Учебная аналитика: как улучшить онлайн-курс

26 июня 2019 года Мир eLearning

Платформы онлайн-обучения накапливают большие данные о взаимодействии миллионов человек с контентом МООК. Как можно применять эти данные для улучшения результатов обучения слушателей?

По данным портала Class Central, на январь 2019 года число онлайн-курсов уже превысило 11 тысяч, а количество слушателей, обучающихся онлайн, составляет более 101 миллиона человек. Ввиду этого появляются большие данные о взаимодействии миллионов человек с контентом МООК. Как эти данные могут использоваться для улучшения результатов обучения?

Какие проблемы способна решить учебная аналитика?

  1. Недоработки в некоторых массовых открытых онлайн-курсах с точки зрения педагогического дизайна, методического и технического качества представленных материалов.
  2. Нехватку самоорганизации и мотивации у слушателей пройти обучение до конца: по статистике, в среднем 5-7% от числа изначально записавшихся на курс слушателей успешно заканчивают МООК.
  3. Существующее недоверие академического сообщества к результатам обучения на онлайн-курсах.

Что такое учебная аналитика?

Это обработка тех самых данных, которые собираются в ходе онлайн-обучения слушателей на образовательных платформах. В них входит: данные о просмотре видеороликов, решении задач, выполнении практических упражнений, общении на форуме.

Эрик Дюваль, бельгийский ученый в области информационных технологий, предложил определение: «учебная аналитика — это сбор следов, которые оставляют обучающиеся, и использование этих следов для улучшения обучения».

Цель учебной аналитики — оптимизация обучения и влияние на его эффективность.

Если конкретнее, она помогает определять сильные и слабые стороны онлайн-курсов для последующего его улучшения. С помощью учебной аналитики авторы и разработчики курсов могут посмотреть наиболее и наименее популярные с точки зрения запусков видеолекции, узнать об активности слушателей при прохождении тренировочных заданий, посмотреть, какие составляющие онлайн-курс активности наиболее важны слушателям для успешного прохождения онлайн-курса.

 

Какие бывают виды учебной аналитики?

  1. Дескриптивная аналитика

Она отвечает на вопрос «Что происходит?» и описывают текущую ситуацию обучения на курсе. Это данные об активности слушателей, то есть о количестве просмотров видеороликов, количестве попыток при решении задач, частоте обращения на форумы и т.п. С помощью дескриптивной аналитики оцениваются качественные показатели контента онлайн-курсов.

2. Предиктивная аналитика

Она отвечает на вопрос «Что будет дальше?» и служит для предсказания последующих событий на основе анализа данных за прошедший период. Она нацелена на поиск закономерностей между активностями слушателей во время обучения и их результативностью. Чаще всего предиктивная аналитика помогает выявлять обучающихся, склонных с отсеиванию, а также позволяет предугадывать интересы слушателей.

3. Прескриптивная аналитика

Она отвечает на вопрос «Что делать?», позволяет выстроить рекомендательную систему для слушателей на основе собранных данных о профиле их обучения, поддерживать их мотивацию продолжать обучение на курсе, а также предлагать возможные траектории дальнейшего развития.

Вывод

Использование всех трех видов учебной аналитики способно:

  1. повысить качество контента онлайн-курсов;
  2. повысить число мотивированных слушателей;
  3. персонализировать обучение, что несомненно на сегодня является одним из главных трендов сферы.
 

Интересный факт

Согласно статистике Google Trends, странами-лидерами по интересу к учебной аналитике являются Сингапур, Индия, Гонконг, Австралия, Соединенные Штаты Америки и Канада. Россия в этом списке располагается на 31 месте и по уровню заинтересованности находится на одном уровне с Вьетнамом, Индонезией и Турцией.

За помощь в подготовке статьи спасибо Анне Шуртиной, начальнику управления технологий мультимедиа Департамента открытого образования Университета ИТМО.

Если у вас остались вопросы, eLearning ITMO с удовольствием ответит на них.

Контакты
ТелефонДанный вид связи недоступен
E-mailde@itmo.ru
Плановое время ответа составляет 1 день