Как работает доказательное образование в EdTech: опыт «Яндекс Практикума» / Skillbox Media

Содержание:

• Что такое доказательное образование и какие «доказательства» используются
• Как доказательный подход помогает довести студентов до конца обучения
• Как доказательный подход позволяет сделать образование студентоцентричным

15 ноября прошла ежегодная онлайн-конференция «Яндекса» по образованию YaC/e. В ходе мероприятия представители «Яндекс Практикума» поделились опытом применения доказательного подхода в обучении. Данная тема была подробно рассмотрена в двух выступлениях, где акцентировалось внимание на методах, способствующих повышению эффективности образовательного процесса и достижения результатов.

• руководитель Лаборатории образовательных технологий в «Яндекс Практикуме» Мария Ковалёва — в докладе «Методическая экспертиза и наука о данных в поисках доказательств в образовании»;
• главный психометрик компании Дмитрий Аббакумов — в докладе «Загадочная история Бенджамина Блума и другие секреты доказательного образования».

В данном материале мы кратко представляем ключевые идеи и основные тезисы, озвученные в ходе выступлений. Мы стремимся выделить наиболее значимые моменты, чтобы читатели могли быстро ознакомиться с содержанием и понять суть обсуждаемых тем. Это позволит лучше усвоить информацию и применить её на практике. Мы акцентируем внимание на важнейших выводах и рекомендациях, представленных спикерами.

Что такое доказательное образование и какие «доказательства» используются

Спикеры представили концепцию доказательного образования, которая основана на использовании научных данных для формирования образовательных процессов. Важным аспектом является регулярное проведение статистических исследований, которые позволяют выяснить, как учатся различные категории студентов, какие образовательные методики являются наиболее эффективными, и как повысить качество обучения. Ключевую роль в этом процессе играет сбор и анализ цифровых данных. По словам Марии Ковалёвой, данный подход включает в себя масштабирование успешных методов, а также применение искусственного интеллекта и машинного обучения для оптимизации образовательных практик.

В процессе создания системы доказательного образования Мария использует метафору пирамиды. В основе этой пирамиды лежат данные, которые служат фундаментом. На следующем уровне находится опыт применения этих данных в реальных условиях, а вершина пирамиды представляет собой статистические исследования, позволяющие выявлять новые инсайты. Исключение хотя бы одного из этих уровней может привести к разрушению всей структуры. Например, если образовательный продукт разрабатывается без опоры на данные и основывается только на субъективных мнениях о том, каким должно быть эффективное обучение (даже если эти мнения исходят от опытного преподавателя или методиста), это может привести к ошибкам, так как мнения могут быть основаны на ложных стереотипах. Аналогично, использование данных без проведения статистических исследований не дает полноценной картины, так как одни и те же данные могут быть истолкованы различными способами.

Дмитрий Аббакумов подчеркивает важность доказательного образования, которое ставит перед собой цель разработки педагогических технологий. Эти технологии должны быть направлены на то, чтобы учебный материал и методы его объяснения способствовали успешному достижению образовательных целей каждого отдельного учащегося.

Доказательный подход значительно улучшает общение со студентами и укрепляет их доверие. Исследование, проведённое одной из американских образовательных платформ, подтверждает это: если при предложении учащемуся пройти тренировку перед тестом сообщить, что в 60% случаев такая подготовка приводит к лучшим результатам, то такая информация оказывается более эффективной. Это подтверждает, что использование данных и фактов в коммуникации с учениками способствует более продуктивному обучению и повышению их мотивации.

Дмитрий выделил три ключевых аспекта, на которых основывается доказательное образование.

• качественные данные, без которых не может быть доказательности;
• валидные математические модели, то есть такие, которые в математической формуле репрезентируют реальность;
• интерпретируемость и прозрачность.

Мария Ковалёва отметила важные аспекты, которые необходимо учитывать при проведении исследований и анализе данных с целью улучшения образовательного продукта. Эти явления могут существенно повлиять на качество получаемых результатов и их интерпретацию. Обращение внимания на контекст данных, выбор методов анализа и корректность интерпретации результатов поможет создать более эффективные образовательные решения и повысить их ценность для пользователей.

• Парадокс исследовательских интересов. Суть в том, что для исследований важны как желательные, так и нежелательные значения. Например, чтобы проанализировать готовность студентов рекомендовать пройденный курс, нужно изучить позиции не только тех, кто советует его, но и тех, кто этого не делает. Хотя для бизнеса в целом, конечно, важно, чтобы нежелательных значений было как можно меньше.
• Парадокс применимости выводов. Каждая команда разработчиков курсов хочет, чтобы исследования проводились именно среди их студентов, потому что учащиеся разных программ различаются. И когда получены данные по конкретному курсу, хочется сравнить — а как у других?
• Парадокс отдельных действий. Разработчики образовательного продукта всегда хотят знать, какой эффект оказало на бизнес-метрику какое-то отдельное их действие — но в большинстве случаев к результату приводит комплекс действий, а не что-то одно.
• Парадокс очарованности данными. Работая с данными, нужно не забывать, что есть что-то помимо них. То есть не стоит перечёркивать методическую экспертизу.

Читать также:

Перед проектированием курса методисту необходимо провести ряд исследований, чтобы обеспечить его актуальность и эффективность. Во-первых, важно проанализировать потребности целевой аудитории. Это можно сделать через анкетирование, интервью или фокус-группы, которые позволят выявить интересы и уровень подготовки слушателей.

Во-вторых, следует изучить существующие образовательные программы и курсы в данной области. Это поможет определить, какие темы уже охвачены, а какие остаются недостаточно проработанными. Анализ конкурентов позволит выявить лучшие практики и избежать повторений.

Также важно рассмотреть последние тенденции и исследования в области педагогики и психологии обучения. Это может включать в себя изучение новых методов преподавания, а также технологий, которые могут быть интегрированы в курс. Использование современных инструментов и подходов поможет сделать обучение более интерактивным и увлекательным.

После сбора и анализа данных методист сможет формулировать цели и задачи курса, разрабатывать структуру программы и выбирать методы оценки результатов обучения. Такой подход обеспечит высокое качество образовательного процесса и удовлетворение потребностей студентов.

Как доказательный подход помогает довести студентов до конца обучения

Мария Ковалёва подчеркивает, как доказательное образование может повысить эффективность обучения. Например, исследования показывают, что уверенность в собственных знаниях способствует тому, чтобы студенты не покидали курс и успешно его завершали. Следовательно, важно работать над преодолением синдрома самозванца у учащихся, который часто возникает из-за чувства недостаточной подготовки и страха перед объемом информации, которую необходимо освоить. Это состояние «обездвиживает» студентов и мешает им полностью раскрыть свой потенциал. Улучшение уверенности в себе может стать ключевым фактором для успешного завершения учебного процесса.

Мария подчеркнула, что повысить уверенность студентов в своих способностях можно, делясь реальными историями выпускников, которые тоже испытывали сомнения, но в итоге достигли успеха. Наставники, обладающие экспертными знаниями, также делятся своими переживаниями, связанными с синдромом самозванца. Эти откровения показывают учащимся, что подобные чувства нормальны и могут возникать у всех, что в свою очередь помогает им преодолевать свои сомнения и развивать уверенность в себе.

Важно улучшать определенные фрагменты программ, которые могут снижать уверенность студентов в своих силах. Это касается наиболее сложных тем, на которых учащиеся сталкиваются с трудностями и могут рассмотреть возможность прекращения учебы. Чтобы избежать этого, следует разбить сложные темы на более простые этапы и постепенно увеличивать уровень сложности заданий. Такой подход поможет студентам лучше усваивать материал и повысит их уверенность в собственных возможностях.

Важно повышать практическую ценность получаемых знаний, так как это способствует укреплению уверенности студентов в своих навыках. Примером этого является случай, описанный Марией Ковалёвой, когда на курсе по дата-анализу было замечено значительное снижение уверенности учащихся при изучении одной из тем. Анализируя контент, преподаватели выяснили, что сложный термин объяснялся через абстрактные концепции, что вызывало трудности у студентов в применении полученных знаний к реальным проектам. После того как в объяснение были добавлены примеры из практики, уверенность студентов значительно возросла. Это подчеркивает важность использования реальных кейсов для улучшения восприятия и усвоения учебного материала.

Важно демонстрировать студентам, как различные термины и идеи применяются в реальной жизни. Практические задачи и проекты, а также сотрудничество с реальными заказчиками помогают укрепить понимание и ценность получаемых знаний. Тем не менее, необходимо учитывать, что предоставление новичкам сложных реальных проектов слишком рано может привести к демотивации. Студенты, сталкиваясь с трудностями, могут осознать не только свои достижения, но и значительный объем недостающих знаний. Поэтому важно находить баланс между практическим опытом и уровнем подготовки студентов, чтобы поддерживать их мотивацию и способствовать успешному обучению.

Как достичь баланса в обучении? Мария поделилась опытом, который был получен на факультете дата-анализа, где наблюдалось снижение уверенности студентов в своих знаниях. Данная проблема связана с тем, что анализ данных — это сложная область, в которой накапливаются трудные для восприятия знания. Студентам сложно систематизировать и интегрировать информацию по мере продвижения от одной темы к другой. В ответ на это, проектировщики курса внедрили не только проекты в рамках каждого спринта, но и сводный проект, который имитирует реальные условия и учитывает навыки, приобретенные в предыдущих спринтах. Результаты показали, что уверенность студентов в своих знаниях снижается до момента завершения сводного проекта, после чего она значительно возрастает. Это свидетельствует о том, что сводный проект помогает студентам преодолевать кризис уверенности и закреплять полученные знания.

Вопрос о том, как в «Яндекс Практикуме» измеряют уверенность студентов в своих знаниях, становится актуальным. По информации спикера, этот процесс осуществляется с помощью опросников. Опросники позволяют получить объективные данные о самооценке студентов и их восприятии усвоенного материала. Таким образом, «Яндекс Практикум» использует системный подход для оценки уровня уверенности обучающихся, что способствует оптимизации образовательного процесса и улучшению качества обучения.

Читайте также:

Синдром самозванца — это психологический феномен, при котором человек сомневается в своих достижениях и боится быть разоблаченным как мошенник, несмотря на объективные успехи. Он может проявляться у людей разных профессий и возрастов, создавая чувство неуверенности и страха перед оценкой окружающих.

Синдром самозванца может негативно сказываться на профессиональной жизни, мешая карьерному росту и снижая уровень удовлетворенности работой. Чтобы преодолеть этот синдром, важно осознать свои достижения и признать, что ошибки — это нормальная часть обучения и развития. Поддержка со стороны коллег и близких также может сыграть ключевую роль в борьбе с этим явлением.

Методы преодоления синдрома самозванца включают ведение дневника успехов, практику позитивного мышления и обращение к профессиональному психологу. Понимание и принятие своих сильных сторон поможет снизить уровень тревожности и повысить уверенность в себе.

Как доказательный подход позволяет сделать образование студентоцентричным

Дмитрий Аббакумов отметил, что в «Яндекс Практикуме» они черпали вдохновение из подхода, известного как Mastery Learning («Обучение мастерству»). Этот метод был разработан американским психологом Бенджамином Блумом, который также прославился своей таксономией учебных целей. Эта система классифицирует образовательные цели, располагая их в порядке возрастания сложности — от простых к более сложным. Такой подход позволяет более эффективно усваивать материал и достигать глубокого понимания предмета.

Конечно, я готов помочь вам с редактированием текста. Пожалуйста, предоставьте сам текст, который вы хотите изменить.

Mastery Learning, или обучение, основанное на мастерстве, представляет собой методику, которая акцентирует внимание на полном освоении учебного материала перед переходом к следующей теме. Этот подход подразумевает, что каждый студент имеет возможность изучать материал в своем собственном темпе. Если учащийся сталкивается с трудностями и не достигает необходимых результатов, ему предоставляется дополнительная поддержка и ресурсы для углубленного понимания темы. Такой подход способствует более глубокому усвоению знаний и развитию навыков, что в свою очередь повышает общий уровень образования и способствует успешному обучению.

Дмитрий Аббакумов объяснил, что Блум пришёл к выводу о том, что даже самые квалифицированные педагоги и наиболее качественные образовательные материалы не обеспечивают одинаковую эффективность для всех учащихся. Каждый человек имеет свои уникальные способы обучения, что приводит к различным результатам в образовательном процессе.

Психолог предложил внедрить формирующую диагностику — ключевой этап, на котором оценивается уровень усвоения учебного материала, предоставленного для изучения и практики. Результаты этой диагностики определяют дальнейший образовательный путь ученика. Процесс выглядит следующим образом: учащиеся, успешно справившиеся с материалом, переходят к следующей теме или получают дополнительные задания для углубления своих знаний. Тем, кто не смог усвоить материал, предлагается поддержка, которую Дмитрий Аббакумов в своем докладе назвал «интервенцией». Эта поддержка может включать альтернативные образовательные ресурсы, позволяющие лучше понять сложные темы и повысить общий уровень успеваемости. Внедрение формирующей диагностики способствует персонализированному подходу в обучении и помогает каждому ученику достигать своих образовательных целей.

Стратегия Mastery Learning основывается на двух ключевых компонентах. Первый компонент включает формирующую диагностику, которая позволяет выявлять различия в уровне знаний студентов и определять альтернативные подходы к обучению. Для этого используются разнообразные учебные материалы, такие как пересказы, дополнительные задания и примеры, соответствующие учебному контенту. Кроме того, в рамках дополнительных образовательных интервенций могут применяться различные формы организации учебного процесса, включая групповую работу, партнерские задания и индивидуальные проекты. Вариативность содержания и формата обучения способствует тому, что каждый студент достигает высоких результатов.

Дмитрий подчеркнул, что за сорокалетнюю историю метод Mastery Learning зарекомендовал себя как эффективный подход к обучению. В отличие от традиционного метода, где большинство учащихся демонстрируют средние результаты, а лишь некоторые достигают высоких или низких показателей, Mastery Learning позволяет значительной части студентов добиться отличных результатов. Этот метод способствует более глубокому усвоению материала и повышению общего уровня знаний.

Тем не менее, данный подход имеет свои ограничения. Важно учитывать, что эффективность метода может быть снижена в определенных ситуациях. Например, при недостаточной подготовке данных или отсутствии четкой стратегии результат может оказаться далеким от ожидаемого. Также стоит отметить, что изменения в внешней среде могут влиять на актуальность выбранного подхода, что требует постоянной адаптации и анализа. Важно быть готовым к возможным трудностям и находить альтернативные решения для достижения поставленных целей.

• Альтернативность интервенций. В течение многих лет считалось, что подход Блума упирается в невозможность организовать множество разнообразных вмешательств для разных учеников, так как настолько персонализировать обучение очень дорого.
• Громоздкость. Чтобы получить качественный, достоверный и надёжный результат формирующей диагностики, требуется объёмный тест, что существенно затрудняет применение подхода.
• Несвоевременность. Mastery Learning предполагает, что студент должен изучить существенную часть учебного материала (например, тему), прежде чем пройти диагностику. И получается, что, столкнувшись с трудностями и разочаровавшись в своём образовательном опыте, человек может бросить обучение ещё до того, как ему окажут поддержку, и даже до того, как разберутся, какая помощь ему была бы полезна.
• Несфокусированность. Тестирование по итогам одной большой темы не позволяет точно выявить ту её часть, которая вызвала у студента трудности.

Читайте также:

Управление когнитивной нагрузкой в обучении является важным аспектом эффективного образовательного процесса. Когнитивная нагрузка относится к объему информации, которую наш мозг может обрабатывать одновременно. Для оптимизации обучения необходимо учитывать различные аспекты, влияющие на когнитивную нагрузку.

Первым шагом в управлении когнитивной нагрузкой является упрощение материала. Структурирование информации и использование наглядных примеров помогают учащимся лучше усваивать сложные концепции. Важно разбивать материал на небольшие части, чтобы не перегружать обучаемого.

Использование активных методов обучения также способствует снижению когнитивной нагрузки. Вовлечение студентов в дискуссии, практические задания и групповые проекты позволяет им активно обрабатывать информацию и применять полученные знания на практике.

Не менее важным аспектом является контроль за уровнем сложности задач. Задачи должны соответствовать уровню подготовки учащихся, чтобы поддерживать их интерес и мотивацию. Это может быть достигнуто путем постепенного увеличения сложности с учетом прогресса учащихся.

Также стоит уделить внимание индивидуальным особенностям обучаемых. Каждый человек имеет свои предпочтения и стиль обучения, что может влиять на восприятие информации. Учитывая эти факторы, можно адаптировать подход к обучению, что позволит более эффективно управлять когнитивной нагрузкой.

В заключение, управление когнитивной нагрузкой в обучении требует внимательного подхода и применения различных методов и стратегий. Оптимизация образовательного процесса с учетом когнитивной нагрузки способствует более глубокому пониманию и усвоению материала, что в конечном итоге ведет к повышению качества образования.

Искусственный интеллект и анализ данных открывают новые возможности для преодоления ограничений модели Mastery Learning. В «Яндекс Практикуме» была разработана инновационная диагностическая технология, получившая название «Дельта». Дмитрий Аббакумов подробно рассказал о принципах ее работы. Эта технология позволяет более эффективно отслеживать прогресс студентов и адаптировать учебные материалы под их индивидуальные потребности, что значительно повышает качество обучения и способствует лучшему усвоению материала.

Курс включает в себя темы, которые состоят из уроков. Каждый урок делится на различные элементы, такие как задачи, вопросы, квизы и учебные материалы. Для каждого из этих элементов, начиная с самых мелких и заканчивая более крупными уровнями, рассчитывается метрика когнитивной посильности. Эта метрика указывает на то, насколько данный элемент доступен для среднего учащегося. Таким образом, обеспечивается оптимальный уровень сложности и поддерживается эффективное усвоение материала.

Продуктовая команда и методисты формируют представление о типичном студенте конкретного курса и разрабатывают образовательный контент на основе этого анализа. Во время прохождения курса реальными студентами оценивается когнитивная посильность, которая позволяет определить, насколько представления команды о способностях учащихся соответствуют действительности. Это означает, что важно понимать, насколько хорошо учащиеся справляются с учебным материалом. Отклонения между ожиданиями и реальными результатами обозначаются как дельта. Эти отклонения могут быть как положительными, так и отрицательными. Отрицательные отклонения указывают на то, что материал оказался сложнее, чем предполагалось, в то время как положительные свидетельствуют о том, что студентам было проще, чем ожидалось. Если определенные элементы курса вызывают значительные отклонения, это сигнализирует о необходимости пересмотра контента. Таким образом, происходит донастройка учебного материала в соответствии с реальными потребностями типичного студента, что позволяет улучшить качество образовательного процесса и повысить его эффективность.

Анализ отклонений, проводимый для каждого студента, служит основой для их дальнейшей поддержки. Кроме того, аналитический алгоритм способен прогнозировать уровень доходимости на курсах. По данным Дмитрия Аббакумова, среди студентов, прекративших обучение, доля тех, кто имеет отрицательную дельту, составляет 23%, в то время как среди завершивших обучение этот показатель лишь 1%. Это подчеркивает важность индивидуального подхода к каждому учащемуся и необходимость своевременного вмешательства для повышения успешности обучения.

Спикер подчеркнул, что проблема громоздкости в системе «Дельта» решается за счет анализа данных о том, как студенты справляются с каждым элементом курса. Оценивание происходит непосредственно в процессе обучения, что позволяет более точно отслеживать прогресс и эффективность образовательного процесса. Такой подход способствует адаптации курса под потребности студентов и улучшает качество обучения.

Проблема несфокусированности может быть эффективно решена благодаря сбору данных по многочисленным мелким элементам. Это позволяет выявить конкретные моменты, когда у учащегося возникают трудности. Такой подход помогает лучше понять процесс обучения и нацелиться на улучшение результатов. Важно анализировать данные, чтобы определить, какие аспекты требуют дополнительного внимания и поддержки, что в свою очередь способствует более эффективному обучению.

Проблема несвоевременности всё еще не решена полностью, так как сложности студентов часто выявляются только после их возникновения. Однако Дмитрий Аббакумов анонсировал новую версию технологии под названием «Дельта+». Основная идея данной технологии заключается в использовании данных о дельтах студентов по каждой задаче для прогнозирования возможных трудностей в следующих темах. Это позволит работать на опережение и предотвращать возникновение проблем у студентов.

В «Яндекс Практикуме» утверждают, что «Дельта» обладает универсальностью. Спикер подчеркнул, что технология была разработана с учетом необходимости эффективной работы как в малых группах учащихся, так и в крупных EdTech-компаниях. Это делает «Дельту» подходящим решением для различных образовательных форматов и масштабов.

Исследуйте дополнительные материалы:

• «У нас мало доказательного подхода в ежедневной работе учителя»
• 6 причин, зачем психометрика нужна в EdTech
• Чек-лист: 5 способов повысить доходимость на онлайн-курсе
• 11 метрик, чтобы оценить качество и эффективность онлайн-курса
• Петля улучшений: как совершенствовать уже запущенный онлайн-курс