Efficiency of e-learning for mathematics students during quarantine

Resumen

The paper examines the opportunities to use e-learning technologies to improve the efficiency of the learning process based on the example of implementing online training courses and mathematical disciplines on the Moodle platform. The study finds that the laws of grade distribution in mathematical disciplines significantly vary between traditional and online learning. In traditional training, the law of distribution can be considered close to normal, in e-learning, the law of distribution should be defined as bimodal. In other words, students in the academic group should be split into two subgroups based on the results of e-learning: one of students who started learning better and the other – of those who went the opposite way. Student's t-test demonstrates that the average grades of the two subgroups in e-learning differ with a 95% reliability. This indicates that the academic group should be viewed as consisting of two sets with dissimilar characteristics. Analysis of the efficiency of the implementation of e-learning demonstrates the promise of using this method in the study of mathematical disciplines. Further development of e-learning should focus on the development of individual and personalized approaches to training that promote the activization of the learning process for all students.

Keywords:

E-learning, independent work, personalized learning system, content level, interactive level, learning efficiency.

 RESUMEN

El documento examina las oportunidades de utilizar tecnologías de aprendizaje electrónico para mejorar la eficiencia del proceso de aprendizaje basándose en el ejemplo de la implementación de cursos de formación en línea y disciplinas matemáticas en la plataforma Moodle. El estudio encuentra que las leyes de distribución de calificaciones en las disciplinas matemáticas varían significativamente entre el aprendizaje tradicional y en línea. En la formación tradicional, la ley de distribución puede considerarse cercana a la normal, en e-learning, la ley de distribución debe definirse como bimodal. En otras palabras, los estudiantes del grupo académico deben dividirse en dos subgrupos según los resultados del e-learning: uno de los estudiantes que comenzaron a aprender mejor y el otro, de los que tomaron el camino opuesto. La prueba t de Student demuestra que las calificaciones promedio de los dos subgrupos en e-learning difieren con una confiabilidad del 95%. Esto indica que el grupo académico debe ser visto como formado por dos conjuntos con características diferentes. El análisis de la eficiencia de la implementación del e-learning demuestra la promesa de utilizar este método en el estudio de las disciplinas matemáticas. Un mayor desarrollo del e-learning debe centrarse en el desarrollo de enfoques de formación individuales y personalizados que promuevan la activación del proceso de aprendizaje para todos los estudiantes.

Palabras clave:

E-learning, trabajo independiente, sistema de aprendizaje personalizado, nivel de contenido, nivel interactivo, eficiencia en el aprendizaje