Телеграм канал «Лаборатория онлайн-обучения»

Книга или курс?

Поступил вопрос в личные сообщения:
«Михаил, добрый день! Приобретала курс по андрагогике. Вижу, что вы выпустили книгу. Они как-то пересекаются? Просто хочется приобрести книгу! Спасибо за ответ».

Отвечаю как есть.

Да, книга опирается на курс «Андрагогика: основы». Поэтому, если вы уже проходили курс, многие темы будут вам знакомы.

И это вполне нормально, потому что я не ставил перед собой задачу специально придумывать для книги другое содержание только ради того, чтобы она не пересекалась с курсом 😀

По сути, книга стала ещё одним форматом работы с тем же материалом.

Курс существует в асинхронном формате, вы проходите его в своём темпе, изучаете материалы, практикуетесь на своих задачах при создании учебных курсов и т.д. То есть учебный курс всё равно предполагает определённую последовательность прохождения.

С книгой способ работы с материалом становится свободнее.
Например, через полгода вам понадобится вспомнить определённый андрагогический принцип или вернуться к теме мотивации взрослого обучающегося. В курсе для этого нужно открыть нужное занятие, найти соответствующий фрагмент и т.д. В книге достаточно обратиться к оглавлению и довольно быстро найти нужную информацию.

Есть ещё один важный момент. Взрослый человек постоянно соотносит новое со своим профессиональным опытом и с книгой это делать действительно удобнее. Вы можете выделять полезные для себя мысли, писать на полях, клеить стикеры, возвращаться к отдельным страницам (уже с учётом нового опыта) и т.д.

И последнее.

Большинство из нас проводит перед экраном значительную часть рабочего дня. И, согласитесь, иногда приятно закрыть ноутбук, взять книгу и в спокойном темпе почитать её, остановиться на отдельных страницах, поразмышлять над ними.

Поэтому, если вы уже проходили курс, я бы не говорил, что в книге вас ждёт принципиально новое содержание (спойлер: хотя есть бонусная глава).

Ценность книги как раз в том, что после курса она имеет самостоятельную ценность за счёт того, как вы будете пользоваться содержанием книги дальше.

Генеративный ИИ удешевляет тексты авторов каналов?

В последнее время, когда читаю профессиональные каналы, всё чаще понимаю, что хорошо написанный текст уже почти ничего не говорит мне об уровне автора.

Раньше сама способность взять сложную тему, разобраться в ней, понятно объяснить её подписчикам канала уже выделяла автора. Сейчас с этой работой довольно неплохо справляется ИИ.

Поэтому возникает закономерный вопрос:
что в тексте есть такого, чего автор не мог получить за несколько минут из ИИ?

Мне кажется, всё больший вес будет иметь присутствие самого автора, его опыт и наблюдения, которые появились в реальной работе.

Например, ИИ прекрасно объяснит, что такое образовательные метрики и какие их виды существуют. Но когда я рассуждаю о том, кто в образовательном проекте должен отвечать за конкретную метрику, почему разные специалисты могут предлагать свои гипотезы и за кем при этом должно оставаться конечное решение, это уже вывод из работы с образовательными проектами.

По этой же причине подписчикам, вероятно, всё чаще будет интересно собственное мнение автора. Что он выбрал бы сам? Какое решение считает слабым? С чем не согласен? Почему в реальном проекте поступил именно таким образом? и т.д.

Мне вообще кажется, что больше всего выиграют те, кто продолжает что-то делать руками и регулярно сталкивается с последствиями собственных решений. У таких авторов постоянно появляется материал, которого пока нет в открытых источниках.

Сильными останутся и те, у кого есть собственный способ смотреть на профессиональные задачи. Потому что порой ценность автора вообще не связана с новыми фактами. Факты могут быть давно известны. Важнее, какой вопрос автор задаёт к ним и к какому выводу приходит после собственной практики.

Получается, ИИ действительно удешевляет производство хорошего текста.

Но одновременно он делает реальный опыт автора заметно ценнее.

Коллеги, что думаете?

💭 Хотелось бы рассказать об одном человеке, которому я особенно благодарен за выпуск первой книги.

Когда я только начал работать над ней, мне очень хотелось, чтобы рецензентом стал Айсмонтас Бронюс Броневич — профессор МГППУ, лауреат Премии Правительства России в области образования, почётный работник высшего профессионального образования Российской Федерации.

Именно Бронюс Броневич когда-то заинтересовал меня андрагогикой и во многом вдохновил изучать её на научном уровне.

Поэтому представить ему свою первую книгу было для меня одновременно очень важным и волнительным шагом.

Я до сих пор помню, как решился ему написать (небольшой фрагмент того самого сообщения на скрине)

Признаюсь, добиться его внимания было непросто. Когда я ему написал, он находился за границей, поэтому всё немного затянулось. Но после его возвращения в Россию нам удалось несколько раз встретиться и поговорить.

После проведённых встреч он согласился стать рецензентом моей книги.

Этот момент стал для меня действительно особенным.
Потому что в тот момент понял, что человек, который когда-то пробудил во мне интерес к андрагогике, спустя несколько лет уже рецензирует мою первую книгу.

Короче говоря, непередаваемые эмоции!

В последнее время мне пишут представители разных образовательных платформ и сервисов на основе ИИ, чтобы получить от меня обратную связь именно с научно-образовательной, продуктовой, методологической точки зрения.

По своей доброте я соглашаюсь на встречи, потому что надеюсь на возможное взаимное сотрудничество.

Но со временем я понял, что к таким обращениям можно относиться чуть внимательнее — прежде всего потому, что под словом «сотрудничество» разные стороны иногда понимают совершенно разные вещи...

Теперь история 💭

Недавно меня пригласили оценить одну платформу, которая анализирует качество школьных уроков и выводит определённые показатели на дашборды для директора, учителей и других сотрудников школы.

До встречи я сразу определил свою позицию: мне не очень интересно просто рассказывать о продукте на канале, с которым я сам не работал. Если просто интересна реклама, то это к администратору канала Дарье.

Также сообщил, что гораздо интереснее для меня было бы разобраться в методологии, учебной аналитике, логике показателей и, возможно, помочь команде усилить решение.

Мне сказали, что такой формат как раз возможен.

Обрадовавшись, я подготовился к встрече: заранее изучил платформу, сформулировал вопросы и направил их команде.

В первую очередь мне хотелось понять, насколько зрелой является заложенная в продукт система учебной аналитики. Сами вопросы оставлю здесь.

На встрече мне подробно презентовали продукт и его возможности.

При этом для меня главный интерес находился немного глубже.

Дело в том, что «красивые дашборды» — это важная часть продукта (собственно, как и весь UX/UI-дизайн). Но мне всегда интересно понять, что находится за ними: что именно измеряется, почему выбраны эти показатели, насколько они валидны, как собираются данные, какие решения действительно можно принимать на их основе и т.д.

Именно вокруг этого я и рассчитывал построить диалог.

Однако в процессе встречи стало понятно, что мои вопросы подробно обсуждать не планируется...

Ведь когда я предложил поделиться своими наблюдениями и обозначить возможные зоны развития продукта, разговор постепенно сместился в сторону возможного упоминания платформы на моём канале.

В итоге я просто ещё раз уточнил, что рекламные размещения можно обсуждать отдельно через администратора канала, а мне самому было бы интереснее сотрудничество именно вокруг развития продукта.

Мне сообщили, что такой вариант тоже можно будет обсудить, но только через 2 дня (как обозначил их директор по продукту).

Как вы поняли, никакой обратной связи даже спустя 2 дня не поступило.

Коллеги, а вы сталкивались с ситуациями, когда уже во время встречи выяснялось, что стороны изначально вкладывали совершенно разный смысл в слово «сотрудничество»? И как такие «встречи» минимизировать?

Полина, добрый день!

Ещё раз спасибо за такую внимательную работу с учебным материалом.
Мелкие опечатки и ошибки мы исправим, отдельное спасибо за них.

1. Модуль 7, вопрос про универсальный язык коммуникации

Здесь мы опирались на формулировку из теории напрямую, поэтому ответ звучал близко к тексту модуля. Но вы верно подметили, что в отрыве от абзаца он читается не как причина, а как описание ситуации, и вариант про должность на этом фоне выглядит правдоподобно.

Мы сделали формулировку прозрачнее. Верный ответ теперь звучит ближе к тому, что мы объясняем дальше в модуле: у участников проекта разные роли, задачи и профессиональная логика, поэтому один формат коммуникации не работает для всех.

Заодно уточнили формулировку правила 1, чтобы акцент был именно на роли участника, как мы это разбираем в модуле про роли и ответственность, а не его должности.

2. Модуль 7, вопрос то, как формулировать руководителю итоги спринта

Тут действительно могла возникнуть путаница между результатами - задачами верхнего уровня и задачами нижнего уровня.

Мы синхронизировали формулировки теории и теста, чтобы они звучали одинаково. Теперь и в теории, и в вариантах ответа речь идёт о достигнутых результатах, а планы на будущее сформулированы через результаты следующего спринта.

3. Модуль 8, последовательность шагов

Действительно, может быть не до конца понятна логика передачи прав и подписания финальных документов.
Мы дополнили теорию, давайте я приведу вам пояснение сюда:

Шаг 5. Передача курса в использование

После завершения и согласования проекта учебный курс нужно передать в дальнейшую работу

Передача может выглядеть по-разному: публикация курса на платформе, выгрузка в подходящем формате, например SCORM, передача исходных файлов или предоставление ссылок и доступов к материалам. Конкретный формат зависит от того, как устроен курс и что было согласовано с заказчиком.

Почему передача идёт после приёмки, а не до неё?

На этапе согласования заказчик знакомится с материалами. Вы демонстрируете учебный курс, предоставляете доступ к демоверсии, собираете комментарии, при необходимости вносите правки.

Но это ещё не означает, что результат окончательно передан в использование.

Приёмка фиксирует, что заказчик ознакомился с результатом и подтвердил его соответствие согласованным требованиям. Только после этого имеет смысл передавать материалы, исходники, доступы и права в том объёме, который предусмотрен условиями проекта.

Если поменять эти шаги местами, может возникнуть путаница. Например, заказчик получает материалы, начинает самостоятельно вносить изменения, а спустя некоторое время возвращается с замечанием о том, что раздаточный материал к модулю 5 подготовлен неверно. Если исходные материалы уже изменялись после передачи, становится сложно однозначно определить, на каком этапе появилась ошибка и кто вносил конкретные правки.
Кроме того, порядок приёмки и передачи материалов может быть отдельно зафиксирован в договоре. В одном проекте материалы передаются после письменной приёмки, в другом — после финальной оплаты или одновременно с ней. Поэтому важно заранее определить, в какой момент результат считается принятым и когда заказчик получает доступы, исходники и права на использование материалов.

Последовательность в данном случае следующая: сначала подтверждаем, что разработанный курс соответствует согласованным требованиям, и фиксируем приёмку письменно. После этого передаём материалы, доступы, исходники и права в соответствии с условиями проекта.

4. Диаграмм Ганта

Мы сейчас взяли этот момент в проработку. Добавляем полноэкранный режим ко всем тренажёрам курса - это позволит в более удобном формате изучать и диаграмму Ганта в том числе.

Увидеть все зависимости диаграммы на одном экране, обычно, нельзя ни в одном проекте, если он длится дольше месяца. Но мы работаем над тем, чтобы картинка, которая сохраняется, была шире без потери в размере шрифта.

5. По поводу финального теста
Спасибо за вашу обратную связь 😊
Добавим для студентов информацию о том, как работает платформа, что происходит после прохождения теста и отдельно заострили внимание на скриншоте сразу после прохождения.

Ещё раз спасибо за обратную связь!
Такие развивающие комментарии помогают нам делать обучение эффективнее 🙌🏼

Нам в команду поступают комментарии по улучшению учебных курсов, а мы спокойненько их прорабатываем.

Да, студентоцентричность и клиентоориентированность — это то, к чему хочется стремиться.

Делюсь примером того как мы отрабатываем комментарии от замечательных студентов👇🏼

🎓 Циферки, такие циферки

Друзья, в продолжение темы отвечаю на вопрос:
В чём разница между Data-driven и data-informed при работе с образовательным продуктом?

Главная разница в том, какую роль данные играют в принятии решения.

В случае с data-driven данные имеют очень высокий вес и могут становиться главным основанием для принятия решений.

Логика примерно такая:
«Вариант B статистически и практически значимо лучше варианта A по нашей целевой метрике — значит выкатываем B».
Подход работает там, где метрика достаточно хорошо соответствует цели, данных много, эффект проявляется быстро, решение относительно дёшево проверить (и при необходимости отменить).

В EdTech это часто применимо именно к продуктовой логике (которая классно сочетается с Unit-экономикой).
Например:
- какой онбординг лучше доводит пользователя до первого занятия;
- какой интерфейс платформы снижает количество технических ошибок;
- какая последовательность экранов повышает конверсию в регистрацию;
- какой алгоритм рекомендаций точнее определяет следующий полезный материал и т.д.

В подобных случаях можно накопить большое количество наблюдений и достаточно чётко определить метрику.

Но по мере приближения к непосредственно образовательному результату возрастает значение контекста и его интерпретации. И тут не всё так очевидно как кажется.

Предположим, аналитика нам показывает:
Если сократить объяснение темы с 12 минут до 4 минут, COR увеличивается на 23%.
Можно принять решение сократить объяснение.

Но возникает следующий вопрос:
А что произойдёт с эффективностью обучения? (т.е. смотрим на соседние факторы)
Допустим, мы выясняем, что через неделю группа с четырёхминутным объяснением усваивает материал существенно хуже.

Вот как раз в этом случае становится важен data-informed подход 👍🏼

То есть данные становятся одним из основных источников информации для принятия решений, но рассматриваются вместе с особенностями целевой аудитории, экспертными оценками, ограничениями образовательного продукта и т.д.

Поэтому data-informed вовсе не означает, что мы «меньше доверяем данным». Нет.

Скорее речь идёт просто о признании того, что данные требуют интерпретации, а значение конкретной метрики зависит от других факторов, влияющих на неё.

Краткое саммари:

Data-driven особенно уместен там, где связь между метрикой и целью является непосредственной, эффект наблюдается быстро, решение можно сравнительно легко проверить и отменить.

Data-informed там, где результат сложный, отсроченный, плохо наблюдаемый, зависит от множества факторов.

Более подробнее c разницей подходов можно ознакомиться в данном материале:
https://www.chelidze-d.com/post/data-driven-informed-inspired