Несмотря на завершение пандемии Covid-19, продолжается оценка последствий и анализ её влияния на многие сферы, включая образовательную. Согласно концептуальной записке ООН, распространение короновирусной инфекции затронуло 94% обучающихся по всему миру. Оказавшись в такой ситуации, страны были вынуждены перейти к полностью онлайновой или гибридной образовательной модели.

Некоторые государства смогли адаптироваться и развить успехи обучающихся. Например, средняя успеваемость в Италии увеличилась на 4,7%. Большая часть стран осуществляет неэффективный переход к новым моделям: где-то основные показатели остаются на прежнем уровне, где-то постепенно снижаются. В таких условиях лидеры отрасли стали внедрять технологию Process Mining, чтобы улучшить образовательные онлайн-платформы, методики преподавания и привычки обучающихся.

Educational process mining – что это?

Educational process mining (EPM) – это практика использования инструментов для обнаружения релевантной информации в образовательных данных (Educational Data; ED), поступающих из разных источников. 

ED содержит факты о процессах, состоящие из организационных и дидактических показателей, которые предоставляют сведения о результатах обучения на основе соответствующих документов, например:

• доступ студентов к учебным материалам в системе управления обучением (LMS) (тема, ресурсы);
• взаимодействие с образовательной платформой (вход, выход, видео, тест);
• процесс решения задач (использование калькулятора, исключение ответа, повторный вопрос).

Educational Process mining и Educational Data mining: в чём разница?

Educational data mining (EDM) – технология автоматического извлечения информации из больших хранилищ данных, связанных с образовательной деятельностью.

В теории, EPM – часть EDM, однако разница есть. Educational data mining – это про классические методы добычи данных: кластеризацию, классификацию и регрессию. Иначе говоря, технология опирается на уже имеющуюся информацию. 

Educational process mining – технология обнаружения закономерностей и взаимосвязей, указывающая на неэффективные варианты исполнения процессов. Таким образом EPM восполняет пробелы в работе EDM, выстраивая визуальные модели образовательных процессов.

Process mining в образовании – для чего и зачем?

• Развитие образовательных онлайн-платформ.

Представим, что видео на платформе загружается медленно, а для поиска материалов нужно совершать лишние действия. Такие события провоцируют пользователя покинуть ресурс, не завершив исходное действие. Благодаря Process mining можно выявить особенности навигации и определить «узкие места», что повысит качество онлайн-площадок.

• Поиск эффективных процессов.

Разделив студентов на несколько небольших групп, сформированных на основе успеваемости и показателей роста, можно обнаружить наиболее продуктивные процессы и посоветовать их другим обучающимся. Такие персональные рекомендации могут повысить эффективность отдельно взятых людей и рабочих программ.   

• Развитие навыков решения проблем.

Educational process mining поможет образовательным организациям в обнаружении и развитии навыка решения проблем студентов. Данные о выполнении задач могут включать шаги, предпринятые до их реализации, а также то, какие инструменты применялись по ходу дела. На основе полученных фактов следует разработать максимально эффективную стратегию обучения.

• Улучшение качества исследований и сохранение аспирантов.

Внедряя Educational process mining, ВУЗы могут улучшить взаимодействие студентов и научных руководителей, реструктуризировать и оптимизировать процесс научных исследований.

Отдельно стоит поговорить про аспирантов. Период их обучения – от 3 до 5 лет, но в процессе отсеивается большая часть (по разным данным, доля отсева составляет более 30% в развитых странах и более 70% в развивающихся). Причиной тому – отсутствие чёткой структуры, неопределенность исследований и продолжительные сроки.

Технологический университет Квинсленда использовал EPM для изучения причин отчисления аспирантов. По словам руководителя проекта, реализация позволила пересмотреть политику поддержки студенческого пути, стала основой для перестройки образовательных процессов и их форм. 

Ключевые преимущества

Внедрение технологии process mining в образование позволяет получить очевидные преимущества в виде понимания и улучшения:

• индивидуальных привычек обучающихся;
• ключевых показателей эффективности (KPI);
• основных компетенций студентов;
• управления объектами интеллектуальной собственности;
• предоставления консультаций для обучающихся, преподавателей и научных сотрудников;
• оптимизации образовательных материалов и рабочих программ.

Проблемы и сложности внедрения 

Важно понимать, что технология Educational process mining – не панацея, а в рамках внедрения могут возникнуть проблемы:

• объём данных.

Проблема: журналы могут содержать огромное количество событий с подробной информацией. 

Решение: создание кластеров журналов событий, которые могут быть использованы в качестве входных данных для process mining вместо всего количества событий.

• Неоднородность и сложность данных.

Проблема: данные об образовательных процессах обычно поступают в неструктурированных форматах (изображения, видео, PDF-файлы), поскольку привычки и пути обучения студентов могут меняться. 

Решение: можно использовать алгоритмы оптического распознавания символов (OCR) или обработки естественного языка (NLP). Полученные структурированные данные потенциально станут входными для process mining.

По материалам AIMultiple