Перейти к основному содержимому

Студенты, рискующие бросить обучение

Обзор​

Модель «Студенты, рискующие бросить обучение» предсказывает студентов, которые рискуют не завершить курс Moodle из-за низкой вовлечённости. В этой модели определение «бросания обучения» — «отсутствие деятельности студента в последней четверти курса». Эта модель прогнозирования использует модель вовлечённости студентов Community of Inquiry, состоящую из трёх частей:

  • Когнитивное присутствие
  • Социальное присутствие
  • Присутствие преподавателя

Ниже приведены дополнительные сведения о том, как эти конструкции определены в модели.

Особенности​

Абстрагируя концепции «когнитивного присутствия» и «социального присутствия», эта модель прогнозирования способна анализировать и делать выводы на основе широкого спектра курсов, а также применять эти выводы для прогнозирования новых курсов, даже тех, которые никогда не преподавались в системе Moodle ранее. Модель не ограничена прогнозированием успеха студентов только в точных дубликатах курсов, предлагаемых в прошлом.

Ограничения​

  1. Эта модель прогнозирования предполагает, что курсы имеют фиксированные даты начала и окончания, и не предназначена для использования с курсами с непрерывной регистрацией.
    1. Из-за этого предположения модели очень важно правильно установить даты начала и окончания курса для каждого курса, чтобы использовать эту модель. Если даты начала и окончания прошлых и текущих курсов не установлены правильно, прогнозы не могут быть точными.
    2. Курсы не будут включены в обучение или прогнозы, если дата окончания раньше даты начала.
  2. Для работы этой модели в курсах требуется использование разделов, чтобы разделить все элементы на временные диапазоны.
  3. Курсы с датами начала и окончания более чем через год друг от друга не будут использоваться.
  4. Для этой модели требуется определённый объём данных в Moodle, на основе которых можно делать прогнозы. В настоящее время в набор показателей включены только основные элементы курса Moodle (см. ниже). Курсы, в которых не включено несколько основных элементов курса Moodle за «временной срез», будут иметь слабую поддержку прогнозирования в этой модели. Эта модель прогнозирования будет наиболее эффективна для полностью онлайн или «гибридных» или «смешанных» курсов со значительными онлайн-компонентами.

Поскольку поле даты окончания курса было введено только в Moodle 3.2, а некоторые курсы, возможно, не имели установленной даты начала курса в прошлом, мы включаем скрипт интерфейса командной строки:

$ admin/tool/analytics/cli/guess_course_start_and_end.php

Этот скрипт пытается оценить прошлые даты начала и окончания курса, просматривая журналы регистрации и активности студентов. После запуска этого скрипта проверьте, что предполагаемые даты начала и окончания результатов скрипта достаточно корректны.

Цель​

Целью здесь является «студенты бросают курс» (отрицательная цель), которая определяется как: Зачисленные студенты не проявляют активности в последней четверти курса.

Дополнительно:

  1. Зачисления, у которых дата окончания раньше текущей даты начала в курсе, будут исключены из прогнозов.
  2. Зачисления продолжительностью более 1 года исключаются.
  3. Завершение курса может использоваться как показатель успеха, если оно включено.
  4. В противном случае активность в последней четверти курса считается «не бросанием обучения».

Код для этой цели расположен по адресу moodlesite/course/classes/analytics/target/course_dropout.php, где moodlesite — корневой каталог вашего сайта Moodle.

Показатели​

Показатели могут быть определены на любом уровне контекста. Показатели, используемые в этой модели, основаны на концепциях «когнитивной глубины» и «социальной широты», которые реализованы для каждого из основных элементов курса.

Когнитивная глубина​

Когнитивная глубина — это мера конструкции «когнитивного присутствия» в теоретической структуре Community of Inquiry. Когнитивное присутствие определяется как «Степень, в которой участники любой конкретной конфигурации сообщества исследования способны строить смысл посредством устойчивой коммуникации» (Гарисон, Андерсон и Арчер, 2000, стр. 89). Когнитивное присутствие обычно определялось в исследованиях путём ручного анализа содержания. В этой модели мы определяем эту конструкцию на основе типа деятельности, предлагаемой студенту, и степени, в которой студент демонстрирует когнитивную вовлечённость в эту деятельность. Уровень глубины варьируется от 0 до 5, где 0 указывает на то, что учащийся даже не просматривал элемент курса. Уровни потенциальной когнитивной глубины:

  1. Учащийся просмотрел сведения об элементе курса.
  2. Учащийся отправил контент в элемент курса.
  3. Учащийся просмотрел обратную связь от преподавателя или сокурсника по элементу курса.
  4. Учащийся предоставил обратную связь преподавателю или сокурснику в рамках элемента курса.
  5. Учащийся переработал и/или повторно отправил контент в элемент курса.

Эта модель начинает с присвоения максимального потенциального значения когнитивной глубины каждому модулю элемента курса. Например, элемент курса «Задание» допускает когнитивную глубину до 4. Ниже приведены дополнительные сведения о том, как эти уровни назначаются для основных элементов курса.

После назначения потенциальных уровней каждый студент, зачисленный на курс, оценивается на основе доли достигнутой потенциальной глубины. Например, если элемент курса поддерживает только уровень 3 и студент достиг уровня 3, студент участвует на 100 процентов от возможного уровня когнитивной глубины.

Социальная широта​

Социальная широта — это мера конструкции «социального присутствия» в теоретической структуре Community of Inquiry. Она определяется как «Способность участников идентифицировать себя с группой или курсом обучения, целенаправленно общаться в доверительной среде и постепенно развивать личные и эмоциональные отношения путём проецирования своих индивидуальных личностей» (Гарисон, 2009, стр. 352). В прошлом социальное присутствие обычно измерялось с помощью посткурсовых опросов и ручного анализа дискурса, хотя предпринимались всё более активные попытки автоматизировать этот процесс. Эта модель реализует социальное присутствие как «социальную широту», изучая широту возможностей, которые участник имеет для общения с другими. Уровень широты варьируется от 0 до 5, где 0 указывает на то, что учащийся не взаимодействовал ни с кем. Уровни потенциальной социальной широты:

  1. Учащийся не взаимодействовал ни с одним другим участником в этом элементе курса (например, он прочитал страницу).
  2. Учащийся взаимодействовал по крайней мере с одним другим участником (например, он отправил задание или попытался пройти самооцениваемый тест, предоставляющий обратную связь).
  3. Учащийся взаимодействовал с несколькими участниками в этом элементе курса, например, размещая сообщения в дискуссионном форуме, вики, базе данных и т. д.
  4. Учащийся взаимодействовал с участниками как минимум в одном «обмене» сообщениями туда и обратно.
  5. Учащийся взаимодействовал с людьми вне класса, например, в подлинном сообществе практики.

Эта модель начинает с присвоения максимального потенциального значения социальной широты каждому модулю элемента курса. Например, модуль «Задание» допускает социальную широту до 2. Ниже приведены дополнительные сведения о том, как эти уровни назначаются для основных модулей элементов курса.

После назначения потенциальных уровней каждый студент, зачисленный на курс, оценивается на основе доли достигнутой потенциальной глубины. Например, если элемент курса поддерживает только уровень 3 и студент достиг уровня 3, студент участвует на 100 процентов от возможного уровня социальной широты.

Потенциальные уровни показателей для выбранных модулей элементов курса​

Потенциал вовлечения через когнитивное и социальное присутствие составляет инструктивную разработку, которая является одним из ключевых элементов присутствия преподавателя. Эта диаграмма показывает потенциальную когнитивную глубину и социальную широту всех основных и некоторых неосновных элементов курса:

Потенциальная когнитивная глубина и социальная широта

Категоризируя каждый элемент курса по потенциальной когнитивной глубине и социальной широте, мы можем предвидеть, какой уровень вовлечённости поддерживается (и, возможно, ожидается) от учащегося, даже без истории действий многих учащихся в этом экземпляре элемента курса. Обратите внимание, что более высокие уровни по каждой оси включают все нижние уровни, т. е. элемент курса, который включает учащегося и всех сокурсников (социальная широта 3), автоматически включает уровни 1 (только учащийся) и 2 (учащийся +1). Во многих случаях конкретный уровень можно определить только путём анализа параметров настройки для элемента курса.

Анализируемый элемент​

Анализируемым элементом Moodle для этой модели является Курс. Это означает, что модель будет перебирать курсы на сайте и обрабатывать каждый из них, либо для обучения модели, либо для прогнозирования. Прогнозы делаются для каждой сущности «выборки» (см. ниже) в контексте курса.

По причинам масштабируемости все вычисления на уровне курса выполняются для каждого курса, и полученные наборы данных объединяются после завершения анализа всех курсов сайта.

Выборочные данные​

Выборочные данные в контексте машинного обучения указывают на единицу анализа. В этой модели выборочными данными являются зачисления студентов на курсы. Прогнозы будут сделаны для каждого зачисления студента на курс на основе данных, наблюдаемых во время обучения модели для всех предыдущих зачислений студентов на курсы, которые были завершены.

Валидные выборки​

Валидные выборки определяются для каждой модели с точки зрения обучения модели и прогнозов модели. Для этой модели критерии следующие:

  • Для прогнозирования = текущие курсы
  • Для обучения = завершённые курсы с активностью

Аналитика​

Аналитика — это конкретные прогнозы, генерируемые моделью для каждой единицы, определённой в выборке (в данном случае, зачисления студентов на курс) в контексте этой модели (в данном случае