ВШЭ и Skyeng рассказали, зачем нужна образовательная аналитика и как ею пользоваться

Высшая школа экономики выпустила сборник 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.

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

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

Что это за аналитика и зачем она нужна

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.

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

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.

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

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.

Какие данные следует анализировать

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

1. 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.
2. Преподаватель. Понимая, как работает педагог, можно проанализировать его точки роста. Кроме того, это помогает выдавать рекомендации по персонализации работы с учениками.
3. 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.
4. Образовательная среда. Здесь учитываются UX-, LX— и CX-показатели.

Как Skyeng ведёт образовательную аналитику

Согласно материалам сборника, в компании сосредоточены на трёх группах критериев:

• ученики;
• преподаватели;
• контент.

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.

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.

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.

Как не потеряться в таком объёме данных

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

1. Сбор данных. Речь прежде всего об информации, касающейся успехов учеников и наблюдений преподавателей.
2. 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.
3. Действие. Это благодарность студенту за его успешную работу и переход к следующей теме или установление дополнительного времени на повторение не освоенного материала.

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.

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.