Tehnologije za odprto izobraževanje

Cilj predmeta je prikazati pregled in podati osnove tehnologij za podporo procesov v izobraževanju. Študenti bodo spoznavali, preučevali in evalvirali različne tehnologije s ciljem ugotavljanja kako, kdaj in v katerih primerih lahko take tehnologije pripomorejo pri izvajanju tradicionalnega, kombiniranega in online izobraževanja.

Študenti bodo pridobili naslednje kompetence:

• sposobnost planiranja, izbora, vključitive in evalvacije ustrezne tehnologije v izobraževalni proces,

• sposobnost samostojnih odločitev o izbiri najustreznejših učnih okolij za različne ciljne skupine v konkretnih izobraževalnih kontekstih,

• usposobljenost za izdelavo, tesiranje in vrednotenje rešitev odprtega izobraževanja (aplikacije, orodja, storitve, platforme)

• sposobnost samostojnega sestavljalnja različnih tehnologij za potrebe povečevanja učinkovitosti in privlačnosti učnih okolij.

Študenti morajo poznati osnove izobraževalnih procesov v odprtem izobraževanju, ki jih spoz-najo v predmetu Osnove odprtega izobraževan-ja v prvem semestru prvega letnika. Poznati morajo osnovna računalniška orodja ter njihovo uporabo pri komuniciranju in sodelovalnemu delu. Biti morajo pripravljeni za delo v med-narodnih in interdisciplinarnih skupinah.

Informacijske in komunikacijske tehnologi-je (IKT) odpirajo nove priložnosti in priča-kovanja na področju učenja in poučevanja. Ta predmet se osredotoča na razumevanje sodobnih tehnologij in njihove povezave s procesi v izobraževanju. Podrobneje bodo obdelana naslednja področja:

1. Osnove definicije, tipi, strukture in pri-meri z IKT podprtih učnih okolij (plat-forme in arhitekture)
2. Priložnosti in izzivi pri uvajanju učnih okolij
3. IKT v razredu, vseprisotne in mobilne tehnologije
4. IKT za sodelovalno učenje
5. Medijske tehnologije in večpred-stavnost
6. Orodja za pripravo digitalnih vsebin za e-učenje
7. Tehnologije umetne inteligence v izo-braževanju, inteligentnih tutorskih sis-temih in adaptivnem učenju
8. Tehnologije iger za področje računal-niško podprtega izobraževanja
9. Analitika učenja/rudarjenje po podatkih učenja (tehnologije za preverjanje in ocenjevanje znanja)
10. Računanje učnih socialnih mrež in učnih modelov

Ob uspešnem zaključku predmeta bodo študenti:

• razumeli tehnologije in in bodo sposobni razlikovati med različnimi tipi učnih okolij,

• sposobni oceniti primernost tehnologij in izbrati najbolj ustrezna učna okolja glede na specifični cilj (ciljna skupina, učne navade in želje,...),

• razumeli principe oblikovanja in sestavljanja učinkovitih učnih okolij z ustreznimi tehnologijami in orodji.

• Tim D. Green, Abbie H. Brown, The Educator's Guide to Producing New Media and Open Educational Resources, Routledge; 1 edition (July 6, 2017)
• Rajiv Jhangiani, Open: The Philosophy and Practices that are Revolutionizing Education and Science, Ubiquity Press (April 11, 2017) E-gradivo)
• Nick Rushby and Dan Surry , The Wiley Handbook of Learning Technology (Wiley Handbooks in Education), Wiley-Blackwell; 1 edition (April 25, 2016)
• Gordon Lewis, Learning Technology (Language Education Management), Oxford University Press (April 10, 2017)

• Vmesne predstavitve • Zaključni pisni izpit, ki bo kombiniral teoretični del in praktični del, vezan na vzpostavljanje ustreznega učnega okolja

Suzana Loshkovska je leta 1988 diplomirala, leta 1992 pa magistrirala iz računalništva in avtomatizacije na Fakulteti za elektrotehniko v Skopju. Doktorirala je na Tehniški univerzi na Dunaju, Avstrija, leta 1995. Je redna profesorica računalništva in vodja Oddelka za programsko inženirstvo na Fakulteti za računalništvo in strojništvo, “Ss. Cirila in Metoda “ v Skopju. Kot raziskovalka in pedagoginja se ukvarja s programiranjem, vizualizacijo, interakcijo človek-računalnik, navidezno resničnostjo, vizulaizacijo v medicini in s tehnološko podprtim učenjem. Suzana Loshkovska ima več kot 25 let izkušenj s poučevanjem in mentoriranjem dodiplomskih in podiplomskih študentov na področjih programiranja, medicinske informatike, vsebinskega iskanja slik, vizualizacije in interakcije človek-računalnik. Prav tako ima več kot 10 let izkušenj pri razvoju in zagotavljanju kakovosti študijskih programov v visokem šolstvu. Kot mentorica se je takoj od začetka aktivno vključila v program Open Education for a Better World, kjer sodeluje v mednarodnih projektnih skupinah.

Izbrana bibliografija:

1. Dimitrovski, Ivica & Spasev, Vlatko & Loskovska, Suzana & Kitanovski, Ivan. (2024). U-Net Ensemble for Enhanced Semantic Segmentation in Remote Sensing Imagery. Remote Sensing. 16. 2077. 10.3390/rs16122077.
2. Trojachanec, D., Kitanovski, D., Dimitrovski, I., Loshkovska, S., (2023). A Multi-Modality Approach to Medical Case Retrieval for Alzheimer's Disease. In 16th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies - Volume 5: HEALTHINF, Proceedings. ISBN 978-989-758-631-6, ISSN 2184-4305, (pp. 554-561). DOI: 10.5220/0011939800003414.
3. Dineva, K.T., Kitanovski, I., Dimitrovski, I., Loshkovska, S. and Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (2022). Combining Static and Dynamic Features to Improve Longitudinal Image Retrieval for Alzheimer’s Disease. In ICT Innovations 2022. Reshaping the Future Towards a New Normal: 14th International Conference, ICT Innovations 2022, Skopje, Macedonia, September 29–October 1, 2022, Proceedings (pp. 107-120). Cham: Springer Nature Switzerland.
4. Loshkovska, S. (2022) Virtual and Augmented Reality in Education, International Conference on New Approaches (ICNAE’22)/2022, pp. 86-90
5. Trojachanec, D., Kitanovski, D., Dimitrovski, I., Loshkovska, S., (2022). Missing Data in Longitudinal Image Retrieval for Alzheimer’s Disease. In 19th International Conference for Informatics and Information Technology, Proceedings (pp.69-74). 2022.
6. Ademi, N. and Loshkovska, S., (2020) Clustering Learners in a Learning Management System to Provide Adaptivity, ICT Innovations 2020, web-Proceedings (https://proceedings.ictinnovations.org/2020/paper/529/clustering-learners-in-a-learning-management-system-to-provide-adaptivity), pp. 82-95
7. Ademi, N., Loshkovska, S., (2020) Weekly Analysis of Moodle Log Data in RStudio for Future Use in Prediction, 17th International Conference on Informatics and Information Technologies - CIIT 2020, 8-May-2020, Mavrovo, North Macedonia.
8. Ademi, N., Loshkovska, S., Chorbev, I., (2020) User Modeling Approaches in Adaptive Learning Systems, International Journal of Technical and Natural Sciences, Skopje, North Macedonia, 2020, Vol.1(2), [Available at: http://ijtns.ibu.edu.mk/wp-content/uploads/2021/01/IBU-IJTNS_Vol-1_Issue-2.pdf]
9. Ademi N., Loshkovska S. (2019) Exploratory Analysis of Student Activities and Success Based on Moodle Log Data, CiiT - 16th International Conference on Informatics and Information Technologies, Mavrovo, Macedonia, May 10-12, 2019.
10. Ademi N., Loshkovska S., Kalajdziski S. (2019) Prediction of Student Success Through Analysis of Moodle Logs: Case Study. In: Gievska S., Madjarov G. (eds) ICT Innovations 2019. Big Data Processing and Mining. ICT Innovations 2019. Communications in Computer and Information Science, vol 1110. Springer, Cham
11. Ademi, N., Loshkovska, S. (2019). Early Detection of Dropouts in E-Learning Systems. Academic Perspective Procedia, 2 (3), 1008-1015. DOI: 10.33793/acperpro.02.03.112
12. Ademi, N., Loshkovska, S., (2019) User Data In Adaptive Learning Systems, Turkish Studies Information Technologies and Applied Sciences, Volume 14 Issue 4, 2019, p. 507-518.
13. Ademi, N., Loshkovska, S., Chorbev, I., (2019) Reinforcing motivation and engagement by behavioral design in learning systems, International Open & Distance Learning Conference, IODL 2019, 14-16 November 2019, Eskisehir, Turkey, p. 237-244.