlike v stro$kih uporabe internetamed $tudenti sicer niso statisticno znacilne, kljub temu pa je zanimivo,da $tudenti izrednega $tudija v povprecju porabijo vec denarja za inter-net, ceprav ocenjujejo, da stro$ki uporabe interneta niso tako visoki, kotto menijo njihovi kolegi na rednem $tudiju. Ocitno imajo zaposleni, z re-dnimi dohodki, drugacen odnos do denarja oziroma stro$kov kot redni(nezaposleni) $tudenti.

Vecino statisticno znacilnih razlik med skupinami $tudentov rednegain izrednega $tudija ter med skupinama $tudentov izbirnega in obve-znega predmeta je opaziti pri storitvah e-poslovanja (e-nakupovanje, e-bancni$tvo, e-uprava, e-turizem) (preglednica ).$)).

Trinajst spremenljivk=> iz preglednice ).$) smo posku$ali zdru"iti zmetodo glavnih komponent=? v novo spremenljivko. Tako smo dobili$tiri komponente, ki pojasnjujejo )+,33 % variance trinajstih spremen-ljivk. Struktura posameznih komponent je razvidna iz preglednice ).$(.Komponente smo poimenovali uporaba interneta – Ki, kjer je i od $ do *.Poleg oznak komponent, ki jih bomo uporabili v nadaljnji analizi, v pre-glednici ).$( prikazujemo podrocje uporabe interneta, ki ga posamezna

$$. $ – nikoli, + – redko, . – obcasno, * – pogosto.$+. Izlocili smo uporabo e-po$te, ker smo sposobnosti uporabe e-po$te upo$tevali "e

pri racunalni$ki in internetni pismenosti.$.. Alpha = ',((+3; 6<4 = ',(.+; Bartlettov test: Sig. = ','''.

$'(


-E8P085#!,; ).$) Pogostost uporabe interneta in stro$ki uporabe interneta


Izr. : red.$tudij

Izb. : obv.predmet


Prek interneta . . .

• prena$am glasbo +,& +,+ +,) – –

• prena$am filme +,+ +,$ +,+ – –

• poslu$am radio $,% +,' $,( – –

• gledam 7I $,& $,% $,* – ','$

• se udele"ujemklepetalnic

+,& +,' +,& – ','$

• se udele"ujemzvocnih klepetalnic

$,( $,) $,* ','$ –

• igram igrice $,( $,) $,) – –

• uporabljam e-po$to .,% .,3 .,% – –

• i$cem $tudijskagradiva

.,( .,% .,( – –

• i$cem delo +,3 +,% +,) – –

• nakupujem $,( +,+ $,) ','$ ',''

• opravljam storitvee-bancni$tva

+,' .,$ $,) ','' ',''

• poslujem z e-upravo $,( +,* $,* ','' ',''

• opravljam turisticnestoritve

$,3 +,) $,) ','' ',''

Uporaba interneta namesec (v urah)

+$,) $),3 $),& – –

Ocena stro$kovinterneta

.,$ +,% .,' – –

Povprecna mesecnaporaba (v evrih)

+),(' +3,)$ +*,)% – –

4-4<28 Ocenjevalna lestvica od $–*, kjer $ = nikoli, + = redko, . = obcasno, * = po-gosto.

komponenta vsebuje v najvecji meri.Prva komponenta (uporaba interneta – K1) $e najenakomerneje pov-

zema znacilnosti uporabe interneta oziroma uporabo storitev e-poslovanja,saj vsebuje na primer ',)$' spremenljivke e-nakupovanja, ',).) e-bancni$tvaitn. Druga komponenta (uporaba interneta – K2) vsebuje predvsem spre-menljivke, ki so vezane na zabavno uporabo interneta – prenos glasbe,prenos filmov, uporabo klepetalnic . . . Tretja komponenta (uporaba in-terneta – K3) vsebuje ',)(3 vrednosti spremenljivke uporabe interneta

$'%


-E8P085#!,; ).$( Matrika posameznih komponent

Prek interneta . . . K1 K2 K3 K4

prena$am glasbo ',&(* ',&$% –','3& ',*$%

prena$am filme ',)&. ',*'& –',+++ ',.(+

poslu$am radio ',)+( ',+(' –','$+ ','%.

gledam 7I ',)). ','.$ –',$3$ –',$*3

se udele"ujem klepetalnic ',.*3 ',*(. ',..( –',.&3

se udele"ujem zvocnih klepetalnic ',&'+ ',$() ',$.) –',)*$

igram igrice ',&') ',.3$ ','++ –',$(3

i$cem $tudijska gradiva ',+*) –',')+ ',)(3 ',.*.

i$cem delo ',$() –',$(& ',%'' ',$*)

nakupujem ',)$' –',*+% –',$++ ',+$*

opravljam storitve e-bancni$tva ',).) –',&$+ –',$&3 ','+$

poslujem z e-upravo ',&+. –',)') –','** ',''&

opravljam turisticne storitve ',&(. –',**$ ','*% –',+($

4-4<28 K1 – e-poslovanje, K2 – zabava, K3 – $tudij/delo, K4 – multimedijske vsebine.

-E8P085#!,; ).$% Regresijska analiza – vpliv uporabe interneta na mnenje opridobljenem znanju


Uporaba interneta – K1 ',+&% .,+3( ',''$

4-4<28 F = $',%($; P = ',''$; popr. R2 = ','&+. Izkljucene spremenljivke so uporabainterneta – K2, uporaba interneta – K3 in uporaba interneta – K4.

za iskanje $tudijskih gradiv in ',%'' spremenljivke, povezane z uporabointerneta za iskanje $tudentskega (in drugega) dela, kar pomeni, da jeta spremenljivka bolj neposredno povezana z uporabo interneta za ne-posredne dejavnosti ($tudijske in ob$tudijske) $tudentov. Cetrta kom-ponenta vsebuje znacilnosti, povezane s prena$anjem multimedijskihvsebin – glasbe (',*$%), filmov (',.(+) in $tudijskih gradiv (',.*.).

Z regresijsko analizo smo preverili odvisnost ocene predmeta ali mne-nja o pridobljenem znanju od $tirih komponent uporabe interneta. Sta-tisticno znacilen vpliv ima le prva komponenta (preglednica ).$%).

Vpliv prve komponente uporabe interneta na mnenje o pridobljenemznanju je sicer majhen, saj pojasni le &,+ % variabilnosti mnenja o prido-bljenem znanju.

V nadaljnjo analizo bomo prenesli vse $tiri komponente, ki pojasnju-jejo uporabo interneta, saj bomo ob vkljucitvi drugih spremenljivk lahkougotovili statisticno znacilni vpliv katere od komponent na oceno pred-

$'3


-E8P085#!,; ).$3 Primerjava pripravljenosti za e-izobra"evanje


Izr. : red.$tudij

Izb. : obv.predmet


Odnos do !67 *,+ *,+ .,3 ','$ –

Pripravljenost zasamoizobra"evanje

.,3 *,' – – –

Potreba povse"ivljenjskemizobra"evanju

*,) *,% – – ','.

Potreba po stikih skolegi

.,3 *,$ .,) ','' ','.

Sodelovanje z uciteljemprek e-po$te

.,& *,. – – ',''

Izobra"evanje prekinterneta

.,) *,+ .,' ','' ',''

4-4<2; Ocenjevalna lestvica $–&, kjer $ = nizka ocena, & = visoka ocena.

meta ali mnenje o pridobljenem znanju.

&.' Pripravljenost za e-izobra!evanje

Po predvidevanjih (Pulichino +'')) bo e-izobra"evanje nacin izobra"e-vanja, ki bo zavzemalo vecji del izobra"evalnega trga, kar pomeni, dase morajo $tudenti "e v casu pridobitve formalne izobrazbe pripravitina tak$en nacin izobra"evanja. Potrebo po vse"ivljenjskem izobra"eva-nju poudarja tudi bolonjska deklaracija.

Za e-izobra"evanje morajo imeti $tudenti sprejemljiv odnos do !67. Vraziskavi smo ugotovili, da obstajajo statisticno znacilne razlike med $tu-denti izbirnega in obveznega predmeta. #tudenti izbirnega predmeta sov povprecju izkazali bolj sprejemljiv odnos do !67. Razlika je statisticnoznacilna (preglednica ).$3) (P = ','$).

Vpra$anj o samoizobra"evanju in vse"ivljenjskem izobra"evanju ni-smo zastavljali $tudentom obveznega predmeta, zato v preglednici ).$3prikazujemo le podatke za $tudente izbirnega predmeta. Ceprav so $tu-denti izrednega $tudija v povprecju nekoliko bolj pripravljeni na samoi-zobra"evanje, razlika ni statisticno znacilna. Se pa $tudenti izrednega $tu-dija bolj zavedajo potrebe po vse"ivljenjskem izobra"evanju, kar je naj-br" posledica tudi njihovega statusa, saj se v izobra"evanje vracajo po "ekoncanem (ali prekinjenem) formalnem izobra"evanju (P = ','.).

Za $tudij, ki poteka prek interneta, je lahko prevelika potreba po sti-

$$'

Pripravljenost za e-izobra"evanje ).(

kih s kolegi omejitev, saj se $tudenti srecujejo le prek interneta. Je pares, da srecanja v "ivo nadomestijo $tevilne interakcije med $tudenti ter$tudenti in mentorjem, zaradi cesar potreba po stikih s kolegi tako nepomeni ovire za $tudij. Izredni $tudij po navadi poteka v skraj$anem ob-segu predavanj, zato vecja potreba po srecanjih v "ivo med $tudenti iz-rednega $tudija ne preseneca. Razlike med obema vrstama predmetov inmed $tudenti rednega in izrednega $tudija so statisticno znacilne (pre-glednica ).$3).

#tudenti izrednega $tudija so izkazali vecjo pripravljenost za izobra-"evanje prek interneta kot $tudenti rednega $tudija. #tudenti izrednega$tudija so bolj kot $tudenti rednega $tudija navdu$eni tudi nad mo"no-stjo sodelovanja z uciteljem prek e-po$te.

Glede na vsebine izbirnega predmeta (e-poslovanje) ne preseneca, daso $tudenti izbirnega predmeta izkazali vecjo pripravljenosti izobra"eva-nja prek interneta kot $tudenti obveznega predmeta.

Iz pregleda medsebojnih povezav (preglednica ).+') vidimo, da vsespremenljivke, razen "elje po izobra"evanju prek interneta, pozitivno ko-relirajo z odnosom do !67. Zelo visoka statisticno znacilna korelacija seje pokazala med pridobljenim znanjem in "eljo po izobra"evanju prekinterneta (korelacijski koeficient ',)3), kar pomeni, da $tudenti, ki bi $tu-dirali prek interneta, menijo, da so s tak$nim nacinom $tudija pridobilivec znanja kot pri klasicnem nacinu $tudija. Vec znanja so pridobili tudi$tudenti, ki so bolj pripravljeni za samoizobra"evanje (korelacijski koefi-cient ',+)) in imajo pozitiven odnos do !67 (korelacijski koeficient ',$().

#tudenti, ki se navdu$ujejo nad !67, imajo tudi vi$je ocene pri pred-metu (korelacijski koeficient ',$)).

Zanimivo je, da je mnenje o pridobljenem znanju v pozitivni korela-ciji z ocenjeno potrebo po stikih s kolegi (korelacijski koeficient ',+').#tudenti, ki se zavedajo pomena vse"ivljenjskega izobra"evanja, bi se iz-obra"evali prek interneta (korelacijski koeficient ',++). Potreba po vse-"ivljenjskem izobra"evanju je v pozitivni korelaciji tudi s spremenljivkosodelovanje z uciteljem prek e-po$te (korelacijski koeficient ',*'), karne preseneca, saj so posamezniki, ki se zavedajo pomena vse"ivljenjskegaizobra"evanja, za izobra"evanje najbr" pripravljeni uporabiti razlicne na-cine in medije.

Vpliv spremenljivk iz preglednice ).+' na oceno predmeta in na mne-nje o pridobljenem znanju smo preverili $e z regresijsko analizo.

Na oceno predmeta ne vpliva nobena od spremenljivk, ki so prika-zane v preglednici ).+'. Na mnenje o pridobljenem znanju statisticno

$$$


-E8P085#!,; ).+' Pripravljenost za e-izobra"evanje – medsebojna povezanostmed spremenljivkami

Spremenljivke $. +. .. *. &.

$. Odnos do !67 – – – – –

+. Izobra"evanje prek interneta – – – – –

.. Potreba po vse"ivljenjskemizobra"evanju

',+*b ',++b – – –

*. Potreba po stikih s kolegi ',+$b ',++a ',+*b – –

&. Pripravljenost za samoizobra"evanje ',+(b – ',+%a – –

). Sodelovanje z uciteljem prek e-po$te ',++b – ',*'a – ',*.a

(. Ocena predmeta ',$)b – – – –

%. Pridobljeno znanje ',$(b ',)3a – ',+)b –

4-4<2! a statisticno znacilna korelacija pri P = ','$; b statisticno znacilna korelacijapri P = ','&.

-E8P085#!,; ).+$ Pripravljenost za e-izobra"evanje – regresijska analiza (odvisnaspremenljivka: mnenje o pridobljenem znanju)


Izobra"evanje prek interneta ',&%% %,%+& ','''

4-4<28 F = ((,%(+; P = ','''; Popr. R2 = ',**+. Izkljucene spremenljivke so odnos do!67, potreba po vse"ivljenjskem izobra"evanju, potreba po stikih s kolegi, pripravljenostna samoizobra"evanje in sodelovanje z uciteljem prek e-po$te.

znacilno vpliva le spremenljivka o pripravljenosti za izobra"evanje prekinterneta, kar je pokazala tudi regresijska analiza (preglednica ).+$).

Iz preglednice ).+$ je razvidno, da je vpliv pripravljenosti za izobra-"evanje prek interneta velik, saj ob drugih nespremenjenih okoli$cinah,pripravljenost za izobra"evanje prek interneta pojasnjuje kar **,+ % va-riabilnosti mnenja o pridobljenem znanju.

Zaradi velikega vpliva pripravljenosti za izobra"evanje prek internetana mnenje o pridobljenem znanju, bomo spremenljivko prenesli v na-daljnjo obdelavo.

&.( Odnos do "tudija in motiviranost

).%.$ 42E8<8#!78I 97/58#74I

#tudij v e-ucilnici zahteva aktivno udele"bo $tudentov. Ucitelj "e v na-crtu izvedbe nacrtuje dejavnosti, ki naj bi $tudenta, v skladu z 8,7",obremenile za +&–.' ur za $ kreditno tocko (67) predmeta. V predvi-den cas $tudija so vkljucena srecanja v "ivo, samostojno delo $tudentovdoma ali v $oli – $tudij literature, priprava nalog, ponavljanje in utrjeva-

$$+

Odnos do $tudija in motiviranost ).%

nje snovi; skupinsko delo $tudentov – nacrtovanje in usklajevanje sku-pinskega dela, terenske vaje, in druge oblike dela, predvidene z nacrtomizvedbe predmeta. V ure dela $tudentov (/59) je vkljuceno tudi prever-janje in ocenjevanje znanja.

Pri nacrtovanju predmetov za izvedbo v e-ucilnici smo nacrtovali tudiure dela $tudentov, zato smo "e v fazi nacrtovanja zastavili sistem spre-mljanja njihove obremenitve. Spremljanje in preverjanje obremenitve$tudentov je potekalo na dveh ravneh:

• prek tedenskih mnenjskih anket, ko so $tudenti vsak teden prek an-ket v e-ucilnici sproti porocali o porabljenem casu za opravljanjetekocih $tudijskih obveznosti (preglednica ).++: /59 – vsota teden-skih anket);

• na koncu izvedbe predmeta, ko so $tudenti porocali o povprecnem$tevilu ur, ki so jih porabili za opravljanje $tudijskih obveznosti(preglednica ).++: /59 skupaj – ob koncu izvedbe).

Za $tudente rednega $tudija obveznega predmeta smo organizirali $estsrecanj v $+ tednih. #tudenti so se srecanj udele"evali razlicno intenzivno,zato smo s koncno anketo preverili dele" predavanj, ki so se jih $tudentiudele"ili. Povprecna udele"ba predavanj $tudentov je bila &3,*-odstotna.Dele" udele"be smo upo$tevali tudi pri preracunu celotne obremenitve$tudentov (preglednica ).++).

Iz preglednice ).++ je razvidno, da se mnenja o vlo"enem delu v $tudijrazlikujejo. Na eni strani imamo tedensko zbrane podatke, ki so po na$ioceni bolj verodostojni, saj so $tudenti sporocali podatke iz preteklegatedna, ko so imeli $e dokaj stvaren obcutek o obsegu vlo"enega dela, nadrugi strani pa podatke, ki so bili zbrani ob koncu izvedbe predmeta – poosmih oziroma $+ tednih, ko je bil obcutek za porabljen cas "e nekolikozamegljen. V koncni anketi smo $tudente spra$evali $e za mnenje o tem,kolik$en je dele" odstopanja med delom vlo"enim v predmet, ki se je iz-vajal prek e-ucilnice, in delom, ki ga $tudenti po navadi vlo"ijo v $tudijklasicno izvedenih predmetov. #tudenti so odstopanja ocenjevali s + ozi-roma – odstotki. Iz preglednice ).++ je razvidno, da nastajajo razlike medpodatki o vlo"enem delu po koncnih anketah in podatki, ki so bili zbranis tedenskimi anketami. Pri $tudentih rednega $tudija se podatki med se-boj ne razlikujejo pomembno (povecanje za .$,$ % za $tudente izbirnegapredmeta oziroma za .),3 % za $tudente obveznega predmeta), medtemko se podatki $tudentov izrednega $tudija razlikujejo kar za &%,. %. Pri$tudentih izbirnega predmeta, ki $tudirajo izredno, so bila odstopanja

$$.


-E8P085#!,; ).++ Primerjava obremenitve $tudentov

Spremenljivke Izbirni predmet Obv. pred.


/59 – tedensko anketiranje

/59 – vsota tedenskih anket ($,3 3$,& %$,*

Srecanja v "ivo (v urah) & & $+

Udele"ba na predavanjih (vodstotkih)

&3,*

/59 – skupaj$ (),3 3),& %%,&

Kreditne tocke (67) ) ) *

Ure za $ 67+ $+,% $),$ ++,$

/59 – koncno anketiranje

Povpr. porabljen cas za $tudij(v urah na teden)

$+,) $3,$ $',$

Trajanje (v tednih) % % $+

/59 skupaj – ob koncu izvedbe. $'',% $&+,% $+$,+

Indeks (/59 konec//59 tedensko) $.$,$ $&%,. $.),3

Za koliko odstotkov ste vec delali? +&,* ++,$ +%,+

4-4<28 $ /59 – skupaj = vsota tedenskih anket + ure srecanj v "ivo % udele"ba napredavanjih. + Ure za $ 67 = /59 – skupaj ÷ kreditne tocke. . /59 skupaj – ob koncuizvedbe = povpr. porabljen cas za $tudij % trajanje.

-E8P085#!,; ).+. Obremenitev $tudentov – medsebojna povezanostmed spremenljivkami

Spremenljivke $. +. ..

$. /59 – vsota tedenskih anket – – –

+. Za koliko odstotkov ste delali vec? ',$3b – –

.. Ocena predmeta ',$(b – –

*. Mnenje o pridobljenem znanju – – –

4-4<2; b Statisticno znacilna korelacija pri P = ','&.

med delom pri e-izobra"evanju in klasicnim izobra"evanjem ocenjena zni"jim odstotkom (++,$ %) kot $tudentih rednega $tudija (+&,* %).

Razlika med podatki o vlo"enem delu ob koncu izvedbe predmeta sestatisticno znacilno razlikuje med $tudenti izrednega in rednega $tudija(P = ','') ter med $tudenti obveznega in izbirnega predmeta (P = ','$).

Iz korelacijske preglednice (preglednica ).+.) vidimo, da so $tudenti, kiso med izvedbo predmeta porocali o vecjem $tevilu ur vlo"enih v $tudij,dosegli vi$jo oceno kot kolegi, ki so v $tudij vlo"ili manj dela (korela-cijski koeficient ',$(). Pokazala se je tudi medsebojna pozitivna poveza-

$$*

Odnos do $tudija in motiviranost ).%

-E8P085#!,; ).+* Obremenitev $tudentov – linearna regresijska analiza (odvisnaspremenljivka: mnenje o pridobljene znanju)


Za koliko odstotkov ste delalivec?

',''( –+,.&% ','+'

4-4<28 F = &,&)'; P = ','+'; popr. R2 = ','.+. Izkljucena spremenljivka: /59 – vsotatedenskih anket.

nost med dejansko vlo"enim delom v $tudij in mnenjem vecje oziromamanj$e obremenitve pri e-$tudiju (korelacijski koeficient ',$3).

Vpliv obremenitve $tudentov na mnenje o pridobljenem znanju inoceno predmeta smo preverili $e z regresijsko analizo. Pokazal se je lestatisticno znacilen vpliv mnenja o vec oziroma manj vlo"enem delu namnenje o pridobljenem znanju (preglednica ).+*).

Mnenje o vec (manj) vlo"enem delu pri predmetu pozitivno vplivana mnenje o vec (manj) pridobljenem znanju. Glede na to, da je poda-tek o tedensko porabljenem casu za $tudij bolj verodostojen kot ocenavecj (manj) vlo"enega dela, bomo v nadaljnjo obdelavo poleg odstotkao vec/manj vlo"enem delu prenesli tudi podatek iz tedenskih mnenjskihanket (/59 – vsota tedenskih anket).

).%.+ <47!I!E;#4"7

Motiviranost kot pomemben dejavnik ucinkovitosti $tudija smo prou-cevali ob zacetku izvedbe predmeta. Zanimala pa nas je tudi morebitnasprememba motiviranosti zaradi uvedbe !67 v izobra"evalni proces. #tu-denti so spremembe motiviranosti ocenjevali po petstopenjski lestvici,kjer je ocena $ pomenila, da se sploh ne strinjajo s trditvijo, ocena & pa,da se zelo strinjajo s trditvijo, da bi bili zaradi izvedbe predmeta po kom-biniranem nacinu e-izobra"evanja bolj motivirani.

Ceprav so $tudenti izbirnega predmeta, ki $tudirajo izredno, "e predvkljucitvijo v predmet svojo motiviranost za $tudij ocenili vi$e od $tu-dentov rednega $tudija, so tudi po koncu izvedbe predmeta spremembemotiviranosti ocenjevali vi$e. K vecji motiviranosti je najbr" prispevalovec sodelovanja in komunikacije med $tudenti ter bolj$i uspeh na izpitu,kot ga $tudenti izrednega $tudija dosegajo po navadi. Razlike med pov-precnimi ocenami med vrsto predmeta in nacinom $tudija so statisticnoznacilne (preglednica ).+&).

Med $tudenti izbirnega in obveznega predmeta ter med $tudenti izre-dnega in rednega $tudija ni opaziti statisticno znacilnih razlik (pregle-

$$&


-E8P085#!,; ).+& Motivacija ob zacetku in ob koncu izvedbe predmetov terzadovoljstvo $tudentov s fakulteto


Izr. : red.$tudij

Izb. : obv.predmet

Red. $tudij Izr. $tudij Red. $tudij t-test - P t-test - P

Vstopna motivacija .,3 *,. .,) ','' ',''

Ocena spremembemotivacije

.,) *,$ +,3 ','' ',''

Zadovoljstvo s fakulteto .,( .,% .,% – –


-E8P085#!,; ).+) Motiviranost – medsebojna odvisnost med spremenljivkami


$. Vstopna motivacija – – – –

+. Sprememba motivacije zaradi !67 ',$(b – – –

.. Zadovoljstvo s H< ',$3a ',+)a – –

*. Ocena $tudija ',$(b – ',$3a –

&. Ocena predmeta – – – ',+*a

). Pridobljeno znanje ',$&b ',&(a ',$)a –

4-4<2! a Statisticno znacilna korelacija pri P = ','$; b statisticno znacilna korelacijapri P = ','&.

dnica ).+&) glede zadovoljstva s $tudijem na fakulteti. Prej$nje raziskaveso pokazale, da so $tudenti, ki so bolj zadovoljni s $olo, uspe$nej$i pri$tudiju (Sulcic +''&, $)). V na$i raziskavi smo potrdili, da obstaja pove-zanost med motiviranostjo za $tudij in ucinkovitostjo (korelacijski ko-eficient ',$() ter zadovoljstvom s fakulteto (korelacijski koeficient ',$3)(preglednica ).+)).

Mnenje o pridobljenem znanju se je pokazalo statisticno znacilno po-vezano z vstopno motivacijo (korelacijski koeficient ',$&) in z zadovolj-stvom s $olo (korelacijski koeficient ',$)). #tudenti, ki menijo, da so ze-izobra"evanjem pridobili vec znanja, menijo tudi, da je uporaba !67pri izobra"evalnem procesu pozitivno vplivala na njihovo motiviranostza $tudij (korelacijski koeficient ',&().

Ocena predmeta je v pozitivni korelaciji le s povprecno oceno $tudija(korelacijski koeficient ',+*), kar pomeni, da so vi$je ocene pri predmetudobili $tudenti, ki imajo vi$je tudi povprecne ocene $tudija, kar je razu-mljivo.

Vpliv spremenljivk (preglednica ).+() na oceno predmeta in na mne-nje o pridobljenem znanju smo preverili $e z regresijsko analizo in ugo-

$$)

Kombinirano e-izobra"evanje ).3

-E8P085#!,; ).+( Motiviranost $tudentov – linearna regresijska analiza (odvisnaspremenljivka: mnenje o pridobljenem znanju)


Sprememba motivacije zaradi !67 ',)$) 3,3$+ ','''

4-4<28 F = 3%,+*3; P = ','''; popr. R2 = ',.)'. Izkljucene spremenljivke so vstopnamotivacija, zadovoljstvo s fakulteto in ocena $tudija.

-E8P085#!,; ).+% Motiviranost $tudentov – linearna regresijska analiza (odvisnaspremenljivka: ocena predmeta)


Ocena $tudija ',*(. .,.$& ',''$

4-4<28 F = $',33$; P = ',''$; R2 = ',')'. Izkljucene spremenljivke so vstopna moti-vacija, sprememba motivacije zaradi !67 in zadovoljstvo s fakulteto.

tovili, da variabilnost spremembe motivacije zaradi !67 pojasni .),' %variabilnosti mnenja o pridobljenem znanju, ob drugih nespremenjenihokoli$cinah. Vse druge spremenljivke so bile z metodo Stepwise izlocene,kar pomeni, da nimajo statisticno znacilnega vpliva na mnenje o prido-bljenem znanju.

Preverili smo $e vpliv spremenljivk na oceno predmeta in ugotovili, da),' % variabilnosti ocene predmeta pojasnjuje variabilnost ocene $tudija(preglednica ).+%).

Spremenljivki o vstopni motivaciji in spremenjeni motivaciji smo po-sku$ali zdru"iti v eno spremenljivko, vendar je "e alpha pokazala nepri-mernost tak$ne zdru"itve (',+(33), pa tudi 6<4 je bil ni"ji (',&''), kotga predvidevata Garson (+'')) in StatSoft (+''%). Zato v nadaljnjo sta-tisticno obdelavo prena$amo spremenljivko, ki vsebuje oceno o spreme-njeni motivaciji zaradi uporabe !67 v izobra"evanju. Poleg tega v nadalj-njo obdelavo prena$amo tudi oceno $tudija.

&.) Kombinirano e-izobra!evanje

E-izobra"evanje se razlikuje od klasicnega izobra"evanja po vkljuceva-nju !67 v izobra"evalni proces. V na$em primeru gre za vkljucevanje e-ucilnice, prek katere potekajo $tudijske dejavnosti. #tudijske dejavnostiso naravnane tako, da zahtevajo, da se $tudenti najmanj trikrat na tedenvkljucujejo v e-ucilnico. Zato smo na koncu izvedbe predmetov preverilipogostost in nacin vkljucevanja $tudentov v e-ucilnico. Glede na to, dasmo na zacetku izvedbe poskrbeli za razpolo"ljivost racunalni$ke ucil-nice najmanj dve uri na dan, nas je zanimalo tudi, od kod $tudentje so

$$(


-E8P085#!,; ).+3 Vstop, pogostost in cas vkljucevanja v e-ucilnico



($) (+) ($) (+) ($) (+)

Vstop v Samo od doma $' $),( $$ +(,& $' $$,$e-ucilnico Prete"no od doma .* &),( $( *+,& &+ &(,%

Prete"no iz $ole/slu"be $+ +',' $$ +(,& $( $%,3

Samo iz $ole/slu"be + .,. $ +,& ( (,%

Od drugod + .,. – – * *,*

Pogostost Vsak dan .' &',' +) )&,' $. $*,*obiskovanja > .–krat na teden +* *',' $. .+,& *% &.,*e-ucilnice Od $- do .-krat na teden ) $',' $ +,& +% .$,$

$-krat na teden – – – – $ $,$

Dnevi Kadar koli *3 %$,( .$ %$,) &. )',3vkljucevanja Med delovnikom & %,. ) $&,% +* +(,)v e-ucilnico Ob koncu tedna ) $',' $ +,) $' $$,&

Cas Dopoldne * ),( & $+,& ) ),(vkljucevanja Popoldne $. +$,( * $',' $( $%,3v e-ucilnico Zvecer $$ $%,. 3 ++,& $. $*,*

Ponoci .+ &.,. ) $&,' . .,.

Kadar koli – – – – &$ &),(

4-4<28 Naslovi stolpcev: ($) $tevilo, (+) dele" v odstotkih.

opravljali $tudijske dejavnosti.Iz preglednice ).+3 je razvidno, da vecina $tudentov dostopa do e-

ucilnice od doma oziroma prete"no od doma (izbirni predmet: (.,* %$tudentov rednega $tudija, (',' % $tudentov izrednega $tudija, obveznipredmet: )%,3 %), kar pomeni, da sta oprema domacih racunalnikov innacin dostopa do interneta pomembna.

E-ucilnica je najbolje sprejeta med $tudenti izbirnega predmeta, ki$tudirajo izredno (preglednica )..').

#tudenti izbirnega predmeta e-ucilnico sprejemajo kot enostavno,urejeno in za $tudij prijazno okolje (preglednica )..').

Mnenja o e-ucilnici smo zdru"ili v novo spremenljivko, kot povprecjevseh treh spremenljivk. Izracunana povprecja prikazujemo v preglednici)..'. Iz povprecij so razlike med posameznimi skupinami $tudentov $eocitnej$e in tudi statisticno znacilne. Za potrebe nadaljnje analize pa smo

$$%


-E8P085#!,; )..' Mnenja o e-ucilnici

Spremenljivke Izbirni predmet Obveznipredmet

Izr. : red.$tudij

Izb. : obv.predmet

Red. $tudij Izr. $tudij Red. $tudij t-test - P t-test - P

E-ucilnica je prijaznookolje.

*,$ *,) .,3 ','' ',''

E-ucilnica je enostavnaza uporabo.

*,. *,* *,' ','$ ','*

E-ucilnica je preglednourejena.

*,+ *,& .,( ','' ',''

Povprecje *,+ *,& .,% ','' ',''

Sposobnost uporabe e-ucilnice (ocena $tud.)

*,. *,+ *,' ','' –


z metodo glavnih komponent=@ oblikovali novo spremenljivko, ki poja-snjuje (3,.& % variance zdru"enih spremenljivk.

#tudenti menijo, da so dobro usposobljeni za uporabo e-ucilnice (pre-glednica )..'), $tudenti izbirnega predmeta bolj od $tudentov obveznegapredmeta, kar je glede na vsebine izbirnega predmeta tudi razumljivo.

Statisticno znacilne razlike med skupinami $tudentov je opaziti tudiglede mnenj o gradivih (preglednica )..$). Predvsem je opaziti razlikemed $tudenti rednega in izrednega $tudija ter med $tudenti izbirnegain obveznega predmeta. Za $tudente obveznega predmeta so bila gra-diva precej manj razumljiva, kot so bila gradiva razumljiva $tudentomizbirnega predmeta, ceprav so gradiva pripravili isti avtorji. Za mnenjao gradivih smo uvedli novo spremenljivko, kot povprecje vse treh spre-menljivk (preglednica )..$).

Gradiva so bila podobno kot e-ucilnica, bolje sprejeta pri $tudentihizrednega kot pri $tudentih rednega $tudija. #tudenti izrednega $tudija(.,') ka"ejo tudi vecje zanimanje za interaktivna gradiva kot $tudenti re-dnega $tudija (+,( oziroma +,+). #tudenti obveznega predmeta niso nav-du$eni nad interaktivnimi gradivi (+,+). Podatki so zanimivi, ce jih pri-merjamo s podatkom o dele"u izpisa gradiv, ki so bila dostopna preke-ucilnice. #tudenti so izpisali=A povprecno ((,' % gradiv, kar je manj,

$*. Alpha = ',%)).; 6<4 = ',($*; Bartlettov test: Sig. = ','''.$&. #tudentom smo v anketi ponujali $tiri mo"nosti – gradiva so lahko natisnili v ce-

loti, v vecji meri, v manj$i meri ali nic. Pri preracunu dele"a natisnjenih gradiv, smoodgovore za izpis v celoti vzeli $''-odstotni izpis, izpis v vecji meri (&-odstotni izpis in

$$3


-E8P085#!,; )..$ Primerjava povprecnih ocen mnenj o gradivih


Izr. : red.$tudij

Izb. : obv.predmet


Gradiva so razumljiva. .,( *,& +,3 ','' ',''

Gradiva so pregledna. .,* *,. .,& ','' –

Obseg gradiv jeprimeren.

.,* .,( +,& ','' ',''

Povprecje .,& *,+ .,' ','' ',''

!elijo interaktivnagradiva.

+,( .,' +,+ ','+ ',''

Dele" izpisa gradiv(v odstotkih).

)',% 3$,3 %$,$ ','' ',''


kot smo ugotovili v prej$njih raziskavah (Sulcic +''&, *'), ko so $tudentiv povprecju natisnili %* % gradiv. Pogostej$e izpisovanje $tudijskih gra-div med $tudenti izrednega $tudija kot med $tudenti rednega $tudija sopokazale tudi prej$nje raziskave (Sulcic +''(a, +'&–+$&), kar ka"e na ve-stnej$i odnos $tudentov izrednega $tudija do samega $tudija.

Za potrebe nadaljnje raziskave smo spremenljivke iz preglednice )..$ zmetodo glavnih komponent=B zdru"il v eno spremenljivko. Novonastalaspremenljivka, ki smo jo poimenovali gradiva, pojasnjuje (',(( % vari-ance zdru"enih spremenljivk.

Izvedba predmeta v e-ucilnici se razlikuje od izvedbe predmeta v kla-sicni ucilnici. Prvotno navdu$enje, ki smo ga zaznali ob poskusnem uva-janju e-ucilnice v izobra"evanje, se je poleglo. #tudenti "e vnaprej vedo,kaj lahko od izvedbe pricakujejo, saj se informacije o nacinu izvajanjapredmetov ter o obveznostih $tudentov $irijo prek $tudentskih forumov.Zanimiva je primerjava odgovorov na vpra$anje, ali je izvedba la"ja ozi-roma napornej$a od klasicno izvedenih predmetov. Ocitno je, kot bomopozneje videli, da so imeli $tudenti stalno obcutek, da morajo biti ak-tivni in, da delajo veliko vec kot pri drugih predmetih, ceprav jim je podrugi strani ugajala prilagodljivost $tudija. Nacin izvedbe predmetov je$tudentom namrec olaj$al usklajevanje drugih $tudijskih in osebnih ob-veznosti, saj so te $tudijske obveznosti lahko opravljali od koder koli in

za izpis v manj$i meri +&-odstotni izpis. Ce $tudenti gradiv niso natisnili, smo upo$tevali'-odstotni izpis.

$). Alpha = ',(%.&; 6<4 = ',)%+; Bartlettov test: Sig. = ','''.

$+'


-E8P085#!,; )..+ Mnenje o izvedbi predmetov


Izr. : red.$tudij

Izb. : obv.predmet


Izvedba je v skladu spricakovanji.

.,) *,+ .,+ ','' ',''

Izvedba je la"ja. .,* .,( +,3 ','$ ',''

Izvedba je zanimivej$a. *,' *,& .,. ','' ',''

Izvedba je napornej$aod klasicnega $tudija.

.,3 *,$ *,' – –

Izvedba je cenej$a odklasicnega $tudija.

.,& *,' .,' ','' ',''


kadar koli. Primerjavo mnenj o izvedbi prikazujemo v preglednici )..+.Izvedba predmeta na kombiniran nacin je bila te"ja oziroma ni bila

la"ja, predvsem za $tudente obveznega predmeta, ki so se tudi na pogo-vornih urah in prek e-po$te prito"evali, da morajo delati prevec. Sicer pase povprecne ocene $tudentov glede zahtevnej$e izvedbe statisticno nerazlikujejo (preglednica )..+).

Spremenljivke, vezane na izvedbo e-izobra"evanja iz preglednice )..+,smo z metodo glavnih komponent=C zdru"ili v eno spremenljivko, ki po-jasnjuje &(,.+ % variance zdru"enih spremenljivk.

Model kombiniranega e-izobra"evanja se je pri izbirnem in obveznempredmetu razlikoval oziroma so razlike izvirale predvsem iz nacina $tu-dija. Za $tudente izrednega $tudija organiziramo le dve srecanji v "ivo.Prvo srecanje je namenjeno spoznavanju $tudentov med seboj ter sezna-njanju $tudentov z nacinom izvedbe predmeta. Drugo, zadnje, srecanjeje namenjeno predstavitvi izdelkov ter pogovoru o izvedbi. #tudenti ob-veznega predmeta so enotno menili, da je srecanj () v $+ tednih) ocitnoprevec. Le +' % $tudentov obveznega predmeta je za vec kot ) srecanj.#tudenti bi si "eleli povprecno *,% srecanja v "ivo oziroma *' % predvi-denih srecanj za klasicno izvedbo. #tudenti izbirnega predmeta si "elijopovprecno +,3 srecanja ($tudenti izrednega $tudija) oziroma .,* srecanja($tudenti rednega $tudija). Glede na osem tedensko izvedbo to pomeniod .),. do *+,& % izvedenih srecanj. Po na$i oceni sta nujno potrebni vsajdve srecanji, koristno pa bi bilo izvesti $e eno vmesno srecanje, kar bipozitivno vplivalo na motivacijo $tudentov.

$(. Alpha = ',).%(; 6<4 = ',((); Bartlettov test: Sig. = ','''.

$+$


-E8P085#!,; )... !eleno $tevilo srecanj v "ivo

Spremenljivke Izbirni predmet Obv. pred.


Izobra"evanje prek interneta .,) *,+ .,'

Srecanj v "ivo bi lahko bilo manj. .,* +,3 &,'

!eleni dele" srecanj v "ivo. *+,&% .),.% *','%


-E8P085#!,; )..* Primerjava povprecnih ocen mnenj o $tudijskih dejavnostih


Izr. : red.$tudij

Izb. : obv.predmet


Na dejavnosti ste senavadili brez te"av.

.,% *,$ .,' ','' ',''

Dejavnosti nisozahtevne.

+,3 .,* +,+ ','' ',''

Dejavnosti so jasnoopredeljene.

.,* *,$ .,+ ','' ',''

Opravljanje dejavnostiustreza.

.,3 *,. .,* ','' ',''

Sodelovanje v skupinivam ni povzrocalo te"av.

.,( .,% .,$ – ',''

Dejavnosti so ravnoprav obse"ne.

.,. *,$ +,& ','' ',''

Dejavnosti dajopredmetu prakticnost.

.,( *,* .,. ','' ',''

Povprecje .,& *,' .,' ','' ',''


Iz preglednice )... je razvidno, da so si $tudenti rednega $tudija "elelivec srecanj v "ivo. Razlika je statisticno znacilna (P = '.'').

Pri izbirnem predmetu je koncni uspeh $tudentov temeljil na uspehupri tedenskih $tudijskih dejavnosti. Dejavnosti so bile med $tudenti iz-birnega predmeta bolje sprejete kot med $tudentih obveznega predmeta(preglednica )..*). #tudenti izrednega $tudija so v dejavnostih videliprakticno naravnanost predmeta. #tudenti rednega $tudija pa po navadi$tudirajo ob koncu izvedbe predmeta, ce sistem preverjanja in ocenje-vanja znanja ni nacrtovan drugace, zato so jim bile sprotne dejavnosti vbreme.

Spremenljivke, vezane na dejavnosti, smo z metodo glavnih kompo-

$++


-E8P085#!,; )..& Kombinirano e-izobra"evanje – medsebojna povezanostmed spremenljivkami


$. E-ucilnica – – – –

+. Gradiva ',)$a – – –

.. Izvedba ',).a ',(.a – –

*. Dejavnosti ',($a ',%$a ',((a –

&. !elen dele" srecanj v "ivo (%) – – –',+'a –',$&b

). Ocena predmeta – – – –

(. Pridobljeno znanje ',&*a ',)+a ',)3a ',)*a

4-4<2! a Statisticno znacilna korelacija pri P = ','$; b statisticno znacilna korelacijapri P = ','&.

nent zdru"ili v eno spremenljivko,=D ki pojasnjuje &*,%% % variance zdru-"enih spremenljivk.

Za novo ustvarjene spremenljivke smo preverili $e povezanost spre-menljivk z oceno predmeta in mnenjem o pridobljenem znanju.

#tudenti, ki so dobro sprejeli e-ucilnico in gradiva, menijo, da so prekkombiniranega e-izobra"evanja pridobili vec znanja (korelacijski koefi-cient ',&* oziroma ',)+). Enako menijo tudi $tudenti, ki so dobro sprejelitak$en nacin izvedbe (korelacijski koeficient ',)3), in $tudenti, ki jim de-javnosti (korelacijski koeficient ',)*) niso povzrocale te"av. #tudenti, kijim izvedba in dejavnosti niso ustrezale, bi "eleli vec srecanj v "ivo; $tu-denti, ki so dobro sprejeli izvedbo predmeta in dejavnosti, pa bi "elelimanj srecanj (korelacijska koeficienta –',+' in –',$&), saj ocitno lahkoprek e-ucilnice $tudirajo brez te"av.

Z regresijsko analizo smo preverili $e neposredni vpliv spremenljivkna oceno predmeta in na mnenje o pridobljenem znanju, ter ugotovili levplive na mnenje o pridobljenem znanju (preglednica )..)).

E-ucilnica, gradiva in izvedba e-izobra"evanja pojasnijo &+,* % varia-bilnosti mnenja o pridobljenem znanju, ob drugih nespremenjenih oko-li$cinah. Najvecji vpliv na mnenje o pridobljenem znanju ima sprejetjeizvedbe e-izobra"evanja (pojasni kar *3,. % variabilnosti mnenja o pri-dobljenem znanju).

V nadaljnjo obdelavo bomo tako prenesli spremenljivke:

• e-ucilnica,

• gradiva,

$%. Alpha = ',%&$.; 6<4 = ',%(3; Bartlettov test: Sig. = ','''.

$+.


-E8P085#!,; )..) Kombinirano e-izobra"evanje – regresijska analiza (odvisnaspremenljivka: mnenje o pridobljenem znanju)


Izvedba ',&&) &,%'( ','''

Gradiva ',+$' +,$%3 ','.'

E-ucilnica ',$(. +,'.. ','**

4-4<28 F = )+,.$%; P = ','''; popr. R2 = ',&+*. Izkljuceni spremenljivki: dejavnostiin "elen dele" srecanj v "ivo.

• izvedba.

Poleg tega bomo prenesli $e spremenljivko "eleno $tevilo srecanj v "ivo,saj nas zanima optimalna kombinacija srecanj v "ivo in e-ucilnice.

&."* Podpora mentorja

Podporo mentorja bomo predstavili z dveh vidikov – $tudentskega inuciteljskega vidika. Podatke za prikaz $tudentskega vidika crpamo iz an-ket predmetov, vkljucenih v raziskavo, podatke za prikaz uciteljskega vi-dika pa smo zbrali z loceno anketo.

).$'.$ 97/58#7"6! I!5!6

Na fakulteti razvijamo mentorsko podprt sistem e-izobra"evanja, pri ka-terem ucitelj – mentor spremlja dejavnosti $tudentov v e-ucilnici. Odnacina izvedbe je odvisno, kolik$no vlogo bo imel mentor v e-ucilnici.Pri obeh v raziskavo vkljucenih predmetih je mentor $tudente spodbujal,dodatno pojasnjeval navodila za delo, usmerjal delo $tudentov, ocenjevalizdelke $tudentov, jim pomagal pri vsebinskih in tudi pri tehnicnih vpra-$anjih, vezanih na uporabo e-ucilnice. Seveda je bila raven pooblastil (naprimer ocenjevanje nalog) odvisna od usposobljenosti mentorja. Men-torsko vlogo lahko opravlja asistent ali pa dodatno usposobljen (starej$i)$tudent, ki pozna vsebino predmeta. Asistenti naloge $tudentov tudi oce-njujejo, medtem ko jih starej$i kolegi le spremljajo in motivirajo ter skr-bijo za dodatno razlago in pojasnjevanje. Ce pri predmetu sodelujejo sta-rej$i $tudenti se ti pri svojem delu usklajujejo s pedago$ko usposobljenimmentorjem. Usklajevanje poteka prek posebnega uciteljskega foruma, kideluje znotraj e-ucilnice.

Po mnenju $tudentov mentor lahko nadomesti ucitelja (preglednica)..(), saj $tudenti vsebine predmeta spoznavajo prek razlicnih pisnih vi-rov, ki so dostopni prek e-ucilnice. Mentor skrbi, da $tudenti $tudija neopustijo oziroma da redno opravljajo z nacrtom izvedbe predvidene $tu-

$+*

Podpora mentorja ).$'

-E8P085#!,; )..( Vloga mentorja pri $tudiju


Izr. : red.$tudij

Izb. : obv.predmet


Mentor lahkonadomesti ucitelja.

.,) *,' .,3 – –

Tedenska ocena delamentorja.

.,) *,& .,% ','' ',''

Mentor izbolj$a va$ouspe$nost pri $tudiju.

*,' *,) .,( ','' ',''

Ucitelj je bil la"edosegljiv.

.,% *,) .,% ','' ',''

4-4<2; Ocenjevalna lestvica $–&, kjer $ = nizka ocena, & = visoka ocena.

dijske obveznosti. Obseg in vsebina $tudijskih dejavnosti sta odvisna odpredmeta. Pri predmetih, vkljucenih v raziskavo, so $tudenti opravljalitedenske naloge, ki so jih prete"no delali skupinsko. Mnenje $tudentov ozamenljivosti ucitelja z mentorjem sicer ni statisticno znacilno razlicnamed $tudenti izbirnega in obveznega predmeta, pa tudi med povprec-nimi ocenami rednega in izrednega $tudija ni statisticno znacilnih razlik.

Smo pa statisticno znacilne razlike ugotovili pri povprecnih ocenahmentorjevega dela in vpliva mentorjevega dela na uspe$nost $tudija (pre-glednica )..(). #tudenti izrednega $tudija so v povprecju vi$e ocenilimentorjevo delo (*,&) kakor tudi vpliv njegovega dela (*,)) na njihovouspe$nost. Razlike najbr" izhajajo iz nacina izvajanja klasicnega izre-dnega $tudija, ko je stik $tudentov z uciteljem omejen na cas izvajanjapredavanj. Ta se izvajajo v skrcenem obsegu ob koncu tedna. Bolj$o do-stopnost ucitelja so potrdili $tudenti rednega in izrednega $tudija.

S korelacijsko preglednico smo preverili $e medsebojno povezanostspremenljivk, vezanih na vlogo mentorja in oceno predmeta oziromamnenje o pridobljenem znanju (preglednica )..%).

Na mnenje o pridobljenem znanju so pozitivno vplivale vse spremen-ljivke iz preglednice )..%, ter $e dodatno potrdile vlogo mentorja v e-izobra"evanju.

Vpliv vloge mentorja v e-izobra"evanju na mnenje o pridobljenemznanju smo preverili z regresijsko analizo in ugotovili statisticno znaci-len vpliv vloge mentorja na mnenje o pridobljenem znanju (preglednica)..3).

Vloga mentorja pojasni +%,' % variabilnosti mnenja o pridobljenem

$+&


-E8P085#!,; )..% Vloga mentorja – medsebojna povezanost med spremenljivkami


$. Mentor lahko nadomesti ucitelja. – – – –

+. Tedenska ocean dela mentorja. ',*(a – – –

.. Mentor izbolj$a uspe$nost $tudija. ',*3a ',.*a – –

*. Ucitelj je bil la"e dosegljiv. ',&*a ',*&a ',*.a –

&. Ocena predmeta – – – –

). Pridobljeno znanje ',.(a ',*$a ',*+a ',*$a

4-4<2! a Statisticno znacilna korelacija pri P = ','$.

-E8P085#!,; )..3 Mentorska podpora – regresijska analiza (odvisna spremenljivka:mnenje o pridobljenem znanju)


Mentor izbolj$a uspe$nost $tudija. ',+)% .,*.( ',''$

Tedenska ocena dela mentorja. ',+3' .,$$* ',''+

Ucitelj je bil la"e dosegljiv. ',$33 +,&(+ ','$$

4-4<28 F = ++,*(), P = ',''', popr. R2 = ',+%'. Izkljucena spremenljivka je mentorlahko nadomesti ucitelja.

znanju.Spremenljivke o vlogi mentorja smo z metodo glavnih komponent=F

zdru"ili v eno spremenljivko, ki pojasnjuje &3,&' % variabilnosti $tirihspremenljivk. Novo spremenljivko, ki smo jo poimenovali vloga men-torja, bomo prenesli v nadaljnjo analizo.

Iz preglednice )..3 je razvidno, da ima mentor vpliv na pridobljenoznanje $tudentov. Mentorjeva vloga je $e posebno cenjena pri $tudentihizrednega $tudija (preglednica )..().

E-izobra"evanje raziskovalno spremljamo "e od zacetkov uvajanja nafakulteti – od $tudijskega leta +''./+''*. Prvo skupino $tudentov je asi-stentka spremljala v celoti, saj je bila skupina $tudentov sorazmernomajhna – .( $tudentov rednega $tudija. Za naslednjo izvedbo v $tudij-skem letu +''*/+''& smo za podporo $tudentom izrednega $tudija mo-rali vkljuciti vecje $tevilo mentorjev, tudi iz skupine $tudentov prej$njegeneracije. Za te $tudente smo pred zacetkom izvedbe predmeta izvedlitritedensko usposabljanje za mentorje e-izobra"evanja, ki smo ga razvilina fakulteti.

Glede na to, da smo v mentoriranje vkljucili razlicno usposobljene

$3. Alpha = ',(('.; 6<4 = ',((+; Bartlettov test: Sig. = ','''.

$+)


0

1

2

3

4

5

0,28 0,48 0,54 0,70 0,83 0,95 1,30 1,64 2,70

Oce

na"t

uden

ta

Objave mentorja

"0!6; ).$ Povezava med povprecno $tudentovo oceno mentorja in tedenskimpovprecnim $tevilom prispevkov mentorja na $tudenta

mentorje, nas je zanimalo, ali usposobljenost mentorjev in njihove dejav-nosti ($tevilo odgovorov) vplivajo na oceno $tudentov o delu mentorjev.V preglednici )..3 smo videli, da $tudentova ocena mentorjevega delanamrec statisticno znacilno vpliva na mnenje o pridobljenem znanju.Namensko smo vzeli podatke istega (izbirnega) predmeta, saj so vsebinein dejavnosti predmeta ter nacin izvedbe med seboj primerljivi. Analizovpliva dejavnosti mentorja na oceno mentorja prikazujemo na osnovipodatkov, zbranih pri izvedbah izbirnega predmeta:

• v $tudijskem letu +''*/+''&, ko je bilo v e-ucilnico vkljucenih $'&$tudentov izrednega $tudija,

• v $tudijskem letu +''&/+''), ko je sodelovalo $'3 $tudentov (re-dnega in izrednega $tudija).

Iz e-ucilnice smo zbrali podatek o $tevilu objav mentorjev in $teviluobjav $tudentov. Pri obeh predmetih je bilo vkljucenih sedem razlicnihmentorjev (dva mentorja sta bila vkljucena v obe izvedbi). Glede na to,da je bila dinamika dejavnosti po tednih razlicna in da so bile skupinerazlicno velike, smo analizo podatkov izvedli na osnovi preracuna pov-precnega $tevila objav (mentorjev oziroma $tudentov) na $tudenta in nateden. Povprecno $tevilo objav mentorja na teden na $tudenta prikazu-jemo na sliki ).$.

Iz slike ).. je razvidno, da se s $tevilom prispevkov mentorja (dejav-nost mentorja) vi$a tudi $tudentova ocena mentorja, kar pomeni, da de-javnost mentorja v e-ucilnici vpliva na vi$ino ocene mentorjevega dela.

$+(


-E8P085#!,; ).*' Vloga mentorja – regresijska analiza (odvisna spremenljivka:tedenska ocena mentorjevega dela)


Povprecna dejavnost mentorja ',)** .,&3( ',''3

4-4<28 F = $+,3.%; P = ',''3; popr. R2 = ',&33. Izkljucena spremenljivka je dejavnosti$tudentov.

-E8P085#!,; ).*$ Velikost skupine – regresijska analiza (odvisna spremenljivka:ocena predmeta)


Velikost skupine –','.3 –.,'(% ',''.

4-4<28 . F = 3,*(+; P = ',''.; popr. R2 = ','%'. Ni izkljucenih spremenljivk.

Povezanost smo preverili $e z regresijsko analizo, in sicer smo preverilivpliv dejavnosti $tudentov in dejavnosti mentorjev na oceno mentorja.Rezultati linearne regresije so razvidni iz preglednice ).*'.

Vpliv povprecne dejavnosti mentorja na oceno mentorjevega delaje pokazala tudi regresijska analiza. Variabilnost povprecne dejavnostimentorja pojasni &3,3 % variabilnosti $tudentove ocene mentorjevegadela. Rezultat regresijske analize lahko pojasnimo tudi tako – ce mentorna teden na $tudenta objavi povprecno en prispevek vec, se $tudentovaocena njegovega dela povi$a za ',)** tocke.

Preverili smo tudi, ali ima velikost skupine statisticno znacilen vplivna oceno predmeta ali mnenje o pridobljenem znanju. Ugotovili smo lestatisticno znacilen vpliv na oceno predmeta (preglednica ).*$). Vendarsmo vpliv velikosti skupine na oceno predmeta zaznali le pri izbirnempredmetu, ki se je izvajal v $tudijskem letu +''*/+''& in v $tudijskem letu+''&/+''), kjer je sodelovalo vec razlicnih mentorjev in tudi skupine sobile razlicno velike – od $. do *+ $tudentov. Pri obveznem predmetu stasodelovali dve mentorici, ki sta mentorirali po dve enakovredni skupini.

Variabilnost velikosti skupine pojasni sicer le % % variabilnosti ocenepredmeta, vendar je vpliv statisticno znacilen. #tudenti iz vecjih skupinso dosegli ni"jo oceno pri predmetu, in sicer ce se je skupina povecala zaenega $tudenta, se je povprecna ocena skupine zni"ala za ','.3 ocene.

Ker model 5/6e! gradimo na podatkih izbirnega in obveznega pred-meta, spremenljivke o velikosti skupine ne bomo prenesli v nadaljnjo ob-delavo, saj v proucevani skupini ($tudenti izbirnega in obveznega pred-meta) spremenljivka nima statisticno znacilnega vpliva na oceno pred-meta ali na mnenje o pridobljenem znanju.

$+%


-E8P085#!,; ).*+ Uporaba e-ucilnice pri uciteljih FM

Spremenljivka M

Vlo"eno delo pri pripravi predmeta +++,(%

Vlo"eno delo pri izvedbi predmeta +$(,(%

Podpora izvedbe predmeta .+,%%

Nadomestitev klasicnih oblik dela .(,$%

Optimalni dele" srecanj v "ivo .&,&%

4-4<2; M = aritmeticna sredina.

).$'.+ / 1,!780M"6! I!5!6

Z odlocitvijo za vpeljavo mentorsko podprtega sistema e-izobra"evanjaje povezano tudi usposabljanje za ucitelje in mentorje e-izobra"evanja,ki ga na Fakulteti za management izvajamo "e od leta +''*. Do zdaj smona H< usposobili *' uciteljev in visoko$olskih sodelavcev (vec v Sulcic inSulcic +''().

Ob koncu $tudijskega leta +''&/+'') smo anketirali tudi ucitelje H<,saj smo "eleli prouciti $e uciteljski vidik e-izobra"evanja. K izpolnjevanjuankete v pisni obliki, ki je bila posredovana prek e-po$te, je bilo povablje-nih (' redno in +% pogodbeno zaposlenih uciteljev. Na anketo je odgo-vorilo ++ redno zaposlenih uciteljev in visoko$olskih sodelavcev oziroma.$,* % v casu anketiranja redno zaposlenih uciteljev na H<. V anketi jesodelovalo )),( % mo$kih in ..,. % "ensk, katerih povprecna starost je.%,. leta ("5 = $$,'). Med anketiranci jih je bilo .$,% % habilitiranih v na-ziv asistent, .),* % v naziv predavatelj ali vi$ji predavatelj in .$,% % v nazivdocent ali v vi$ji naziv. Najvec anketirancev ((),+ %) je na H< zaposlenihv obsegu $'' % ali vec, 3,& % v obsegu nad +' % do $'' % delovnega casain $*,. % anketirancev v obsegu do +' % delovnega casa. Anketirani uci-telj ima povprecno $.,% let delovne dobe, od tega v izobra"evanju %,( leta,na H< pa .,3 leta.

Mentoriranje $tudentov so vecinoma opravljali asistenti, ki tudi dru-gace sodelujejo pri klasicni izvedbi predmetov. Ucitelje smo spra$evali opogostosti vkljucevanja e-ucilnice v izvedbo predmeta, o vlo"enem deluv pripravo in izvedbo predmeta ter o optimalnem $tevilu srecanj v "ivo.Rezultati so razvidni iz preglednice ).*+.

Po mnenju uciteljev priprava predmeta za izvedbo v e-ucilnici zahtevapovprecno ++,( % vec dela kot priprava predmeta za klasicno izvedbo.Izvedba predmeta v e-ucilnici pa po mnenju uciteljev zahteva $(,( % vecdela kot izvedba predmeta v klasicni predavalnici. Vec vlo"eno delo v fazi

$+3


priprave predmeta je povezano predvsem s pripravo natancnih navodilza delo ter s pripravo $tudijskih gradiv, ki so prilagojena samostojnemu$tudiju.

V $tudijskem letu +''&/+'') so ucitelji H< izvedbo predmetov podprliz e-ucilnico .+,%-odstotno. Pribli"no enaka sta tudi predlagana dele"a na-domestitve klasicnih predavanj (.(,% %) oziroma optimalni dele"i srecanjv "ivo (.&,& %). To na primer pomeni, da bi po mnenju anketiranih ucite-ljev H< v enem semestru izvedli &–) srecanj v "ivo. #tevilo srecanj v "ivoza redni $tudij je smiselno tudi iz na$ih osebnih izku$enj. Za $tudente iz-rednega $tudija oziroma za strnjene izvedbe izobra"evalnega procesa paje srecanj v "ivo lahko manj – od + do . srecanja. Ce primerjamo pov-precno $tevilo srecanj v "ivo, ki so jih predlagali $tudenti (preglednica)...), s podatki uciteljev, vidimo, da si $tudenti rednega $tudija "elijo vecsrecanj v "ivo (*+,& % $tudenti izbirnega predmeta, *',' % $tudenti obve-znega predmeta), medtem ko je dele" srecanj v "ivo $tudentov izrednega$tudija (.),. %) blizu dele"a, ki ga predlagajo ucitelji (.&,& %).

$.'

7 Testiranje modela DUKeI 14

'." Testiranje modela DUKeI na primeru "tudentovFakultete za management Koper

V poglavju ) smo analizirali posamezne dejavnike ucinkovitosti e-izobra-"evanja, njihove medsebojne povezave ter vplive na oceno in na mnenjeo pridobljenem znanju. Z regresijskimi analizami smo ugotovili, da ne-katere od spremenljivk vplivajo na oceno predmeta, druge na mnenje opridobljenem znanju. Spremenljivke, ki so izkazale vpliv ali pa za katerepricakujemo, da bi ob delovanju drugih dejavnikov lahko izkazale vplivna oceno predmeta ali na mnenje o pridobljenem znanju, smo prenesli vmodel 5/6e! in jih prikazujemo v preglednici (.$. V preglednici (.$ pri-kazujemo dejavnike po posameznih skupinah ter njihov vpliv na ocenopredmeta oziroma pridobljeno znanje.

Za model +& spremenljivk smo izdelali korelacijsko preglednico, v ka-teri prikazujemo statisticno znacilne medsebojne korelacije (preglednica(.+).

Iz korelacijske preglednice lahko razberemo, da so zaposleni $tudentioziroma $tudenti, ki delajo vec ur na teden, $tudenti izrednega $tudija(korelacijski koeficient ',$3). #tudenti izrednega $tudija so starej$i (ko-relacijski koeficient ',(%), bolje opremljeni z racunalni$ko opremo (ko-relacijski koeficient ',+(), imajo hitrej$i dostop do interneta (korelacijskikoeficient ',++) in internet uporabljajo intenzivneje (korelacijski koefici-ent ',&'). Glede na to, da so dobro sprejeli e-ucilnico (korelacijski koefi-cient ',++), gradiva za $tudij (korelacijski koeficient ',*.), izvedbo pred-meta (korelacijski koeficient ',.$) in da cenijo vlogo mentorja v e-ucilnici(korelacijski koeficient ',.%), ne preseneca, da bi se brez te"av lahko izo-bra"evali prek interneta (korelacijski koeficient ',.+). Tudi med nacinom$tudija in pridobljenim znanjem je pozitivna statisticno znacilna korela-cija, kar pomeni, da $tudenti izrednega $tudija menijo, da so z izvedbopredmeta prek e-ucilnice (korelacijski koeficient ',.)) pridobili vec zna-nja kot pri klasicno izvedenih predmetih. Glede na to, da $tudenti izre-dnega $tudija dobro sprejemajo e-izobra"evanje, ne preseneca negativnakorelacija s potrebnimi srecanji v "ivo (korelacijski koeficient –',$3), ki

$.$

( Testiranje modela 5/6e! $*

-E8P085#!,; (.$ Dejavniki in spremenljivke modela 5/6e!

Dejavniki/spremenljivke Vpliv na oceno Vpliv na znanje

$. Demografske znacilnosti

Delovne ure %

Nacin $tudija %

Predmet %

Spol %

Starost %

Uspeh v srednji $oli %

+. Osebnostne znacilnosti

Vhodne znacilnosti

Izhodne znacilnosti %

.. Opremljenost !tudentov

Opremljenost

Dostop do interneta

*. Racunalni!ka in internetna pismenost !tudentov

Uporaba racunalnika

Uporaba interneta – K1 %

Uporaba interneta – K2



&. Pripravljenost za e-izobra"evanje

Izobra"evanje prek interneta %

). Motiviranost in odnos do !tudija

% vec dela %

/59 – vsota tedenskih anket

Sprememba motivacije %

Ocena $tudija %

(. Kombinirano izobra"evanje

E-ucilnica %

Gradiva %

Izvedba %

!eleno $tevilo srecanj v "ivo

%. Mentorska podpora

Vloga mentorja %

ponazarja, da $tudenti izrednega $tudija "elijo manj srecanj v "ivo. Oci-tno jim mentor, katerega vlogo v e-ucilnici so dobro sprejeli, uspe$nonadome$ca ucitelja, komunikacija v e-ucilnici pa neposredne stike s $tu-

$.+

. . . na primeru $tudentov Fakultete za management Koper (.$

-E

8P

085

#!,

;(.

+M

odel

5/

6e!

–ko

rela

cijs

kapr

egle

dnic

a–

$.de

l

Spre

men

ljivk

e$

+.

*&

)(

%3

$'$$

$+$.

$.D

elov

neur

e–

––

––

––

––

––

––

+.N

acin

$tud

ija',

$3a

––

––

––

––

––

––

..Pr

edm

et',

$)b

',*3

a–

––

––

––

––

––

*.Sp

ol–

––

––

––

––

––

––

&.St

aros

t–

',(%

a',

**b

––

––

––

––

––

).U

speh

vsr

ednj

i$ol

i–

––

––

––

––

––

––

(.V

hodn

ezn

aciln

osti

––

––

––

––

––

––

–

%.Iz

hodn

ezn

aciln

osti

–',

+.a

',+3

a',

$%b

',+$

a–

––

––

––

–

3.O

prem

ljeno

st–

',+(

a–

–',+

%a',

$%b

–',

+*b

––

––

––

$'.D

osto

pdo

inte

rnet

a–

',++

a',

+$a

–',

$%b

–',$

(b–

–',

+*a

––

––

$$.P

ism

enos

t–

–',

++a

––

–',

.%a

––

',++

a–

––

$+.U

por.

inte

rnet

a–

K1

–',

&'a

',*'

a–'

,$%b

',*)

a–

',.&

a',

$&b

',.$

a',

+&a

',.&

a–

–

$..U

por.

inte

rnet

a–

K2

––

––'

,+%a

–',$

3a–

––

',+.

a',

.%a

––

–

$*.U

por.

inte

rnet

a–

K3

––

––

––

',..

a–

',+)

a–

',+.

a–

–

$&.U

por.

inte

rnet

a–

K4

––

––

–',+

'a–

–',

$3a

––

',++

a–

–

$).I

zobr

.pre

kin

tern

eta

–',

.+a

',..

a–

',+&

a–

',+%

a',

&(a

',$(

b–

–',

.+a

–

$(.%

vec

dela

––

––

––

––'

,$%b

––

––

–

$%./

59

ted.

anke

te–

––

––

––

––

––

––

$3.S

prem

emba

mot

ivac

ije–

',.&

a',

*'a

',$)

b',

+%a

–',

+.b

',)$

a–

––

',.'

a–

+'.O

cena

$tud

ija–

––

––

',+$

a–

––

––

––

+$.E

-uci

lnic

a–

',++

a',

+*a

',$%

b–

––

',)+

a–

––

––

++.G

radi

va–

',*.

a',

*'a

–',

.*a

–',

+3a

',&'

a',

$(b

––

',.3

a–

+..I

zved

ba–

',.$

a',

.(a

–',

+&a

–',

+&b

',&)

a',

$(b

––

',.+

a–

+*.S

reca

nja

v"i

vo–

–',$

3a–'

,.'b

––'

,$%b

––

––

–',$

)b–'

,$)b

–',+

$a–

+&.V

loga

men

torj

a–

',.%

a',

$)b

–',

$3b

––

',&*

a–

––

',$)

b–

+).P

rido

blje

nozn

anje

–',

.)a

',.)

a–

',.'

a–

–',

&(a

––

–',

+*a

–

+(.O

cena

pred

met

a–'

,+&a

––

–',

$%b

',$%

b–

––

––

––

4-

4<

2;

aSt

atis

ticn

ozn

aciln

ako

rela

cija

priP

=',

'$.b

stat

isti

cno

znac

ilna

kore

laci

japr

iP=

','

&.

$..


-E

8P

085

#!,

;(.

.M

odel

5/

6e!

–ko

rela

cijs

kapr

egle

dnic

a–

+.de

l

Spre

men

ljivk

e$*

$&$)

$($%

$3+'

+$++

+.+*

+&

$.D

elov

neur

e–

––

––

––

––

––

–

+.N

acin

$tud

ija–

––

––

––

––

––

–

..Pr

edm

et–

––

––

––

––

––

–

*.Sp

ol–

––

––

––

––

––

–

&.St

aros

t–

––

––

––

––

––

–

).U

speh

vsr

ednj

i$ol

i–

––

––

––

––

––

–

(.V

hodn

ezn

aciln

osti

––

––

––

––

––

––

%.Iz

hodn

ezn

aciln

osti

––

––

––

––

––

––

3.O

prem

ljeno

st–

––

––

––

––

––

–

$'.D

osto

pdo

inte

rnet

a–

––

––

––

––

––

–

$$.P

ism

enos

t–

––

––

––

––

––

–

$+.U

por.

inte

rnet

a–

K1

––

––

––

––

––

––

$..U

por.

inte

rnet

a–

K2

––

––

––

––

––

––

$*.U

por.

inte

rnet

a–

K3

––

––

––

––

––

––

$&.U

por.

inte

rnet

a–

K4

––

––

––

––

––

––

$).I

zobr

.pre

kin

tern

eta

––'

,$(b

––

––

––

––

––

$(.%

vec

dela

',$)

b–

–',+

&a–

––

––

––

––

$%./

59

ted.

anke

te–

––

––

––

––

––

–

$3.S

prem

emba

mot

ivac

ije–

–',

&%a

–',$

(b–

––

––

––

–

+'.O

cena

$tud

ija–

––

––

––

––

––

–

+$.E

-uci

lnic

a–

',+.

a',

&+a

–',+

)a–

',&.

a–

––

––

–

++.G

radi

va–

–',

)$a

–',.

.a–

',&(

a–

',)$

a–

––

–

+..I

zved

ba–

–',

%$a

–',.

*a–

',)&

a–

',).

a',

(.a

––

–

+*.S

reca

nja

v"i

vo–

––'

,$)b

––

–',$

%b–

––

–',+

'a–

–

+&.V

loga

men

torj

a–

–',

&%a

–',$

(b–

',&&

a–

',).

a',

*%a

',&*

a–'

,$(b

–

+).P

rido

blje

nozn

anje

––

',)3

a–

–',

&(a

––

',)+

a',

)3a

–',

&*a

+(.O

cena

pred

met

a–

––

–',

$(b

–',

+*a

––

––

–

4-

4<

2;

aSt

atis

ticn

ozn

aciln

ako

rela

cija

priP

=',

'$.b

stat

isti

cno

znac

ilna

kore

laci

japr

iP=

','

&.a

$.*


dijskimi kolegi v "ivo.Pri $tudentih izbirnega predmeta, ki je povezan z uporabo !67, se je

pokazala le ena negativna korelacija. #tudenti izbirnega predmeta si ne"elijo veliko srecanj v "ivo (korelacijski koeficient –',.'). Vse druge stati-sticno znacilne korelacije s predmetom so pozitivne. Tako imajo $tudentiizbirnega predmeta hitrej$i dostop do interneta (korelacijski koeficient',+$), so bolj$i uporabniki racunalnika (korelacijski koeficient ',++) ininternet uporabljajo intenzivneje (korelacijski koeficient ',*'). #tudentiizbirnega predmeta so dobro sprejeli e-ucilnico (korelacijski koeficient',+*), gradiva (korelacijski koeficient ',*'), nacin izvedbe predmeta (ko-relacijski koeficient ',.() in mentorjevo delo v e-ucilnici (korelacijski ko-eficient ',$)).

Manj srecanj v "ivo si "elijo tudi starej$i $tudenti (–',$%), saj ocitnoprek e-ucilnice la"e usklajuje svoje poklicne, zasebne in $tudijske obve-znosti. Starej$i $tudenti so namrec zaposleni in $tudirajo na izreden na-cin. Srecanja v "ivo so manj potrebna tudi pri $tudentih, ki imajo hitrej$idostop do interneta (korelacijski koeficient –',$)), so bolj$i uporabnikiinterneta (korelacijski koeficient –',$)) in internet uporabljajo inten-zivno (korelacijski koeficient –',+$). Tudi med $tudenti, ki bi se brez te"avizobra"evali prek interneta, srecanja v "ivo niso tako potrebna (korelacij-ski koeficient –',$)). Srecanja v "ivo niso potrebna niti pri $tudentih, kiso zadovoljni z izvedbo predmeta prek e-ucilnice (korelacijski koeficient–',+') in menijo, da so zaradi e-izobra"evanja postali $e bolj motiviraniza $tudij (korelacijski koeficient –',$%).

Statisticno znacilno se je pokazalo nekaj korelacij s spolom. Tako so$tudentke vi$e ocenile spremembe osebnostnih znacilnosti zaradi upo-rabe !67 v izobra"evanju (korelacijski koeficient ',$%). Vi$e so oceniletudi izbolj$anje motivacije za $tudij (korelacijski koeficient ',$)). Ocitnoje uporaba !67 bolje vplivala na $tudentke kot $tudente. #tudentke sotudi bolje sprejele e-ucilnico (korelacijski koeficient ',$%). Imajo pa zatomo$ki kolegi bolje opremljene domace racunalnike (korelacijski koefici-ent –',+%) in so intenzivnej$i uporabniki interneta (korelacijski koefici-ent –',$%), tudi za zabavo in sprostitev (korelacijski koeficient –',+%).

Omenili smo "e, da starej$i $tudenti $tudirajo izredno (korelacijski ko-eficient ',(%). Kar nekaj zanimivih korelacij se je pokazalo povezanih sstarostjo. Tako so starej$i $tudenti bolje opremljeni (korelacijski koefici-ent ',$%), imajo hitrej$i dostop do interneta (korelacijski koeficient ',$%)ter internet uporabljajo intenzivneje kot njihovi mlaj$i kolegi (korelacij-ski koeficient ',*)). Starej$i $tudenti so dobro sprejeli $tudijska gradiva

$.&


(korelacijski koeficient ',.*), nacin izvedbe predmeta (korelacijski koe-ficient ',+&) in vlogo mentorja v e-ucilnici (',$3). Starej$i $tudenti bi seizobra"evali prek interneta (korelacijski koeficient ',+&) in "elijo si manjsrecanj v "ivo (korelacijski koeficient –',$%). Starej$i $tudenti menijo, daje tak$en nacin izobra"evanja pozitivno vplival na njihovo motivacijo za$tudij (korelacijski koeficient ',+%). E-izobra"evanje je pri starej$ih $tu-dentih pozitivno vplivalo tudi na njihove osebnostne znacilnosti (kore-lacijski koeficient ',+$).

Uporaba !67 v izobra"evanju je pozitivno vplivala na osebnostne zna-cilnosti $tudentov, in sicer predvsem na $tudente, ki internet uporab-ljajo intenzivneje (korelacijski koeficient ',$& in ',$3), na $tudente, kibi se izobra"evali prek interneta (korelacijski koeficient ',&(), so dobrosprejeli e-ucilnico (korelacijski koeficient ',)+), $tudijska gradiva (kore-lacijski koeficient ',&'), izvedbo predmeta (korelacijski koeficient ',&))in vlogo mentorja v e-ucilnici (korelacijski koeficient ',&*). Spremembaosebnostnih znacilnosti (izhodne znacilnosti) je v mocni pozitivni stati-sticno znacilni korelaciji tudi z motivacijo za $tudij (korelacijski koefici-ent ',)$).

Tako kot se pozitivni ucinki uporabe !67 v izobra"evanju ka"ejo pri$tudentih, ki so dobro sprejeli e-izobra"evanje (gradiva, e-ucilnico in iz-vedbo), se je tej skupini $tudentov dvignila tudi motivacija za $tudij (ko-relacijski koeficienti ',&. z e-ucilnico, ',&( s $tudijskimi gradivi, ',)& z iz-vedbo in ',&& z vlogo mentorja). #tudenti, ki sprejemajo e-izobra"evanje,menijo, da e-izobra"evanje ne zahteva vec napora kot klasicno izvedeni$tudij (korelacijski koeficienti: –',+) z e-ucilnico, –',.. s $tudijskimi gra-divi, –',.* z izvedbo predmeta in –',$( z vlogo mentorja).

Prek interneta bi se izobra"evali, poleg "e omenjenih starej$ih $tuden-tov, ki $tudirajo izredno, tudi $tudenti, ki intenzivno uporabljajo internet(korelacijski koeficient ',.+), so dobro opremljeni (korelacijski koeficient',$() in so "e pred vkljucitvijo v izvedbo predmeta vi$e ocenjevali svojeosebnostne znacilnosti (korelacijski koeficient ',+%). #tudenti, ki bi se iz-obra"evali prek interneta, menijo, da v $tudij prek e-ucilnice niso vlo"ilivec dela, kot ga vlagajo v klasicno izvedene predmete (korelacijski koe-ficient –',+&). Izobra"evanje prek interneta je povezano tudi z mnenjemo e-ucilnici (korelacijski koeficient ',&+), mnenjem o $tudijskih gradivih(korelacijski koeficient ',)$), izvedbo predmeta (korelacijski koeficient',%$) in vlogo mentorja (korelacijski koeficient ',&%).

Ocena predmeta je statisticno znacilno povezana z delovnimi urami.#tudenti, ki so bolj zaposleni (delajo vec kot *' ur na teden), dosegajo

$.)


ni"je ocene pri predmetu (korelacijski koeficient –',+&). Vi$je ocene sodosegli $tudenti, ki so starej$i (korelacijski koeficient ',$%), so bili uspe$ni"e v srednji $oli (korelacijski koeficient ',$%) in so uspe$ni tudi pri drugihpredmetih (korelacijski koeficient ',+* z oceno $tudija) ter so v $tudijpredmeta vlo"i vec dela (/59) (korelacijski koeficient ',$().

Vec pozitivnih korelacij smo opazili z mnenjem o pridobljenem zna-nju. Vse korelacije so pozitivne, kar pomeni, da so vec znanja pridobili$tudenti izrednega $tudija in $tudenti izbirnega predmeta (oba korela-cijska koeficienta ',.)), starej$i $tudenti (korelacijski koeficient ',$%) inv predhodnem $olanju uspe$nej$i $tudenti (korelacijski koeficient ',$%).Vec znanja so pridobili tudi $tudenti, ki si "elijo izobra"evanja prek inter-neta (korelacijski koeficient ',)3) in se jim je zaradi izobra"evanja prek e-ucilnice izbolj$ala motivacija (korelacijski koeficient ',&(). Ocena pred-meta je v pozitivni korelaciji tudi s $tudijskimi gradivi (korelacijski ko-eficient ',)+), izvedbo predmeta (korelacijski koeficient ',)3) in vlogomentorja (korelacijski koeficient ',&*).

Konceptualni model, prikazan v preglednici (.$, lahko prika"emo tudiz ocenjeno regresijsko funkcijo (enacba (.$).

Y ## = a + b1x1 + b2x2 + . . . + b25x25, ((.$)

kjer je Y ## ocena odvisne spremenljivke (ocena predmeta ali mnenje opridobljenem znanju), a ocena regresijske konstante oziroma vrednostodvisne spremenljivke, ce so vse neodvisne spremenljivke enake ', in bi

(i = $ . . . +&) ocena parcialnega regresijskega koeficienta neodvisne spre-menljivke xi, ki nam pove oceno spremembe odvisne spremenljivke, ce seneodvisna spremenljivka xi poveca za enoto, vse druge neodvisne spre-menljivke pa ostanejo nespremenjene.

Medsebojen vpliv spremenljivk na oceno predmeta in na mnenje opridobljenem znanju smo preverili $e z regresijsko analizo (metodo Ste-pwise).

(.$.$ I-0!I 58M;I#!64I #; 4,8#4 -E85<87;

V korelacijskih preglednicah (.+ in (.. smo opazili, da bi prevelika medse-bojna povezanost med posameznimi spremenljivkami lahko povzrocilanapacne rezultate in s tem napacne sklepe o statisticno znacilnih vpli-vih neodvisnih spremenljivk na odvisni spremenljivki. Za mejo ustre-znosti koreacijskih koeficientov smo vzeli razpon korelacijskega koefici-enta od –',(' do +',('. Tako smo po priporocilih Linda in soavtorjev(Lind, Mason in Marchal +''', *$+) med spremenljivkami starost in na-

$.(


-E8P085#!,; (.* Vpliv dejavnikov 5/6e! na oceno predmeta


Starost ','&$ .,+)( ',''+

Delovne ure –','$& –+,+%$ ','+(

Spol ',&.* +,'3' ','*$

4-4<28 F = (,&).; P = ','''; popr. R2 = ',+)'. Vse ostale spremenljivke iz preglednice(.$ so bile izkljucene (spremenljivke nacin $tudija, izobra"evanje prek interneta in gradivapa so bile zaradi odprave vzroka multikolinearnosti izlocene "e pred regresijsko analizo).

cin $tudija (korelacijski koeficient ',(%), izobra"evanje prek interneta inizvedba predmeta (korelacijski koeficient ',%$) ter med gradivi in izvedbopredmeta (korelacijski koeficient ',(.) po eno spremenljivko izlocili. Iz-locili smo nacin $tudija, izobra"evanje prek interneta in gradiva, in sicerzato, ker je nacin $tudija odvisen od starosti (starej$i $tudenti $tudirajona izredni nacin), "elja po izobra"evanju prek interneta je odvisna odnacina izvedbe ($tudenti, ki imajo dobro izku$njo z online izobra"eva-njem, se bodo tudi v prihodnje "eleli izobra"evati online), gradiva pa sodel izvedbe predmeta. S tem smo odpravili problem multikolinearnosti.

V model smo, razen nacina $tudija, izobra"evanja prek interneta ingradiv, vkljucili vse spremenljivke modela (preglednica (.$) in preverilivpliv neodvisnih spremenljivk na oceno predmeta. Rezultate linearne re-gresijske analize prikazujemo v preglednici (.*.

Iz preglednice (.* je razvidno, da na oceno predmeta statisticno zna-cilno vplivajo starost $tudentov, delovne ure in spol. Tako vi$je ocenedosegajo starej$i $tudenti, $tudenti "enskega spola, ni"je ocene pa $tu-denti, ki so bolj zaposleni. Z variabilnostjo neodvisnih spremenljivk jepojasnjenih sicer le +),' % variabilnosti ocene predmeta, ob drugih ne-spremenjenih okoli$cinah, kar pomeni, da je %*,' % variabilnosti ocenepredmeta pojasnjenih z drugimi spremenljivkami, ki niso vkljucene vmodel, ali pa jih nismo proucevali.

Ocenjeno regresijsko funkcijo bi lahko zapisali v obliki enacbe (.+.

Y ## = ),%** + ','&$ $ starost % ','$& $ delovne_ure+ ',&.* $ spol. ((.+)

Ce bi bile vrednosti neodvisnih spremenljivk enake ', bi bila ocenapredmeta ),%**, torej pozitivna. Ker je spremenljivka spol binarna (' =mo$ki, $ = "enska), regresijski koeficient ',&.* pomeni, da je pricako-vana ocena $tudentk za ',&.* vi$ja od ocene $tudentov mo$kega spola.Ce je $tudent leto dni starej$i, se ocena predmeta povi$a za ','&$ enote.

$.%


"0!6; (.$ Vpliv neodvisnih spremenljivk na oceno predmeta – histogramstandardiziranih ostankov linearne regresijske funkcije (x = –','3, std. dev.= $,+, n = $%))

"0!6; (.+Vpliv neodvisnih spremenljivkna oceno predmeta – grafikon P–Pza kumulativo standardiziranihostankov linearne regresijskefunkcije

Delovne ure na oceno predmeta negativno vplivajo, in sicer ima $tudent,ki na teden dela $ uro vec kot povprecni anketiranec za ','$& enot ni"jooceno.

Linearnost regresijske analize smo preverili $e z graficnimi metodami.In sicer smo preverili predpostavke o normalni porazdelitvi ostankovregresijske funkcije. Histogram standardiziranih ostankov (slika (.$) ingrafikon P–P za kumulativo standardiziranih ostankov (Slika (.+) ka"etaskoraj normalno porazdelitev ostankov (M = –','3) ter pravilnost izbra-nega modela.

Tudi razsevni grafikon ostankov regresijske funkcije (slika (..) ka"e nanjihovo razpr$enost.

$.3


"0!6; (..Vpliv neodvisnih spremenljivk naoceno predmeta – razsevni grafikovstandardiziranih ostankov linearneregresijske funkcije

Regresijsko analizo smo ponovili $e enkrat, in sicer tokrat brez ne-pravih (binarnih) spremenljivk, vendar pomembnih razlik v modelu nizaznati, saj na oceno predmeta $e vedno vplivajo starost $tudentov in de-lovne ure, ki jih opravijo na teden. Le pojasnjena variabilnost odvisnespremenljivke se je zmanj$ala s prej$njih +),' % na +.,' % (preglednica $v prilogi).

Glede na nizek dele" pojasnjene variabilnosti ocene predmeta smopregledali vse raziskane spremenljivke in posku$ali poiskati, ali smo ka-k$no proucevano spremenljivko po nesreci izpustili iz modela. Dve spre-menljivki, delovna doba in odnos do !67, sta v statisticno znacilni po-vezavi z oceno predmeta in nista neposredno vkljuceni v model 5/6e!,vendar se z vkljucitvijo v model rezultati regresijske analize, ob vkljuce-nosti drugih spremenljivk, ne spremenijo (preglednica + v prilogi).

Tako lahko trdimo, da od vseh v model vkljucenih spremenljivk navi$ino ocene vplivajo starost in delovne ure. Starost pojasni $&,$ % vari-abilnosti ocene predmeta.= Spremenljivka spol, ki je neprava (binarna)spremenljivka, nam pove le, da se pricakovane ocene predmeta glede naspol razlikujejo za ',&.* ocene, in sicer imajo "enske vi$je ocene od mo-$kih kolegov.

Uvedba e-ucilnice, ceprav le za posredovanje gradiv, je pozitivno vpli-vala na oceno $tudentov izrednega $tudija (Sulcic +''(b), saj so se po-kazale statisticno znacilne razlike pri povprecni oceni $tudija ((,+. v $tu-dijskem letu +''*/+''&, (,)3 v $tudijskem letu +''&/+'')>). Pri $tudentih

$. Popravljen R2 pred vkljucitvijo spremenljivk delovne ure in spol je ',$&$.+. Primerjali smo podatke o uspe$nosti $tudentov poslovne informatike. V $tudijskem

letu +''*/+''& so imeli $tudenti izrednega $tudija dostop le do izrockov predavanj, ki sobili dostopni prek spletne strani. V $tudijskem letu +''&/+'') smo izvedbo izrednega$tudija podprli z e-ucilnico, prek katere so $tudenti prejeli vsa obvezna (in dodatna)

$*'


-E8P085#!,; (.& Vpliv vseh dejavnikov 5/6e! na mnenje o pridobljenem znanju


Vloga mentorja ',&(* *,&(+ ','''

Izvedba ',.*3 +,+3( ','+)

4-4<28 F = +),)%(; P = ','''; Popr. R2 = ',*(%. Vse druge spremenljivke iz pregle-dnice (.$, razen "e prej izlocenih spremenljivk (nacin $tudija, izobra"evanje prek inter-neta in gradiva), so bile izkljucene.

rednega $tudija statisticno znacilnih razlik ni zaznati (prav tam).

(.$.+ I-0!I 58M;I#!64I #; <#8#M8 4 -E!5420M8#8<:#;#M/

Z regresijsko analizo smo preverili tudi vpliv spremenljivk iz preglednice(.$ na mnenje o pridobljenem znanju. V regresijsko analizo smo najprejvkljucili vse izbrane spremenljivke razen zaradi "e omenjenega problemamultikolinearnosti, nacina $tudija, izobra"evanja prek interneta in gra-div. Rezultate prikazuje preglednica (.&.

Dva statisticno znacilna dejavnika – vloga mentorja pri e-izobra"evanjuin izvedba predmeta pojasnita *(,% % variabilnost mnenja o pridoblje-nem znanju.

Ocenjeno regresijsko funkcijo bi lahko zapisali v obliki enacbe (...

Y ## = 3,710 + 0,574 $ vloga_mentorja + 0,349 $ izvedba. ((..)

Ce bi bila vrednost obeh dejavnikov enaka ', potem bi bilo mnenjeo pridobljenem znanju na petstopenjski lestvici .,($'. Ce se vloga men-torja poveca za $ enoto, potem se ocena mnenja o pridobljenem znanjupoveca za ',&(* enote, sprememba mnenja o izvedbi predmeta za $ enotopa spremeni mnenje o pridobljenem znanju za ',.*3 enote. Spremembaje istosmerna.

Linearnost regresijske funkcije smo preverili $e s histogramom stan-dardiziranih ostankov (slika (.*), ki ka"e na precej normalno porazde-litev ostankov (< = –',+%). Grafikon P–P (slika (.&) pa ka"e na rahloodmaknjenost krivulje pod krivuljo, ki ponazarja neposredno linearnofunkcijo.

Razsevni grafikon (slika (.)) ka"e na ustrezno razpr$itev ostankov.

$tudijska gradiva. Gradiva niso obsegala le izrockov predavanj, temvec so bila $tudentomposredovana tudi ob$irna pisna gradiva, s $tevilnimi primeri in ponazoritvami. #tudentiso prek e-ucilnice in forumov lahko tudi komunicirali med seboj.

$*$


"0!6; (.* Vpliv neodvisnih spremenljivk na mnenje o pridobljenem znanju –histogram standardiziranih ostankov linearne regresijske funkcije (x =–',+%, std. dev. = $,'3&, n = $).)

"0!6; (.&Vpliv neodvisnih spremenljivk namnenje o pridobljenem znanju –grafikon P–P za kumulativostandardiziranih ostankov linearneregresijske funkcije

Podobno kot pri ugotavljanju vplivov neodvisnih spremenljivk naoceno predmeta smo tudi pri vplivih na mnenje o pridobljenem zna-nju regresijsko analizo izvedli brez nepravih – binarnih spremenljivk.Pojasnjena variabilnost mnenja o pridobljenem znanju se sicer zmanj$ana **,( %, vendar pa se nekoliko poveca mentorjeva vloga in zmanj$avloga izvedbe (preglednica (.)).

Novo enacbo ocenjene regresijske funkcije, brez binarnih spremen-ljivk, prikazujemo z enacbo (.*.

Y ## = 3,708 + 0,590 $ vloga_mentorja + 0,291 $ izvedba. ((.*)

Ocitno vloga mentorja pomembno, statisticno znacilno vpliva na

$*+


"0!6; (.)Vpliv neodvisnih spremenljivk namnenje o pridobljenem znanju –razsevni grafikov standardiziranihostankov linearne regresijskefunkcije

-E8P085#!,; (.) Vpliv vseh dejavnikov 5/6e! na mnenje o pridobljenem znanjubrez binarnih spremenljivk


Vloga mentorja ',&3' *,%(. ','''

Izvedba ',+3$ +,'+) ','*(

4-4<28 F = +),*+*; P = ','''; popr. R2 = ',**( Vse ostale spremenljivke iz pregle-dnice (.$, razen "e prej izlocenih spremenljivk: nacin $tudija, izobra"evanje prek internetain gradiva, so bil izkljucene.

mnenje o pridobljenem znanju, zato ji mora izobra"evalna institucijaposvetiti posebno pozornost. Vloga mentorja, ob v model vkljucenihspremenljivkah (preglednica (.)), pojasni kar **,( % variabilnosti mne-nja o pridobljenem znanju (R2).

Zaradi odmika regresijske funkcije pod krivuljo, ki ponazarja nepo-sredno linearno odvisnost (slika (.&), in ker je vec kot &' % variabilnostimnenja o pridobljenem znanju nepojasnjenih (R2 = ',*(% oziroma ',**(brez nepravih spremenljivk), smo podrobneje proucili statisticno znacil-nost izkljucenih spremenljivk.

Potrebo po reviziji regresijske analize izpostavi tudi Menard (v Garson+'')), saj je po njegovem mnenju metoda Stepwise uporabna predvsemv fazi raziskovanja, ne pa v fazi potrjevanja teorij. Po priporocilu Me-narda (prav tam) naj bi raziskovalec spremenljivke vkljuceval v modelpo lastni presoji oziroma na osnovi teoreticnih dognanj, ne pa vrstni redvkljucevanja spremenljivk slepo zaupal racunalni$kemu algoritmu.

Analizo rezultatov smo nadaljevali tako, da smo v model vkljucili lespremenljivke, za katere smo "e v poglavju ) ugotovili, da imajo stati-sticno znacilen vpliv (predhodno izbrani dejavniki) na mnenje o prido-bljenem znanju in jih kot take tudi oznacili v preglednici (.$.

Rezultate regresijske analize prikazuje preglednica (.(.

$*.


-E8P085#!,; (.( Vpliv predhodno izbranih dejavnikov 5/6e! na mnenje opridobljenem znanju


Izobra"evanje prek interneta ',.*3 &,+(. ','''

Gradiva ',+%* .,&.+ ',''$

Izhodne znacilnosti ',+.' +,%.' ',''&

4-4<28 F = &&,%$%; P = ','''; popr. R2 = ',&*). Vse druge spremenljivke iz pregle-dnice (.$, za katere smo oznacili vpliv na pridobljeno znanje, so bile izkljucene.

-E8P085#!,; (.% Vpliv predhodno izbranih 5/6e! na mnenje o pridobljenemznanju ob izlocitvi vzroka multikolinearnosti


Izvedba ',&$3 ),+3) ','''

Izhodne znacilnosti ',.'. .,%+. ','''

Nacin $tudija ',.%' +,*&& ','$&

4-4<28 F = &',(3*; P = ','''; popr. R2 = ',&++. Izlocene spremenljivke so predmet,spol, izhodne znacilnosti, uporaba interneta – K1, % vec dela, sprememba motivacije,e-ucilnica in vloga mentorja.

Iz preglednice (.( je razvidno, da imajo staticno znacilen vpliv na mne-nje o pridobljenem znanju izobra"evanje prek interneta in gradiva, ki paso v mocni medsebojni povezanosti z izvedbo izobra"evanja (preglednica(.. – korelacijska koeficienta ',%$ oziroma ',(.). Da bi odpravili vzrokamultikolinearnosti, kot priporocajo jo Lind, Mason in Marchal (+''',*$+), smo spremenljivki izobra"evanje prek interneta in gradiva izlociliiz modela in regresijsko analizo vnovic izvedli (preglednica (.( in enacba(.&).

Y ## = .,*.. + ',&$3 $ izvedba + ',.'. $ izhodne_znacilnosti

+ ',.%' $ nacin_!tudija. ((.&)

Iz preglednice (.% je razvidno, da izvedba predmeta, izhodne znacil-nosti in nacin $tudija pojasnijo &+,+ % variabilnosti mnenja o pridoblje-nem znanju. Nacin $tudija je neprava spremenljivka, katere pozitivnavrednost pove, da so $tudenti izrednega $tudija pridobili vec znanja kot$tudenti rednega $tudija.

Regresijsko analizo smo ponovili $e enkrat, in sicer brez nepravih (bi-narnih) spremenljivk (preglednica (.3, enacba (.)).

Y ## = .,&.. + ',*3( $ izvedba + ',+). $ izhodne_znacilnosti

+ ',$%+ $ vloga_mentorja. ((.))

$**


-E8P085#!,; (.3 Vpliv predhodno izbranih 5/6e! na mnenje o pridobljenemznanju ob izlocitvi vzroka multikolinearnosti in brez binarnihspremenljivk


Izvedba ',*3( &,%'+ ','''

Izhodne znacilnosti ',+). .,$&( ',''+

Vloga mentorja ',$%+ +,.'$ ','+.

4-4<28 F = &$,+3'; P = ','''; popr. R2 = ',&++. Izlocene spremenljivke so uporabainterneta – K$, % vec dela, sprememba motivacije in e-ucilnica.

-E8P085#!,; (.$' Vpliv izbranih dejavnikov 5/6e! na mnenje o pridobljenemznanju


Izvedba ',*%* &,*+3 ','''

Izhodne znacilnosti ',+3) .,**& ',''$

Vloga mentorja ',+.. +,%*& ',''&

4-4<28 F = &+,+%*; P = ','''; popr. R2 = ',&&+ Izkljucene spremenljivke so spre-memba motivacije, e-ucilnica, uporaba interneta – K1, racunalni$ka in internetna pi-smenost, % vec dela, "eleno $tevilo srecanj in opremljenost.

Tudi po izlocitvi binarnih spremenljivk ostaja pojasnjena variabilnostenaka – &+,+ %. Najvecji vpliv na mnenje o pridobljenem znanju ima $evedno izvedba predmeta. Iz preglednice (.3 je razvidno, da ima ob izlo-citvi problema multikolinearnosti in binarnih spremenljivk vloga men-torja vnovic statisticno znacilen vpliv na mnenje o pridobljenem znanju.

Kljub ugodnemu rezultatu smo spremenljivke, katerih vpliv na pri-dobljeno znanje smo prikazali v preglednici (.3, proucevali naprej. Za-nimalo nas je, kaj se dogaja z determinacijskim koeficientom (R2) obizkljucevanju posameznih spremenljivk in vkljucevanju novih spremen-ljivk. Predvsem nas je zanimal vpliv spremenljivk, ki so vkljucene v hipo-teze raziskave – opremljenost $tudentov, racunalni$ka in internetna pi-smenost ter "eleno $tevilo srecanj. Zato smo vse te spremenljivke vkljuciliv model.

Rezultate linearne regresijske analize prikazuje preglednica (.$'.Spremenljivke izvedba predmeta, izhodne znacilnosti $tudentov in

vloga mentorja pojasnijo &&,+ % variabilnosti mnenja o pridobljenemznanju.

Linearnost regresijske funkcije je razvidna iz grafikona P–P (slika (.%).Normalna porazdelitev standardiziranih ostankov regresijske funkcije(slika (.() ka"e normalno porazdelitev ostankov (< = ',')). Ustreznost

$*&


"0!6; (.( Vpliv izbranih neodvisnih spremenljivk na mnenje o pridobljenem znanju– histogram standardiziranih ostankov linearne regresijske funkcije (x =–','), std. dev. = $,'&, n = $)')

"0!6; (.%Vpliv izbranih neodvisnihspremenljivk na mnenje opridobljenem znanju – grafikonP–P za kumulativostandardiziranih ostankov linearneregresijske funkcije

modela je mogoce razbrati tudi iz razsevnega grafikona (slika (.3), sajso standardizirani ostanki ustrezno razpr$eni in ne ka"ejo znakov odvi-snosti standardiziranih ostankov od standardiziranih ocen odvisne spre-menljivke (mnenje o pridobljenem znanju).

Na osnovi regresijske analize (preglednica (.$') lahko zdaj oblikujemonovo enacbo ocenjene regresijske funkcije (enacba (.().

Y ## = .,&*( + ',*%* $ izvedba + ',+3) $ izhodne_znacilnosti

+ ',+.. $ vloga_mentorja. ((.()

Iz enacbe (.( je razvidno, da ce bi vse tri neodvisne spremenljivke imelevrednost ', bi bilo mnenje o pridobljenem znanju .,&*(, kar pomeni, da

$*)

Optimiranje modela 5/6e! (.+

"0!6; (.3Vpliv izbranih neodvisnihspremenljivk na mnenje opridobljenem znanju – razsevnigrafikov standardiziranih ostankovlinearne regresijske funkcije

Starost

Delovne ure

Spol

26,0 % (23,0 %)Ocena

predmeta

0,051 (0,056)–0,015 (–0,016)

0,543 (/)

"0!6; (.$' Statisticno znacilni dejavniki 5/6e!, ki vplivajo na oceno predmeta(podatki so zbrani iz preglednic (.* in 3.$.)

bi $tudenti ocenili, da se pridobljeno znanje pri kombiniranem nacinu e-izobra"evanja le malenkostno razlikuje od klasicno pridobljenega znanja(ocena . na petstopenjski lestvici pomeni nevtralno mnenje o pridoblje-nem znanju). Najvecji vpliv na mnenje o pridobljenem znanju ima nacinizvedbe predmeta, saj ce se mnenje o izvedbi poveca za $ enoto, se mnenjeo pridobljenem znanju poveca za ',*%* enote.

'.! Optimiranje modela DUKeI

(.+.$ <4580 5/6e! : I!5!6; 58M;I#!64I

V nadaljevanju bomo podrobneje analizirali rezultate regresijske analizeiz podpoglavja (.$. Na sliki (.$' prikazujemo statisticno znacilne vplivez metodo Stepwise opredeljenih dejavnikov 5/6e!. Na povezavah medposameznimi dejavniki smo vpisali regresijske koeficiente, in sicer re-gresijski koeficient ob vkljucenosti nepravih (binarnih) spremenljivk inregresijski koeficient ob izkljucenosti nepravih spremenljivk (vrednostiv oklepajih). Ob vkljucenosti nepravih spremenljivk je ocena predmetapojasnjena s +),' %, ob njihovi izkljucenosti iz modela pa s +.,' %.

Glede na model 5/6e! lahko sklepamo, da na oceno predmeta vpli-vajo samo spremenljivke iz skupine demografskih znacilnosti, na katere

$*(


Izvedba eI

Izhodneznacilnosti

Vlogamentorja

52,2 % Pridobljenoznanje

0,484

0,296

0,233

"0!6; (.$$ Statisticno znacilni dejavniki 5/6e!, ki vplivajo na mnenje o pridobljenemznanju (podatki so zbrani iz preglednice (.))

pa H< kot izvajalka e-izobra"evanj ne more vplivati.Model 5/6e! – vpliv na oceno predmeta smo preverili tudi na podat-

kih samo izbirnega predmeta? in ugotovili, da dobimo enake rezultate– starost, delovne ure in spol pojasnijo +),' % variabilnosti ocene pred-meta.

Veliko vec variabilnosti lahko z modelom 5/6e! pojasnimo pri mne-nju o pridobljenem znanju (slika (.$$).

Na mnenje o pridobljenem znanju imajo statisticno znacilen vpliv iz-vedba e-izobra"evanja (eI), izhodne znacilnosti $tudentov in vloga men-torja, ki pojasnijo &+,+ % variabilnosti odvisne spremenljivke (mnenje opridobljenem znanju).

Glede na to, da smo dejavnike 5/6e! dobili z zdru"evanjem spremen-ljivk (uporabili smo metodo glavnih komponent), bomo v nadaljevanjupodrobneje pogledali, katere (ne zdru"ene) spremenljivke najbolj vpli-vajo na pridobljeno znanje in kaj bi izobra"evalna institucija, kot je H<,lahko naredila, da bi izbolj$ala mnenje o pridobljenem znanju.

Izvedba predmeta izhaja iz skupine dejavnikov kombiniranega izobra-"evanja (podpoglavje ).3), ko smo z metodo glavnih komponent v enospremenljivko, zdru"ili pet spremenljivk, vezanih na izvedbo predmetovprek e-ucilnice (preglednica )..+).

Z regresijsko analizo smo ugotavljali, katera od spremenljivk o izvedbipredmetov statisticno znacilno vpliva na mnenje o pridobljenem znanju.Rezultate prikazuje preglednica (.$$.

Vpliv spremenljivk, vezanih na izvedbo predmeta, je precej$en, saj po-jasni &.,+ % variabilnosti mnenja o pridobljenem znanju, seveda ob dru-gih nevkljucenih dejavnikih.

.. Izvedba za $tudente izrednega $tudija v $tudijskem letu +''*/+''& ter za $tudenterednega in izrednega $tudija v $tudijskem letu +''&/+'').

$*%


-E8P085#!,; (.$$ Vpliv spremenljivk o izvedbi predmeta na mnenje o pridobljenemznanju


Izvedba je bila zanimivej$a. ',*+( ),$(& ','''

Izvedba je bila v skladu spricakovanji.

',.'+ *,.(. ','''

Izvedba je bila cenej$a odklasicnega $tudija.

',$'( +,+'& ','+3

4-4<28 F = (',%+3; P = ','''; popr. R2 = ',&.+. Izkljuceni spremenljivki sta izvedbaje bila la"ja in izvedba je bila napornej$a.

Vlogo mentorja in medsebojne odvisnosti smo prikazali v pregledni-cah )..( in )..%. Z linearno regresijsko analizo, brez upo$tevanja ostalihdejavnikov, smo ugotovili, da mnenje o vlogi mentorja pojasni +%,' %variabilnosti mnenja o pridobljenem znanju (preglednica )..3), in sicerimata najvecji vpliv prepricanje, da mentor vpliva na uspe$nost $tudentapri $tudiju in $tudentska ocena mentorjevega dela.

Mentorji v posameznih skupinah so bili razlicno usposobljeni, zatonas je zanimalo, ali usposobljenost mentorjev vpliva na mnenje o vlogimentorja v e-ucilnici. Usposobljenost mentorjev smo ocenili po tristo-penjski lestvici.@ Ocenili smo pedago$ko in strokovno usposobljenost. Zregresijsko analizo smo preverili, katera usposobljenost ima statisticnoznacilen vpliv na oceno dela mentorja. #tudenti so dali prednost stro-kovni usposobljenosti, ki pojasni $+,$ % variabilnosti splo$ne ocene odelu mentorja v e-ucilnici.A #tudenti so najvecji prispevek mentorja vi-deli v tem, da jim je mentor pomagal pri pojasnjevanju zahtevnej$ih vse-bin.

Skupino izhodnih znacilnosti smo prikazali v preglednici ).3 ter z li-nearno regresijsko analizo ugotovili, da ima skupina zdru"enih spremen-ljivk statisticno znacilen vpliv na mnenje o pridobljenem znanju in dabrez vkljucenosti drugih neodvisnih spremenljivk pojasni +&,& % varia-bilnosti mnenja o pridobljenem znanju (preglednica ).$'). Z regresijskoanalizo smo izhodne znacilnosti pogledali $e podrobneje (preglednica(.$+).

Izbolj$anje samoiniciativnosti in vztrajnosti pojasni .&,3 % variabilno-sti mnenja o pridobljenem znanju (preglednica (.$+).

Medsebojne povezave spremenljivk in njihov posredni oziroma nepo-

*. $ = slabo usposobljen, + = povprecno usposobljen, . = zelo dobro usposobljen.&. b = ',(3(; t = *,3+); sig.= ','''; F = +*,+)$.

$*3


-E8P085#!,; (.$+ Vpliv izhodnih osebnostnih znacilnosti na mnenjeo pridobljenem znanju


Samoiniciativnost ',*(+ &,%($ ','''

Vztrajnost ',.+* *,..$ ','''

4-4<28 F = &+,(3(; P = ','''; popr. R2 = ',.&3. Izkljucene spremenljivke so komuni-kativnost, ustvarjalnost, organizacijske sposobnosti in sposobnost vodenja.

Izvedba eI

Izhodneznacilnosti

Vlogamentorja

52,2 %

Prid

oblje

nozn

anje

Samoiniciativnost

Vztrajnost

Izvedba je bila zanimivej"a

Izv. je bila v skladu s pricak.

Izvedba je bila cenej"a

Ucitelj je bil la!je dosegljiv

Mentor izbolj"a usp. "tudija

Tedenska ocena mentorja

35,9 %

53,2 %

28,0 %

0,484

0,296

0,23

3

0,472

0,324

0,4270,302

0,107

0,1990,268

0,290

"0!6; (.$+ Prikaz medsebojnih vplivov spremenljivk na pridobljeno znanje

sredni vpliv prikazuje slika (.$+.Iz skupine spremenljivk, vezanih na vlogo mentorja, na pridobljeno

znanje vplivajo: tedenska ocena mentorja, mnenje o vplivu mentorjevedejavnosti na uspe$nost $tudentov in dosegljivost ucitelja/mentorja.

Iz skupine spremenljivk, vezanih na izvedbo predmeta, imajo stati-sticno znacilni vpliv na mnenje o pridobljenem znanju spremenljivke,vezane na zanimivost izvedbe, usklajenost izvedbe s pricakovanji in stro-$kovna primernost izvedbe. Zanimivo je, da je tudi Tinto (+''.) pricako-vanja $tudentov oznacil kot enega od pogojev za uspe$en konec $tudija.

Na skupino spremenljivk o osebnostnih znacilnostih ob koncu iz-vedbe predmeta imata statisticno znacilen vpliv na mnenje o pridoblje-nem znanju samoiniciativnost in vztrajnost.

Iz slike (.$+ vidimo, da mora izobra"evalna institucija za ucinkovit $tu-dij razvijati mentorsko podprt kombiniran sistem e-izobra"evanja ozi-roma skrbeti za izobra"evanje in usposabljanje uciteljev in visoko$ol-skih sodelavcev za uvajanje in izvajanje e-izobra"evanja. Veliko vlogo priucinkovitosti $tudija $tudentov pripisujejo mentorju tudi sami ucitelji(< = *,.) (Sulcic in Sulcic +''().

Z vidika izobra"evalne institucije mora institucija, pri kombiniranemnacinu e-izobra"evanja poskrbeti za usposabljanje uciteljev in mentor-

$&'


-E8P085#!,; (.$. Vpliv izbranih dejavnikov 5/6e! na mnenje o pridobljenemznanju – izbirni predmet


Vloga mentorja ',&** *,%'3 ','''

Izvedba ',..$ +,&*% ','$.

4-4<28 F = +(,..+; P = ','''; popr. R2 = ',*+). Izkljucene spremenljivke so spre-memba motivacije, e-ucilnica, uporaba interneta – K1, racunalni$ka in internetna pi-smenost, % vec dela, "eleno $tevilo srecanj, opremljenost in izhodne znacilnosti.

jev, ki bodo usposobljeni:

• za razvoj predmetov za izvedbo v e-ucilnici;

• za pripravo predmetov in vkljucevanje sodobnih metod pouceva-nja, s katerimi bo $tudij postal zanimiv;

• za izvedbo e-izobra"evanja prek e-ucilnice.

Mentorski pristop se ka"e tudi v nacinu izvedbe predmeta, ki se je po-kazal za pomemben dejavnik ucinkovitosti $tudija, predvsem pa zanimi-vost izvedbe predmeta. Ta lahko temelji samo na aktivnih metodah po-ucevanja, pri katerih $tudenti oblikujejo svoje znanje prek interakcije skolegi in z uciteljem oziroma mentorjem. Tak$en nacin dela lahko izhajale iz dodatno usposobljenih uciteljev za uporabo aktivnih metod pou-cevanja in !67, kar potrjuje na$a predvidevanja, da uvajanje !67 v izo-bra"evanje, tako kot uvajanje !67 v poslovne procese, zahteva prenovoizobra"evalnih procesov.

Model 5/6e!, vezan na mnenje o pridobljenem znanju, smo pre-verili $e na podatkih izbirnega predmeta v $tudijskih letih +''*/+''&in +''&/+'') ter ugotovili le malenkostno drugacne vplive (preglednica(.$.).

Variabilnost mnenja o pridobljenem znanju je pojasnjena v nekolikomanj$em obsegu – *+,) %. Zanimivo je, da je v skupini dveh izbirnihpredmetov, pri katerih so bile skupine razlicno velike in je sodelovalovecje $tevilo razlicno usposobljenih mentorjev, vloga mentorja $e izra-zitej$a. Tako sama vloga mentorja pojasni .%,$ % variabilnosti mnenja opridobljenem znanju (R2).

(.+.+ "7E4964I#! I!5!6 <4580; 5/6e!

Izobra"evalna institucija se pri uvajanju e-izobra"evanja srecuje s stro$ki,ki so vezani na institucijo in mentorja/ucitelja. K stro$kom e-izobra"evanjamoramo pri$teti $e stro$ke $tudenta (slika (.$.).

$&$


Stro"kiin"titucije

Stro"ki men-torja/ucitelja

Stro"ki"tudenta

Stro"ki e-izobra!evanja

Mo!nost(delnega)prekrivanja

Stro"ki dela uciteljev/mentorjev

Stro"ki infrastrukture

Stro"ki razvoja "tudijskih gradiv

Stro"ki distribucije "tudijskih gradiv

Stro"ki podpore "tudentov

Stro"ki nabave/vzdr!evanja opremeza razvoj "tudijskih gradiv

Stro"ki nabave in vzdr!evanja opreme(racunalni"ka strojna in programska oprema)

Stro"ki dostopa do interneta

Stro"ki nabave in vzdr!evanja opreme(racunalni"ka strojna in programska oprema)

Stro"ki dostopa do interneta

Stro"ki dostopa izpisa gradiv

"0!6; (.$. Model stro$kov e-izobra"evanja (povzeto po Sulcic, Lesjak in Balde+''*, $+)

-E8P085#!,; (.$* Primerjava stro$kov

Vrsta stro$ka ($) (+) (.)

;. Stro$ki institucije $,'' – $,'+

$. Usposabljanje mentorjev – – (a)

+. Zagotovitev infrastrukture ',+& –)*,&% ',$&

Prostor – predavalnice/ucilnice – – –

Vzpostavitev e-ucilnice, tehnicna podpora – – (b)

.. Priprava predmeta ',.) +++,(% ',**

*. Izvedba predmeta ',+& +$(,(% ',+3

&. Evalvacija izvedbe ',$* – ',$*

2. Stro$ki $tudentov $,'' – ',%+

$. Obisk predavanj/vaj ',*( –)*,&% ',+3

+. Raba interneta ',*& – ',*&

.. Tiskanje gradiv ','% – ','%

4-4<28 (a) Odvisno od usposobljenosti uciteljev/mentorjev – $.' eurov na mentorja.(b) Vzpostavitev in vzdr"evanje e-ucilnice %' eurov na mesec. Naslovi stolpcev: ($) kla-sicna izvedba (struktura); (+) uvajanje !67; (.) 5/6e!.

Z uvajanjem kombiniranega e-izobra"evanja po modelu 5/6e! bi seposamezni stro$ki povi$ali, drugi pa zni"ali (preglednica (.$*).

Pri strukturi stro$kov klasicne izvedbe smo izhajali iz evalvacije iz-vedbe izbirnega predmeta v $tudijskem letu +''*/+''& (Sulcic +''&), kjer

$&+


smo oceno stro$kov izdelali na osnovi podatkov, zbranih ob razvoju inizvedbi predmeta. Z uvajanjem !67 je po mnenju uciteljev optimalno iz-vesti .&,& % srecanj v "ivo, zato se stro$ki uporabe predavalnice zni"ajo za)*,& %. Prav tako se zni"ajo stro$ki $tudentov, povezani s prihodi $tuden-tov na organizirana srecanja (predavanja in vaje). Po mnenju uciteljevpriprava predmeta za izvedbo v e-ucilnici zahteva ++,( % vec dela, samaizvedba pa $(,( %. V izracun stro$kov klasicne izvedbe nismo vkljucili re-"ijskih in materialnih stro$kov institucije, saj bi ti obstajali ne glede nanacin izvedbe izobra"evalnega procesa. Iz preglednice (.$* je razvidno,da bi se stro$ki izvedbe kombiniranega e-izobra"evanja v primerjavi sklasicno izvedenim izobra"evanjem za institucijo povi$ali za + %, za $tu-dente pa zni"ali za $% %. Z zni"anjem stro$kov za $tudente se strinjajotudi anketirani $tudenti in ucitelji/mentorji. #tudenti so v anketah v pov-precju ocenjevali ni"je stro$ke kombiniranega e-izobra"evanja z ocenamiod .,' do *,' (.,' – $tudenti obveznega predmeta rednega $tudija, .,&– $tudenti izbirnega predmeta rednega $tudija, *,' – $tudenti izbirnegapredmeta izrednega $tudija), ucitelji pa z oceno .,*. Zanimivo je, da soucitelji menili, da je e-izobra"evanje cenej$e za institucijo kot za $tudente(.,& za institucijo, .,* za $tudente). Mnenje o cenej$i izvedbi kombinira-nega e-izobra"evanja $tudentov ima celo statisticno znacilen pozitivenvpliv na mnenje o pridobljenem znanju (preglednica (.$$).

V preglednici (.$* bi morali dodati $e stro$ek usposabljanja mentor-jev, ce ti $e niso usposobljeni. Po na$ih izracunih (Sulcic in Sulcic +''()usposabljanje enega mentorja stane $.' evrov. Poleg tega je treba za vzpo-stavitev ucnega okolja ter njegovo vzdr"evanje potrebno od$teti %' evrovna mesec, kar pomeni dodaten stro$ek .+' evrov, ce se predmet izvaja ensemester (za redni $tudij). Ce stro$ke usposabljanja mentorjev (+ men-torja) ter stro$ke vzpostavitve in vzdr"evanje ucilnice preracunamo naizbirni predmet, ki se izvaja osem tednov, bi v izracunu stro$kov to po-menilo povi$anje stro$kov pri prvi izvedbi za dodatne $tiri odstotne tocke(+ odstotne tocke za vzpostavitev in vzdr"evanje e-ucilnice in + odstotnihtock za usposobitev . mentorjev). Izbirni predmet smo za osnovo vzelizato, ker so tudi prikazani dele"i v preglednici (.$* izracunani na osnovievalvacije razvoja in izvedbe omenjenega predmeta.

Ko smo usposobili mentorje za podporo $tudentov, stro$kov za uspo-sabljanje ni vec, in tako je "e druga izvedba predmeta cenej$a od prve.Racunati moramo tudi na to, da nimamo potrebe po povecanju vlo"e-nega dela, saj lahko uporabimo gradiva iz predhodne izvedbe. Tako smopredvidevali, da so stro$ki pod ravnjo klasicne izvedbe "e v drugem letu

$&.


-E8P085#!,; (.$& Primerjava stro$kov klasicne in e-izvedbe v dveh letih

Vrsta stro$ka ($) (+) (.)

;. Stro$ki institucije $,'' $,'3 ',3)

$. Usposabljanje mentorjev – ','+ –

+. Zagotovitev infrastrukture – – –

Prostor – predavalnice/ucilnice ',+& ',$& ',$&

Vzpostavitev e-ucilnice, tehnicna podpora – ','+ ','+

.. Priprava predmeta ',.) ',** ',.)

*. Izvedba predmeta ',+& ',+3 ',+3

&. Evalvacija izvedbe ',$* ',$* ',$*

4-4<28 Naslovi stolpcev: ($) klasicna izvedba (struktura); (+) 5/6e! $. leto; (.) 5/6e!+. leto.

(',3)) izvajanja kombiniranega e-izobra"evanja po predlaganem modelu(preglednica (.$&).

Po modelu 5/6e! ima mentorska podpora statisticno znacilen vplivna mnenje o pridobljenem znanju, zato smo pri stro$kih izvedbe pred-meta ohranili povecan obseg dela ucitelja/mentorja pri izvedbi. Iz pre-glednice (.$& vidimo, da bi $ele po tretjem letuB izvedbe upravicili uvedbomentorsko podprtega modela kombiniranega e-izobra"evanja. Stro-$kovni model je seveda grajen na mnenju uciteljev o vec ali manj po-trebnem delu. Nadaljnje raziskave bodo pokazale, ali je povecan obsegdela pri pripravi in izvedbi predmeta realen.

). V prvem letu izvajanja kombiniranega nacina e-izobra"evanja bi bili stro$ki izvedbeza 3 % vi$ji od klasicne izvedbe, v drugem letu pa za * % ni"ji, vendar se vi$ji stro$ki prveizvedbe pokrijejo $ele v cetrtem letu.

$&*

8 Sklepna razmi"ljanja

(." Kljucne ugotovitve in razprava

Za izobra"evalne institucije, ki izvajajo klasicno izobra"evanje, je uvaja-nje !67 v izobra"evalni proces poseben izziv. Na eni strani pomeni to pri-lagajanje obstojecega nacina dela sodobnim smernicam, po drugi stranipa iskanje ucinkovitej$ih nacinov izvedbe izobra"evalnega procesa.

Raziskava dejavnikov ucinkovitega kombiniranega e-izobra"evanjatemelji na dosedanjih raziskavah ovir za vkljucitev in uspe$en koneconline izobra"evanj. V raziskavi smo proucevali dejavnike ucinkovito-sti e-izobra"evanja, ki poteka na podrocju poslovnih ved, za svetovnerazmere, v sorazmerno majhnem izobra"evalnem prostoru. Zgradilismo model dejavnikov ucinkovitega kombiniranega e-izobra"evanja(5/6e!), ki smo ga optimirali s podatki, zbranimi pri izvajanju kom-biniranega e-izobra"evanja na H<. Na osnovi rezultatov raziskovanjalahko opredelimo tudi vlogo izobra"evalne institucije pri ucinkovitemkombiniranem nacinu e-izobra"evanja.

Izobra"evalna institucija v izobra"evanje vkljuci $tudente, ki imajodoma razlicno racunalni$ko opremo ter razlicno intenzivno uporabljajointernet in internetne storitve. #tudenti so si v predhodnem izobra"eva-nju pridobili doloceno stopnjo racunalni$ke in internetne pismenosti, kijo razvijajo tudi v okviru terciarnega izobra"evanja. Pri kombiniranem e-izobra"evanju so $tudenti vkljuceni v spletno ucno okolje – v na$em pri-meru e-ucilnico, prek katerega se glede na nacrt izvedbe predmeta izvajadel izobra"evalnega procesa. Del izobra"evalnega procesa se izvaja tudiv klasicnih ucilnicah. Od nacina izvedbe predmeta v klasicni in spletniucilnici je odvisno, koliko srecanj v "ivo si bodo $tudenti "eleli. Od vse-bin in vrste predmeta, predvsem pa od same izvedbe predmeta in men-torjeve vloge bo odvisno, koliko ur bodo $tudenti vlo"ili v delo – $tudij.Seveda bodo nekateri $tudenti "e sami vlo"ili dovolj casa v $tudij, ostale$tudente pa je treba pri $tudiju usmerjati in dodatno motivirati. Nacin iz-vedbe predmeta in delo mentorja vplivata na motiviranost $tudentov ternjihovo vztrajnost in pripravljenost za delo, kar smo med drugim vklju-cili v izhodne znacilnosti $tudentov. Ce bo nacin izvedbe predmeta ustre-

$&&

% Sklepna razmi$ljanja

Delovanjeizobra!evalnein"titucije

Opremljenost"tudentov

Uporabainterneta – K1

Racunalni"ka in inter-netna pismenost

$eleno "tevilosrecanj

E-ucilnica –ucno okolje

Vec dela(v odstotkih) Izvedba eI

Spremembamotivacije Vloga mentorja

Izhodne znacilnosti

Pridobljeno znanje

"0!6; %.$ Vloga izobra"evalne institucije pri ucinkovitem kombiniraneme-izobra"evanju

zen vsebinam predmeta, ravni $tudija in znacilnostim ciljne populacije –$tudentov, si bodo $tudenti "eleli kombiniran nacin e-izobra"evanja tudipri drugih predmetih in drugih oblikah ter nacinih izobra"evanja (for-malnem in neformalnem izobra"evanju). Izvedbo predmeta, vlogo men-torja in izhodne znacilnosti !tudentov smo z na!o raziskavo opredelili kotkljucne dejavnike ucinkovitega e-izobra"evanja. Iz slike %.$ je razvidno, daizobra"evalna institucija s svojim delovanjem v celoti lahko vpliva na iz-vedbo predmeta ter vlogo mentorja, delno oziroma posredno pa na izho-dne znacilnosti $tudentov. Kljucni dejavniki modela 5/6e! so na siki %.$osenceni. Vloga mentorja in izvedba e-izobra"evanja sta v celoti znotrajpodrocja delovanja izobra"evalne institucije.

Z raziskavo dejavnikov ucinkovitosti kombiniranega e-izobra"evanjasmo posku$ali potrditi oziroma zavreci naslednje hipoteze.

K!-478:; $ Demografske znacilnosti nimajo statisticno znacilnegavpliva na ucinkovitost e-izobra"evanja.

Na osnovi raziskav (Mungania +''*, Willging in Johnson +''*, Nian-Shing in Kan-Min +''+), vezanih na proucevanje dejavnikov za osip$tudentov pri online izobra"evanju, smo postavili trditev, da demo-

$&)

Kljucne ugotovitve in razprava %.$

grafske znacilnosti, kot so na primer spol, starost, predizobrazba ni-majo statisticno znacilnega vpliva na ucinkovitost $tudentov. Le razi-skava Masie Centra (+''.) poroca o statisticno znacilnem vplivu spolana (ne)ucinkovitost udele"encev e-izobra"evanja. V na$i raziskavi smougotovili, da starost in uspeh v srednji $oli statisticno znacilno vplivatana oceno predmeta, ce proucujemo le vpliv demografskih znacilnosti naoceno predmeta (preglednica ).)). Poleg tega ima na oceno predmetanegativen vpliv tudi zaposlenost oziroma obremenjenost $tudentov nadelovnem mestu. Podoben rezultat je razviden tudi iz raziskave Tyler-Smith (+'')), v kateri je pomanjkanje casa za $tudij oziroma prezapo-slenost $tudentov eden od statisticno znacilnih vzrokov za neucinkovitoe-izobra"evanje. Na mnenje o pridobljenem znanju statisticno znacilnovplivajo nacin $tudija, vrsta predmeta in spol, seveda le ob predpostavki,da za neodvisne spremenljivke vkljucimo samo demografske znacilnosti.Ob vkljucevanju drugih spremenljivk in medsebojnem vplivu spremen-ljivk ti vplivi niso vec statisticno znacilni.

Na osnovi navedenih rezultatov raziskave hipotezo &, da demograf-ske znacilnosti nimajo statisticno znacilnega vpliva na ucinkovitost e-izobra"evanja, zavracamo. Demografske znacilnosti imajo statisticnoznacilen vpliv na oceno predmeta in na mnenje o pridobljenem znanju.

K!-478:; + #tudenti, ki vi!e ocenjujejo svoje osebnostne lastnosti, sopri e-izobra"evanju ucinkovitej!i.

Na osnovi izsledkov raziskave Muganiejeve (+''*), da imajo osebno-stne znacilnosti statisticno znacilen vpliv na neucinkovitost e-izobra"evanja,smo postavili hipotezo, da so $tudenti, ki vi$e ocenjujejo svoje osebno-stne znacilnosti, ucinkovitej$i pri $tudiju. V raziskavi smo proucevaliosebnostne znacilnosti ob vkljucitvi v predmet (vhodne znacilnosti) inosebnostne znacilnosti ob koncu izvedbe predmeta (izhodne znacilno-sti), saj nas je zanimalo, ali ima uporaba !67 kakr$en koli vpliv na spre-membo osebnostnih znacilnosti. Zaradi preprostej$e obdelave smo spre-menljivke zdru"ili z metodo glavnih komponent. Z regresijsko analizosmo ugotovili le statisticno znacilen pozitiven vpliv izhodnih spremen-ljivk na mnenje o pridobljenem znanju. Med njimi najbolj izstopatasamoiniciativnost in vztrajnost. Samoiniciativni in vztrajni $tudenti me-nijo, da so s kombiniranim e-izobra"evanjem pridobili vec znanja kot priklasicnem izobra"evanju. Ocitno je kombiniran nacin e-izobra"evanjatak$nim $tudentom dal vec mo"nosti in prilo"nosti za ustvarjanje znanjaprek $tudijskih dejavnosti. Vztrajnost kot pomembno lastnost $tudenta

$&(


za ucinkovit $tudij je izpostavila tudi Martinezova (+''.).Na osnovi tega hipotezo !, da so !tudenti, ki vi!e ocenjujejo svoje oseb-

nostne lastnosti pri e-izobra"evanju, ucinkovitej!i, potrdimo.

K!-478:; . #tudenti, ki imajo doma racunalnik z dostopom do inter-neta, so pri e-izobra"evanju ucinkovitej!i.

Na osnovi izsledkov raziskave Masie Centra (+''.), ki je pokazala sta-tisticno znacilen vpliv opremljenosti in dostopa do interneta na osip ude-le"encev e-izobra"evanja, smo trdili, da bodo pri e-izobra"evanju ucin-kovitej$i $tudenti, ki imajo doma racunalnik in dostop do interneta. Na$araziskava ni pokazala neposrednih statisticno znacilnih vplivov opre-mljenosti in dostopa do interneta na oceno predmeta ali na mnenje opridobljenem znanju, zato hipotezo ', da so !tudenti, ki imajo doma ra-cunalnik z dostopom do interneta, ucinkovitej!i pri e-izobra"evanju, zavra-camo. Ocitno, tako trdi tudi Clark ($33*), !67 ni sredstvo za izbolj$a-nje ucnih rezultatov, temvec le medij za distribucijo gradiv. Tudi v raz-iskavi Muganijeve (+''*) !67 ni imela statisticno znacilnega vpliva na(ne)ucinkovito e-izobra"evanje, saj je, kot pravi Mungania, !67 le orodjeza izvedbo e-izobra"evanja. Izobra"evalni proces je pri e-izobra"evanjutreba prenoviti ali pa so, kot trdi Ally (+''*, .), strategije poucevanjaveliko pomembnej$e od same !67. Zavrnitev hipoteze . je za slovenskerazmere spodbudna, saj zaostajanje slovenskega prebivalstva z ni"jo insrednjo formalno izobrazbo ne more biti razlog, da se v Sloveniji ne biuveljavil kombinirani model e-izobra"evanja.

K!-478:; * Racunalni!ko in internetno bolj pismeni !tudenti so prie-izobra"evanju ucinkovitej!i.

Hipotezo * smo oblikovali na osnovi rezultatov raziskave Munganijeve(+''*). Neposreden vpliv na oceno predmeta smo zaznali le pri e-po$ti(preglednica ).$&). Kljub temu smo spremenljivke o sposobnostih upo-rabe racunalnika prenesli v koncni model, kjer pa nismo ugotovili sta-tisticno znacilnega vpliva sposobnosti uporabe racunalnika in internetana oceno predmeta ali na mnenje o pridobljenem znanju. Pri pregleduizkljucenih spremenljivk regresijske funkcije (preglednica (.$') smo ugo-tovili, da ima parcialni regresijski koeficient pri racunalni$ki in internetnipismenosti negativen predznak. To bi pomenilo, da $tudenti, ki so ni"eocenjevali svoje sposobnosti uporabe racunalnika, menijo, da so prido-bili vec znanja. Vpliv ob vseh vkljucenih spremenljivkah sicer ni stati-sticno znacilen, je pa zanimiv negativni predznak koeficienta. Predvide-vamo lahko da so $tudenti, poleg znanj, predvidenih z ucnim nacrtom

$&%


predmeta, pridobili $e znanja s podrocja uporabe racunalnika in inter-neta ter tako izbolj$ali svojo racunalni$ko in internetno pismenost. Na$apredvidevanja bi lahko dopolnile Russellove ugotovitve (+''$), ki trdi,da se znanja, ki jih $tudenti pridobijo s $tudijem prek interneta, stati-sticno znacilno ne razlikujejo od znanj, ki jih pridobijo s klasicnim na-cinom $tudija. Na osnovi raziskave predvidevamo, da $tudenti pri kom-biniranem nacinu e-izobra"evanja mogoce res ne dobijo vec znanja kotpri klasicnem nacinu izobra"evanja, zato pa razvijejo sposobnosti upo-rabe racunalnika in interneta. Zanimivo je, da je Mungania (+''*, $)))ugotovila, da racunalni$ko manj pismeni $tudenti zaznavajo vec ovirza ucinkovit konec e-izobra"evanja. Torej je racunalni$ka in internetnapismenost povezana s samim e-izobra"evanjem, vendar je ne moremo$teti za statisticno znacilen dejavnik ucinkovitosti kombinirano izvede-nega e-izobra"evanja. Na osnovi tega hipoteze ne moremo potrditi, zatohipotezo %, da so racunalni!ko in internetno bolj pismeni !tudenti pri e-izobra"evanju ucinkovitej!i, zavracamo.

K!-478:; & Motivirani !tudenti in !tudenti, ki se "elijo izobra"evati,so pri e-izobra"evanju ucinkovitej!i od svojih kolegov.

S hipotezo & smo trdili, da imata pozitiven odnos do $tudija ter mo-tiviranost pozitiven vpliv na ucinkovitost $tudija. Tak$ne so tudi ugoto-vitve raziskav Frankolove (v Tyler-Smith +''.) in Masie Centra (+''.).Na$a raziskava je pokazala, da so bili $tudenti, ki so v opravljanje $tudij-skih dejavnosti vlo"iti vec napora, pri $tudiju ucinkovitej$i (preglednica).+. in preglednica ).+*). Motiviranost ob vkljucitvi v predmet in spre-menjena motivacija zaradi uporabe !67 v izobra"evalnem procesu sta vstatisticno znacilni medsebojni povezavi s pridobljenim znanjem (pre-glednica ).+*). Regresijska analiza je pokazala statisticno znacilen vplivna pridobljeno znanje predvsem spremenjene motivacije ob koncu iz-vedbe predmeta (preglednica ).+().

Na oceno predmeta ima statisticno znacilen vpliv ocena $tudija (pre-glednica ).+%). Motivirani $tudenti in $tudenti s pozitivnim odnosom do$tudija (pripravljenost na delo, visoke povprecne ocene) so pri $tudijuucinkovitej$i. Na osnovi tega lahko hipotezo #, da so motivirani !tudenti in!tudenti, ki se "elijo izobra"evati, pri e-izobra"evanju ucinkovitej!i od svo-jih kolegov, potrdimo. Pomembno vlogo pri motiviranju $tudentov imamentor.

K!-478:; ) – #tudenti, ki se navdu!ujejo nad !67 in mo"nostjo njeneuporabe v vsakdanjem "ivljenju, so pri e-izobra"evanju ucinkovitej!i.

$&3


S hipotezo ) smo trdili, da bodo $tudenti, ki se navdu$ujejo nad !67in mo"nostjo njene uporabe v vsakdanjem "ivljenju, pri e-izobra"evanjuucinkovitej$i od kolegov, ki jih !67 in njena uporaba ne navdu$u-jeta. Vpliv predhodnih izku$enj z e-izobra"evanjem na ucinkovitost e-izobra"evanja so potrdile "e prej$nje raziskave (preglednica *.+). V na$iraziskavi smo opazovali odnos do !67 ter intenzivnost uporabe internetain storitev, ki so dostopne prek interneta. #tevilne opazovane spremen-ljivke smo z metodo glavnih komponent zdru"ili in dobili $tiri kompo-nente. Za prvo komponento, ki najbolje povzema vse storitve interneta,smo ugotovili, da statisticno znacilno vpliva na mnenje o pridobljenemznanju (preglednica ).$%), ce seveda zanemarimo spremenljivke drugihskupin dejavnikov. Pozitivne korelacije so se pokazale tudi med odno-som do !67 in oceno predmeta ter pridobljenim znanjem.

Pripravljenost za e-izobra"evanje smo proucevali prek spremenljivk,vezanih na izvedbo predmeta, $tudijske dejavnosti, sprejem e-ucilnice ingradiv, ki so bila dostopna prek e-ucilnice. Poleg tega smo $tudente spra-$evali tudi o pripravljenosti za e-izobra"evanje. V raziskavi smo ugotovilipozitivne medsebojne povezave med vsemi proucevanimi spremenljiv-kami in pridobljenim znanjem. Regresijska analiza je potrdila, da izvedbapredmeta, gradiva in sprejem e-ucilnice statisticno znacilno vplivajo namnenje o pridobljenem znanju. Izvedba predmeta pa se je kot stati-sticno znacilna spremenljivka pokazala tudi v koncnem modelu 5/6e!.Na osnovi tega rezultata lahko hipotezo $, da so !tudenti, ki se navdu!u-jejo na !67 in mo"nostjo njene uporabe, ucinkovitej!i pri e-izobra"evanju,potrdimo.

K!-478:; ( Kombinacija srecanj v "ivo in e-ucilnice ima vpliv naucinkovitost !tudija, in sicer so pri !tudiju ucinkovitej!i !tudenti pred-metov z vec srecanji v "ivo.

S hipotezo ( smo trdili, da kombinacija srecanj v "ivo in e-ucilnicevpliva na ucinkovitost $tudija, in sicer da so pri $tudiju ucinkovitej$i$tudenti predmetov z vec srecanji v "ivo. Neposrednega vpliva srecanjv "ivo na oceno predmeta in mnenje o pridobljenem znanju nismo ugo-tovili. Smo pa zaznali negativne korelacije med "elenim dele"em srecanjv "ivo in sprejemom dejavnosti ter nacinom izvedbe predmeta (pregle-dnica )..&), kar pomeni, da $tudenti, ki dobro sprejmejo nacin izvedbein predvidene $tudijske dejavnosti, ne potrebujejo vecjega $tevila srecanjv "ivo. Ocitno srecanja v "ivo uspe$no nadome$ca mentor, saj smo ugo-tovili negativno korelacijo tudi med "elenim $tevilom srecanj v "ivo in

$)'


vlogo mentorja (preglednica (..). #tudenti, ki so vlogo mentorja vi$e oce-njevali, si "elijo manj srecanj v "ivo.

#tudenti izrednega $tudija so presodili, da bi se v "ivo "eleli srecati tri-krat (< = +,3), $tudenti rednega $tudija pa petkrat, ce se $tudij izvaja ensemester (< = *,%) oziroma trikrat (< = .,*), ce se predmet izvaja polsemestra. Glede na cas, ki je predviden za izvedbo predmeta, bi $tudenti"eleli, da se v "ivo izvede .),.-*+,& % z ucnim nacrtom predvidenih pre-davanj/vaj. Ucitelji menijo, da je .&,& % optimalen dele" v "ivo izvedenihsrecanj (preglednica ).*+).

Na osnovi rezultatov na$e raziskave moramo hipotezo ( o vplivu sre-canj v "ivo na ucinkovitost !tudentija zavrniti, seveda ob predpostavki, damanj!e !tevilo srecanj nadomesti strokovno usposobljen mentor.

K!-478:; % – #tudenti v manj!ih skupinah so pri !tudiju ucinkovi-tej!i kot !tudenti, pri katerih se izobra"evalni proces izvaja v vecjihskupinah.

Z regresijsko analizo smo ugotovili, da velikost skupine vpliva naoceno predmeta, in sicer povecanje skupine za enega $tudenta zni"apovprecno oceno skupine za ','*. Vpliv sicer ni velik, je pa statisticnoznacilen (preglednica ).*$), zato lahko hipotezo ), da so !tudenti v manj-!ih skupinah ucinkovitej!i od !tudentov, pri katerih se izobra"evalni procesizvaja v vecjih skupinah, sprejmemo.

K!-478:; 3 Navzocnost in strokovna usposobljenost ucitelja/mentorjaimata statisticno znacilen vpliv na ucinkovitost !tudija, saj predvide-vamo, da je povezava med navzocnostjo in strokovno usposobljenostjoucitelja/mentorja in ucinkovitostjo !tudentov pozitivna.

V raziskavi smo ugotovili, da ce mentor poveca povprecno $tevilo ob-jav na teden na $tudenta za eno enoto, se povprecna ocena, s katero so$tudenti ocenili njegovo delo, povi$a za ',)**. Vloga mentorja, na katerostatisticno znacilno vpliva $tudentova ocena mentorjevega dela (slika(.$+), ima statisticno znacilen vpliv na mnenje o pridobljenem znanju(preglednica (.$'). Pomen vloge mentorja, posebno na zacetku izobra-"evalnega procesa, je pokazala "e raziskava na odprti univerzi (Simpson+''.) in raziskava Frankolove (v Tyler-Smith +'')) ter raziskava MasieCentra (+''.). Na osnovi podatkov na$e raziskave lahko hipotezo *, daimata navzocnost in strokovna usposobljenost ucitelja/mentorja pozitivenstatisticno znacilen vpliv na ucinkovitost !tudija, sprejmemo.

Pregled hipotez je razviden iz preglednice %.$.

$)$


-E8P085#!,; %.$ Sprejem in zavrnitev hipotez raziskave

$. Demografske znacilnosti nimajo statisticno znacilnega vpliva na ucinkovitoste-izobra"evanja.

–

+. #tudenti, ki vi$e ocenjujejo svoje osebnostne lastnosti, so pri e-izobra"evanjuucinkovitej$i.

+

.. #tudenti, ki imajo doma racunalnik z dostopom do interneta so ucinkovitej$ipri e-izobra"evanju.

–

*. Racunalni$ko in internetno bolj pismeni $tudenti so pri e-izobra"evanju boljucinkoviti.

–

&. Za izobra"evanje motivirani $tudenti so pri e-izobra"evanju uspe$nej$i odsvojih kolegov.

+

). #tudenti, ki se navdu$ujejo nad !67 in mo"nostjo njene uporabe v vsakdanjem"ivljenju, so pri e-izobra"evanju ucinkovitej$i.

+

(. Kombinacija srecanj v "ivo in e-ucilnice vplivata na ucinkovitost $tudija, insicer so pri $tudiju ucinkovitej$i $tudenti predmetov z vec srecanji v "ivo.

–

%. #tudenti v manj$ih skupinah so pri $tudiju ucinkovitej$i od $tudentov, prikaterih se izobra"evalni proces izvaja v vecjih skupinah.

+

3. Na ucinkovitost e-izobra"evanja vplivata navzocnost in strokovnausposobljenost ucitelja/mentorja, in sicer predvidevamo, da je povezava mednavzocnostjo in strokovno usposobljenostjo ucitelja/mentorja terucinkovitostjo $tudentov pozitivna.

+

%.$.$ <4580 5/6e!

Z modelom 5/6e! smo opredelili kljucne dejavnike ucinkovitega e-izobra"evanja srednje velike izobra"evalne institucije – zavoda s pod-rocja ekonomskih, poslovnih in upravnih ved, ki deluje v manj$em izo-bra"evalnem prostoru, kot je na primer Slovenija. Tak$nemu zavodu,na osnovi modela 5/6e! (slika %.$), priporocamo kombiniran modele-izobra"evanja, ki bo:

• Najvecji poudarek dal metodam poucevanja in mentorski podpori.V ta namen mora izobra"evalni zavod usposobiti ucitelje in vi-soko$olske sodelavce za mentoriranje $tudentov v e-ucilnici. Priusposabljanju mentorja je treba posebno pozornost posvetiti na-cinu komunikacije mentorja s $tudenti, ve$cinam in spretnostimmentorja za spodbujanje $tudentov pri $tudiju ter seveda usposo-bljenosti mentorja za uporabo aktivnih metod poucevanja.

• Vkljuceval .&–*' % predvidenih predavanj in vaj v "ivo, seveda obpredpostavki, da $tudente v e-ucilnici podpira mentor.

• Omogocal vsaj trikratno izvedbo predmeta prek e-ucilnice in takozagotovil stro$kovno sprejemljivej$o izvedbo od klasicne izvedbe.

$)+

Smeri nadaljnjega raziskovanja %.+

• Najprej uvedel e-ucilnico za podporo izrednega $tudija, saj so se $tu-denti izrednega $tudija pokazali za sprejemljivej$o (in primernej$o)skupino $tudentov za e-izobra"evanje kot $tudenti rednega $tudija.

Vpliv izobra"evalnega zavoda na ucinkovitost kombiniranega e-izobra"evanjaje, kot je razvidno iz slike %.$, velik, saj sta dva od treh kljucnih dejavnikov– vloga mentorja in izvedba e-izobra"evanja v celoti znotraj delovanjaizobra"evalne institucije oziroma zavoda. V celoti je znotraj delovanjaizobra"evalne institucije tudi e-ucilnica, vendar regresijska analiza ni po-kazala statisticno znacilnega vpliva spremenljivke e-ucilnica na mnenjeo pridobljenem znanju (preglednica (.$.).

Raziskavo lahko sklenemo z ugotovitvijo, da sta za kombiniran nacine-izobra"evanja nacin izvedbe ter vloga mentorja kljucna dejavnika, kivplivata tudi na izhodne znacilnosti $tudentov ter njihovo "eljo po izo-bra"evanju prek interneta. V na$em primeru je izvedba e-izobra"evanjatemeljila na aktivnih metodah poucevanja oziroma ucenja, saj so $tu-denti z ucnim nacrtom zastavljene cilje dosegli s $tevilnimi, v e-ucilniciponujenimi dejavnostmi ter strokovno podporo mentorja.

(.! Smeri nadaljnjega raziskovanja

V raziskavi smo ugotovili, da je pri uvajanju !67 v e-izobra"evanje po-trebna previdnost glede pomena, ki ga dajemo !67. Rezultati raziskave so$e posebno zanimivi, saj smo ugotovili, da je !67 le sredstvo za izvedbo e-izobra"evanja, ne pa kljucni dejavnik ucinkovitosti e-izobra"evanja. Tudiracunalni$ka in internetna pismenost se nista pokazali kot kljucna dejav-nika ucinkovitosti.

Raziskava je bila narejena na primeru $tudentov dodiplomskega $tu-dijskega programa pri predmetih, ki so povezani z uporabo !67. V pri-hodnjih letih bomo raziskavo raz$irili tudi na druge predmete, ki z !67niso neposredno povezani. !e zdaj smo ugotovili, da obstajajo razlikemed obveznim in izbirnim predmetom, zato bo zanimivo ugotoviti, aliso tak$ne razlike tudi med obveznimi in izbirnimi predmeti, ki niso ne-posredno povezani z !67.

Prav tako bi bilo priporocljivo raziskavo ponoviti na podiplomskem$tudiju, saj so, kot pravi Ally (+''*, .), strategije poucevanja odvisne odudele"encev izobra"evanja, ravni izobra"evanja, izobra"evalnih vsebin innamena izobra"evanja. Na$ model poucevanja morda ne ustreza drugimravnem izobra"evanja. Raziskavo bi bilo priporocljivo ponoviti tudi nadrugih $tudijskih podrocjih in rezultate primerjati z na$o raziskavo. Prav

$).


tako bi bile zanimive primerjave rezultatov raziskav, narejenih na raz-licno velikih izobra"evalnih zavodih – v Sloveniji in tujini.

Poleg raziskave na podrocju formalnega izobra"evanja bi bilo razi-skavo koristno ponoviti tudi pri e-izobra"evanjih v okviru neformalnegaizobra"evanja.

V raziskavi smo ugotovili, da $tudenti, ki so manj racunalni$ko in in-ternetno pismeni, menijo, da so pridobili vec znanja pri e-izvedbi pred-meta kot pri predmetih, ki se izvajajo klasicno. V nadaljnjih raziskavahbi bilo priporocljivo raziskati, katera so tista znanja ali spretnosti, ki serazlikujejo glede na nacin izvedbe.

V raziskavi smo izpostavili vlogo mentorja, zato bi bilo priporocljivopoglobiti vedenje o vplivih mentorja na ucinkovitost e-izobra"evanja, sajizobra"evalna institucija na mentorja precej vpliva (slika %.$).

V model nismo vkljucili zunanjih dejavnikov, ki morda lahko vplivajona ucinkovitost $tudija – na primer odnos prijateljev, svojcev, delodajalcaali sodelavcev na tak$en nacin izobra"evanja. Zato to podrocje razisko-vanja pu$camo v izziv drugim raziskovalcem.

$)*

8 Literatura

Alter, S. +''+. Information systems: the foundation of e-business. *. izd. UpperSaddle River, #M: Prentice Hall.

Ally, M. +''*. Foundations of educational theory for online learning. V Ander-son in Elloumi +''*, .-.$.

Anderson, T., in F. Elloumi, ur. +''*. Theory and practice of online learning.Athabasca: Athabasca University Press.

Anderson, T. +''*. Toward a theory of online learning. V Anderson in Elloumi+''*, ..–&%.

Baletic, Z., ur. $33&. Ekonomski leksikon. Zagreb: Leksikografski zavod »MiroslavKrle"a« in Masmedia.

Bates, T. A. W. +''&. Technology, e-learning and distance education. +. izd. Lon-don: Routledge Falmer.

Bellis, M. B. l. Inventors of the modern computer: the history of the !2< -, –International Business Machines. Http://inventors.about.com/library/weekly/aa'.$&33.htm.

Bransford, J. D., A. L. Brown in R. R. Cocking. +'''. How people learn: brain,mind, experience, and school. Raz$irjena izdaja. Wahington, 5,: The Nati-onal Academies Press. Http://www.nap.edu/catalog/3%&..html.

Bregar, L. $33%. #tudij na daljavo na Ekonomski fakulteti: izku$nje za priho-dnost. Vzgoja in izobra"evanje +3 (.): $*–+'.

Carr, S. +'''. As distance education comes of age, the challenge is keeping thestudents. The Chronicle of Higher Education, $$. februar. Http://chronicle.com/free/v*)/i+./+.a''$'

Carnoy, M., ur. $33&. International encyclopedia of economics in education. +. izd.Cambridge: Cambridge University Press.

,8, – Commission of the European Communities. +'''a. Designing tomor-row’s education promoting innovation with new technologies. Reportfrom the Commission to the Council and the European Parliament.,4<(+''') +. final.

,8, – Commission of the European Communities. +'''b. E-learning — de-signing tomorrow’s education. Communication from the Commission.,4<(+''') .$% final.

,8, – Commission of the European Communities. +'')a. i+'$' - First AnnualReport on the European Information Society. Communication from theCommission. ,4<(+'')) +$& final.

,8, – Commission of the European Communities. +'')b. Progress towards the

$)&

Literatura

Lisbon objectives in education and training: report based on indicatorsand benchmarks. Commission staJ working document. "8,(+'')) ).3.

,8/ – Council of the European Union. +''*. Education & training +'$': thesuccess of the Lisbon strategy hinges on urgent reforms. Outcome of pro-ceedings the Council on +) February +''*.

Clark, R. E. $33*. Media will never influence learning. Educational TechnologyResearch and Development *+ (+): +$–+3.

,4E5!" – Community Research & Development Information Service. Dosto-pno: http://cordis.europa.eu/en/home.html (+(. (. +'')).

Dagger, D., in V. P. Wade. +''*. Evaluation of adaptive course construction tool-kit (;,,7). Http://wwwis.win.tue.nl/ acristea/;;;8K'&/papers/)- a.eh_daggerd_!4"_format

D’Antoni, S. +''.. The virtual university: models and messages. Pariz: /#8",4/!!8-.

Delors, J. $33). / 1,8#M8 – skriti zaklad: porocilo Mednarodne komisije o izobra"e-vanju za enaindvajseto stoletje. Ljubljana: Ministrstvo za $olstvo in $port.

Diaz, D. P. +''+. Online drop rates revisited. The Technology Source Archives,maj–junij. Http://technologysource.org/article/online_drop_rates_revisited/.

Draper, S. W. +''.. Tinto’s model of student retention. Http://www.psy.gla.ac.uk/ steve/localed/tint

8, – European Commission. +''.. Towards a knowledge-based Europe: the Eu-ropean Union and the information society. Luxembourg: ORce for ORcialPublications of the European Communities.

eEurope. +''+. eEurope +''+: an information society for all. Http://ec.europa.eu/information_socie

eEuroupe+ +''.. Progress Report, February +''*. Http://europa.eu.int/information_society/eeuro

eLearningeuropa.info. +''). http://www.elearningeuropa.info/index.php?page=doc&doc_id=()%(

Elloumi, F. +''*. Value chain analysis: A strategic approach to online learning.V Anderson, Terry in Elloumi +''*, )$-3+.

Engelbrecht, Elmarie. +''.. A look at e-learning models: investigating their va-lue for developing an e-learning strategy. Progressio +& (+): .%–*(.

Evropska komisija. +''&. Splo$no porocilo o dejavnostih Evropske unije +''&.Razvoj informacijskih in komunikacijskih tehnologij. Http://europa.eu/generalreport/sl/+''&

H8E0 – Futher Education Resource for Learning. What is e-learning? Http://ferl.becta.org.uk/displa

Flood, J. +''+. Read all about it: online learning facing %'% attrition rates.74M58 . (+). Http://tojde.anadolu.edu.tr/tojde)/articles/jim+.htm.

Garson, D. [+'').] Statnotes: topics in multivariate analysis. #, State Univer-sity. Http://www+.chass.ncsu.edu/garson/pa()&/statnote.htm.

Gerlic, I. +''&. Stanje in trendi uporabe informacijsko-komunikacijske tehno-logije (!67) v slovenskih osnovnih $olah: porocilo o raziskovalni nalogi zaleto +''&. Http://www.pfmb.uni-mb.si/raziskave/os+''&/.

Hane, J. P. +''.. Columbia University to Close Fathom.com. Http://www.infotoday.com/newsbreak+.htm.

$))

Literatura

Holmberg, B. $33&. The evolution of the character and practise of distance edu-cation. Open Learning $' (+): *(–&..

!8E - In$titut za ekonomska raziskovanja Ljubljana. +''$. Znanje in izobra"eva-nje v Sloveniji v luci prikljucitve 8/. Raziskava v okviru projekta Strategijagospodarskega razvoja Slovenije: Slovenija v Evropski uniji. Ljubljana: In-$titut za ekonomska raziskovanja. [Je to knjiga? V Cobissu je ni.]

Jitgarun, K., S. Thaveesin, J. Neanchaleay, S. Suksakulchai in B. Puthaserenee.+''+. An analysis of factors that aJected e-learning of students at publicuniversities in Bangkok metropolitan area. Http://www.worldedreform.com/intercon+/kalayanee.p

Kamal, K. J., in B. N. Lee. +''.. Motivating factors in e-learning: a case study of/#!7;E. Student A+airs Online * ($). Http://www.studentaJairs.com/ejournal/Winter_+''./e-learning.html.

Keegan, D. $33$. Foundations of distance education. +. izd. London in New York:Routledge.

Khan, B. H., in V. Joshi. +''). E-learning: who, what and how? Journal of Crea-tive Communications $ ($): )$–(*.

Klebl, M. +''*. !<" learning design: first-hand experience in creating courses.Http://www.informatik.uni-bremen.de/mmiss/workshop/presentations/<60_firsthand_imsld_+'

Koper, R. +''$. Modeling units of study from a pedagogical perspective: the pe-dagogical meta-model behind 8<0. First Draft, ver. +. Educational Techno-logy Expertise Centre, Open University of the Netherlands. Http://www.learningnetworks.org/dowmetamodel.pdf.

Laudon, K. C., in J. P. Laudon. +''&. Essentials of management informationsystems: managing the digital firm. ). izd. [Kraj?], #M: Pearson PrenticeHall.

Lesjak, D. +''+. Internet based distance education in Slovenia. Communicationsof the !!<; + (.): *.–&'.

Lesjak, D., V. Vehovar, C. Bavec in V. Sulcic. +''+. Computer literacy of studentsin Slovenia (improvement and comparison). Issues in Information Systems.:.%(–.3..

Lesjak, D., N. Trunk #irca in V. Sulcic. +''.. Electronic learning in Slovenia.International Journal of Innovation and Learning $ ($): .)-**.

Lesjak, D., V. Sulcic, N. Trunk #irca in V. Vehovar. +''*. Information and com-munication technology in tertiary education institutions in Slovenia: aprerequisite for e-learning. Issues in Information Systems &:$%(–$3..

Lesjak, D., V. Sulcic, N. Trunk #irca in V. Vehovar. +''&. !67 v slovenskih za-vodih terciarnega izobra"evanja – pogoj za uvedbo e-izobra"evanja. V In-formatika kot temelj povezovanja: 5"! – Dnevi slovenske informatike !""#;Portoro", Slovenija, &'.–&#. april, )))–)($. Ljubljana: Slovensko dru$tvo In-formatika.

Levin, H. M. $33&. Cost-eJectiveness analysis. V Carnoy $33&, .%$–.%).

$)(

vika

vika - 23. 1. 2009 15:26V cobissu je en čuden kraj - piše: Saddle River, N.J. ;-)

vika

vika - 23. 1. 2009 15:45jaz sem imela to print, ki mi ga je dala Bevčeva. Ona je sicer potem napisala članke, ki je v cobissu pod id 904078

Literatura

Lind, D. A., R. D. Mason in W. G. Marchal. +'''. Basic statistics for business andeconomics. .. izd. Boston, <;: McGraw-Hill.

MacLeod, D. +''*a. The Online Revolution, mark !!. Guardian.co.uk., $.. april.Http://education.guardian.co.uk/egweekly/story/'„$$3'.(+,''.html.

MacLeod, D. +''*b. E is for error. Guardian.co.uk., %. junij. Http://education.guardian.co.uk/egwee

MacDonald, C. J., E. J. Stodel, L. G. Farres, K. Breithaupt in M. A. Gabriel. +''$.The demand driven learning model: a framework for web-based learning.The Internet and Higher Education $ (*): 3–.'.

MacDonald, C. J., E. J. Stodel, L. G. Farres, K. Breithaupt in M. A. Gabriel. +''+.The demand-driven learning model as a standard for web-based learning.Http://www.elearnmag.org/subpage.cfm?section=best_practices&article=$'-$.

Marentic Po"arnik, B. +'''. Psihologija ucenja in pouka. Ljubljana: 5:".

Martinez, M. +''.. High attrition rates in e-learning: challenges, predictors, andsolutions. The eLearning Developers’ Journal, $*. julij. Http://www.elearningguild.com/pdf/+/'L.pdf#search=%++tinto%+'e-learning%++.

Masie Center. +''.. Departure, abandonment, and dropout of e-learning: di-lemma and solutions. Raziskovalno porocilo, <;"!8 Center.

Mayes, T., in S. de Freitas. +''&. M!", e-learning models desk study. Stage +: re-view of e-learning theories, frameworks and models. http://www.jisc.ac.uk/uploaded_docume

<!5 – Ministrstvo za informacijsko dru"bo. +''+. Dr"avni program RepublikaSlovenije v informacijski dru"bi – varianta P8#.

Moore, M. G. $3%3. Three types of interaction. The American Journal of DistanceEducation . (+): $–).

Mungania, P. +''*. Employees’ perceptions of berriers in e-learning: The rela-tionship among barriers, demographics, and e-learning self-eRcacy. Dok-torska disertacija, University of Lousville.

Nian-Shing, C., in L. Kan-Min. +''+. Factors aJecting e-learning for achieve-ment. V !888 International Conference on Advanced Learning Technologies(!,;07 !""!) proceedings, +''–+'&. Http://grouper.ieee.org/groups/lttf/icalt+''+/proceedings/

Overton, L. +''*. Linking learning to business: summary report !""%. Reading:Bizmedia.

-0" E;<2400 Management. +''*. Studies in the context of the E-Learning Ini-tiative: virtual models of European universities (lot $). Draft final report tothe 8/ Commission, 5P Education & Culture. Http://www.elearningeuropa.info/extras/pdf/v

Pocklington, C. T., in A. Tupper. +''+. No place to learn: Why universities aren’tworking. Georgetown: /#! press.

Porter, M. E. $3%&. Competitive advantage. New York: The Free Press.

Porter, M. E. $33%. The competitive advantage of nations. London: McMillan.

Pravilnik o poklicni maturi. Uradni list Republike Slovenije, $t. 3)/+'''.

$)%

Literatura

Pucko, D. +''+. Strate$ko planiranje. V Management: nova znanja za uspeh, ur.Stane Mo"ina, [Strani?] Radovljica: Didakta.

Pulichino, J. +''). Future directions in e-learning research report +''). The e-Learning Guild Research, april. Http://www.elearningguild.com/pdf/$/apr')-futuredirections.pdf.

E!". Raba interneta v Sloveniji. +''.. "!2!" Slovenia. Country Report No.$'.!"7-+'''-+)+(). Dostopno na: http://www.sisplet.org/ris/uploads/publikacije/+''./slovenia_crem(%. $$. +''.). [Opis ni pravilen, stran ne obstaja]

Rogelj, R. $333. Vaje iz statistike !. +. dop. izd. Ljubljana: Ekonomska fakulteta.Rovai, A. P. +''+. Building sense of community at a distance. International Re-

view of Research in Open and Distance Learning . ($). http://www.irrodl.org/index.php/irrodl/articlRumble, G. $33(. The cost and economics of open and distance learning. London:

Kogan Page.Russell, T. L. +''$. The no significant di+erence phenomenon: a comparative rese-

arch annotated bibliography on technology for distance education. Littleton:International Distance Education Certification Center.

Quick<2;.com. Porter’s five forces: a model for industry analysis. Http://www.quickmba.com/strategy/Saba, F. $333. Distance education: an introduction. Http://www.distance-educator.com/intro.htm.Salmon, G. +''+. E-tivities: the key to active online learning. London: Kogan

Page.Seufert, S. +''$. E-Learning business models: strategies, success factors and best

practice examples. V Rethinking management education, ur. B. DeFillippiand C. Wankel, [Strani?] Greenwich: Information Age Press.

Simpson, Ormond. +''.. The impact on retention of interventions to supportdistance learning students. Http://kn.open.ac.uk/public/index.cfm?wpid=$%%%.

"!78" – Druga mednarodna raziskava uporabe informacijskih in komunikacij-skih tehnologij v izobra"evanju. +'''. Ljubljana: Oddelek za !8; raziskavein Pedago$ki in$titut.

Smith, Serengul. $33%. Tutorial on. Http://www.cs.mdx.ac.uk/staJpages/serengul/table.of.contents.htmStacey, P. +''+. 2, elearning value chain & market map. Http://www.canarie.ca/conferences_f/elearningStatSoft. [+''%.] Principal components and factor analysis. Http://www.statsoft.com/textbook/stfacan.hSulcic, V. +''$. Vpliv informacijske tehnologije na $tudij na daljavo v Sloveniji.

Magistrsko delo, Ekonomsko-poslovna fakulteta, Univerza v Mariboru.Sulcic, V. +''&. Digitalna ekonomija in e-poslovanje: zakljucno porocilo o iz-

vedbi predmeta v $tudijskem leu +''*/+''& (izredni $tudij). Delovni zve-zek $., Fakulteta za management Koper.

Sulcic, V. +''(a. Is e-learning more suitable for full-time or for part-time stu-dents? V Technologies for business information systems, ur. W. Abramowiczin H. C. Mayr, +'&–+$&. Heidelberg: Springer.

Sulcic, V. +''(b. Evalvacija izvedbe informatike v $tudijskem letu +''&/+'').Elaborat, Fakulteta za management Koper.

$)3

vika

vika - 23. 1. 2009 15:22potem daj nov link:http://www.sibis-eu.org/files/WP5.3_CountryReport_SI.pdfSIBIS - Statistical Indicators Nechmarking the Information Society. SIBIS SLovenia. Country report No.10...In potem je potrebno še referneco na RIS 2003 zamenjat s SIBIS 2003

vika

vika - 23. 1. 2009 15:26270–313

Literatura

Sulcic, V., in D. Lesjak. +''$. 58 in Slovenia: where are we? V Global co-operationin the new millennium: the *th European Conference on Information Sy-stems, 8,!" !""&; June !(–!*, Bled, Slovenia, +:$'%(–$'3(. Kranj: Modernaorganizacija.

Sulcic, V., in D. Lesjak. +''+a. Znacilnosti izobra"evanja prek interneta na 542!.Organizacija .& (%): *3%–&'+.

Sulcic, V., in D. Lesjak. +''+b. On-line $tudij na daljavo v visokem $olstvu. V 5"!!""!: Dnevi slovenske informatike; Portoro", Slovenija, &(.–&*. april, .'+–.'(.Ljubljana: Slovensko dru$tvo Informatika.

Sulcic, V., in D. Lesjak. +''.. Readiness for Internet based distance educationin Slovenia. V E-Learn: world conference on e-learning in corporate, gover-nment, healthcare, & higher education, [Strani]. Norfolk: ;;,8: Associationfor the Advancement of Computers in Education.

Sulcic, V., D. Lesjak in A. Balde. +''*. Uvod v ekonomiko e-izobra"evanja. De-lovni zvezek $', Fakulteta za management Koper.

Sulcic, V., D. Lesjak in N. Trunk #irca. +''). Vkljucevanje e-ucilnice v visoko$olstvo. V V partnerstvu z informatiko do poslovne odlicnosti: Dnevi sloven-ske informatike !""$, Portoro", Slovenija, &*.-!&. april. ,5-E4<. Ljubljana:Slovensko dru$tvo Informatika.

Sulcic, V., D. Lesjak, L. Ciglenecki in T. #terk. +''&. Sistemi e-izobra"evanja inusposabljanja slovenske vojske in mo"nosti uvedbe daljinskega izobra"eva-nja: primerjalna analiza e-izobra"evanja v visokem $olstvu v svetu, Evropiin Sloveniji. Elaborat, Fakulteta za management Koper.

Sulcic, Viktorija, in Nada Trunk #irca. +''&. Introducing blended learning inhigher education in Slovenia. V Technology and information security issuesin knowledge-based organizations, &((–&%*. ,5-E4<. Taipei: InternationalAssociation for Computer Information Systems, Taiwan Management In-stitute in Chang Gung University.

Sulcic, V., N. Trunk #irca, P. Purg in D. Lesjak. +''&. Key issues of introducingblended learning in higher education. V Proceedings of the !;5!" Inter-national Conference on Cognition and Exploratory Learning in Digital Age(,805; !""#), Porto, Portugal, December &%–&$, **3–*&*. [Porto]: Iadis.

Sulcic, V., in A. Sulcic. +''(. Usposabljanje uciteljev in mentorjev za e-izobra"evanje(//<e!): porocilo o izvedbi dvoletnega razvojnega projekta FM. Delovnizvezek $%, Fakulteta za management Koper.

"/E" – Statisticni urad Republike Slovenije. +''+. Statisticni letopis RepublikeSlovenije. Http://www.stat.si/letopis/index_vsebina.asp?leto=+''+&jezik=si.

"/E" – Statisticni urad Republike Slovenije. +''). Vpis $tudentov na terciarnoizobra"evanje v $tudijskem letu +''&/') – koncni podatki. Http://www.stat.si/novice_poglej.as

The Bologna Declaration on the European space for higher education: an expla-nation. [$333.] Http://europa.eu.int/comm/education/policies/educ/bologna/bologna.pdf.

$('

vika

pp. 1430-1437

Literatura

7K4<"4#.#87g. History of e-learning. Dostopno: Http://knowledgenet.com/corporateinformation/ouTinto, V. +''.. Promoting student retention through classroom practice. Pre-

davanje na konferenci Enhancing Student Retention: Using InternationalPolicy and Practise, Amsterdam.

Trunk #irca, N., in V. Sulcic. +''.. Lifelong learning and higher education in-stitutions; from strategic principle through implemented example to sy-stematic solution? V Knowledge society – challenges to management: glo-balisation, regionalism and EU enlargement process; proceedings of the %thinternational conference of the Faculty of Management Koper, University ofPrimorska, !"–!! November, ur. Egon !i"mond, $'$-$$+. Koper: Faculty ofManagement.

Turban, E., E. McLean in J. Wetherbe. $333. Information technology for manage-ment: making connections for strategic advantage. New York: Wiley.

Tutor+u. +''). Strategy: analysing competitive industry structure. Http://www.tutor+u.net/business/strTyler-Smith, K. +''). Early attrition among first time elearners: a review of fac-

tors that contribute to drop-out, withdrawal and non-completion rates ofadult learners undertaking elearning programmes. Journal of Online Lear-ning and Teaching + (+). Http://jolt.merlot.org/Vol+_No+_TylerSmith.htm.

Value Based Management.net. +''). Value chain framework of Michael Porter.Http://www.valuebasedmanagement.net/methods_porter_value_chain.html.

Vasquez Bronfman, S. +'''. Linking information technology and pedagogicalinnovation to enchance management education. V 8,!" +''' – a cyber-space odyssey, [Urednik, strani?] Wien: Wirtscaftsuniversität.

Vehovar, V., in K. Vukcevic. +''$. Digitalni razkorak – Slovenija +''$. Http://ris.org/publikacije/J_digitaVehovar, V., V. Pehan, D. Lesjak in V. Sulcic. +''). E!" – visoko$olski in vi$je$ol-

ski zavodi: e-izobra"evanje +''&/+''). Http://www.ris.org/uploadi/editor/$++3'$&*&3Porocilo%+'+

Willging, P., in D. S. Johnson. +''*. Factors that influence students’ decisionto dropout of online courses. Journal of Asynchronous Learning Networks %(*): $'&–$$%.

Zagmajster, M. +''). Pregled !tudija na daljavo na podrocju izobra"evanja odra-slih v Sloveniji. Ljubljana: Andrago$ki center Republike Slovenije.

$($

vika

urednika nimam, imam pa strani: pp. 1405-1412

vika

vika - 23. 1. 2009 14:44

vika

vika - 23. 1. 2009 14:45

8 Priloge

-E!04P; $ Vpliv dejavnikov 5/6e! na oceno predmeta - brez binarnih spremenljivk


Starost ','&) .,&3' ',''$

Delovne ure -','$) -+,*(+ ','$)

4-4<28 F = $',+)$; sig. = ','''; popr. R2 = ',+.'. Vse ostale spremenljivke iz pregle-dnice (.$ so bil izkljucene.

-E!04P; + Vpliv dejavnikov 5/6e! na oceno predmeta ob dodatni vkljucitvidelovne dobe in odnosa do IKT


Starost ','&$ .,+)( ',''+

Delovne ure -','$& -+,+%$ ','+(

Spol ',&.* +,'3' ','*$

4-4<28 F = (,&).; sig. = ','''; popr. R2 = ',+)'. Vse ostale spremenljivke iz pregle-dnice (.$ so bil izkljucene.

$(.

Documents

E-izobraževanje v visokem šolstvu