Об авторе: Дмитрий Аббакумов, доктор педагогических наук (PhD Лёвенского университета, Бельгия), руководитель Центра вычислительных наук об образовании НИУ ВШЭ.
Технологии и платформы для проведения лекций, обсуждений, практикумов и экзаменов в онлайн-режиме переживают настоящий пользовательский бум и, наверное, уже навсегда оставили яркий след в цифровой трансформации образования. Но мне хотелось бы рассказать еще об одном тренде, меняющем его — применении методов научных вычислений. Использование всех этих сервисов производит огромное количество данных, которые могут помочь трансформировать саму идею и структуру образования.
Что такое вычислительная наука и для чего она применяется?
Вычислительные науки — быстроразвивающаяся междисциплинарная область. В ней используются передовые вычислительные возможности для решения различных проблем. Можно привести пару примеров.
- Вычислительная геномика
Сфера применения: сравнивает цепочки и расшифровывает последовательности генов с помощью сложных статистических методов и алгоритмов машинного обучения.
- Вычислительная химия
Сфера применения: моделирует поведение молекул и прогнозирует реакции с помощью математических методов.
Вычислительные методы востребованы и в образовании (англ. — computational educational sciences). Там они направлены на глубокое исследование того, как, например, происходит обучение, как учатся студенты и как работают учебные материалы.
Современные профессора читают курсы не только офлайн, в аудитории своего университета, но и онлайн, когда студентов тысячи, а аудитория ограничивается разве что размерами нашей планеты. Однако при этом профессора теряют контакт с аудиторией, так как не имеют возможности видеть, что происходит по другую сторону монитора и, соответственно, не понимают, сработал ли новый пример, который они подбирали всю ночь накануне лекции, или стал ли понятен разбор формулы в новой редакции презентации. Помочь вернуть ощущение контроля происходящего может вычислительная наука.
Как это происходит?
Платформы для онлайн-обучения собирают данные о каждой активности студента на уровне единичного клика мышкой. Специальный анализ этих данных позволяет увидеть:
- какой была активность по ту сторону монитора;
- насколько продуктивными были студенты в решении практических заданий;
- насколько полезными оказались учебные материалы.
В результате появляются решения, напоминающие центр управления полетами — аналитические дашборды, показывающие профессору всю необходимую информацию и позволяющие скорректировать курс для восполнения пробелов.
Раньше на эксперименты по подбору оптимальных курсов уходили месяцы или годы. Вычислительная наука позволяет намного быстрее сравнить между собой различные наборы элементов содержания или педагогических приемов и доказательно увидеть, какие из них позволяют добиться лучших учебных результатов.
Вычислительная наука может быть полезной и в оценивании
Экзамены в онлайн-форме обычно проводятся с применением прокторинга — специальной процедуры, при которой сотрудник (проктор) следит за прохождением экзамена, фактически, наблюдает за студентом через веб-камеру с помощью компьютерной программы. Но как уследить за тысячей студентов?
Вычислительная наука приходит на помощь прокторам. Анализ логов поведения студента во время курса и экзамена позволяет найти студентов, чьи ответы выглядят неправдоподобными, что сигнализирует о возможном списывании или использовании другой нечестной стратегии. Другой пример — анализ попыток на экзаменах, где попытки допускаются, позволяет выявить студентов, «натыкивающих» верный ответ.
В будущем проникновение вычислительных методов в педагогическую науку будет только усиливаться. Путей у этого процесса несколько:
- Будет увеличиваться число решений, работающих в режиме реального времени, когда и в анализ, и в решения вовлекаются непрерывно собираемые данные. Сейчас пока еще преобладает формат, в рамках которого сбор и анализ отделены друг от друга во времени.
- Будут усложняться и расширяться методы и спектр вовлекаемых в анализ форм данных. Это могут быть речь, движение, мимика.
- Будут предъявляться повышенные требования к интерпретируемости результатов. Сейчас именно низкая интерпретируемость сдерживает применение нейросетей в анализе данных в образовании.
При этом важно помнить, что вычислительная наука в образовании работает на человека. Ее задача — помочь преподавателю и студенту добиться лучших результатов. Уверен, так будет и в будущем.
Подписывайтесь и читайте нас в Яндекс.Дзене — технологии, инновации, эко-номика, образование и шеринг в одном канале.