Почему аналитика оффлайн-обучения — это боль: рассказывает Евгений Соколов из ВШЭ
Data Heroes — подкаст про супергероев в области данных. Уже вышло 4 сезона, и последний был посвящен аналитике в EdTech. Представители крупных онлайн-школ рассказали, как они работают с данными.
Гостем нового выпуска подкаста Data Heroes стал Евгений Соколов. Он изучал Data Science в МГУ, работал в Яндексе, а потом пришел в ВШЭ, где сейчас работает руководителем департамента больших данных и информационного поиска ФКН. На подкасте он рассказал об аналитике в образовании, Data Culture в Вышке и о том, как измерять эффективность обучения.
Как ты решил стать преподавателем?
- Эта идея пришла еще на первых курсах МГУ. Какое-то время после выпуска удавалось совмещать преподавание с работой в индустрии. Перейти в вуз на фуллтайм пришлось в 2016 году, когда Яндекс основал факультет компьютерных наук в ВШЭ. Там задач стало больше, и их уже не получилось эффективно совмещать с другой деятельностью.
Работа в индустрии — это предсказуемо: понятны зарплаты и перспективы. А вот что ждет в университете, было неясно. Какие зарплатные вилки? Что ожидать от работы в вузе?
- Несмотря на эту неопределенность, у работы в вузе есть огромное преимущество — ощущение, что делаешь что-то социально значимое, а не просто зарабатываешь деньги для компании. Пусть потом часть твоих студентов и пойдут зарабатывать деньги для какой-нибудь компании.
Как выглядит работа в Вышке на факультете компьютерных наук?
- Задача Вышки — не просто натаскать студентов на определенную профессию, а прокачать эрудицию, дать фундаментальные знания, которые помогают принимать решения.
- Часть этого подхода — программа Data Culture, по которой все бакалавры должны изучать Python и анализ данных. Даже если студент — историк, он должен уметь работать с данными.
- Курсы по некоторым фундаментальным дисциплинам меняются мало, но с Data Science и Machine Learning другая история. Программы обучения в этих сферах нужно постоянно обновлять, чтобы они оставались актуальными.
- А еще есть такая проблема, что студенты хотят не просто теорию слушать, а работать над серьезными проектами. Только на них не хватит мощности обычного ноутбука. Приходится искать компании, которые возьмут студента под крыло и дадут пощупать свои проекты.
Для преподавателя лучший способ оставаться в курсе новостей индустрии — поддерживать контакт с друзьями из нее. Просто пойти пиво пить в баре и там послушать, над чем они сейчас работают — это самый ценный источник знаний, такое ни в каком TG-канале не прочитаешь.
Онлайн против оффлайна: какой формат в образовании победит?
- В онлайне удобнее работать с аудиторией: студенты меньше стесняются задавать вопросы в чате, чем лично. Однако, есть и минус — отсутствие личного контакта со студентами, которые остаются «черными квадратиками» в Zoom.
Но все-таки университет — это еще и наука, проектная работа и общение, и все это невозможно воспроизвести в онлайн-формате. Личное взаимодействие всегда останется важным элементом обучения.
- Это и студентам важно, потому что им хочется прийти и лично пообщаться с преподавателем и однокурсниками. Поэтому бакалавриат должен оставаться очными, чтобы студенты могли познакомиться друг с другом и погрузиться в учебную среду.
- С магистратурами немного иначе. Сложные, высокотехнологичные направления, скорее всего, так и останутся в оффлайне, а вот массовые программы могут со временем уйти в онлайн.
- Некоторые преподаватели выступают против записи лекций, потому что считают, что из-за этого к ним очно никто ходить не будет, но это не так. На интересном курсе всегда будет аудитория, а на скучный и без записи никто не придет. И главное, что онлайн-трансляции и записи это действительно удобно для студентов.
На одной магистратуре был студент-нефтяник, который слушал лекции, находясь на буровой вышке.
Почему аналитика в вузе — это много боли?
- Аналитика в университетах сопряжена с множеством сложностей из-за нехватки данных. Их очень тяжело собрать и оцифровать. В этом плане онлайн намного удобнее: там следить за показателями проще.
- В Вышке у студентов требуют заполнять анкеты и давать оценки курсам и преподавателям. За этими показателями следят, и если у преподавателя оценки низкие — вместе с ним разбираются, как это исправить.
- Такой подход облегчает работу с преподавателями и делает обратную связь более объективной. Вместо того, чтобы субъективно говорить, что он плохо ведет курс, можно указать на конкретную метрику и почитать отзывы студентов.
- Смотрят и на оценки, которые преподаватели сами ставят студентам. Хорошие оценки — это прекрасно, но если где-то у всех повально они слишком высокие, надо присмотреться — возможно там какая-то халява, а не учеба. Обращают внимание и на процент отчислений.
10-15% отчислений с курса неизбежны. Если их больше, значит проблема с критериями набора студентов — взяли неподходящих людей. Если отчислялось слишком мало, это тоже странно — значит ли это, что курс слишком простой или студенты слишком умные? Тогда надо программу усложнять.
- Успех обучения нужно измерять по долгосрочным метрикам — когда выпускники становятся руководителями в Data Science или авторами выдающихся научных работ. Однако, таких выпускников пока немного, так как факультет молодой.
- Важность аналитики зависит от размеров потока. Если курс маленький и все на виду, преподаватель и так все о них знает, ему не нужно дополнительно возиться с цифрами. А вот если на курсе 400 человек, тут уже надо контролировать их успехи и посещаемость с помощью аналитики.
Смотрите остальные выпуски подкаста Data Heroes на Youtube и VK или слушайте на Яндекс Музыке.
Ого, ничего себе! Очень вдохновляющий преподаватель, захотелось вновь отучиться в вышке! ✨
Встречался с Евгением в универе) Спасибо за такой подробный выпуск!
Здорово, рад, что вам понравилось!
Если интересно, советую посмотреть остальные выпуски подкаста у меня на канале)
👍
Великолепная статья, с потрясающей аналитикой, спасибо за проделанную работу!❤️
Спасибо за отзыв, рад, что вам понравилось! По ссылкам в конце статьи есть еще много не менее интересных выпусков)
В Вышке у студентов требуют заполнять анкеты и давать оценки курсам и преподавателям.- ни разу не требовали ,всем вообще было все равно довольны мы обучением или нет