Первые шаги - страница 2

Психометрика – чудесная наука, она за справедливость и пользу оценивания. В ней много спорного и трудного, но с этой книгой ваши первые шаги в психометрической аналитике для EdTech точно будут уверенными.

Последние пять лет мы наблюдаем динамичный рост EdTech. В широком смысле EdTech – это область, связанная с применением технологий для улучшения образования в целом, к которой относятся:

• онлайн-курсы;

• мобильные приложения;

• тренажеры и симуляторы;

• системы управления обучением и электронные журналы;

• программы управления контентом;

• инструменты виртуальной и дополненной реальности;

• технологии персонализированного обучения и многое другое.

Однако чаще (в более привычном нам смысле) аббревиатура EdTech ассоциируется со сферами бизнеса, в которых студенты заходят на веб-сайт или в мобильное приложение и получают там новые знания. Этот бизнес может быть большим и малым. Примерами большого бизнеса являются Яндекс Практикум, DataCamp, Duolingo и многие другие компании в России[1] и за рубежом[2]. К малым можно смело отнести индивидуальных онлайн-преподавателей и небольшие онлайн-школы, применяющие образовательные технологии в своей практике. На такие малые и большие сферы применения EdTech я ориентируюсь в этой книге. Кроме того, рассчитываю, что и более широкому кругу читателей из сфер образования и обучения эта книга окажется полезной.

В EdTech любят метрики и используют их на самых разных уровнях управления бизнесом. Например, метрика рентабельности ROI (Return on Investment) помогает понять, окупились ли расходы на создание, рекламу и проведение курса, а метрика ROMI (Return on Marketing Investment) показывает, насколько хорошо работают используемые маркетингом инструменты для привлечения студентов на курс. Метрика количества уникальных пользователей представляет текущий объем аудитории курса и позволяет отследить динамику этой аудитории во времени, а LTV (Lifetime Value) – сколько прибыли приносит отдельный студент за все время взаимодействия с EdTech-провайдером.

Существуют метрики удовлетворенности и лояльности студентов. Например, CSI (Customer Satisfaction Index) говорит о том, доволен ли студент обучением в целом или его отдельными аспектами, NPS (Net Promoter Score) – готов ли студент рекомендовать конкретный курс своим знакомым и друзьям, a метрика реферальности – сколько новых студентов приходят благодаря рекомендации обучающихся в данное время студентов.

Для оценки качества обучения обычно используют метрики COR (Completion Rate), или «доходимость», которая показывает долю студентов, успешно завершивших обучение, и Transformation (или Success) Rate, которая отражает степень уверенности студента в том, что цели его обучения достигнуты. Наконец, как и любому бизнесу, EdTech важно изучать долю и причины возвратов, для чего используется соответствующая метрика. Приведенный список, безусловно, неполный, но он отлично иллюстрирует, как важны метрики и работа с ними для современного образовательного бизнеса.

Главная ценность упомянутых метрик заключается в том, что они делают бизнес видимым и, следовательно, управляемым. Однако парадокс заключается в том, что в них отлично выражена бизнес-составляющая, но практически отсутствует составляющая образовательная. Другими словами, показывают ли нам указанные метрики, работает или нет учебный контент и насколько хорошо он это делает; осваивают ли студенты желаемое и насколько уверенными они могут быть в этом; оптимальны ли формат обучения и учебная нагрузка и, собственно, происходит ли обучение в самом деле? Едва ли. Разве что косвенно. Получается, собственно обучение – то, на основе чего строится EdTech-бизнес, – остается скрытым, а значит, неуправляемым.

При этом наука, которая уже полтора века измеряет обучение и помогает настраивать его на студентов, есть. Она называется