#аналитикаобучения #данные #качествообучения #xapi
Последнее время тема аналитики обучения и оценки качества получила новое дыхание. Далее попробую пояснить почему это происходит сейчас и почему вопрос так и не решился раньше.
Разговоры об оценке качества и результата обучения выдуться постоянно с разной интенсивности и это что-то вроде поиска «святого грааля» в нашей сфере или «изобретения вечного двигателя» – кто-то этим обязательно занимается, но большинство не верят в реальность.
Если говорить про онлайн-обучение, то раньше ссылались на недостаток данных передаваемых SCORM. Ребята из ADL услышали это и подарили миру шанс в виде новых стандартов и спецификаций – TinCan/xAPI и CMI5. Теперь данные можно собирать почти неограниченно – и каждое действие ученика и контекст. Очень быстро и доходчиво понять суть этого революционного подхода можно в этом ролики от iSpring: https://www.youtube.com/watch?v=-tD38Q1d4rU
Только эта «революция» случилась почти 10 лет назад, но что-то мы так и не наблюдаем массового использования этих стандартов и оценки качества обучения на базе собранных данных. Подавляющие большинство компаний продолжают использовать SCORM и не сдвинулись дальше анкет остаточных знаний, NPS (это продвинутые!) и тестов остаточных знаний для оценки обучения. Что же пошло не так? Сложно обрабатывать такие массивы данных? Так примерно с того же времени для этого есть нейросетки и машинное обучение.
Неплохо про часть причин такого положения в статье от WebSoft: http://blog.websoft.ru/2019/12/xapi-cmi5.html
Мне видится, что одна из корневых причин такой ситуации в том, что и корпоративному обучению и академическому, пока ещё не особо надо реально оценивать свою эффективность. Используя простые и понятные цифры про количество обученных, доходимость и NPS можно и так делать очень красивые отчётные презентации.
Когда я в прошлом году в очередной раз попытался сделать и внедрить онлайн-курс на базе CMI5, то с удивлением обнаружил, что все подрядчики, с которыми я работал такие курсы делать не умеют (не было заказов) и заявленный модуль поддержки в LMS, тоже пока только «заявлен» и надо ждать обновления. В этом году это всё же случилось, но…кажется появление такого курса оказалось никому не интересным.
Есть конечно направления, где xAPI находит своё применение, например, в сложных симуляторах, но это скорее исключения подтверждающие правила: https://habr.com/ru/post/551374/
Так что же случилось, что аналитика снова в тренде? А случился бурный рост рынка EdTech и онлайн-школ. Случилось насыщение (почти) рынка платного онлайн-образования. И тут уже крупные игроки посмотрели на эту задачу с прагматической точки зрения. Если им нужна игра в долгую, то качество их обучения становится ключевым фактором. Их студенты не только должны доходить курс и оставлять радостные отзывы (что уже хорошо), но еще и оказываться потом конкурентными на рынке труда и успешно применять полученные навыки.
Кажется первыми двигаться в э этом направлении начали делать SkyEng, но сейчас я с огромным удовольствием и предвкушением наблюдаю за тем что делает талантливый Дмитрий Аббакумов (https://web.facebook.com/abbakumovdf) в Яндекс.Практикум. Кажется, тут может получится настоящая революция в сфере аналитики обучения и оценке его качества.
Ищите качество!
Павел Безяев и Команда Digital Learning