«Цифровой тьютор» поможет в работе с онлайн-курсами

09:11, 30 сентября 2020

Прототип сервиса уже доступен для авторов онлайн-курсов и руководителей образовательных программ

Сервис оценки онлайн-курсов уже доступен для использования в тестовом режиме. Фото: Илья Сафаров.

Сделать правильный выбор онлайн-курсов для образовательных программ станет проще благодаря сервису «Цифровой тьютор», который разрабатывается в Уральском федеральном университете совместно с компаниями-партнерами. Кроме того, «Цифровой тьютор» готов помочь в работе с материалами курса рекомендациями по их улучшению.

«Сервис заточен на оценку онлайн-курсов и контрольных точек в них, — говорит один из разработчиков сервиса Александр Толмачев (НОЦ „Онлайн-образование“). — Мы обсчитали все курсы УрФУ, которые размещены на онлайн-платформе „Открытое образование“. Руководители образовательных программ смогут выбирать онлайн-курсы себе в программу, а преподаватели, которые являются авторами онлайн-курсов, получат доступ к количественным показателям для улучшения материалов курса».

Автоматизированная система рекомендательных сервисов и поддержки процесса индивидуализированного обучения «Цифровой тьютор» сейчас находится в процессе разработки, однако отдельные сервисы уже можно тестировать.

«Цифровой тьютор» открывает много возможностей. Анализ данных цифрового следа студента дает объективную информацию о его предпочтениях, успешности и вовлеченности в учебный процесс. Данные учебной аналитики позволяют сравнивать курсы по показателям качества контрольно-измерительных материалов, виртуальной посещаемости и вовлеченности студентов, а инструменты раннего прогнозирования на основе цифрового следа дают возможность своевременной поддержки обучающихся и сокращения отчисления.

«Кроме того, оценка качества курсов по данным учебной аналитики позволит авторам совершенствовать контент курсов и повышать эффективность обучения, — говорит Александр Толмачев. — Анализ цифрового следа студентов дает полную картину об их обучении на предыдущих этапах и объективные данные по курсам образовательной программы. Инструменты прескриптивной аналитики на основе данных могут быть использованы для организации поддержки обучающихся и сохранения контингента».

На данный момент представлен прототип, который могут использовать авторы курсов и руководители образовательных программ. В перспективе планируется создать дополнительные набор инструментов для преподавателей — с прогнозированием успеваемости и мониторингом мотивации, для студентов — с рекомендациями по формированию ИОТ, по их компетентностному профилю и повышению мотивации и успеваемости.

Разработчики приглашают принять участие в апробации сервиса оценки онлайн-курсов.