Всем привет! Меня участники сообщества LLLab вдохновили продолжать этот канал. Напишите в комментариях, какие темы вам были бы интересны.

Сейчас я работаю заведующим лабораторией "Доказательное образование и учебная аналитика" в ЮФУ. И я определённо за психометрический подход в учебной аналитике: нельзя анализировать данные, если используются невалидные способы их сбора

С чего начать?
При внедрении учебной аналитики на практике я рекомендую начать с метрик контента. Это обычно не так болезненно (субъективно для тех, кто делает аналитику) и этично для участников ("ваши данные нам нужны только для улучшения контента"). Понятно, что одной контентной аналитикой вся учебная аналитика не ограничивается, но важно же сделать первый шаг.

И тут начинается развилка: использовать психометрический подход или же базовую статистику. И если в случае студентов я бы сильно топил за психометрику, то в случае контента можно все сделать меньшей кровью.

Я выделяю для себя следующие контентные метрики:
• Отток. Доля студентов, для которых этот контент/активность был последним в курсе
• Активность. Доля студентов, которые взаимодействовали с этим контентом/активностью (посмотрели видео, написали в мессенджер, попытались ответить на тест)
• Результативность. Доля студентов, выполнивших ключевое действие (например, выполнили задание или дошли до конца курса)
• Удовлетворенность. Субъективная оценка активности/контента (лайки, голосовалки, формы обратной связи)
• Экспертная оценка. Оценка контента/активности экспертами как на этапе проектирования, так и на этапе реализации

Последняя метрика довольно дорогая, так как требует привлечения экспертов для аудита и оценки курса или продукта. Потому она немного выпадает из списка. Остальное можно посчитать по взаимодействию студентов с образовательным продуктом.

Напишите в комментариях, какие из этих метрик вы используете с учетом специфики вашего продукта. А для общего понимания я сделаю голосование 😉

Всем привет!

Мы в рамках магистратуры "Педагогический дизайн и анализ образовательных данных" в ЮФУ решили сделать серию воркшопов про проектирование обучения на основе данных. Я теперь стал руководителем этой магистерской программы, чему я очень рад.

Первый воркшоп будет про проверку методических гипотез. Мышление гипотезами очень важно при разработке любого продукта, а уж, тем более, образовательного. И для проверки гипотез нужны данные. В итоге вы их получаете, и что делать дальше?

На воркшопе мы рассмотрим статистический пакет Jamovi, и с помощью него решим разные задачи для проверки гипотез. Он довольно простой, но может стать расширенным калькулятором, когда нужно быстро с помощью статистики проверить гипотезы.

Мы встречаемся 26 февраля, 19:00 МСК.

Ссылка на регистрацию: https://forms.office.com/e/mGZmzTb61R

Всем привет! Мы продолжаем серию воркшопов про проектирование обучения на основе данных в рамках магистратуры "Педагогический дизайн и анализ образовательных данных" в ЮФУ.

И следующий воркшоп будет про выбор подхода к обучению. Ведь когда вы собрали информацию о вашей целевой аудитории, их проблемах и потребностях, требованиях заказчика и т.п., возникает вопрос, какие принципы и подходы необходимо использовать при разработке образовательного продукта.

На воркшопе мы рассмотрим авторский алгоритм для ответа на этот вопрос. Сам воркшоп будет проходить в формате экспресс-консультаций по наиболее интересным и подробно описанным заявкам. Поэтому до 30 марта (сб), 18:00 МСК просим вас заполнить форму и рассказать про свой курс (или проект курса).

Ведущие воркшопа:
Скрябин Максим, к.ф.-м.н., руководитель магистерской программы "Педагогический дизайн и анализ образовательных данных", заведующий лабораторией "Доказательное образование и учебная аналитика" в ЮФУ
Безызвестных Екатерина, к.пед.н., руководитель образовательных проектов в Университете ИТМО, старший научный сотрудник лаборатории "Доказательное образование и учебная аналитика" в ЮФУ

Мы встречаемся на воркшопе 1 апреля (пн), 19:00 МСК. Регистрируйтесь (даже если у вас нет своего курса) - и мы пришлем ссылку на участие ответным письмом.
https://forms.office.com/e/R1qRWDjhXT

Нашёл интересную подборку книг по психометрике. Как раз столкнулся с ситуацией, что давно уже надо составить свою подборку полезных книг, но в итоге нашёл на просторах интернета.

Я б ещё добавил две:
- Фер, Бакарак. Психометрика: введение.
- Аванесов. Композиция тестовых заданий.

Почему психометрика важна тем, кто занимается учебной аналитикой? Потому что она направлена на то, чтобы создавать качественные инструменты оценивания. А значит, и учебные данные у вас будут более качественными (как минимум, будет меньше ошибка измерений), что затем отразится и на результатах анализа и принятии решений: принцип "мусор на входе - мусор на выходе" никто в аналитике не отменял. Ведь оценивание - это очень сильный источник данных об обучении.

Так что читайте и изучайте книги по психометрике, а я вам в этом буду помогать 😉

Всем привет! Мы продолжаем серию воркшопов про проектирование обучения на основе данных в рамках магистратуры "Педагогический дизайн и анализ образовательных данных" в ЮФУ.

И наш третий воркшоп будет про учебные и контентные метрики. Мы рассмотрим разные типы метрик и определим, какие из них лучше подходят для вашего образовательного продукта. Метрики в образовании - это хайп, но давайте разберемся, на что стоит обращать внимание.

Ведущие воркшопа:
• Скрябин Максим, к.ф.-м.н., руководитель магистерской программы "Педагогический дизайн и анализ образовательных данных", заведующий лабораторией "Доказательное образование и учебная аналитика" в ЮФУ
• Безызвестных Екатерина, к.пед.н., руководитель образовательных проектов в Университете ИТМО, старший научный сотрудник лаборатории "Доказательное образование и учебная аналитика" в ЮФУ

Мы встречаемся на воркшопе 24 апреля (ср), 19:00 МСК. Ссылка для регистрации:
https://forms.office.com/e/CT9UCCU1yx

📚 Если вы мечтаете о карьере педагога будущего, способного создавать инновационные образовательные решения на основе данных и профессионально управлять образовательными проектами, тогда программа «Педагогический дизайн и анализ образовательных данных» точно для вас 🌟

📊 30 мая в 19:00 мы приглашаем всех желающих присоединиться к онлайн-встрече на платформе MS Teams, где вы сможете познакомиться с автором и руководителем программы. Максим Бондарев и Максим Скрябин подробно расскажут об особенностях вступительных испытаний и модулей, процесса обучения в онлайн-формате, компетенциях и перспективах выпускников, а также ответят на все вопросы. Узнайте больше о возможностях развития карьеры в области проектирования и реализации образовательных продуктов и учебной аналитики. 📝

🌱 Регистрация — https://forms.office.com/e/aUbGmwv2tW
☎️ Контакты:
— ВК
— Телеграм

По вопросам обращаться к менеджеру программы — Анне Дамской
damskaya@sfedu.ru
https://t.me/Anna_NightDreamer 📞

Проектировать учебные программы и курсы с учетом трендов педагогического дизайна и учебной аналитики, улучшать образовательные продукты на основе данных, применять data-driven и продуктовый подходы, участвовать в методических хакатонах и обмениваться лучшими практиками — если вас тоже драйвят такие задачи, то приглашаем вас на летнюю школу «Проектирование обучения и учебная аналитика» ❤️

Участники Летней школы
✅ познакомятся с трендами педагогического дизайна и учебной аналитики
✅ узнают, как проектировать обучение и использовать данные для их улучшения
✅ проанализируют кейсы ЮФУ и партнёров школы
✅ примут участие в методическом хакатоне и разработают методическую концепцию
✅ получат сертификат участника

Ждем вас 5-7 июня!
Переходите на сайт, чтобы узнать подробнее о Летней школе ЮФУ и зарегистрироваться: https://edulab.sfedu.ru/education/summer2024 👈

Про компетенции, которые важны для аналитика
В отпуске так случилось, что человеку 40+ пришлось объяснять как дифференцировать, потому что он поступил в магистратуру и ждет начала обучения. В целом, у меня уже давно есть практика, зачем опытным специалистам нужна математика и почему вузовские учебники им не помогут. Так что я ничего не потерял.

Но знаете, что я сейчас отчетливо увидел? Предметное знание освоить очень легко. Ну не знаешь ты основное тригонометрическое тождество, которое было в школе - так вот оно. Есть шпаргалки))

При этом, очень отчетливо проявился недостаток двух компетенций:
• Внимание к деталям. То скобок нет, то штриха для производной, то еще что-то. Из-за этого логика мысли нарушается.
• Саморегуляция. Не всегда хватает усилий заняться конкретной задачей, не переключаясь на другие активности.
Предвосхищаю, что когда дойдем до кратных интегралов, то проявится недостаток пространственного мышления.

Для развития этих компетенций необязательно изучать математику. Но если вам интересна аналитика, то вам эти компетенции потребуются. Скажите, как вы их развиваете?

Всем привет!
Как вы знаете, я очень давно сочетаю образование и математику, потому приглашаю на честный разговор, зачем современному методисту нужны навыки по анализу данных.

Приглашаю вас на бесплатный вебинар "Анализ учебных данных для проектирования и развития образовательных продуктов".

На этом вебинаре мы обсудим:
- Зачем нужны данные при проектировании и развитии образовательных продуктов?
- Как их собирать и обрабатывать, чтобы принимать обоснованные методические и управленческие решения?
- Как магистратура "Педагогический дизайн и анализ образовательных данных" в ЮФУ может вам помочь для этого?

Вебинар состоится 5 июня (чт) в 19:00 МСК в МТС Линк.

Ссылка на регистрацию:
https://sfedu.mts-link.ru/j/106920029/961347685

Буду рад всех видеть на вебинаре!