Прогнозирование отсева обучающихся в массовых открытых онлайн курсах с использованием IRT: возможности и ограничения

Массовые открытые онлайн курсы (МООС) – явление достаточно новое и динамичное развивающееся. Основная проблема МООС – высокий уровень отсева: регистрируются на курс тысячи, а успешно завершают 5-10%. Поэтому отсев в МООС требует изучения. Исследования, проведённые ранее показывают, что на отсев могут влиять такие факторы, как трудность курса, его длительность, время, требуемое на освоение курса, личность профессора, мотивация, социально-демографические факторы. Среди внутренних факторов, способность обучающегося - один из основных предикторов успеваемости. Способность или уровень подготовленности обучающегося может быть оценена в рамках современной тестовой теории (IRT). В проведённом исследовании проверяется гипотеза, что параметр подготовленности, оцененный по итогам первого теста с помощью IRT, является достаточной характеристикой для прогнозирования отсева в МООС. Результатом исследования являются статистически значимые коэффициенты логистической регрессии, позволяющие сделать вывод о возможности предсказывать отсев обучающегося в курсе на основе уровня его подготовленности. Исследование позволяет рекомендовать специалистам, ответственным за проектирование МООС использовать психометрическое сопровождение для повышения надёжности и валидности образовательных измерений.