• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
2024/2025

Измерения, оценивание, аналитика в EdTech

ID 621291

Статус: Майнор
Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ
Преподаватели: Вырва Елена Евгеньевна, Гетман Александра Витальевна, Соболева Ольга Борисовна
Язык: русский
Кредиты: 5

Программа дисциплины

Аннотация

Как понять, что в образовательном продукте реализовано на высоком уровне, а что требует доработки? Начать стоит с измерений и аналитики. На курсе вы познакомитесь с метриками обучения, научитесь их считать, интерпретировать и критически оценивать. Разберетесь, как на основе данных формулировать и проверять гипотезы, проектировать опросы и анализировать результаты. Освоите базовые подходы к работе с данными продукта и их визуализации, чтобы использовать аналитику для реальных улучшений образовательных продуктов.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Сформировать представление о ключевых метриках обучения, научиться интерпретировать и анализировать их динамику, а также выявлять на основе данных проблемы и возможности развития образовательного продукта.
  • Научиться формулировать проверяемые гипотезы и подбирать количественные методы для их верификации в условиях ограниченных данных.
  • Научиться проектировать и проводить опросы: определять цели, разрабатывать вопросы, выбирать формат и оформление анкеты.
  • Получить навыки анализа данных образовательного продукта, визуализации результатов в дашбордах и представления обоснованных рекомендаций по улучшению продукта в форме презентации заказчику.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • применяет навыки разработки инструментов оценки на практике
  • может показать, чем отличаются плохие инструменты оценки от хороших
  • Формулирует проверяемые гипотезы, исходя из анализа метрик.
  • Проектирует опросы: формулирует цель, разрабатывает корректные вопросы, выбирает корректные формат и визуализацию анкеты.
  • Проводит анализ данных образовательного продукта: подготавливает, очищает, описывает данные и выявляет закономерности.
  • Визуализирует результаты анализа с помощью дашбордов и готовит презентацию с выводами и рекомендациями для заказчика.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Гипотезы и их проверка. Проектирование опроса
  • Введение в измерение и оценивание
  • Введение в разработку инструментов оценивания
  • Введение в аналитику и визуализацию
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Активность на занятиях
    Аквтиность на лекциях и семинарах
  • неблокирующий Конструирование опросника
  • неблокирующий Спецификация теста
  • неблокирующий Тест
    Тест по материалу за два модуля
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2024/2025 учебный год 2 модуль
    0.1 * Активность на занятиях + 0.25 * Конструирование опросника + 0.25 * Спецификация теста + 0.3 * Тест
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Python и анализ данных - Маккинни У. - Издательство "ДМК Пресс" - 978-5-97060-590-5 - 2020 - русский - https://e.lanbook.com/book/131721 - ЛАНЬ - 131721
  • Долгих, Е. А. Визуализация данных : учебное пособие / Е. А. Долгих, Л. С. Паршинцева. — Москва : Русайнс, 2025. — 266 с. — ISBN 978-5-466-10577-3. — URL: https://book.ru/book/960637 (дата обращения: 01.07.2026). — Текст : электронный.

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Теория вероятностей и математическая статистика для социологов и менеджеров - Пашкевич А. В. - Московский центр непрерывного математического образования - 978-5-4439-3520-1 - 2021 - русский - https://e.lanbook.com/book/267710 - ЛАНЬ - 267710

Авторы

  • Капуза Анастасия Васильевна