Исследование: темп обучения разных учащихся на онлайн-курсах существенно не отличается

Преимущества персонализированного обучения, особенно в асинхронных онлайн-курсах, часто связывают с тем, что разные люди могут учиться в своём темпе — у кого-то он быстрее, у кого-то медленнее. Но результаты, которые получили американские учёные из Университета Карнеги — Меллона в работе, опубликованной в журнале PNAS, ставят этот тезис под сомнение, хотя и с оговорками. Однако для учащихся общий вывод исследователей позитивный: в благоприятных внешних условиях и с приложением достаточных усилий каждый человек может освоить любое направление, в каком он хочет развиваться.

Что это за исследование

Цель учёных состояла в том, чтобы выявить фундаментальные сходства и различия в том, как люди обучаются. А именно: правда ли то, что одни учатся быстрее других? И сколько практики требуется, чтобы знания и навыки были освоены?

Для ответов на эти вопросы авторы проанализировали 27 наборов данных с более чем 1,3 млн наблюдений за успеваемостью 6946 учащихся на 12 различных курсах. Это данные, загруженные различными авторами в созданный в Университете Карнеги — Меллона репозиторий LearnLab’s DataShop. С его помощью исследователи образования могут хранить и обрабатывать данные учебной аналитики.

В своём исследовании авторы использовали данные об учебных курсах по математике, естественным наукам, языкам, в которых для закрепления изученного применялись разные образовательные технологии, в том числе обучающие игры и занятия на онлайн-платформе с цифровыми тьюторами.

Сами курсы были встроены в общую программу обучения и проводились так же, как занятия по всем остальным дисциплинам, — например, включали лекции и чтение на дом. А для практики учащиеся использовали различные онлайн-инструменты, данные с которых и стали основой для исследования. Уровень образования, на котором изучались эти курсы, тоже варьировался от начального до высшего — то есть исследователи объединили данные об особенностях обучения и детей младшего школьного возраста, и взрослых студентов.

Выбор курсов для исследования основывался на том, как в нём были описаны осваиваемые учащимися знания и навыки. Предпочтение исследователи отдавали тем курсам, где каждому заданию соответствовал один навык или компонент знания. Такой подход упростил анализ данных. Обучение для задач своего анализа исследователи определили так: положительное изменение в успеваемости и увеличение частоты правильных ответов при решении задач, связанных с определённым компонентом знаний. При этом для удобства анализа ответ засчитывался как правильный только в том случае, если был дан с первой попытки и без подсказок.

Какие закономерности удалось найти

Исследователи обнаружили несколько интересных закономерностей.

• Во-первых, средние результаты школьников и студентов в начале обучения были довольно скромными — около 65% правильных ответов. За этим значением скрывается большая вариация — от 55 до 75% правильных ответов. То есть несмотря на то что все поступающие на курс соответствовали необходимым требованиям к уровню их знаний, по факту уровень их подготовки очень разнился и в среднем был невысок.
• Во-вторых, достижение уровня мастерства (80% правильных ответов) требовало большого числа повторений задач на данный компонент знаний, обычно около семи раз.
• И наконец, в-третьих, в среднем учащиеся не показали больших различий в скорости обучения. На курсах по языкам вариация в темпе обучения была сильнее, чем в изучении математики и естественных наук, но и здесь различия оказались несущественными.

При этом учащиеся, которые уже в начале курса давали больше правильных ответов по изучаемым темам, конечно, быстрее достигли мастерства. Тем, кто в начале знал меньше, требовалось чуть больше практики (в среднем всего на одно повторение больше), чтобы знания отложились в памяти. Но и у тех, и у других обучение шло с примерно одинаковой скоростью.

Исследователи отмечают, что результаты, возможно, не распространяются на все академические ситуации из-за ограничений в использованных данных. Например, ранее другие исследования неоднократно подтверждали важность качественной обратной связи, а в проанализированных датасетах не были представлены многие её типы.

Кстати, недавно представители «Яндекс Практикума» рассказали, как в компании применяют доказательный подход к обучению, анализируя данные об успехах каждого студента в прохождении курсов.