Full text
Введение На современном этапе развития образования носит многомерный характер, так как источниками его многомерности является не только разными ступенями образования (многоуровневое образование), но и многоэтапной системой обучения, многомерностью образовательной среды учреждения, многомерностью личности обучающихся. Все эти векторы «имеют несколько измерений, проводимый в нескольких направлениях» [1, С.377]. Эти характеристики присущи многомерности [mnəɡɐˈmʲernɨɪ̯] и обеспечивают реализацию многомерного подхода. Данный подход имеет историческое развитие в разных науках: философии, психологии, педагогике, информатике и др. Методологическая проблема состоит в том, что необходимо историческое обоснование становления многомерного подхода для обоснования новых конструктов педагогической науки. Особую актуальность приобретает историко – теоретическое осмысление многомерного подхода, способного преодолеть противоречия: анализ многомерного подхода в образовании не представляет целостной системы, зачастую это связано с разными научными подходами для определения модели (векторов) многомерного подхода. Теоретическая значимость исследования связана с необходимостью методологического обоснования многомерного подхода как качественно нового подхода в образовании за рубежом, а также критической необходимостью теоретического обоснования принципов многомерного подхода через системный анализ исследований по данному вопросу. Цель исследования – раскрыть методологические основания реализации многомерного подхода в образовании за рубежом. Для достижения поставленной цели, были поставлены следующие задачи: 1. Проанализировать историческое становление понятия «многомерность» и «многомерный подход» у зарубежных авторов. 2. Обосновать критерии реализации многомерного подхода в образовании за рубежом. Исследовательские вопросы. В рамках данного исследования решается историко – теоретическое обоснование многомерного подхода в реализации зарубежных авторов. Особую актуальность имеет вопрос об определении принципов многомерного подхода зарубежных авторов. Работа носит преимущественно теоретический характер и сосредоточена на методологическом обосновании многомерного подхода в образовании зарубежных авторов. Обзор зарубежной литературы по теме исследования Для обзора литературы рассмотрим критерии анализа: • период публикации работ описывающие «многомерность» и «многомерный подход» в образовании с 1927 г. по 2025 г.; • зарубежный опыт использования многомерности в образовании; • критерии реализации многомерного подхода в разных образовательных учреждениях и ступенях образования у зарубежных авторов. Социолог Сорокин П.А. (1927) определил человека, как целостную личность «сложную» и «многомерную» («космо – био – писзо – социо – культурную личность, у которой одновременно совпадают противоположности, но при этом личность остается целостной [2]. Питирим Сорокин описал многомерную модель стратификации личности человека, основаниями для которой являются: экономика (состоятельность), политика (власть и влияние) и профессиональная деятельность (положение профессии в обществе и положение внутри своей профессии) [3]. Козелецкий Ю. (1980 [4], 1991 [5], 1997 [6]) (Польша) рассмотрел человека как многомерную личность, анализируя его структуру с точки зрения психологии, социологии и культуры предложил понятие и структуру трансгрессии (trans (англ.) – сквозь, gradi (англ.) – двигаться, идти), термин, который характеризуется переходом границ между возможным и невозможным). В контексте Козелецого Ю., человека определяет не только психологическая и социальная его составляющая, но и культура, которая, по мнению автора, является источником творческой деятельности. Культурный контекст тесно связан с психологическими механизмами («границы» принимаются или отвергаются человеком), которые зависят от условий окружающей (социальной) среды и от масштаба культурных влияний. В психологии и педагогике, трансгрессионизм, Козелеций Ю. разделяет на такие виды, в зависимости от деятельности человека:  экспансивные и творческие,  индивидуальные и коллективные,  конструктивные и деструктивные. Анализ деятельности человека с трех позиций привел к убеждению ученого: измерение человеческой деятельности иногда определяется различными векторами:  мотив повышения самооценки (motive to maintain self – esteem),  потребность в росте "я" (need for self – enhancement),  стремление к самосознанию (aggandizing),  уважение к самому себе себя (self – regard). Illeris K. (2002 [7], 2007 [8]) (Дания) описывает использование многомерного подхода в обучении, учитывающего когнитивные (содержание), эмоциональные (стимулы) и социальные (взаимодействие) части измерения, необходимые для междисциплинарного обучения студентов. В 2004 Linda S. Behar – Horenstein, Gail S. Mitchell, Teresa Dolan (США) предложили многомерную модель анализа образовательных процессов, компонентами которой являются:  внешнее влияние и неизменные переменные,  компоненты микропрограммы: учитель, обучающийся, инструкция, оценка: • учреждение, которое имеет компоненты макрогруппы (организационную парадигму, стили лидерства, культурные переменные), • компоненты микропрограммы, имеющую: взаимосвязи между переменными внутри классов, всей школьной программы, а также внутри и за пределами учебного заведения влияющие на успеваемость учащихся школ [9]. Deliyska B., Rozeva A. (2009) [9] представили многомерную модель учащегося в интеллектуальной системе обучения (intelligent learning system – далее ILS), которая обеспечивает индивидуализацию (персонализацию) обучения в on – line среде, а также адаптивность обучения в on – line среде. ILS представляет собой систему электронного обучения, в котором модули имеют независимый характер, располагаются на разных серверах (узлах) и основываются на одну предметную область. ILS разрабатывается для курса, группы курсов или определенной специальности. Многомерная модель ILS представляет исходную базу данных и представлена результирующий куб данных учащегося. Авторами ILS предложены модули гиперкуба с соответствующими алгоритмами и процедурами, выделены руководящие принципы многомерного (OLAP) анализа результирующего модуля учащегося для проектирования динамической стратегии обучения. Renée C. (2013) (Австралия) представила многомерную (не линейную) модель преподавания и изучения музыки в аутентичном целостном контекста. Основная идея модели опирается на три фактора, которые действуют одновременно, вводят понятие перспективы и практики обучения: ценные знания, подлинное обучение (нетрадиционное), многомерное / нелинейное обучение. Если соблюдать все три условия обучения, но это приведёт к поддержанию творческого развития обучающихся посредством создания музыкального текста (композиторов), собственных сочинений обучающимися, это позволит раскрыть «феномен целостной личности» [11]. Metsäpelto R., Poikkeus A.M., Heikkilä, M. (2022) (Финляндия) построили многомерную адаптированную модель процесса обучения, на основе анализа моделей формирования компетенций модели учителей имеющий высокий уровень сформированности компетенций следующих авторов [12]:  модель уровней, отражающих компетенции учителя (Korthagen (2004) (Нидерланды) [13]);  модель компетенций в высшем образовании) Blömeke S. (Норвегия), Gustafsson J. (Швеция), Shavelson R. (США, Калифорния) (2015) [14]). Авторы модели рассматривают компетенцию с точки зрения таких черт как восприятие, интерпретация, умений принимать решения. Статистические подходы также рассматриваются в континууме от линейных до нелинейных моделей, которые служат различным целям. Модели теории отклика элемента (IRT) могут использоваться для масштабирования ответов элемента и моделирования структурных отношений, а модели теории генерализации (GT) выявляют источники дисперсии ошибок измерения, тем самым позволяя разрабатывать надежные измерения;  модель компетенций у будущих учителей математики (Baumert J., Kunter M. (Норвегия (2013) [15]), Blömeke S., Gustafsson J., Shavelson, R. (2020) (Германия) [16]), литературы (Scheerens J., Blömeke S. (2016) [17], Klassen R. M., Kim L. (2019) (Великобритания) [18]);  модели, формирующие межкультурные компетенции (на основе некогнетивных различий качеств начинающих учителей) (Klassen R.M., Durksen T.L., Hashmi W., Kim L.E., Longden K., Metsäpelto R. – L., Poikkeus A. – M., Györi J. (2018) (Великобритания) [19]. Katane I., Katans E. (2015) (Латвия) дали обоснование многомерной модели среды дистанционного обучения на основе экологического подхода. Многомерная модель включает в себя:  среду поддержки самостоятельного обучения,  информационную среду,  технологическую среду,  электронную среду [20]. Jović J., Raspopovic M. (2023) (Сербия) [21] определили цель многомерной модели – выявление связей между объектами обучения, с использованием многомерной концептуальной карты понятий (MCM) на основе визуализации онтологий, которую возможно использовать в индивидуальном (персональном) обучении. Это связано с тем, что происходит увеличение количества объектов обучения в разных областях знаний. Chen Y. (2023) (Китай) была предложена многомерная интерактивная модель обучения английскому языку университетах Китая, в условиях учебной и внеклассной работы, имеющая три вектора:  интеграция элементов многомерного интерактивного обучения;  построение содержания обучения на основе задач4  усиление взаимодействия между изучением английского языка и профессиональными знаниями обучающихся университета [22]. Lu Yu (2023) (Китай) предложил модель дисперсионного многомерного анализа гуманитарных наук (китайская литература, история, философия) и социальных наук (экономика, социология, право). Критериями выступили обучения собственные факторы: информационная грамотность, процесс преподавания, мотивация к обучению, остаточные предметные знания, самоэффективность обучающегося. В том числе автор предложил пирамиду для многомерного анализа китайского языка, т.к. китайский язык имеет 111 лингвистических особенностей [23]. Presutti F. (1996 [25], 2023 [26]) (Италия) разработал концепцию многомерной модели интеллекта, которая была развита в идею Fausto Presutti описал человека как многомерный ментальный интеллект, который, который отличается от нейросети в функциях взаимодействия человек – человек, основывающийся на синергетическом подходе. Pribeanu C., Gorghiu G., Santi E.A. (2023) (Румыния) разработали и апробировали многомерную модель академической самоэффективности обучающихся, которая проявляется в четырех измерениях:  самоэффективность с саморегулируемым обучением,  компьютерная самоэффективность,  социальная самоэффективность,  самоэффективность с курсом. Результаты исследования показывали, что четырехфакторная структура хорошо поддерживается и может быть основой для принятия решений об использовании современных технологий в образовании [26]. Eslit E. (2023) (Филиппины) описал многомерное влияние дизайна классной комнаты в процессе обучения, его стимулирующую и поддерживающую функции как физическую среду образования (расположение мест для сидения, осветительные приборы с естественным освещением, продуманная цветосхема). Продуманный дизайн классной комнаты позволяет создавать оптимальную образовательную среду, в том числе и для реализации инклюзивного образования, и для разнообразного культурного контекста образовательной организации. Это позволит создать предметную среду (условия) для успешного обучения, в том числе для обучающихся с ОВЗ [27]. Klaić M., Tursunović М., Jovičić P., Avdić B. (2023) (Босния) дали характеристику многомерной оценки учебных способностей обучающихся были:  индивидуальные способности обучающихся с ДЦП (состояние здоровья, познавательные и интеллектуальные способности, социально – эмоциональные навыки, речевые умения, исполнительские функции, предыдущий опыт и т.д.);  образовательная среда школы (мобильная физическая среда, используемые материалы, школьный двор, спортзал);  социальная среда образовательного учреждения (сверстники, учителя, стили и технологии преподавания, школьное управление, родители, семья) [28]. D’Angelo S. (Дублин), Alfo М. (Италия), Fop M. (Дублин) (2023) классифицировали многомерный социальные сети (многомерные сетевые данные), основываясь на особенности человека создавать в социальной сети сообщества и взаимодействовать не только на личностном уровне, но и профессиональном (несколько социальных измерений), что обеспечивает кластеризацию модели. Модель кластера скрытой позиции бесконечной смеси для многомерных сетевых данных, которая позволяет кластеризовать субъектов, взаимодействующих в нескольких социальных измерениях, на основе модели. Модель основана на байесовской непараметрической структуре, которая позволяет выполнять автоматический вывод о распределениях кластеризации, количестве кластеров и скрытом социальном пространстве. Метод проверен на обширных экспериментах с моделируемыми данными, и также применяется для исследования наличия сообществ в двух многомерных рабочих социальных сетях, фиксирующих отношения разных типов между коллегами [29]. Otterborn А., Sundberg B., Schönborn K. (2023) (Швеция) Шведская дошкольная научная практика ограничена уникальной образовательной средой, где воспитание, уход и образование переплетаются. Это позволяет учителям разрабатывать инновационное межпредметное и многомерное преподавание естественных наук с использованием цифровых технологий для усиления и диверсификации обучения в рамках дошкольного учреждения [30]. Phillips – Berenstein M., Willner T., Gati I. (2023) (Израиль) представили разработку модели многомерного показателя для оценки психосоциальных факторов, которые виляют на настойчивость в поступлении и адаптации к обучению первокурсников, т.е. психосоциальной готовности будущих студентов к поступлению в колледж. Данная модель включает такие критерии как академическую самоэффективность, приверженность к образованию, социальный комфорт образовательного пространства, вовлеченность в кампус, самодисциплина, психологическая устойчивость. Прогностическая достоверность модели была подтверждена уровнем отсева студентов через год, поэтому использование разработанной модели может помочь педагогам принять меры по уменьшению риска отсева студентов [31]. Baniasadi A., Salehi K., Khodaie E., Bagheri K., Izanloo B. (2022) (Иран) раскрыли значение применения многомерной модели использования дифференцированных ответов для справедливой оценки в классе [32]. Rožman M., Oreški D., Tominc P. (2023) (Словения и Хорватия) синтезировали многомерную модель рабочей среды в эпоху цифровых технологий с целью повышения эффективности и конкурентоспособности организации. Авторы выделили следующий критерии модели:  драйверы для перехода в сторону гибкости (или движущие силы перехода к гибкости) (DSTA),  реализация гибких технологий лидерства (IAL),  внедрение гибкой рабочей среды,  влияние искусственного интеллекта в рабочую среду (IAIT),  внедрение гибкого подхода к разработке программного обеспечения в рабочую среду (LAWE),  эффективность организации,  конкурентоспособность организации [33]. Zhang Y. (2023) (Китай) смоделировал многомерную модель оценки когнитивного уровня студентов в on – line обучении иностранному языка. Модель помогает выявить, на основе данных истории поведения студентов в онлайн – обучении и данных истории многомерных когнитивных оценок, независимые скрытые векторы, чувствительные к динамическим и статическим факторам. Экспериментальное исследование, проведенное авторами, доказал эффективность модели [34]. Xue S., Xue X., Son Y.J., Jiang Y. (2023) (Китай) Авторы, основываясь на подходе множественной оценки, в своем исследовании использовали методы факторный анализ и моделирование нейронных сетей для построения модели многомерной оценки на основе данных для курсов английского языка по аудированию и разговорной речи в высших учебных заведениях. Авторы считают, что разработанная модель может помочь учителям своевременно вмешаться в работу учащихся, нуждающихся в помощи, на основе различных критериев, тем самым эффективно улучшая их академическую успеваемость [35]. Qi Zhang (2024) (Китай) рассмотрел аффектное и перформативное воздействие лудизации (способ коммуникации, общения) на эффективность изучения языка, и на основе этого подхода разработал интегрированную модель, которая основывается на многомерность конструкции мотивов с использованием технологий: интегративное положительное развитие внешней и внутренней мотивации на использование технологий и установки, направленные на решение проблем при использовании технологий. Для многомерной мотивации исследователем были взяты следующие критерии:  анализ и структурное моделирование;  внутригрупповой эксперимент (связанный с лудизацией);  методологический выбор (количественный монометод);  дедуктивные подход к разработке теории;  философские положительные концепции (школы) [36]. Memarian B., Doleck T. (2024) (Канада) разработали модель многомерной таксономии взаимодействия обучающегося и искусственного интеллекта, которая содержит четыре концепции:  разнообразные метрики обучающегося;  согласованность между обучающимся и искусственным интеллектом;  особенности взаимодействия обучающегося и искусственного интеллекта;  осуществление обратной связи при осуществлении такого взаимодействия [37]. Shou Z., Mingquan X., Jianwen M., Huibing Z. (2024) (Китай) Разработали модель прогнозирования успеваемости учащихся, основанную на многомерном анализе данных временных рядов (с учетом многомерных данных), влияющих на успеваемость:  учебное поведение учащихся,  демографическая информация. Такая модель позволяет учителям организовать индивидуальный подход с учетом разного уровня подготовки обучающихся, выявить группы риска и помочь учителям своевременно вмешаться и выстроить индивидуальную траекторию обучения [38]. Jiao W. и Zhi L. (2024) (Китай) проанализировали систему обучения, в основу критериев авторы взяли следующие условия: качество успеваемости обучающихся, качество преподавания, компетентность учителя, структура образовательных программ, а также использование современных методов «глубокого обучения». Эмпирическое исследование позволило всесторонне проанализировать и описать прогноз повышения эффективности обучения с использованием многомерных факторов [39]. Wanyi L., Shigeng Z., Weiping W., Jian Z., Xuan L. (2024) (Китай) на теоретическом уровне доказали необходимость введения системы оценки многомерных моделей обучения [40], а авторы Ma L., Zhang Y., Li J., Han W. (2024) (Китай) представили модель многомерной оценки эффективности обучения в эпоху применения цифровых технологий, основанная на интеграции информации [41]. Mohd Al., Syamsul Ar., Mokmin B. (2025) (Индонезия) построили и апробировали пилотную многомерную модель оценки исламского образования. За основу исследователи взяли не только традиционные критерии когнитивные измерения, но и аффектные и духовные, которые включают в себя трехкомпонентные система оценки исламского образования, цифровые инструменты оценки и практические модули повышения квалификации педагога. Такая интеграция многомерной оценки системы образования привела к точности отслеживания духовного развития обучающихся [42]. 교육부 (Kuk Minjun) (2025) (Корея) на основе многомерной аналитической модели оценки качества образования проанализировал политику физического воспитания в школе, в которую вошли: нормативные документы в области школьного спорта, учебная программа, образовательная среда (материальная (окружающая) и ее инфраструктура), ключевые достижения школьного спорта и политику продвижения спорта с 2013 по 2022 гг., и пришли к выявленной проблеме – необходимость бесперебойной коммуникации между школьной политикой и заинтересованными сторонами спортивного школьного образования [43]. Методологическая база исследования К настоящему моменту, большинство зарубежных авторов с 1927 года по 2025 год, многомерный подход классифицируют нескольким признакам. Подходы, которые используют в рамках реализации многомерного подхода: • социальный (Сорокин П.А., Козелецкий Ю., Illeris K., Presutti F., Pribeanu C., Gorghiu G., Santi E. A., Phillips – Berenstein M., Willner T., Gati I., Deliyska B., Rozeva A.); • психологический (Lu Yu, Phillips – Berenstein M., Willner T., Gati I., Yuting Zhang, Qi Zhang); • культурологический (Козелецкий Ю., Renée C., Presutti F., Pribeanu C., Gorghiu G., Ancuța Santi E.); • компетентностный (Metsäpelto, RL., Poikkeus, AM., Heikkilä, M., Blömeke S., Gustafsson J., Shavelson R., Baumert J., Kunter M., Blömeke, Scheerens J., Blömeke S., Klassen R. M., Kim L.); • индивидуальный (Козелеций Ю., Deliyska B., Rozeva A., Jović J., Raspopovic M., Klaić M., Tursunović М., Jovičić P., Avdić B., Shou Z., Mingquan X., Jianwen M., Huibing Z.). Следующий признак – это внедрение многомерного подхода в образовательный процесс. Особое внимание Illeris K., Renée C., Jović J., Raspopovic M., Yiran Chen, Lu Yu, Zhang Y., Mohd A., Syamsul A., Mokmin B. обращали на отбор содержания образования, а также на содержание образовательных программ (Behar – Horenstein L.S., Mitchell G.S., Dolan T., Jiao W., Zhi L., 교육부 (Kuk Minjun). Междисциплинарному взаимодействию, как основу эффективной реализации многомерных моделей образования, особе внимание уделяли Illeris K., Yiran Chen, Otterborn А., Sundberg B., Schönborn K. О дифференцированной оценке результатов образовательного процесса говорили авторы: Klassen, Baniasadi A., Salehi K., Khodaie E., Bagheri K., Izanloo B., Memarian B., Doleck T., Shuwei Xue, Xin Xue, Ye Jun Son, Yaxuan Jiang, Shou Z., Mingquan X., Jianwen M., Huibing Z., Wanyi L., Shigeng Z., Weiping W., Jian Z., Xuan L., Ma L., Zhang Y., Li J., Han W., Mohd A., Syamsul A., Mokmin B. В многомерных моделях также, как один из критериев был выделен такой критерий как участники образовательного процесса: учитель (педагог), обучающийся, родители (или законные представители) органы управления образовательной организации (Klaić M., Tursunović М., Jovičić P., Avdić B., 교육부 (Kuk Minjun)). Для эффективного внедрения многомерного подхода и многомерных моделей в образовании многие ученые особое внимание обращают на образовательную среду: • предметная (Deliyska B., Rozeva A., Eslit E., Klaić M., Tursunović М., Jovičić P., Avdić B., Lu Yu, Presutti F.); • социальная (Klassen, Presutti F., Pribeanu C., Gorghiu G., Santi El.A., Klaić M., Tursunović М., Jovičić P., Avdić B.); • технологическая (Klassen R.M., Rožman M., Oreški D., Tominc P., Memarian B., Doleck T., Zhang Y., Zhang Q.); • иноформационная (Otterborn А., Sundberg B., Schönborn K., Phillips – Berenstein M., Willner T., Gati I., Yiran C., Jiao W., Zhi L.). Информационная среда, разными авторами была представлена как: • цифровая образовательная среда (Rožman, M., Oreški D., Tominc, P.), в том числе в дошкольном учреждении (Otterborn А., Sundberg B., Schönborn K.); • система кампус (Phillips – Berenstein M., Willner T., Gati I.); • работа с искусственным интеллектом (Memarian B., Doleck T.); • образовательные ресурсы (Jiao W., Zhi L.). В проанализированных многомерных моделях акцент сделан на взаимодействие в разных средах участников образовательного процесса и социальный комфорт (D’Angelo S., Alfo М., Fop M., Phillips – Berenstein M., Willner T., Gati I.), а также на коммуникации между школой и заинтересованными сторонами (교육부 (Kuk Minjun)) разнных ступеней образования. Особый акцент авторы многомерных моделей уделяли самоэффективности (Lu Yu, Pribeanu C., Gorghiu G., Santi E.A., Phillips – Berenstein M., Willner T., Gati I.), в том числе социальной самоэффективности (Pribeanu C., Gorghiu G., Santi E.A.). Eslit E. Обратила внимание на самоэффективность обучающихся с ОВЗ. Аффектный и духовный критерий многомерной оценки эффектиности многомерной модели был выдвинут авторами Mohd A., Syamsul A., Mokmin B. Еще один из критериев успешной и эффективной реализации многомерного подхода – это качество преподавания (Jiao W., Zhi L.), и компетенции учителя математики (Baumert J., Kunter M., Blömeke et al.), литературы (Scheerens J., Blömeke S. и Klassen R. M., Kim, L.), языка (Lu Yu, Chen Y., Xue S., Xue X., Son Y.J., Jiang Y.), педагога университета (Blömeke S., Gustafsson J., Shavelson R.), а также на межкультурную компетенцию педагога (Klassen R. M.). Еще один из признаков классификации – ступень образования, на которой внедряется многомерный подход:  дошкольные учреждения (Otterborn А., Sundberg B., Schönborn K.);  школа (Qi Zhang, Klaić M., Tursunović М., Jovičić P., Avdić B., 교육부 (Kuk Minjun));  колледж (Phillips – Berenstein M., Willner T., Gati I.);  университет (Yiran Chen, Blömeke S., Gustafsson J., Shavelson R.). Результаты исследования Анализ понятия «многомерного подхода» в трактовке зарубежных авторов неоднозначен и выявил следующие, присущие многомерному подходу признаки, которые явились методологическим фундаментом многомерного подхода в зарубежных научных школах педагогических систем рассмотрены:  подходы в образовании (рис. 1);  образовательный процесс (рис. 2);  формы работы (рис.3). Рис.1. Подходы, реализующие многомерный подхода Рис.2. Характеристика образовательного процесса, реализующего многомерный подход Рис.3. Формы организации образовательного процесса, реализующего многомерный подход Заключение Обзор литературы по вопросу становления многомерного подхода в образовании зарубежных авторов показывает значительный потенциал и необходимость в изучении данного вопроса в российской системе образования. Выявленные проблемы подходов к моделированию многомерного подхода в образовании обосновывает актуальность теоретического осмысления методологического подхода к изучению многомерного подхода в образовании.