|
|
 |
|
|
 |
Снять «болевые точки» дистанционного образования
Учёные ТГУ предложили комплексный автоматизированный подход к оценке удовлетворенности студентов.
Учёные Тольяттинского государственного университета (ТГУ) представили инновационную разработку в области онлайн-образования, предложив комплексный автоматизированный подход к оценке удовлетворенности студентов. Эта система позволит оперативно реагировать на потребности учащихся, проактивно улучшать качество онлайн-курсов, особенно инженерного профиля, благодаря внедрению чат-ботов, искусственного интеллекта (ИИ) и передовой учебной аналитики.
Быстрый рост рынка дистанционного обучения ставит перед российскими вузами задачу обеспечения его образовательными программами высочайшего качества. Удовлетворенность студентов содержанием курса, удобством навигации, ясностью заданий и уровнем поддержки напрямую влияет на их вовлеченность и результаты обучения. Но традиционные методы оценки удовлетворенности (анкетные опросы) собирают данные ретроспективно, что не дает возможности быстро вносить изменения и предотвращать проблемы.
Доцент гуманитарно-педагогического института ТГУ Ольга Брега и ее коллеги разработали методологию, объединяющую несколько передовых моделей для всесторонней оценки опыта студентов. Модели эти дают возможность количественно оценить общее отношение учащихся, изучить, насколько просто и полезно студенты воспринимают образовательную платформу, соотнести реальный опыт с ожиданиями и подчеркнуть важность интерактивного сотрудничества в учебном сообществе. Методология позволяет создать универсальный опросник, который не только собирает количественные оценки, но и выявляет «болевые точки».
Практическое применение опросника в онлайн-курсе «Профессиональный иностранный язык» на платформе Росдистант с участием более 3500 студентов инженерных специальностей показало общее положительное восприятие – средние оценки удобства и полезности превысили 4,4 балла из 5. Однако около 20% студентов отметили существенные недостатки, что стало отправной точкой для дальнейших разработок.
Анализ показал, что основные проблемы связаны с техническими аспектами платформы, качеством текстовых материалов, где отмечалась сложная структура предложений и отсутствие иллюстраций, а также – со сложностью заданий, требующих упрощения для лучшего пользовательского опыта. «Это не отдельные проблемы, а системные барьеры, воздействующие на ключевые факторы принятия и удовлетворенности онлайн-курсом, – поясняет Ольга Брега. – Мы поняли, что нужен не просто сбор отзывов, а комплексный, проактивный подход к их обработке и внедрению улучшений».
На основе анализа ученые ТГУ разработали комплекс практических рекомендаций, включающий инновационные механизмы автоматизации обратной связи и проактивного контроля качества. Среди них – внедрение чат-ботов в систему управления обучением (LMS) для оперативного сбора целевых отзывов и моментального реагирования на вопросы, а также интеграция интерактивных опросов в реальном времени в видеолекции и вебинары для мгновенной оценки понимания материала. Качественные данные из открытых вопросов студентов можно анализироваться с помощью инструментов автоматического анализа тональности и тематического моделирования на основе искусственного интеллекта, что позволит выявлять повторяющиеся проблемы без ручной обработки.
Проактивный мониторинг и улучшение инфраструктуры осуществляется через учебную аналитику, настраивающую систему оповещений для преподавателей при выявлении аномальных паттернов поведения студентов – например, если более 30% учащихся проводят аномально много времени на одной странице или массово не сдают определенное задание. Эти ранние сигналы позволяют точечно улучшать курс. Для контроля качества контента внедряются инструменты автоматической проверки читабельности текстов и даются рекомендации по оптимальному соотношению текста и визуализации уже на этапе создания курсов, что позволяет предотвратить проблемы до публикации.
Внедрение этих механизмов смещает фокус обратной связи с измерения удовлетворенности на ее активное формирование: студент перестает быть просто источником данных, он становится участником непрерывного процесса совместного улучшения образовательной среды. Что является мощным фактором роста его лояльности и академической мотивации.
Эта разработка ТГУ может внести значительный вклад в развитие онлайн-обучения, так как в научно обоснованных рекомендациях предлагается инструментарий для создания непрерывно улучшающейся и клиентоориентированной образовательной среды. Внедрение предложенных решений позволит российским университетам существенно повысить качество дистанционного образования, сделать его более привлекательным и эффективным для студентов инженерных специальностей, а также укрепить позиции отечественной науки и технологий в области образовательных инноваций.
Статья «Анкетный опрос как инструмент изучения удовлетворенности студентов онлайн-курсом» опубликована в научном журнале «Инженерное образование» Ассоциации инженерного образования России (АИОР). Работа проведена в рамках реализации федеральной программы государственной поддержки и развития университетов «Приоритет 2030» национального проекта «Молодежь и дети». ТГУ является участником программы с 2021 года.
Контактное лицо: Ольга Колпашникова (написать письмо автору)
Компания: ТГУ (все новости этой организации)
Добавлен: 17:11, 05.02.2026
Количество просмотров: 63
Страна: Россия
| «Швабе» взял девять медалей на международном салоне «Архимед», Холдинг «Швабе» Госкорпорация Ростех, 15:52, 03.04.2026, Россия |
334 |
| Специалисты холдинга «Швабе» Госкорпорации Ростех выиграли девять медалей – по три золотых, серебряных и бронзовых - на XXIX Московском международном салоне изобретений и инновационных технологий «Архимед». Конкурсное жюри отметило разработки шести предприятий холдинга в сфере медицинского приборостроения, тепловизионной техники и создания высокотехнологичных оптических устройств. |
|
|
|
|
|
|
|
Разделы //
Новости по странам //
Сегодня у нас публикуются //
|
|
