вторник, 2 декабря 2014 г.

Репортаж с лекции: Анализируй это: большие данные в образовании

Автор: Эдуард Бабушкин

Кто нибудь смотрел он лайн лекцию Анализируй это: большие данные в образовании?
Фишка в том, что Америку Чарли не открыл, хоть вещал из Нью-Йорка: у нас все сырые данные для анализа есть.
Этот крендель на лекции упоминал про SCORM - а уже есть TinCan.

В чем суть технологии Knewton: они скачивают все учебные активности студента, преподавателя, проявления контента и педагогического дизайна и смотрят, какие из этих сущностей как влияют на успешность прохождения курса.

К этим сущностям можно отнести:
  • промежуточный вопрос в курсе;
  • время чтения слайда;
  • время суток, когда студент вошел в курс;
  • продолжительность учебного видео;
  • количество текста на слайде;
  • количество друзей в компании, которые вместе проходят курс;
  • и т.д. и т.п..

Ближе всех к аналогичной задаче подошел Сергей Федосов из R-style (см. Контроль обучения в реальной среде).
Какое то время назад Сергей Колков (уж прости, Сергей, "сдам" тебя) задался вопросом: а можно ли по обратной связи определить, как успешно студент пройдет курс.
Отвечаю: модель более сложная, чем просто обратная связь.
Но всем данным, которые мы соберем из TinCan - можно
За этим стоит корреляционный анализ, от которого пока вы откерщиваетесь, но который, зараза, стучится в двери)))
Можно отмахнуться от Бабушкина, от тренда не отмахнетесь, самое обидное будет в том, что можно обращаться к таким провайдерам как Knewton, но иметь все возможности для собственного анализа.
Да. И скажу по секрету: лекция была во многом продажей услуг этого продукта. Но я хотя бы свой английский потренировал. Докладываю: где-то % 80 лекции понял сам без переводчика





Комментариев нет:

Отправить комментарий