Данные! Нам нужно много данных!

2011/2/22, Иван Травкин

На днях я снова вернулся к открытому онлайн курсу Learning Analytics, о котором писал ранее. Дело в том, что по объективным причинам мне пришлось несколько повременить с изучением темы. Я начал наверстывать с просмотра записей вебинаров и сейчас поделюсь мыслями, на которые меня навело выступление Линды Баер (Linda Baer) из Фонда Билла и Мелинды Гейтс (The Bill & Melinda Gates Foundation).

В двух словах, учебная аналитика (learning analitics, не знаю, есть ли устоявшееся русское название) заключается в автоматизированном сборе любых связанных с учебным процессом данных и их анализе с целью улучшения показателей учебы (в простейшем случае это может быть значимая инфрормация о личном прогрессе и потенциальных проблемах в учебе, своевременно предоставляемая студентам и их родителям).

Я понял, что наши вузы катастрофически отстают в плане аналитики еще когда в первый раз написал в блог об упомянутом онлайн курсе. Во время вебинара Линда привела знакомую многим в той или иной формулировке цитату:

We are educating for careers that have not been created, using technology not yet invented to solve problems that havan’t been discovered. (“Shift Happens” UTube 2008)

Мобучаем профессиям, которые еще не были созданы с помощью еще не изобретенных технологий, которые должны решать еще не возникшие проблемы.

Эта цитата заставила меня вспомнить, как Джордж Сименс (и другие блоггеры) рассказывал о том, что когда он сам учился, профессия, которой он теперь занимается, еще не существовала. Мир меняется с бешеной скоростью! Мы сегодня обещаем абитуриентам, что та или иная профессия будет востребована к моменту их окончания вуза. И мы обещаем это, переводя страну на инновационные рельсы, что, при правильной постановке, неизбежно должно сказаться на многих ныне существующих профессиях (некоторые из них вообще могут перестать существовать, и людям предется переквалифицироваться, что при нынешнем отношении к обучению персонала просто катастрофа).

Чтобы уверенно смотреть в будущее нам нужна аналитика! В образовании прежде всего. Линда отмечает на одном из слайдов своей презентации, что Барак Обама обещает Америке лучшие в мире показатели качества высшего образования к 2020 году. Целый час она рассказывает о наиважнейшем тренде, который лежит в основе реализации столь амбициозных заявлений - learning analytics. К несчастью, наши реформы образования, да и подвижки на уровне отдельных учебных заведений выглядят, как слепое желание одним лишь волевым решением сделать всем лучше. Сколько людей, столько и решений. А где же бешенные потоки данных, о проблеме обработки которых писали бы все ведущие отечественные информационные порталы и на основании которых принимались бы решения?

Линда приводит разработанную Дэйвенпортом, Харрисом и Морисоном “ДЕЛЬТУ аналитики”, состоящую из пяти компонент:

Analitycal DELTA
D - Accessible, high quality Data
E - Enterprise Orientation
L - Analytical Leadership
T - Strategic Targets
A - Analyst

Как видно, самая первая компонента ДЕЛЬТЫ - это доступные ДАННЫЕ высокого качества. Просто интересно, в моем вузе хранится электронный архив средних баллов из свидетельств ЕГЭ абитуриентов за последние 5 лет? Хотя бы за последние 2 года? Честно, я сомневаюсь.

Наконец, Линда формулирует пять важных вопросов, которые позволяют сильно прояснить ситуацию относительно уровня развития и качества учебной аналитики в отдельном учебном заведении:

  • What student outcome data are you using now?
  • How are you using the data?
  • With whom do you need to be sharing data?
  • Do you know the key lose points for students?
  • What strategic tools are being used to get key student information to students, faculty and advisors in a timely manner?

Что значит:

  • Какие производимые студентами данные вы фиксируете для использования в настоящий момент? (Речь идет о любых данных, производимых студентами, включая время нахождения в Интернет посредством ПК в библиотечных залах или частота посещения внутренних информационных порталов и т.п.)
  • Как вы используете данные?
  • С кем вам нужно делиться данными?
  • Известны ли вам основные причины неудач ваших студентов? (Имеется в виду низкая успеваемость, неспособность получить зачет, сдать экамен, подготовить ВКР и т.п.)
  • Какие стратегические инструменты используются для того, чтобы своевременно доставлять студентам, преподавателям и управляющему персоналу ключевую информацию?

К слову, на Западе не каждый вуз может похвастаться содержательными ответами на все пять вопросов. В любом случае, тема учебной аналитики крайне интересна, так что продолжаем следить и думаем, что из этого возможно внедрить у нас :)

Запись вебинара: Systemic Adoption of Learning Analytics (Linda Baer, Gates Foundation)

comments