Магистратура
2020/2021
Учебная аналитика
Статус:
Курс по выбору (Доказательное развитие образования)
Направление:
38.04.04. Государственное и муниципальное управление
Кто читает:
Институт образования
Где читается:
Институт образования
Когда читается:
1-й курс, 2 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Преподаватели:
Свердлов Михаил Борисович
Прогр. обучения:
Доказательное развитие образования
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
24
Программа дисциплины
Аннотация
Форд говорил, что если бы я спросил людей, чего они хотят, они бы попросили более быструю лошадь. Но в продукте и особенно образовании этот принцип далеко не всегда работает. Обратная связь, которую дает ученик и преподаватель по уроку и курсу - одно из самых ценных, что есть в этом процессе. Это делает контент существенно лучше, качественнее, позволяет выстроить реально клиентоориентированный процесс. В Skyeng снимается более 200 параметров с урока и селфстади части по контенту, десятки по ученику и несколько десятков по преподавателю. И кажется, в мире, где персональная траектория для ученика все еще предмет PR, а не реальной реализации мы сделали очередной молчаливый шаг к реальности этой концепции. Еще не по всем 6 параметрам, которые мы выделяем, но уже по 2,5 В курсе по образовательной аналитике мы с вами попробуем подружиться с метриками обучения, как продукта. Не будет data science и R, зато разберем работающие механики, подходы и успешные кейсы рынка. Курс будет построен по принципу project based learning с экзаменом в формате группового проекта.
Цель освоения дисциплины
- овладение студентами основными подходами в области образовательной аналитики
- овладение студентами основными технологиями и в области оценивания образовательных программ и успеваемости учеников
Планируемые результаты обучения
- Знать что такое продукт и что такое целевой продукт
- Определить ценности для целевой аудитории
- Навык работы с канвас Остервальдера
- Понимать подход customer development
- Уметь составлять персона модель
- Умение определять метрики для своего продукта
- Навык формулировки гипотез по smart
- Умение собирать и анализировать CJM/SJM
- Определить точки роста SJM с учетом продуктовой точки зрения
- Интерпретировать результаты экспериментов
- Оценивать риски проведения экспериментов
Содержание учебной дисциплины
- Сбор данных с образовательных средтеории, концепции и результаты в образовательной аналитике применение аналитики для построения и оптимизации образовательного контента
- Персонализация обучения и предиктивные моделизащита группового проекта
- Прикладная аналитика. Тесты и эксперименты в образовательном продукте- типология тестов и их возможности - А/Б тесты в образовании - эксперименты в образовательном опыте ученика
- UX/UI/LX образовательной среды и аналитика- генерация и тестирование гипотез - CJM/SJM образовательный опыт студентов - HADI циклы - прототипирование и minimum viable product (MVP) - влияние UX на образовательный процесс и вовлеченность
- Визуализация данных и дашборды- принципы формирования дашбордов - дашборды для принятия управленческих решений - определение ключевых бизнес метрик - опережающие метрики в образовательных проектах
- Разбираемся, что есть "образование как продукт" и реально ли сделать обучение итерациями- цена и ценность - этапы процесса создания продукта - канвас Александра Остервальдера и Ива Пинье и аналитика в продукте
Промежуточная аттестация
- Промежуточная аттестация (2 модуль)0.3 * Групповая работа + 0.2 * Домашнее задание + 0.5 * Финальный групповой проект
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Alblawi, A. S. (2018). Big Data and Learning Analytics in Higher Education: Demystifying Variety, Acquisition, Storage, NLP and Analytics.
- Ben Kei Daniel. (2016). Big Data and Learning Analytics in Higher Education : Current Theory and Practice. Springer.
- HALL, C. (2020). Learning Analytics : Using Talent Data to Improve Business Outcomes. Kogan Page.
- Lodge, J. M., Horvath, J. C., & Corrin, L. (2019). Learning Analytics in the Classroom : Translating Learning Analytics Research for Teachers. Routledge.
- Mattox, J. R. (2016). Learning Analytics : Measurement Innovations to Support Employee Development: Vol. 1st edition. Kogan Page.
- Niall Sclater. (2017). Learning Analytics Explained. Routledge.
Рекомендуемая дополнительная литература
- Бизнес - аналитика: от данных к знаниям (+CD) : учеб. пособие, Паклин, Н. Б., 2010