НИУ ВШЭ и Skillbox создали модель, предсказывающую вовлеченность взрослых в обучение

© Ольга Шмырева

Международная лаборатория оценки практик и инноваций в образовании НИУ ВШЭ и 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.

Одним из факторов результативного обучения взрослых на сегодняшний день является их вовлеченность в образовательный процесс. Под результатом в данном случае понимается достижение целей, которые ставили перед собой обучающиеся. При этом автоматизированной системы измерения вовлеченности, учитывающей также личный опыт обучающихся, на рынке образования сегодня не существует. Так, целями исследовательского проекта стали научное доказательство того, что вовлеченность поддается измерению через цифровые следы, а также построение модели, которая поможет отслеживать степень вовлечения обучающихся и разрабатывать системные меры их поддержки.

Юлия Герасимова

«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 руководитель проекта Юлия Герасимова из Института образования НИУ ВШЭ.

Работа над моделью велась в четыре этапа.

Сбор данных.

Это позволило определить вовлеченность более традиционными методами, а после сравнить эти результаты с результатами разработанной модели. Финальная выборка составила 2234 пользователя.

Сегментирование аудитории.

По результатам опроса было выделено три сегмента студентов по уровню вовлеченности: низкий, средний и высокий.

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.

Наталья Влодавская

«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.

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 он не хочет учиться. Вариантов много: отсутствие времени, его некорректное распределение, сложность в восприятии обучающей программы. Также использование модели позволит повысить результативность обучения и удовлетворенность обучающихся.

Skillbox — образовательная платформа, объединяющая ведущих экспертов и практиков рынка, методистов и продюсеров образовательного контента. Платформа была запущена в 2016 году и на сегодняшний день предлагает более 780 образовательных продуктов: курсов по разным направлениям, комплексных программ по обучению новым и востребованным профессиям, онлайн-программы высшего образования вместе с крупнейшими университетами страны и корпоративное обучение для бизнеса. Компания входит в Skillbox Holding Limited — международный образовательный холдинг, работающий с пользователями по всему миру. По итогу первого квартала 2023 года на платформах холдинга зарегистрировано 14 млн пользователей, из которых 556 тысяч обучаются на платных программах.