Из жадности записался на курс Big Data in Education на Coursera. См. приветствие
И сегодня получил первое задание: прочитать статью к он лайн обсуждению. Статья подается авторами как "one of his excellent articles on the root causes of student boredom within e-learning at"
Кто больше виноват в том, что курс скучный: студенты или проблематика самого курса?
В статье обсуждаются заявленный вопрос (что естественно). Даются линейные регрессионные модели, где предикторами выступают а) проблематика и б) сами студенты. Проблематика при этом имеет более высокий коэффицент регрессии.
Далее последовательно в модели включаются такие показатели, как усталость, типы задач, навыки учащихся. Все эти факторы дают большие показатели объясненной дисперсии, но проблематика курса все равно остается более весомым коэффициентом.
В конце рассматриваются возможные проблемы исследования (грубо говоря, исследование проводилось на интеллектуальной системе заданий, а в жизни есть еще куча факторов, влияющих на скуку, начиная например с тона голоса преподавателя) и возможные дальнейшие шаги в развитии направления исследований.
В целом курс будет скорее интересен для академических преподавателей - преподавателей ВУЗов, чем специалистов T&D - я мало себе представляю, как мои коллеги по e-learning будут погружаться в такие дебри, когда большая часть аналитики состоит из "сдал тест / не сдал" и "прошел курс / не прошел".
Хотя хотелось бы верить... Рискнете учиться, дайте знать, ок?
Кто больше виноват в том, что курс скучный: студенты или проблематика самого курса?
В статье обсуждаются заявленный вопрос (что естественно). Даются линейные регрессионные модели, где предикторами выступают а) проблематика и б) сами студенты. Проблематика при этом имеет более высокий коэффицент регрессии.
Далее последовательно в модели включаются такие показатели, как усталость, типы задач, навыки учащихся. Все эти факторы дают большие показатели объясненной дисперсии, но проблематика курса все равно остается более весомым коэффициентом.
В конце рассматриваются возможные проблемы исследования (грубо говоря, исследование проводилось на интеллектуальной системе заданий, а в жизни есть еще куча факторов, влияющих на скуку, начиная например с тона голоса преподавателя) и возможные дальнейшие шаги в развитии направления исследований.
В целом курс будет скорее интересен для академических преподавателей - преподавателей ВУЗов, чем специалистов T&D - я мало себе представляю, как мои коллеги по e-learning будут погружаться в такие дебри, когда большая часть аналитики состоит из "сдал тест / не сдал" и "прошел курс / не прошел".
Хотя хотелось бы верить... Рискнете учиться, дайте знать, ок?
Интересно было бы услышать ваше мнение, какая аналитика еще возможна и главное - нужна по курсу тесту. Возможно это не комментарий, а скорее предложение написать пост)) но Мы вот много общаемся сейчас с менеджерами по обучению, запрос на аналитику большой, но в голове ни у кого нет предложения что именно они хотели бы там видеть. Думаю было бы здорово осветить это. Владимир, директор по развитию Teachbase.
ОтветитьУдалитьВладимир, если честно, не совсем понял)
Удалитьвы хотите узнать, какую аналитику можно включать по курсу обучения?
ну так это же много отчего зависит
И главное - у вас курсы электронные / дистанционные / очные?