Перейти к основному содержимому

Студенты группы риска

Обзор​

Модель "Студенты, рискующие бросить обучение" прогнозирует студентов, которым грозит риск неокончания (отчисления) курса в YooLearn, на основе низкой учебной активности. В данной модели под "отчислением" понимается "отсутствие деятельности студента в последней четверти курса". Эта прогнозная модель использует модель учебной активности "Сообщество исследователей", состоящую из трех частей:

  • Когнитивное присутствие
  • Социальное присутствие
  • Присутствие преподавателя

Подробнее о том, как эти конструкции определены в рамках модели, см. ниже.

Особенности​

Благодаря абстрагированию концепций "когнитивного присутствия" и "социального присутствия" данная прогнозная модель способна анализировать и делать выводы на основе широкого спектра курсов, а также применять эти выводы для прогнозирования на новых курсах, в том числе тех, которые ранее никогда не преподавались в системе YooLearn. Модель не ограничивается прогнозированием успеваемости студентов только на точных копиях курсов, предлагавшихся в прошлом.

Ограничения​

  1. Данная прогнозная модель предполагает, что курсы имеют фиксированные даты начала и окончания, и не предназначена для использования с курсами, имеющими постоянный ("скользящий") набор студентов.
    1. В связи с этим допущением модели крайне важно правильно устанавливать даты начала и окончания для каждого курса. Если даты начала и окончания как для прошлых, так и для текущих курсов установлены некорректно, прогнозы не могут быть точными.
    2. Курсы не будут включены в обучение или прогнозирование, если дата окончания предшествует дате начала.
  2. Для работы модели необходимо использование разделов внутри курсов с целью распределения всех видов учебной активности по временным интервалам.
  3. Курсы, даты начала и окончания которых отстоят друг от друга более чем на один год, использоваться не будут.
  4. Для формирования прогнозов модели требуется определенный объем данных внутри YooLearn. На текущий момент в набор индикаторов включены только основные виды учебной активности YooLearn (см. ниже). Курсы, которые не включают несколько основных видов учебной активности YooLearn на каждый "временной срез", будут иметь слабую прогнозную поддержку в данной модели. Эта прогнозная модель будет наиболее эффективна для полностью онлайн-курсов или курсов "гибридного" ("смешанного") формата со значительными онлайн-компонентами.

Поскольку поле даты окончания курса было введено только в Moodle 3.2, а некоторые курсы в прошлом могли не иметь установленной даты начала, мы включили скрипт интерфейса командной строки:
$ admin/tool/analytics/cli/guess_course_start_and_end.php

Этот скрипт пытается оценить даты начала и окончания прошедших курсов, анализируя записи о зачислении студентов и журналы их активности. После запуска скрипта, пожалуйста, проверьте, что оцененные даты начала и окончания являются достаточно корректными.

Цель​

Целью здесь является "студенты бросают курс" (негативная цель) и определяется следующим образом: зачисленные студенты не проявляют активность в последней четверти курса.

Дополнительно:

  1. Записи о зачислении, у которых дата окончания (time end) предшествует дате начала текущего курса, будут исключены из прогнозов.
  2. Зачисления продолжительностью более 1 года исключаются.
  3. Завершение курса (course completion) может быть использовано в качестве метрики успеха, если эта функция включена.
  4. В противном случае, активность в течение последней четверти курса считается признаком "не бросанием обучения".

Код для этой цели находится по адресу: moodlesite/course/classes/analytics/target/course_dropout.php, где moodlesite — это корневой каталог вашего сайта YooLearn.

Индикаторы​

Индикаторы могут быть определены на любом уровне контекста. Индикаторы, используемые в данной модели, основаны на концепциях "когнитивной глубины" и "социальной широты", которые реализованы для каждой из основных активностей.

Когнитивная глубина​

Когнитивная глубина — это мера конструкта «когнитивное присутствие» в рамках теоретической модели cообщества исследователей. Когнитивное присутствие определяется как "cтепень, в которой участники любой конкретной конфигурации сообщества исследования способны строить смысл посредством устойчивой коммуникации" (Гаррисон, Андерсон и Арчер, 2000, с. 89). В исследованиях когнитивное присутствие обычно определялось путем ручного контент-анализа. В этой модели мы определяем этот конструкт на основе типа активности, предложенной учащемуся, и степени, в которой учащийся демонстрирует когнитивную вовлеченность в эту активность. Уровень глубины варьируется от 0 до 5, где 0 указывает, что учащийся даже не просмотрел активность. Уровни потенциальной когнитивной глубины:

  1. Учащийся просмотрел детали активности.
  2. Учащийся предоставил материал для активности (отправил выполненное задание).
  3. Учащийся просмотрел обратную связь от преподавателя или сверстника по активности.
  4. Учащийся предоставил обратную связь преподавателю или сверстнику в рамках активности.
  5. Учащийся пересмотрел и/или повторно предоставил материал для активности.

Эта модель начинается с присвоения каждому модулю активности максимального потенциального значения когнитивной глубины. Например, активность "Задание" позволяет достичь когнитивной глубины до уровня 4. Более подробная информация о том, как эти уровни присваиваются для основных активностей, приведена ниже.

После присвоения потенциальных уровней каждый студент, зачисленный на курс, оценивается исходя из доли достигнутой потенциальной глубины. Например, если активность поддерживает только до уровня 3, и студент достиг уровня 3, то студент участвует на 100 процентов от возможного уровня когнитивной глубины.

Социальная широта​

Социальная широта — это мера конструкта "социальное присутствие» в рамках теоретической модели cообщества исследователей. Оно определяется как "способность участников идентифицировать себя с группой или курсом обучения, целенаправленно общаться в доверительной обстановке и развивать личные и аффективные отношения путем проецирования своей индивидуальной личности" (Гаррисон, 2009, с. 352). В прошлом социальное присутствие обычно измерялось с помощью опросов после курса и ручного анализа дискурса, хотя предпринималось все больше попыток автоматизировать этот процесс. Данная модель реализует социальное присутствие как "социальную широту" путем изучения широты возможностей участника для коммуникации с другими. Уровень широты варьируется от 0 до 5, где 0 указывает, что учащийся не взаимодействовал ни с кем. Уровни потенциальной социальной широты:

  1. Учащийся не взаимодействовал ни с одним другим участником в данной активности (например, прочитал страницу).
  2. Учащийся взаимодействовал по крайней мере с одним другим участником (например, отправил задание или выполнил тест с самопроверкой, предоставив обратную связь).
  3. Учащийся взаимодействовал с несколькими участниками в данной активности, например, размещая сообщение в вики, базе данных и т.д.
  4. Учащийся взаимодействовал с участниками по крайней мере в одном "обмене" сообщениями туда и обратно.
  5. Учащийся взаимодействовал с людьми за пределами класса, например, в аутентичном сообществе практики.

Эта модель начинается с присвоения каждому модулю активности максимального потенциального значения социальной широты. Например, модуль "Задание" позволяет достичь социальной широты до уровня 2. Более подробная информация о том, как эти уровни присваиваются для основных модулей активностей, приведена ниже.

После присвоения потенциальных уровней каждый студент, зачисленный на курс, оценивается исходя из доли достигнутой потенциальной глубины. Например, если активность поддерживает только до уровня 3, и студент достиг уровня 3, то студент участвует на 100 процентов от возможного уровня социальной широты.

Потенциальные уровни показателей для выбранных модулей элементов курса​

Потенциал вовлеченности через когнитивное и социальное присутствие составляет инструктивную разработку, который является ключевым элементом преподавательского присутствия. На данной диаграмме показаны потенциальная когнитивная глубина и социальная широта всех основных и некоторых второстепенных активностей:

Потенциальная когнитивная глубина и социальная широта

Классифицируя каждую активность по потенциальной когнитивной глубине и социальной широте, мы можем прогнозировать, какой уровень вовлеченности она поддерживает (и, возможно, требует) от обучающегося, даже при отсутствии данных о действиях многих учащихся в рамках данного экземпляра активности.

Важно отметить, что более высокие уровни на каждой из шкал включают в себя все предыдущие, более низкие уровни. Так, активность, предполагающая взаимодействие студента со всеми peers (социальная широта, уровень 3), автоматически включает уровни 1 (только студент) и 2 (студент +1).

Во многих случаях конкретный уровень может быть определен только путем анализа параметров настройки активности.

Анализируемый элемент​

Анализируемым элементом YooLearn для данной модели является "Курс". Это означает, что модель будет последовательно перебирать все курсы на сайте и обрабатывать каждый из них — либо для обучения модели, либо для формирования прогнозов. Прогнозы формируются для каждой единицы "выборка" (см. ниже) в контексте курса.

В целях масштабируемости все вычисления на уровне курса выполняются для каждого курса в отдельности, а полученные наборы данных объединяются после завершения анализа всех курсов сайта.

Выборочные данные​

Выборочные данные в контексте машинного обучения означают единицу анализа. В данной модели выборочные данные представляют собой записи студентов на курсы. Прогнозы будут формироваться для каждой записи студента на курс на основе данных, полученных в ходе обучения модели по всем предыдущим записям студентов на курсы, которые уже завершены.

Действительные выборочные данные​

Действительные выборочные данные определяются для каждой модели в контексте её обучения и прогнозирования. Для данной модели критерии таковы:

  • Для прогнозирования: текущие курсы.
  • Для обучения: завершенные курсы с активностью.

Оригинал: https://docs.moodle.org/502/en/Students_at_risk_of_dropping_out