ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЦИФРОВЫХ РЕСУРСОВ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ СТУДЕНТОВ ОСНОВАМ БИОТЕХНОЛОГИИ РАСТЕНИЙ
Ключевые слова:
цифровые ресурсы, биотехнология растений, технологии, лаборатории, обучение, мультимедиа, визуализация.Аннотация
В статье представлено исследование использования цифровых технологий в обучении студентов основам биотехнологии растений. Современные образовательные технологии, такие как виртуальные лаборатории, мультимедийные ресурсы и интерактивные модели, позволяют
сделать процесс обучения более интерактивным, наглядным и доступным, а также способствуют развитию практических навыков. В условиях стремительного прогресса в области биотехнологии важно, чтобы студенты не только усваивали теоретические основы, но и могли эффективно применять знания в моделируемых лабораторных условиях.
Целью настоящего исследования является выявление наиболее эффективных цифровых ресурсов для преподавания основ биотехнологии растений и оценка их воздействия на качество учебного процесса. В рамках работы проведен комплексный анализ существующих цифровых образовательных платформ, виртуальных лабораторий, мультимедийных материалов и интерактивных моделей. Рассмотрены особенности интеграции этих технологий в образовательную практику и их влияние на познавательную активность студентов.
Статья акцентирует внимание на преимуществах использования цифровых технологий в обучении, таких как повышение уровня вовлеченности студентов, визуализация сложных биотехнологических процессов и развитие автономности в процессе обучения. Проведенный педагогический эксперимент показал, что внедрение цифровых ресурсов способствует более глубокому усвоению учебного материала, развитию критического мышления и самостоятельности студентов.
Полученные результаты могут быть использованы для оптимизации методических подходов в преподавании биотехнологии растений и создания эффективной цифровой образовательной среды.
Библиографические ссылки
REFERENCES
1. Bhardwaj A., Kishore S., Pandey D.K. Artificial intelligence in biological sciences // Life. – 2022. – Т.
12. – № 9. https://doi.org/10.3390/life12091430
2. Hesami M., et al. Machine learning: its challenges and opportunities in plant system biology // Applied Microbiology and Biotechnology. – 2022. – Т. 106. – №9. https://doi.org/10.1007/s00253-022-11963-6
3. Sun L., et al. Modern plant breeding techniques in crop improvement and genetic diversity: from molecular markers and gene editing to artificial intelligence – A critical review // Plants. – 2024. – Т. 13, №19. https://doi.org/10.3390/plants13192676
4. Babović Z., et al. Research in computing-intensive simulations for nature-oriented civil-engineering and related scientific fields, using machine learning and big data: an overview of open problems // Journal of
Big Data. – 2023. – Т. 10, №1. https://doi.org/10.1186/s40537-023-00731-6
5. Zawish M., et al. AI and 6G into the metaverse: Fundamentals, challenges and future research trends // IEEE Open Journal of the Communications Society. – 2024. – Т. 5. – P. 730-778. https://doi.org/10.1109/OJCOMS.2024.3349465
6. Lucibello S., Rotondi C. Bio-digital ‘Material Systems’: New Hybrid Ways for Material-Driven Design Innovation // Biomimetics, Biodesign and Bionics: Technological Advances Toward Sustainable Development. – Cham: Springer Nature Switzerland, 2024. – P. 37-68.
7. Steigvilaitė G., Vaičiulytė L. Application of sustainable technological solutions for the development of fermented plant products // Open Readings 2024: The 67th International Conference for Students of Physics and Natural Sciences: Book of Abstracts. – Vilnius University Press, 2024. – С. 1-13.
8. Gerakari M., et al. Breeding of Solanaceous Crops Using AI: Machine and Deep Learning Approaches. – 2025. – P. 1-21. https://doi.org/10.3390/agronomy15030757
9. Hernández-Mustieles M. A., et al. Wearable biosensor technology in education: A systematic review // Sensors. – 2024. – Т. 24, №8. https://doi.org/10.3390/s24082437
10. Hemming J., Balendonck J. Advances in the use of robotics in greenhouse cultivation // In: van Henten
E., Edan Y. (Eds.) Advances in agri-food robotics. – 2024. – P. 635-660. https://doi.org/10.19103/AS.2023.0124.24
11. Исаев Ғ.И., Кәрімжан Т.М., Әзімбай А.И. Биотехнология пәніндегі тәжірибелік сабақтар арқылы болашақ педагог-биологтардың зерттеу дағдыларын қалыптастыру // Ясауи университетінің хабаршысы. – 2024. – №1 (131). – Б. 346–356. https://doi.org/10.47526/2024-1/2664-0686.28 // Isaev G.I., Karіmzhan T.M., Azіmbai A.I. Biotehnologia panіndegі tazhіribelіk sabaqtar arqyly bolashaq pedagog-biologtardyn zertteu dagdylaryn qalyptastyru [Formation of research skills of future teachersbiologists through practical training in biotechnology] // Iasaui universitetіnіn habarshysy. – 2024. – №1(131). – B. 346–356. https://doi.org/10.47526/2024-1/2664-0686.28 [in Kazakh]
12. Arango-Caro S., et al. 3D plants: the impact of integrating science, design, and technology on high school student learning and interests in STEAM subjects and careers // Disciplinary and Interdisciplinary Science Education Research. – 2025. – Т. 7, №1. https://doi.org/10.1186/s43031-025-00120-4
13. Issaro S., et al. Blockchain-based credit transfer for higher education institutions // International Journal of Educational Communications and Technology. – 2022. – Т. 2, №2. – P. 46-60.
14. Mercado J., Picardal J.P. Virtual laboratory simulations in biotechnology: A systematic review // Science Education International. – 2023. – Т. 34, №1. – P. 52-57.
15. Guillén-Gámez F.D. et al. Differential analysis of the years of experience of higher education teachers, their digital competence and use of digital resources: Comparative research methods // Technology, Knowledge and Learning. – 2022. – Т. 27, №4. – P. 1193-1213. https://doi.org/10.1007/s10758-02109531-4
16. Carroll J.S., Najafi H., Steiner M. Evaluating the effectiveness of virtual laboratory simulations for graduate-level training in genetic methodologies // Biochemistry and Molecular Biology Education. – 2025. – Vol. 53, №4. – P. 422-432.
17. Ambusaidi A., Al-Balushi S., Al-Balushi K. The impact of virtual lab learning experiences on 9th grade students’ achievement and attitudes // Journal of Turkish Science Education. – 2018. – Vol. 15, №2. – P. 13-29.
18. Gamage S.H.P.W., Ayres J.R., Behrend M.B. A systematic review on trends in using Moodle for teaching and learning // International Journal of STEM Education. – 2022. – Vol. 9, №1. https://doi.org/10.1186/s40594-021-00323-x
19. Anwar Y.A.S., Damianus R., Wiyarsi A., Ramadhani E. Exploration of critical thinking and self-regulated learning in online biochemistry learning // Biochemistry and Molecular Biology Education. – 2022. – Vol. 50, №4. – P. 339-350.
20. Du Plooy E., Casteleijn D., Franzsen D. Personalized adaptive learning in higher education: A scoping review of key characteristics and impact on academic performance and engagement // Heliyon. – 2024. –
Т. 10, №21. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e39630
21. Makransky G., Wismer P., Mayer R.E. A cognitive theory of immersion: How virtual reality affects learning outcomes in laboratory-based sciences // Computers & Education. – 2021. – Vol. 175. – P. 104115.
22. Wu J., Li Y., He H. Virtual simulation-based biotechnology teaching: Improving procedural understanding and reducing laboratory risks // Journal of Biological Education. – 2022. – Vol. 56, №4. – P. 530-545.
23. Poltavskiy A., Kolomiiets O., Chiang F. Virtual STEM laboratories and student motivation: Evidence from multi-country experimental research // International Journal of STEM Education. – 2023. – Vol. 10, №1. – P. 87-101.
24. Soni R., Singh R. Adaptive learning analytics for biotechnology education: Machine learning approaches for personalized instruction // Education and Information Technologies. – 2024. – Vol. 29, №2. – P. 22312254.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
