Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
В НИУ ВШЭ создали модель, предсказывающую вовлеченность взрослых людей в обучение
Исследователи Международной лаборатории оценки практик и инноваций в образовании НИУ ВШЭ и компании Skillbox разработали модель, которая предсказывает вовлеченность пользователей онлайн-платформы. Она учитывает количество начатых занятий, выполненных домашних заданий, результаты тестирований, число недосмотренных видео, результаты прохождения тестов и другие характеристики. Ценность модели в возможностях дальнейшего практического применения — своевременная разработка мер поддержки обучающихся с низкой вовлеченностью и помощь в достижении их образовательных целей. В планах компании использовать информацию о вовлеченности студентов для выстраивания персонализированных треков обучения и сопровождения.
Вовлеченность в образовательный процесс — один из главных факторов результативного обучения взрослых, то есть достижения целей, которые ставили перед собой обучающиеся. При этом автоматизированной системы измерения вовлеченности, учитывающей также личный опыт обучающихся, на рынке образования сегодня не существует. Команда российских исследователей из НИУ ВШЭ и Skillbox проверили и построили построение модели, которая поможет отслеживать степень вовлечения обучающихся, разработать системные меры их поддержки.
«Skillbox в своей модели образовательного продукта всегда был ориентирован на занятых взрослых людей, которые осознанно выбирают асинхронное обучение и самостоятельно максимально подстраивают его под свой жизненный ритм. Мы, однако, понимаем, что вовлеченность в обучение при таком подходе может падать из-за перерывов в обучении, и активно исследуем поведение пользователей для построения более результативных отношений между учащимся и платформой», — комментирует Наталья Влодавская, директор по сервису, Skillbox.
Работа над моделью велась в четыре этапа. Первый — сбор данных. Это позволило определить вовлеченность более традиционными методами, а после сравнить эти результаты с результатами разработанной модели. Анкета состояла из 13 утверждений, распределенных по трем компонентам вовлеченности (согласно классической модели вовлеченности Дженнифер Фредрикс) — поведенческий (например, «Я регулярно делаю домашние задания»), когнитивный («Если я что-то не понимаю, я стараюсь разобраться в этом до конца») и эмоциональный («Я редко чувствую беспомощность во время обучения на курсе»). Финальная выборка составила 2 234 пользователя.
Сегментирование аудитории. По результатам опроса было выделено три сегмента студентов по уровню вовлеченности: низкий, средний и высокий. Вторым этапом стало построение предиктивной модели. Модель разработана с помощью алгоритмов машинного обучения. Учитывалось количество начатых занятий, выполненных домашних заданий, число недосмотренных видео, сумма всех попыток прохождения тестов и другие характеристики.
Валидация модели. Финальным этапом после получения данных и разработки модели стало интервью с обучающимися, с помощью которого проверили насколько выводы, полученные путем анализа цифровых следов, соотносятся с их субъективным опытом.
«В последние годы естественным образом вырос интерес исследовательского сообщества к созданию автоматизированных систем мониторинга опыта и прогресса обучающихся. И это задача не только и не столько техническая — такие системы позволяют нам лучше понять факторы, связанные с вовлеченностью, мотивацией, благополучием обучающихся, посмотреть на них в динамике, и, как результат — проектировать образовательный опыт более эффективно», — комментирует Юлия Герасимова, руководитель проекта, Институт образования НИУ ВШЭ.
Измерение вовлеченности на всех этапах подразумевает возможность использования цифровых следов и их автоматическое определение. В дальнейших планах — доработать модель таким образом, чтобы она предсказывала показатель дропаута (отсева) обучающихся. Для этого потребуется собрать данные об учебном статусе студентов, принявших участие в исследовании вовлеченности, через несколько месяцев. Кроме того, на основании ретроспективных данных уже сейчас можно сформировать и адаптировать условия обучения, при которых возможно увеличить шанс достижения образовательных целей.
Низкая вовлеченность человека — не только показатель того, что человек не хочет учиться. Вариантов может быть много: отсутствие времени, невозможность его корректно распределять, сложность в восприятии обучающей программы. Если можно определить пользователей, которым требуется помощь в достижении образовательных целей, то возможно повысить и результативность обучения и удовлетворенность обучающихся.
Skillbox — образовательная платформа, которая объединяет ведущих экспертов и практиков рынка, методистов и продюсеров образовательного контента.
За последние 30 лет размер трески, обитающей в Балтийском море, значительно уменьшился. Если раньше рыбаки вылавливали из воды особей размером с маленького ребенка, то теперь добытая рыба легко помещается в ладонях. Авторы нового исследования винят в этом человека, который заставил один из видов эволюционировать в «карликов».
Чтобы понять, как часто за пределами Солнечной системы встречаются миры, похожие на Землю, ученые из Калифорнийского университета (США) провели статистический анализ 517 экзопланет. Результаты показали, что всего три мира, включая наш, соответствуют критериям потенциальной обитаемости. Наиболее перспективными из них оказались Kepler-22b и Kepler-538b.
Команда исследователей из Италии и США предложила два способа, с помощью которых гипотетический зонд сможет быстро добраться до одного из самых отдаленных и малоизученных объектов Солнечной системы. Речь о Седне — транснептуновом теле, которое находится за орбитой Плутона. По мнению инженеров, эти передовые технологии смогут доставить аппарат к Седне за семь и 10 лет.
Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.
Состояние паралича, в которое впадают разные виды животных, хорошо известно и задокументировано. Обычно оно считается защитной реакцией в случае опасности, но никаких доказательств этому до сих пор нет. Особенно загадочным остается поведение обитателей океана, притворяющихся мертвыми. Ученые проверили существующие объяснения этого эффекта и сделали неожиданные выводы.
Квантовые спиновые жидкости (КСЖ) обещают ученым развитие в областях квантовых вычислений и передачи энергии без потерь. В них магнитные моменты частиц теоретически не должны упорядочиваться даже при охлаждении до абсолютного нуля температур.
Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.
Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.
Вид антилоп, с ледникового периода привыкший к массовым миграциям, пытается вернуться в свой исторический ареал, когда-то достигавший Днепра. Однако их нетипичные для травоядных привычки вызывают сильнейшее отторжение у сельских жителей, предлагающих массово уничтожать их с воздуха. С экологической точки зрения возвращение этих животных весьма желательно, но как примирить их с фермерами — неясно.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии