- A
- A
- A
- АБB
- АБB
- АБB
- А
- А
- А
- А
- А
Исследователи предложили новую модель оценки результатов слушателей онлайн-курсов
Ученые НИУ ВШЭ и университета Лёвена разработали метод оценки успехов студентов в цифровых учебных средах. Он позволяет увидеть динамику прогресса участников онлайн-курсов — понять, как учатся студенты и как работает курс. Результаты исследования опубликованы в журнале Behavior Research Methods.
Ожидаемый и желаемый результат любого учебного курса — прогресс студентов, прирост их знаний и умений. Он понимается как положительная разница между знаниями и умениями в конечной и начальной точках учебного курса. Долгие годы именно так прогресс и измерялся — через разность в результатах итогового и входного тестов. Однако такой подход, использующий две контрольные точки, не позволяет проследить и понять динамику прогресса внутри курса.
Новый подход, предложенный исследователями ВШЭ и университета Лёвена (KU Leuven), опирается на цифровые логи студентов. Логи — это события, фиксируемые платформой онлайн-обучения, например, просмотры видео-лекций и попытки решения заданий. Используя их, можно показать два вида прогресса: поступательный (на протяжении всего курса) и локальный (в определенной области, связанной с тем или иным заданием).
Поступательный прогресс рассчитывается как кумулятивный эффект от просмотренных видео-лекций в определенный момент онлайн-курса. В свою очередь локальный прогресс оценивается как эффект попытки в решении конкретного задания. Как отмечают исследователи, оба эффекта у каждого студента индивидуальны. Другими словами, одно количество просмотренных материалов приводит к разному прогрессу у двух разных студентов.
«Таким образом, мы видим картинку по каждому студенту в любой момент курса, и не тратим их время на громоздкое входное и итоговое тестирование. Наше исследование — концептуальный переход от традиционного анализа результатов тестирования к прогрессивному анализу цифровых следов в учебной среде», — говорит автор статьи, руководитель Центра психометрических исследований в онлайн-образовании ВШЭ Дмитрий Аббакумов.
Представленные модели могут применяться в аналитических панелях на платформах онлайн-обучения, а алгоритмы, основанные на них – в навигационных и рекомендательных решениях в цифровом образовании.