Психометрическая модель cпрогнозировала активность студентов онлайн-курсов

Сотрудник Высшей школы экономики создал модель, прогнозирующую активность слушателей открытых онлайн-курсов. Разработка позволит создавать для студентов индивидуальные образовательные траектории. Результаты были представлены на ежегодной конференции The International Meeting of the Psychometric Society 2019 в Сантьяго.

Психометрика — наука об измерениях в образовании и психологии. Она возникла более 100 лет назад: тогда впервые задумались, можно ли измерять знания, способности и другие психологические характеристики, скрытые или недоступные для непосредственного наблюдения. В основе психометрики лежит математическая статистика.

Психометрическая модель, которая позволяет измерить уровень трудности задания и уровень подготовленности студента, получила название модели Раша. Модель может корректировать систему оценивания отдельного курса. Однако ранее модели прогнозировали вероятность отсева студента с курса в какой-либо его точке, но не прогнозировали любую отдельную активность студента внутри курса.

Чтобы это исправить, руководитель Центра психометрических исследований в онлайн-образовании НИУ ВШЭ Дмитрий Аббакумов расширил модель. Исследователь «научил» ее оценивать, просмотрит ли отдельный студент видеолекцию и прочтет ли материал. Модель была апробирована данными массивных открытых онлайн-курсов (МООК) с платформы Coursera с 21 116 студентов. Общая точность прогнозов составила 87%.

Результаты показали, что вероятность просмотра видеолекций выше, чем прочтения образовательного материала. Динамика активности студентов делится на три типа: 85% учащихся показывают снижение активности (причем 65% имеют нулевую активность уже ко второй неделе), 10% продолжают активное обучение в течение всего курса и 5% «просыпаются» под конец курса. Наиболее продуктивны в решении проверочных заданий 10% студентов (со стабильной динамикой активности).

Имея результаты прогнозирования, специалисты могут скорректировать онлайн-курс так, чтобы уменьшить долю отсеивающихся студентов. Зная, что студенты более активно просматривают видеолекции, чем читают материал, разработчики теперь могут встраивать материалы для чтения прямо в видеоконтент.

Понравился материал? Добавьте Indicator.Ru в «Мои источники» Яндекс.Новостей и читайте нас чаще.

Пресс-релизы о научных исследованиях, информацию о последних вышедших научных статьях и анонсы конференций, а также данные о выигранных грантах и премиях присылайте на адрес science@indicator.ru.