Rivalry2

HTML Diff

0 added 0 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-02-21

1 Высшая школа экономики выпустила<a>сборник</a>из нескольких статей об аналитике в сфере образования. В роли научного редактора выступил директор по развитию Skypro, а также заведующий базовой кафедрой Skyeng в институте образования НИУ ВШЭ Михаил Свердлов.

2 В сборнике рассмотрено использование образовательной аналитики на уровне образовательного учреждения, применение подхода, основанного на данных (data driven) и разобраны кейсы онлайн-школы Skyeng.

3 Выпуск будет полезен педагогам, педдизайнерам, руководителям учебных программ и разработчикам учебных курсов.

4 Авторы сборника отмечают, что в реалиях вынужденной и очень стремительной перестройки системы образования необходимо опираться не только на опыт и интуицию педагогов и разработчиков курсов, но и на максимальный объём аналитических данных, поскольку именно они помогают объективно оценивать эффективность образовательного контента и при необходимости корректировать его.

5 Образовательная аналитика - это сбор, анализ и представление информации об учащихся, преподавателях, программах и контенте, необходимые для понимания и оптимизации учебного процесса.

6 Вузам важно применять такой подход, так как привычный формат высшего образования может утратить привлекательность в глазах населения. Нельзя забывать, что всё большую популярность приобретают краткосрочные курсы, дающие прикладные компетенции. Это связано с тем, что они гарантированно дают актуальные знания и навыки. А вот вузовское образование не всегда - за годы обучения специальность может утратить востребованность. Проще говоря, университеты должны соответствовать запросам студентов и работодателей.

7 Ещё один момент: школы всё активнее пытаются осуществить переход на индивидуальные образовательные траектории. А ведь их эффективность тоже нужно как-то измерять.

8 Вызов стоит и перед педагогикой с андрагогикой - необходимо обеспечить гибкость образовательного процесса, не потеряв нужные знания и подходы к обучению. Последние нужно проанализировать и переосмыслить в свете актуальных условий.

9 Авторы приводят в статьях несколько возможных объектов сбора информации для аналитики:

10 <ol><li>Ученик. Собирая данные по конкретным учащимся, можно понять их сильные и слабые стороны. Зная цели и особенности ученика, можно выстраивать и менять его образовательную траекторию.</li>

11 <li>Преподаватель. Понимая, как работает педагог, можно проанализировать его точки роста. Кроме того, это помогает выдавать рекомендации по персонализации работы с учениками.</li>

12 <li>Контент. Зная, как учащиеся и преподаватели реагируют на конкретный учебный материал, становится легче "пересобирать" его, чтобы люди получили нужный контент для достижения необходимого им учебного результата.</li>

13 <li>Образовательная среда. Здесь учитываются UX-, LX- и CX-показатели.</li>

14 </ol>Согласно материалам сборника, в компании сосредоточены на трёх группах критериев:

15 <ul><li>ученики;</li>

16 <li>преподаватели;</li>

17 <li>контент.</li>

18 </ul>Что касается метрик, то их рассматривается огромное множество. Только касательно учеников применяют около 150 параметров. Из самых простых примеров: активность на платформе и количество верных ответов. Относительно педагогов предусмотрено порядка 80 метрик: оценивают, например, качество их преподавания, насколько ученикам нравится работать с ними, качество звука и видео. И даже такие мелочи, как: есть ли в кадре коты или посторонние люди и хорошее ли в комнате преподавателя освещение.

19 Авторы исследования также рассказали о такой технологии, как система автоматического ассессмента. Она ведёт мониторинг в процессе уроков и контролирует, произносит ли преподаватель определённые фразы, мотивирует ли ученика, разбирает ли домашнее задание. Система, в частности, фиксирует, сколько времени говорит педагог, а сколько - учащийся.

20 Третий объект изучения - контент. В Skyeng анализируют, насколько он понятен и интересен ученикам, приближает ли он их к цели, и если да, то как быстро.

21 В сборнике предлагают простой алгоритм работы с информацией, который включает всего три шага:

22 <ol><li>Сбор данных. Речь прежде всего об информации, касающейся успехов учеников и наблюдений преподавателей.</li>

23 <li>Анализ данных. Этот шаг заключается в разделении информации на существенную и несущественную, а также в наблюдении за причинами получаемых результатов. На этом же этапе предлагается делать выводы и формулировать учебные планы.</li>

24 <li>Действие. Это благодарность студенту за его успешную работу и переход к следующей теме или установление дополнительного времени на повторение не освоенного материала.</li>

25 </ol>Уточняется, что до недавнего времени многие школы воспринимали обучение, основанное на данных, как создание информационной базы о том, что студенты знают и чего они не знают. Однако авторы сборника считают, что очень важно ещё и разбираться, как и почему был получен определённый результат.

26 "Например, представьте, что большинство учеников одного класса не имеют необходимых знаний для прохождения стандартизированного теста. "Что“ - ясно: им не хватает понимания предмета на необходимом уровне. Пройдя этот базовый уровень, самое время выяснить ответы на вопросы "почему“ и "как“.

27 Итак, почему же эти студенты пропустили ключевую информацию, преподаваемую в классе? Есть ли какое-то отвлечение, которое можно свести к минимуму? Повлияло ли то, как была представлена информация, на их понимание? А может быть, вопрос в том, кто преподносил эту информацию?

28 Тогда как же можно изменить подход, чтобы ученики освоили материал?" - поясняют авторы.

29 По словам Михаила Свердлова и Алексея Конобеева (одного из авторов сборника), благодаря описанным подходам в Skyeng повысили уровень удовлетворённости учеников предлагаемыми материалами, повысили скорость их прогресса и уменьшили отток пользователей.