Качество образования найдут по цифровым следам

Цифровые следы студентов, как навигатор GPS, помогают лучше ориентироваться в поведении учащихся и точнее оценить их вовлеченность в учебный процесс. Анализ данных о том, какие видео они смотрят, что комментируют и как проходят тесты, позволяет находить закономерности и делать программы более эффективными и персонализированными. Куда ведут цифровые следы, обсудили на семинаре ВШЭ.

Словно кусочки пазла, действия студентов в интернете складываются в общую картину, показывая, как они организовывают свое обучение. «Цифровые следы менее подвержены влиянию субъективных факторов по сравнению с традиционными методами, такими как опросы и анкетирование», — отмечает Ксения Адамович. Она говорит, что анализ действий студентов в системах онлайн-обучения дает возможность выявить разные типы вовлеченности — поведенческую, эмоциональную и когнитивную.

Исследователи обнаружили, что вовлеченность студентов может меняться со временем и зависит от их целей и мотивации. Наиболее успешные ученики демонстрируют «адаптивную стратегию» — они компенсируют пропуски занятий более активным участием в дальнейшем. Это как в спорте — важна не только интенсивность тренировок, но и умение восстанавливаться.

Онлайн-платформы уже используют анализ данных, чтобы вовремя поддерживать студентов. «Мы можем делить студентов на группы по уровню вовлеченности и точечно с ними работать, подстраивая обучение, как учебный навигатор, — отмечает Любовь Суханова, лид методической команды в Skillbox. — Особенно важны первые недели курса, когда студенты привыкают к новой обстановке».

Однако эксперты предупреждают, что интерпретировать цифровые следы нужно аккуратно. «Большое количество комментариев студентов к работам друг друга не всегда означает продуктивное сотрудничество, а многократный просмотр видео — не всегда признак высокой вовлеченности. Иногда для обучения «меньше» может быть «больше»», — отметил Мэттью Кортни, доцент Университета им. Назарбаева.

Смотреть запись>