MAXIMUM Education
Разработка: платформенное решение для обучения больших групп учеников (легло в основу массового продукта «MAXIMUM ИЗИ»).
Главная проблема групп с большим количеством учеников — вовлеченность в процесс обучения. В классе из двадцати человек можно вовлечь всех за час, а из двухсот — уже нет. При этом если ученики не участвуют в уроке, они так или иначе упускают темы, выпадают из процесса и в итоге теряют интерес. Проанализировав драйверы мотивации, эксперты MAXIMUM Education выделили пять элементов, необходимых для успешного обучения:
- комфорт/уверенность;
- поддержка;
- достижения;
- соревновательность;
- дедлайны.
Компания создала платформу для проведения интерактивных занятий. Преподавателям она дает инструменты, автоматизирующие их работу, а ученикам — инструменты, позволяющие проявлять большую активность во время урока.
Как это работает на практике:
-
Платформа, которая самообучается с помощью искусственного интеллекта (ИИ), определяет и оцифровывает студенческую активность во время занятия. Затем ученик получает аналитический отчет о достижениях и рекомендации. ИИ «видит» всех учеников и может анализировать видеострим, определяя эмоции учеников во время урока.
-
Ученики в личном кабинете и в рассылках могут просмотреть итоги работы и лидер-борды. Это полезно для создания соревновательного эффекта.
-
Платформа рассылает персональную статистику по результатам домашнего задания и посещаемости, мотивационные сообщения в зависимости от прогресса учеников, успеваемости и вовлеченности.
-
ИИ-алгоритмы на основе аналитики генерируют сообщения для студентов и автоматически рассылают их. Ученики получают похвалу за то, что полностью справились с домашним заданием, или за старания — но с указанием на ошибки (для каждой ситуации свой посыл, а вариативность сообщений — около 50 в каждой категории).
Для учителя платформа строит отчеты и показывает их до, во время и после урока, компилируя данные по посещениям и прогрессу ученика. Также платформа указывает преподавателю на учеников, с которыми нужно дополнительно поработать и подсказывает наиболее эффективные способы для этого. Таким образом педагог отслеживает успеваемость и своевременно видит, где нужно подключиться. Платформа интегрирована с социальной сетью VK, что позволяет оперативно коммуницировать с группой.
Михаил Мягков, генеральный директор MAXIMUM Education:
«Прототип мы тестировали в три волны на семи группах учеников и преподавателей. К третьему этапу тестов процент проблем во время обучения упал с 29% до 3%. Каждый ученик стал в среднем получать на 9% больше сообщений. Количество отвлечений во время урока и переключения вкладок снизилось на 31%, количество выходов с урока — на 51%. Также ученики стали на 21% меньше опаздывать.
Платформенное решение позволило не только создать высокомаржинальный продукт, но и сделать доступным для большого количества учеников качественную образовательную платформу».
«Яндекс.Практикум»
Разработка: психометрический анализ данных.
Чем выше у ученика индекс learning performance (LP, эффективность обучения), тем быстрее он учится с точки зрения количества пройденных уроков, оперативнее сдает проекты. В свою очередь студенты с низким уровнем LP чаще попадают в категорию тех, кто потенциально может «отвалиться». 30% случаев, когда студенты бросают занятия, связаны с учебными трудностями. Это и сложные уроки — когда после нескольких попыток студент так и не смог решить задачу и потерял интерес, и ненативные формулировки теории и заданий, и недостаток поддержки и сопровождения.
Для управления непрерывным улучшением контента и сопровождением студентов в «Яндекс.Практикуме» разработали психометрическую систему — набор метрик и аналитических инструментов. Что измеряют:
-
качество задач в тренажере, квизах/тестах;
-
трудность, дискриминативность (способность теста дифференцировать студентов относительно максимального и минимального результатов), индекс попытки пройти или решить задание;
-
когнитивную посильность уроков и курсов;
-
успеваемость студентов, тот самый learning performance.
После рефакторинга процент максимального количества попыток в уроках по некоторым дисциплинам снизился до 45%. При этом аналитические инструменты работают, как на больших (100–1000 студентов в месяц), так и на малых (10–15 студентов в месяц) объемах данных. Это позволяет принимать обоснованные решения, как в зрелых продуктах, так и на этапе запусков и бета-тестов.
Дмитрий Аббакумов, руководитель Центра психометрики и учебной аналитики «Яндекс.Практикума»:
«Подсвечивая студентов с высоким риском отказа от обучения, те самые 30%, мы можем с ними работать, фокусироваться на элементах поддержки, снижая их количество и повышая показатели сохранения студентов. При этом психометрическая система влияет и на образовательные процессы. Мы делаем улучшение контента сфокусированным и экономичным. Другими словами, улучшаем то, что действительно требует улучшений, и не трогаем то, что и так работает хорошо».
«Университет 2035»
Разработка: инструментарий для дата-центричного принятия решений в кадровом управлении.
Непонимание рынка труда и отсутствие информации о нем — актуальная проблема в сфере профессионального саморазвития. При этом дополнительно есть запрос на профориентацию у старшеклассников, есть часть соискателей, которым нужен рескилинг (получение навыков, которые помогают выполнять другую работу. — РБК Тренды), есть молодые специалисты со сложной мотивацией. Они готовы погружаться в профессию и вникать в тонкости, но срок закрытия вакансий на платформах для поиска работы — неделя-две. Рынок труда живет ничтожно малыми циклами по сравнению с тем, как эти молодые специалисты развиваются. Значит существуют категории людей, которым нужно понятное и доступное соприкосновение с рынком труда, но в силу разных причин оно или не происходит или происходит не эффективно.
В RnD (Research and Development) «Университета 2035» разрабатывают Digital HR — продукт, который решает эти проблемы. С одной стороны, есть ИИ, который круглосуточно собирает данные с рынка труда по всей России. Это профессиональные сообщества, сайты крупных компаний — на данный момент около 3,5 млн источников. В итоге получается наглядная картина рынка труда: какие профессии востребованы на рынке, что нужно работодателям, количество профессий, набор компетенций для них, зарплаты, количество вакансий по профессиям. К примеру, по позиции фронтенд-разработчика на начало августа 2022 года в Москве было открыто 90 вакансий с максимальной зарплатой ₽150 тыс., в Татарстане таких позиций восемь, но зарплата чуть выше — ₽170 тыс. Такой срез можно сделать по всей России.
Параллельно для Digital HR анкетируют соискателей, выявляя их сильные навыки, или, как в случае со старшеклассниками, дают профориентационные тесты, которые определяют предпочтения, тип мышления и прочее. Это помогает понять, какой профессиональный выбор для этого человека будет самым релевантным. Затем эти две картины совмещают — то, что могут предложить соискатели, и то, что может им в ответ дать рынок. Получается объективный срез рынка предложений.
Этот проект также ориентирован на крупные компании, такие, как «Сбер», «Яндекс», на лидеров банковского сектора, на тех, у кого есть потребность в определенных кадрах, например, специалистах по машинному обучению. Это даже не вакансии, а некая постоянная потребность. Эксперты «Университета 2035» разработали личный кабинет для эйчаров компаний, в котором они могли бы формулировать эти функциональные позиции в нужном объеме и размещать их. При этом соискатель, который обучается на курсах «Университета 2035», видит в личном кабинете траекторию своего прогресса. А эйчар, начав поиск специалиста, может указать нужные ему компетенции и просматривать профили соискателей. При этом он тоже сразу видит траекторию их учебного прогресса.
Александр Киреев, ведущий специалист по выведению на рынок высокотехнологичных продуктов «Университета 2035»:
«Растить собственные кадры долго, а брать сложившихся профессионалов дорого. При этом можно и не дорастить. Такая проблема, например, есть в игровой индустрии: молодого специалиста выращивают, а он уходит в другую компанию в поиске большей зарплаты. При этом брать специалиста с рынка, который уже дорого стоит, рискованно, потому что неизвестно, как он освоится в команде. Мы решаем эту проблему, потому что даем возможность следить за молодыми кадрами и приглашать их в тот момент, когда они с точки зрения самого эйчара в той или иной мере готовы быть приглашенными. Плюс, тут есть элемент прозрачности, потому что видно, чему человек обучается, понятен его прогресс, и таким образом есть, о чем с ним поговорить на собеседовании».