Елена Тулина

«Таксономия вовлечения» для MOOCs

Несмотря на бурное развитие системы MOOCs, сегодня сложилась интересная ситуация: явление есть, а научных обоснований не слишком-то много. Исследователи из Корнелльского и Стэнфордского университетов решили прояснить хотя бы один аспект – как ведут себя студенты, записавшиеся на онлайн-курсы.

Время чтения: 13 минут
«Таксономия вовлечения» для MOOCs

Развитие интернет-технологий легло в основу расцвета одного из наиболее заметных последних событий в образовании - массовых открытых онлайн-курсов. За счёт масштабности охвата аудитории и доступности такого образования открытые курсы становятся популярным новым механизмом обучения.

В настоящее время существует несколько платформ MOOC (в том числе edx, Coursera и Udacity), предлагающих сотни курсов, на которые зачисляются сотни тысяч студентов. Тем не менее, несмотря на быстрое развитие и высокую степень интереса к онлайн-курсам, мы до сих пор не имеем понятия о том, как студенты проходят обучение. Размышляя о MOOCs, мы обычно используем представления об организации обычных университетских курсов. Но нет никаких данных, подтверждающих, что эти два вида обучения имеют много сходств.

Источник: Flickr.com.

По мнению учёных из Корнельского университета и Стэнфорда, понимание того, как студенты взаимодействуют с материалами онлайн-курсов, является решающим вопросом, потому что именно от этого зависит наша оценка эффективности подобных курсов и новые идеи относительно проектирования онлайн-курсов будущего. В самом деле, в отличие от традиционной формы обучения в системе MOOCs могут встречаться десятки частных случаев, влияющих как на деятельность студентов, так и на оценку этой деятельности.

Например, есть смысл говорить об отстающих и неуспевающих студентах, если мы рассматриваем MOOCs как традиционные курсы, рассчитанные на определённое количество времени и предполагающие фиксированный темп обучения. Но если мы говорим о студентах, которые относятся к MOOCs, как к рабочему онлайн-справочнику или учебнику, возникает потребность в совершенно другой шкале оценки их деятельности, в рамках которой нормальный стиль взаимодействия может состоять из всплесков асинхронного взаимодействия при частичном использовании контента. А если мы говорим о студентах, которые хотели бы использовать MOOCs для проверки и усовершенствования навыков, было бы разумно предлагать обучающимся создавать курсовую работу, а не прослушивание лекций.

Источник: Flickr.com.

Таким образом, несмотря на популярность MOOCs и сотни вопросов, которые сегодня возникают в связи с использованием этого формата, на сегодняшний день было относительно мало масштабных исследований, которые позволили бы выделить различные способы организации MOOCs для студентов. Но без научно обоснованного представления о подобных способах вряд ли удастся корректно оценить как оптимистические прогнозы по поводу участия студентов в MOOCs, так и тревожные сомнения по поводу количества завершивших подобные курсы.

Именно поэтому учёные решили исследовать поведение студентов на нескольких крупных курсах Стэнфордского университета, представленных на Coursera, и на основании этого предложить классификационную модель, отражающую способы взаимодействия студентов с открытыми онлайн-курсами – «таксономию вовлечения» для MOOC.

Характеризуя преобладающие стили вовлечённости, исследователи брали в расчёт два основных вида деятельности: просмотр лекций и выполнение заданий для оценки знаний. Особенно интересно было рассмотреть, в какой степени общая активность студента сбалансирована между этими видами деятельности.

Чтобы ответить на вопрос относительно баланса, специалисты решили рассчитать долю выполнения студентами заданий. Учёные разработали простую шкалу, на которой показатель «0» указывал бы на студентов, просматривающих видео, показатель «1» отражал бы долю студентов, которые только выполняли задания, не просматривая содержание курса. В качестве площадки для исследования выбрали шесть курсов Coursera: три потока курса «Компьютерное обучение» (ML1 , ML2 и ML3) и три потока курса «Графическая вероятность модели» (PGM1, PGM2 и PGM3). На рисунке ниже показаны гистограммы количества студентов с долей выполненных заданий на этих шести курсах.

Удивительно то, что гистограмма для каждого курса имеет три пика: слева - около показателя «0», справа - вблизи показателя «1» и ровно по центру между ними. Это помогло учёным выделить для начала три стиля поведения, каждый из которых группируется вокруг каждого режима:

1. «Зрители» (на графике они представлены слева – ближе к доле «0») – это те, кто в первую очередь смотрит лекции и почти не выполняет заданий.

 2. «Решатели» (на гистограмме они представлены слева – ближе к «1») – те, кто делает задания и почти не смотрит лекции.

 3. «Универсалы» (находятся посередине) – студенты, которые и смотрят лекции, и выполняют задания.

Безусловно, стилей вовлечения гораздо больше. Например, в первой группе студентов есть те, кто смотрит видео не в онлайн-режиме, а скачивает его для просматривания. Однако сложно сказать, действительно ли тот, кто скачал видео, посмотрел его. Поэтому исследователи решили выделить ещё один стиль взаимодействия:

 4. «Коллекционеры» (также представлены в левой части графика, рядом с показателем «0») – студенты, которые скачивают лекции и выполняют несколько заданий (или вовсе не выполняют их). От «зрителей» они отличаются тем, что одинаково существует и вероятность того, что они посмотрели лекции, и возможность того, что они так и не ознакомились с ними.

В отдельную пятую группу исследователи решили выделить студентов, которые почти не предпринимают никаких действий:

5. «Зеваки» – те, кто записался на курс, но почти не проявил себя на сайте.

Учёные отмечают, что между этими группами нет чёткой границы, однако режимы их активности демонстрируют стили поведения, которые встречаются среди слушателей MOOCs.

«Уже из этой простой таксономии видно, что представления о стилях вовлечённости студентов в обычное обучение не может вписаться в систему MOOCs. Например, те, которые относятся к «зрителям» не обязательно совпадают с образом «слушателя» в институте, потому что среди них есть студенты, которые скачивают лекции не для просмотра сейчас, а «на будущее».

В составленной таксономии гораздо больше различий и подтипов, чем может показаться на первый взгляд. Например, среди универсалов встречаются те, кто сначала выполняет все задания, а потом только скачивает все лекции, и наоборот. Такие студенты ведут себя сначала как «решатели», а потом как «коллекционеры», но не являются ни теми, ни другими, и в любом случае ведут себя совсем не так, как обычные студенты.

Источник: Flickr.com.

Кроме того, этот диапазон стилей показывает, что проблема «отсева» студентов из MOOCs, которая сегодня рассматривается достаточно поверхностно, во многом может быть связана с различиями типов студенческой активности. Например, что мы можем подразумевать под «завершением» онлайн-курса? Хотя разработанная таксономия не учитывает внутренние мотивы и намерения учащегося, по мнению учёных, видно, что студенты достигают очень разных видов «завершения» во время своего онлайн-обучения: одни предпочитают выполнять задания, другие – смотреть, третьи – комбинировать эти виды деятельности. Так или иначе, все типы студентов предположительно получат свою пользу от курса, основанную либо на выполнении заданий, либо на просмотре лекций.

Хотя классификация пяти стилей вовлечённости основана на общем количестве выполненных заданий и просмотренных лекций, учёные также решили обратить внимание на то, когда студенты приступают к изучению курса. Например, в группах Coursera, которые исследователи рассматривали, студенты могли зарегистрироваться на курс не только за месяц до его начала, но и после его окончания. Результаты исследования оказались весьма показательными: только 60% студентов зарегистрировались на курс до его официального начала и целых 18% процентов – после окончания. Исследователи решили назвать группу таких студентов «археологами». Эта группа не попала в основную классификацию, потому как выделена в соответствии с другим критерием. Однако, по мнению учёных, выделение этой группы имеет весьма важный смысл.

Исследователи считают, что студенты, которые регистрируются за месяц до начала курса, могут иметь совершенно иные мотивы, чем те, кто регистрируется за день до его начала или те, кто подписывается на курс после его окончания. Чтобы разобраться с этим вопросом, специалисты решили построить график распределения стилей вовлечённости, учитывающий время регистрации.

Как оказалось, стили вовлечённости студентов находятся в очевидной зависимости от времени регистрации. Например, среди студентов, которые зарегистрировались за шесть месяцев до начала курса, доля «зевак» достигает 70%, затем этот показатель опускается до 35 % среди тех, кто зарегистрировался перед самым запуском курса и вновь поднимается, но уже до 60%, в среде тех, кто зарегистрировался после окончания курса. Причём в числе студентов, которые предпочитают поздние регистрации, чаще встречаются «зрители» и «коллекционеры».

Ещё один аспект, которым заинтересовались учёные – как стили вовлечённости связаны с оценками учащихся. В процессе анализа успехов студентов исследователи обнаружили, что из 60000 студенты, которые зарегистрировались на курс «Компьютерное обучение» (ML2), целых две трети (≈40000) получили итоговую оценку «0», 10 % студентов (≈5000) добились высшего балла, а остальные 20 % студентов (≈10000) получили оценку между этими двумя крайностями. Такая нестабильность просматривается на всех потоках курса «Компьютерное обучение». Распределение оценок на курсе «Графическая вероятность модели» (PGM2) имеет ещё больший перекос: там почти не встречается студентов-отличников и только 10 % (≈3300 из 35000 студентов) имеют отметки больше «0».

Однако, по мнению исследователей, это не означает что оценку «ноль» стоит отождествлять с отсутствием усилий студента. Очень многое в этом вопросе может зависеть как раз от стилей вовлечённости студентов.

«Так, например, многие из студентов с низкой оценкой относятся к категории «зрителей», которые проводят большое количество времени, просматривая лекции. С другой стороны, преуспевающие студенты состоят из двух подгрупп: «решателей», которые сконцентрированы на выполнении заданий и «универсалов», которые активно включены в обучение и наряду с просмотром лекций выполняют задания».

По мнению специалистов, созданная таксономия может пролить свет и на другие аспекты онлайн-обучения. Так, например, исследователи задались целью изучить публичные форумы онлайн-курсов, оценить вовлечённость студентов в них.

Источник: Coursera.

Цель таких форумов заключаются в том, чтобы обеспечивать взаимодействие студентов не только с учебным материалом, но и друг с другом. Однако, как отмечают учёные, сложность анализа таких площадок заключается в том, что форумы и блоги используются в самом разнообразном контексте в Интернете.

«Должны ли мы думать о форуме онлайн-курсов как о дискуссионной площадке, где взаимодействие людей выстраивается по принципу: «защита-нападение»; или как справочный сайт, куда некоторые люди приходят с вопросами, на которые другие пытаются ответить; или как форум-обзор, где многие люди каждый по отдельности реагируют на определённую тему?».

Темы охватывают различные аспекты: обсуждение содержания курса, вопросы с последующим предлагаемыми ответами, организационные вопросы и т.д. Изучая форумы курсов, учёные хотели посмотреть, как выстраивается общение на форуме, много ли студентов с высокой активностью участвуют в обсуждениях, кто начинает темы на форуме, как сильные и слабые студенты взаимодействуют и т.д.

Как показал анализ, ветки на форумах курса выстраиваются в относительно прямой последовательности. Каждая ветка вырастает с приходом новеньких участников, а взаимодействие со «старыми» участниками почти не устанавливается. При этом исследователи обнаружили, что уровень активности и средний балл студентов, которые делают первый пост, значительно ниже, чем у студентов, оставляющих последующие сообщения. Это говорит о том, что мы можем наблюдать динамику, в которой лучшие студенты помогают другим, присоединившись к инициированной новичком теме. При этом анализ показал, что 90% читателей и активных участников форума – это студенты, которые относятся к категории «универсалы».

Но можно ли привлечь к общению на форуме других студентов? Чтобы проверить это, исследователи провели эксперименты, которые сводились к включению в обучение знаков отличия - бейджей, которые стали существенными стимулами для участия в форуме.

Система присвоения значков основывалась на достижении определённых этапов активности, как, например, участие в теме, чтении содержания, участие в предложенном на форуме голосовании и т.д. Достигнув определённых успехов в той или иной деятельности, студент получал бейдж.

Оказалось, что в группе ML3, для которой ввели систему бейджей, активность на форумах существенно увеличилась по сравнению с более ранними группами (ML1 и ML2), в которых не использовались значки. При этом исследователи отмечают, что наибольший эффект дали значки, дизайн которых отражал успехи студентов и делал его прогресс видимым, а также «публичные» бейджи, которые отражались рядом с именем студента, что могли видеть другие участники форума. То есть бейджи стали своеобразными социальными сигналами успешности, что в свою очередь повлияло на уровень участия в обсуждениях.

Источник: Flickr.com.

Таким образом, заключают исследователи, эффективность введения разнообразных методов представления значков наводит на мысль о богатстве основных психологических механизмов, которые можно использовать при стимулировании активной деятельности студентов на сайте.

По мнению учёных, необходимо провести более глубокие исследования относительно использования бейджей в онлайн-обучении, а также других механизмов стимулирования, которые не только бы вовлекали студентов в деятельность, но и помогали им более эффективно узнавать материал. Впрочем, в вопросе MOOCs ещё много чего необходимо изучить, как считают исследователи.

Один из выводов, к которому в итоге пришли специалисты из Стэнфорда и Корнелльского университета, состоит в том, что онлайн-курсы имеют мало общего с традиционными университетскими занятиями и приходят в образование со своим набором инструментов и специфической студенческой активностью. Эти особенности онлайн-обучения требуют десятков исследований по самым разным направлениям, среди которых создание прогностических моделей поведения учащихся и оценок их деятельности, продумывание механизмов персонализации и рекомендаций, помогающих пользователям лучше ориентироваться в возможностях онлайн-обучения, а также разработка методов распознавания студентов, которые нуждаются в помощи.

Что ж, выводы учёных кажутся вполне своевременными. Но, вероятно, специалистам нужно поторопиться с новыми научными изысканиями – ведь жизнь не стоит на месте, а MOOCs развиваются с такой скоростью, что порой кажется – никаким исследованиям их не догнать. Но, как всегда, будем надеяться на лучшее.

Хотите узнать больше об изучении системы MOOCs? Читайте наши статьи: Великобритания занялась изучением MOOCs; Могут ли массовые онлайн-курсы быть слишком открытыми?

По материалам: Open Education Europa.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter.
14 августа 2014, 12:00

Оставайтесь в курсе


У вас есть интересная новость или материал из сферы образования или популярной науки?
Расскажите нам!
Присылайте материалы на hello@newtonew.com
--