Новые технологии в образовании. Опыт использования

Новые технологии в образовании. Опыт использования
Новые технологии в образовании. Опыт использования

13–15 сен­тяб­ря в Москве про­шла кон­фе­рен­ция, посвя­щен­ная новым тех­но­ло­ги­ям в обра­зо­ва­нии – EdСrunch. Мы побы­ва­ли на выступ­ле­нии экс­пер­тов, рас­ска­зы­ва­ю­щих, как боль­шие дан­ные поз­во­ля­ют раз­ви­вать­ся уни­вер­си­те­там и про­ек­там в онлайн-обра­зо­ва­нии.

Поделитесь этой статьей с друзьями

Большие данные и современное образование. Из века информации в век знаний

Спикер: Сергей Белов, координатор университетских программ IBM в странах Центральной и Восточной Европы, Ближнего Востока и Африки.

Одной из клю­че­вых задач, сто­я­щих перед уни­вер­си­те­та­ми все­го мира, явля­ет­ся повы­ше­ние каче­ства обра­зо­ва­ния, его соот­вет­ствия совре­мен­ным реа­ли­ям и, как след­ствие, повы­ше­ние кон­ку­рен­то­спо­соб­но­сти выпуск­ни­ков на совре­мен­ном рын­ке тру­да.

Важ­ным тех­но­ло­ги­че­ским аспек­том реше­ния этой зада­чи явля­ет­ся кон­со­ли­да­ция и свое­вре­мен­ная обра­бот­ка раз­роз­нен­ной на сего­дняш­ний день инфор­ма­ции с целью извле­че­ния необ­хо­ди­мых зна­ний и выра­бот­ки реко­мен­да­ций, в том чис­ле и в обла­сти пер­со­на­ли­за­ции обу­че­ния.

Зна­ния, полу­чен­ные на осно­ве кон­г­ни­тив­ной обра­бот­ки боль­ших дан­ных, доступ­ных сей­час уни­вер­си­те­там, созда­ют новые воз­мож­но­сти как для учеб­но­го про­цес­са в целом, так и для всех его участ­ни­ков.

Одним из инстру­мен­тов, реша­ю­щих эту зада­чу, мож­но назвать супер­ком­пью­тер Watson. Посред­ством обра­бот­ки инфор­ма­ции, задан­ной на есте­ствен­ном язы­ке, Watson предо­став­ля­ет новые воз­мож­но­сти для рабо­ты с боль­ши­ми дан­ны­ми.

IBM Watson уже рабо­та­ет в сфе­ре меди­цин­ско­го стра­хо­ва­ния, в бан­ков­ской сфе­ре. При­ме­ни­тель­но к сфе­ре обра­зо­ва­ния супер­ком­пью­тер спо­соб­ству­ет раз­ви­тию когни­тив­ной моде­ли уни­вер­си­те­та через три направ­ле­ния: опе­ра­ци­он­ную сре­ду для быст­ро­го при­ня­тия обос­но­ван­ных реше­ний; ана­ли­ти­ку с при­ме­не­ни­ем машин­но­го обу­че­ния на боль­ших дан­ных, поз­во­ля­ю­щую уви­деть трен­ды в успе­ва­е­мо­сти и новые направ­ле­ния в иссле­до­ва­ни­ях; систе­му вовле­че­ния, кото­рая адап­ти­ру­ет обра­зо­ва­тель­ные сер­ви­сы, исхо­дя из пер­со­наль­ных осо­бен­но­стей сту­ден­та.

Data Science в масштабах online-школы: как повысить мотивацию и вовлеченность

Спикер: Георгий Соловьев, генеральный директор Skyeng.

Skyeng – это онлайн-шко­ла англий­ско­го язы­ка ново­го поко­ле­ния. Заня­тия в ней про­во­дят­ся на осно­ве обра­зо­ва­тель­ной плат­фор­мы Vimbox, где уче­ник и пре­по­да­ва­тель обща­ют­ся с помо­щью видео­звон­ка. У уче­ни­ка и пре­по­да­ва­те­ля про­ис­хо­дит син­хро­ни­за­ция при про­слу­ши­ва­нии аудио- и про­смот­ре видео­фай­лов, чего невоз­мож­но добить­ся в Skype.

Для повы­ше­ния моти­ва­ции и вовле­чен­но­сти сво­их сту­ден­тов в про­цесс обу­че­ния мето­до­ло­ги Skyeng тща­тель­но ана­ли­зи­ру­ют уро­ки сво­их луч­ших пре­по­да­ва­те­лей и на осно­ве полу­чен­ных дан­ных выяв­ля­ют необ­хо­ди­мые мето­до­ло­ги­че­ские при­е­мы. Так, новые раз­ра­бот­ки поз­во­ли­ли Skyeng повы­сить рост вовле­чен­но­сти уче­ни­ков шко­лы более чем на треть.

Дру­гой при­мер исполь­зо­ва­ния боль­ших дан­ных – это пер­со­на­ли­за­ция учеб­но­го кон­тен­та в зави­си­мо­сти от инте­ре­сов обу­ча­ю­ще­го­ся. Skyeng про­вел экс­пе­ри­мент по пер­со­на­ли­за­ции ввод­ных уро­ков на осно­ве про­фи­лей в соци­аль­ных сетях сво­их сту­ден­тов.

Не менее важ­ным усло­ви­ем дости­же­ния успе­ха в учеб­ном про­цес­се явля­ет­ся пра­виль­но подо­бран­ный пре­по­да­ва­тель. Для это­го раз­ра­бот­чи­ки созда­ли мето­ди­ку теги­ро­ва­ния пре­по­да­ва­те­лей и сту­ден­тов. На ввод­ном уро­ке опре­де­ля­ет­ся пси­хо­тип сту­ден­та, и далее состав­ля­ет­ся таб­ли­ца соот­вет­ствия сту­ден­тов и пре­по­да­ва­те­лей, исхо­дя из этих дан­ных.

В тех слу­ча­ях, когда пси­хо­тип сту­ден­та и пре­по­да­ва­те­ля явля­ет­ся ком­пле­мен­тар­ным, сред­няя удо­вле­тво­рен­ность сту­ден­тов боль­ше на 0,3 бал­ла по срав­не­нию со слу­ча­я­ми, когда пра­виль­но подо­брать пси­хо­тип не полу­чи­лось.

SAP HANA: большие данные на службе образования

Спикер: Александр Зайцев, эксперт по платформенным и аналитическим решениям.

SAP HANA пред­став­ля­ет собой про­грамм­но-аппа­рат­ный ком­плекс c широ­ки­ми воз­мож­но­стя­ми, инте­гри­ру­ю­щий­ся с суще­ству­ю­щи­ми SAP и не-SAP систе­ма­ми.

SAP HANA поль­зу­ет­ся попу­ляр­но­стью в биз­не­се, посколь­ку дает воз­мож­ность для:

  • хра­не­ния всех таб­лиц в опе­ра­тив­ной памя­ти цели­ком;
  • повсе­мест­но­го исполь­зо­ва­ние парал­лель­ных вычис­ле­ний;
  • быст­ро­го ана­ли­за любых объ­е­мов дан­ных;
  • боль­шей ско­ро­сти при­ня­тия реше­ний при изме­ня­ю­щих­ся усло­ви­ях веде­ния биз­не­са.
Адам Рек­тен­вальд, дирек­тор по инно­ва­ци­ям уни­вер­си­те­та Кен­тук­ки (США) вышел на связь с ауди­то­ри­ей по Skype, для того, что­бы поде­лить­ся опы­том исполь­зо­ва­ния SAP HANA. Одним из самых важ­ных пока­за­те­лей, кото­рый инте­ре­со­вал уни­вер­си­тет , явля­ет­ся, так­же как и у Skyeng, вовле­чен­ность. Этот пока­за­тель важен, посколь­ку:
  • вли­я­ет на retention, то есть чис­ло сту­ден­тов, кото­рые закон­чи­ли уни­вер­си­тет, этот пока­за­тель
  • повы­ша­ет рей­тинг и бюд­же­ти­ро­ва­ние уни­вер­си­те­та;
  • они ана­ли­зи­ру­ют дея­тель­ность тью­то­ров;
  • повы­ша­ют пока­за­те­ли успе­ва­е­мо­сти за счет того, что сту­дент зани­ма­ет­ся имен­но теми пред­ме­та­ми, кото­рые он изу­ча­ет с удо­воль­стви­ем.

Для аналитики этого показателя, было выделено несколько составляющих:

  • уро­вень посе­ще­ния заня­тий и выпол­не­ния зада­ний;
  • уро­вень вовле­чен­но­сти в соци­аль­ную жизнь уни­вер­си­те­та (сту­ден­там высы­ла­ют уве­дом­ле­ния о раз­вле­ка­тель­ных актив­но­стях в уни­вер­си­те­те, что­бы они чаще посе­ща­ли раз­лич­ные
  • меро­при­я­тия и заво­ди­ли новых дру­зей, что, в свою оче­редь, повы­ша­ет их удо­вле­тво­рен­ность (еще один пара­метр!) от обу­че­ния);
  • опро­сы – доволь­ны ли сту­ден­ты сво­им тью­то­ром и выбран­ной тра­ек­то­ри­ей обу­че­ния. В нуж­ный момент меня­ют тью­то­ра и быст­ро кор­рек­ти­ру­ют набор кур­сов и спец­кур­сов, что­бы
  • сту­дент полу­чил мак­си­маль­но реле­вант­ный опыт и закон­чил уни­вер­си­тет, не бро­сив обу­че­ние.

Адам Ректенвальд также отметил, что они используют аналитику для принятия следующих решений:

  1. какие пред­ме­ты нуж­но вклю­чить в учеб­ный план на сле­ду­ю­щий год;
  2. какие поме­ще­ния выде­лить под эти пред­ме­ты, сколь­ко мест долж­но быть в клас­се;
  3. какие зда­ния тре­бу­ют­ся уни­вер­си­те­ту, что­бы покрыть все обра­зо­ва­тель­ные потреб­но­сти (в зави­си­мо­сти от коли­че­ства пред­ме­тов и ауди­то­рий).

Пока­за­те­ли вовле­чен­но­сти, коли­че­ство сту­ден­тов, кото­рые закан­чи­ва­ют уни­вер­си­тет, ана­ли­ти­ка по коли­че­ству зда­ний и ауди­то­рий помо­га­ет про­гно­зи­ро­вать бюд­жет и при­вле­кать инве­сти­ции. Внед­ре­ние систе­мы ана­ли­ти­ки дан­ных так­же помог­ло уни­вер­си­те­ту Кен­тук­ки про­гно­зи­ро­вать коли­че­ство ауди­то­рий, необ­хо­ди­мых для про­ве­де­ния заня­тий, коли­че­ство мест в ауди­то­ри­ях в зави­си­мо­сти от попу­ляр­но­сти того или ино­го кур­са, состав­лять рас­пи­са­ние зара­нее и опре­де­лять, в какой ауди­то­рии какие заня­тия будут про­хо­дить.

Предоставлять студентам данные, чтобы трансформировать образование (Empowering Students with Data, to Transform Education)

Спикер: Амара Хампфри (Amara Humphry), Co-Founder, Chief Product Officer.

Gooru – это свое­об­раз­ный GPS нави­га­тор в обу­че­нии. Плат­фор­ма объ­еди­ня­ет 20 мил­ли­о­нов обра­зо­ва­тель­ных ресур­сов, 150 тысяч откры­тых кур­сов и кра­уд­сор­синг для учи­те­лей.

«Мы объ­еди­ня­ем боль­шие дан­ные и кра­уд­сор­синг, что­бы предо­ста­вить сту­ден­там и пре­по­да­ва­те­лям инфор­ма­цию, необ­хо­ди­мую для дости­же­ния постав­лен­ных целей».

Gooru берет коэф­фи­ци­ент исполь­зо­ва­ния, соци­аль­ные сиг­на­лы и резуль­та­ты учеб­ной дея­тель­но­сти для раз­ви­тия про­фи­лей поль­зо­ва­те­лей, предо­став­ле­ния им реко­мен­да­ций. Все эти инстру­мен­ты сту­ден­ты и учи­те­ля могут исполь­зо­вать для постро­е­ния пер­со­на­ли­зи­ро­ван­ных кур­сов обу­че­ния.

Ста­тья под­го­тов­ле­на ста­же­ром в рам­ках про­грам­мы Шко­ла ста­же­ров теп­ли­цы.