Fun of Teaching (CC BY-SA)

Недавно я подписался на MOOC (что это такое - см. замечательные видео в блоге Дэйва Кормье), посвященный Learning Analytics (отличная запись в блоге Дж. Сименса по теме). Моя личная цель участия: сориентироваться в такого рода формах обучения и быть в очень важной сегодня струе. Впрочем, я еще напишу об этом подробнее, потому что одна из моих задач в рамках курса заключается в активной рефлексии в блог на русском языке ;)

Я только погружаюсь в тему Learning Analytics и не знаю так ли это, но мне показалось, что русских исследователей в этой области пока особо не наблюдается. Во всяком случае в списках Readings в плане я не наблюдал источников (источники первой недели, например, - одни научные статьи и отчеты) на русском языке. Да это и понятно, ведь основная аудитория англоговорящая. В списке ссылок в обзорной статье Baker и Yacef встречаются русские фамилии, но, ясное дело, что эти источники тоже на английском. На форуме для обсуждений в разделе Introductions я не нашел тему “Hello from Russia”. Печально, но нескем поговорить на родном языке в рамках курса. Впрочем, через пару минут я спрошу в твиттере с помощью хештега курса #LAK11, есть ли русские слушатели.

Не могу сказать, что я привык к рефлексии на лету, но понимание того, что данный навык просто необходим сегодня, постепенно приходит. Какие-то мысли возникают у всех непосредственно в момент поглощения информации, осталось только научиться быстро формулировать их.

Читая рекомендованные источники по теме курса я думал о том, где нам взять столько данных, чтобы можно было их анализировать? Думаю, в большинстве российских вузов просто нет требуемой информационной перегрузки и того массива (или, правильнее сказать, непрерывного потока) цифровых данных, который можно было бы анализировать и использовать, например, для принятия решений. А вот бумажного драйва и сопутствующей ему непрозрачности - хоть отбавляй.

Сименс пишет, что для того, чтобы эффективно анализировать информацию, она должна быть цифровой/внешней и иметь внутренние связи. Он приводит простой пример: Google годами отцифровывала книги и это сделало возможным проект Books Ngram viewer. Благодаря этому теперь можно прослеживать развитие идей, просто следя за трендами отдельных научных терминов в литературе. Отличная идея, на заметку elibrary.ru!

Еще интересная мысль! В большинстве университетов на базе общежитий существуют локальные сети. Некоторые, очевидно, сообщаются с внутренней сетью университета и/или имеют выход в интернет. А теперь подумаем, сколько информационного “шума” для Learning Analitics можно собрать в таких сетях! Какие сайты посещают студенты в свободное время? Каким контентом обмениваются? Анализ запросов к поисковым системам. Аналогично и в университетской сети. Какие внутренние ресурсы посещаются? LMS, если есть? Я говорю не об анкетировании и прочих высосанных из пальца исследованиях, а о настоящем анализе логов доступа к внутренним ресурсам и направленном анализе внешнего трафика. Это та золотая жила, которая, например, в моем университете игнорируется (думаю, что в большинстве вузов аналогичная ситуация).

Плюс к этому, есть еще и мощнейший фактор противодействия. Ограничение доступа к интернет в компьютерных классах. Иногда сложно в сам класс попасть, не говоря уже о том, чтобы просто посидеть на разрешенных администратором сайтах. Ограничивая доступ, мы отбиваем желание у студентов (школьников тоже) пользоваться институциональными каналами связи. Они итак не горят желанием их использовать, а тут еще и административные барьеры. В итоге студенты используют свой собственный канал: те же мобильники с интернетом или 3G-модемы. А это окончательно и бесповоротно лишает нас почвы для Learning Analitics на данном этапе.

Но и это не все. Есть куда большая проблема. Сейчас в тренде вопрос экспансии учебных курсов, заключающийся в выходе сетевого обучения за рамки LMS. И хотя у нас открытость жутко непопулярна, в мире активно обсуждают такие модели, при которых learning environment расползается до размеров всего интренета (из моего локального окружения я знаю только Юлию, которая тратит много сил на популяризацию этих идей). В связи с этим на передний план выходят такие понятия, как activity streams. В контексте того, что информация в сети более фрагментирована (или ее более удобно фрагментировать с помощью Diigo, например), Сименс утверждает, что мы достигаем понимания, создавая временные информационные центры. В их число входят хэштеги на твиттере, теги на Diigo и в других местах, подборки ссылок, пользовательские группы в Elgg и Facebook, другие кратковременные группы и обсуждения.

Но вот беда: в том же твиттере достаточно сложно найти такие центры, либо вовлечь пользователей в их формирование, если вы (а) из России и (б) вас интересует не политика (точнее флуд на около-политическую тему), очередной предстоящий праздник или обсуждения минувшей попойки, либо развлечения в сети. Это большая и крайне актуальная проблема. Отечественному соцмедия сектору нечего предложить новым пользователям - а их с каждым разом все больше - кроме развлечений и незамысловатой болтовни. Академическая среда слабо интегрирована пока что в социальные медиа, и я потратил уйму времени, чтобы найти продуктивных соотечественников в твиттере (могу порекомендовать @Elenatikh, @etsarkov, @jivobutch, @yuliavvv, @DmitriyBastron, @Nata_Katasonova и др.). Все что я вижу сейчас:русские ведут себя подобно афро-американцам и латиносам, о которых говорится в статье “For minorities, new ‘digital divide’ seen” в Washington Post. Мы не готовы учиться, но жаждем сплетен и развлечений.

Решение последней проблемы я вижу в следующем: объединение усилий, активное участие в западных сообществах и много рефлексии на русском языке! :)