eXperience API (xAPI), или Tin Can API — это стандарт обмена данными между учебным контентом и системами дистанционного обучения, разработанный на замену SCORM.
У нас есть отдельная статья про SCORM, где мы рассказывали про задачи стандартов.
Как и предшественник, xAPI предназначен для обеспечения совместимости учебного контента. Контент в разных форматах и от разных поставщиков будет работать в разных LMS. При этом в нём учтено развитие интернет-технологий за последние 20 лет. Речь идёт про тренды на мультформатность контента и подробную аналитику поведения пользователей.
Зачем нужен eXperience API
Стандарт xAPI также предназначен для стандартизации обмена данными между учебным контентом и СДО. Но делает это на более высоком уровне, чем SCORM.
Главное преимущество Tin Can API — возможность отслеживать любое взаимодействие учащихся с учебным материалом.
Представьте, что вы подключили Яндекс Метрику или Google Analytics к электронному курсу в закрытой корпоративной сети — вот это про возможности xAPI.
С xAPI любая система обучения потенциально может выводить дашборды о поведении пользователей в курсах. Эти данные позволяют анализировать поведение учащихся при изучении контента. Это помогает оценивать эффективность различных форм обучения и способов подачи материалов, а также компаний-подрядчиков.
Что значит «упаковать в Tin Can»
На уровне файлов eXperience API «упаковывается» аналогично SCORM. Конечным состоянием курса является ZIP-архив со множеством технических файлов и описаний, которые отвечают за корректную передачу данных.
Важное отличие xAPI в том, что для передачи данных электронному курсу не обязательно быть ни ZIP-архивом, ни находиться «внутри» системы обучения. Настроить отправку данных «по стандарту» можно практически из любого источника — с веб-страницы, кнопки в email или по сообщению в чат-боте.
Большинство современных сервисов для разработки электронных курсов умеют экспортировать цифровые материалы по стандарту xAPI. Также разработчики контента могут задавать условия передачи данных из других активностей, а не только электронных курсов.
Однако обработка и визуализация передаваемых данных зависит от LMS. И далеко не всегда разработчики систем обучения глубоко погружаются в расширенные возможности Tin Can API.
Какие данные передаёт xAPI
Стандарт SCORM отслеживает основные параметры: открыл-закрыл, сколько прошло времени, какие результаты получил в тестах. Tin Can может собирать данные по каждому элементу курса — слайду, тесту, видеоролику, тренажёру или игре.
Пример:
Tin Can-совместимый слайдовый курс передаёт в СДО параметр «сколько времени слушатель читал конкретный слайд». Из статистики по тысяче учеников аналитик обучения может сделать несколько выводов:
- Если все читали слайд дольше среднего — он перегружен или непонятен; возможно, его нужно переработать;
- Если некоторые читают слайд аномально долго — значит, в этот момент они отвлеклись от курса; возможно, читали соцсети или пили чай, и нужно поработать с вовлечением;
- Если кто-то пролистывает все слайды за 1-2 секунды — возможно, он проходит курс «для галочки» и не усваивает знания.
Аналогично можно анализировать статистику по другим форматам материалов:
- Видео — «проматывали» или нет, какие фрагменты пересматривали чаще других;
- Интерактивные тренажёры — куда нажимали на экране, были ли хаотичные нажатия, есть ли признаки непонимания интерфейса;
- Учебные игры-симуляторы — какие решения принимали на каждом шаге, где чаще всего ошибки, какой процент пользователей склонны к конкретным решениями.
И так далее. По сути, Tin Can генерирует поток данных о каждом прохождении каждого электронного курса каждым пользователем. Анализ этой Big Data позволяет непрерывно улучшать контент: интерфейс, ясность изложения, проверочные упражнения. Также можно выдвигать гипотезы о том, какие форматы и темы «заходят» пользователям лучше или хуже. И это будет объективно, а не «нам так кажется».
Продвинутая статистика от Tin Can приносит пользу, если:
- разработчик курса настроил передачу нужных данных;
- разработчик LMS настроил приём и визуализацию этих данных;
- организатор обучения имеет отдел аналитики обучения.
На практике эти три условия выполняются редко.
Преимущества xAPI
- Работа без подключения к интернету. Электронные курсы в xAPI собирают данные о прохождении в локальную базу данных – Learning Record Store (LRS). Она работает автономно, поэтому контент можно изучать вне сети, в которой размещена СДО; после восстановления связи LRS передаст накопленные данные:
- Например, курс из корпоративной LMS можно сохранить в её мобильном приложении, изучить по пути домой, а после подключения к WiFi в офисе на следующий день все данные синхронизируются.
- Работа без привязки к СДО. В целом, с Tin Can СДО больше не является центром учебного процесса. Учебные материалы можно изучать в приложениях, на внутреннем портале, по ссылкам в интернете или в социальных сетях — если LRS настроена корректно, она соберёт все данные об учебных активностях пользователя и передаст их «куда следует»:
- Например, производственное предприятие запустило мобильное приложение с инструкциями и базой знаний для работников. LRS собирает данные об использовании контента и отправляет их аналитикам, которые собрали себе дашборд для изучения эффективности учебных материалов — СДО в этой схеме уже нет.
- Работа с разными формами обучения. Tin Can позволяет собирать подробную статистику прохождения комплексных учебных активностей: онлайн-тренажёров, симуляторов, смешанных очно-дистанционных мастер-классов, командных и соревновательных бизнес-игр и других мероприятий:
- Например, компания собирает учебную программу из электронного курса, онлайн-теста на корпоративном портале, обязательного очного тренинга с куратором и поддерживающего марафона в Telegram — и все эти активности могут корректно учитываться в системе обучения.
Недостатки xAPI
Главный вызов для стандарта Tin Can API — это низкая популярность. Это более новый и функциональный стандарт, чьи продвинутые возможности поддерживаются не всеми СДО на рынке.
Другой недостаток— это интерпретация данных. Стандарт eXperience API позволяет собирать статистические данные о поведении пользователя в курсах. Но задачи обработки, графического представления и выводов из этих данных лежат на аналитиках обучения. Для автоматизации этого процесса нужны программные решения и аналитические модели, которые ещё предстоит разработать.
Третье «слабое место» — это недостаток сервисов, изначально заточенных на применение всех возможностей Tin Can API. Популярные SCORM-совместимые СДО добавили поддержку основных возможностей xAPI, но больше для обеспечения совместимости. Чтобы задействовать потенциал нового стандарта, нужно не «добавлять совместимость». Нужно изначально проектировать системы с учётом потенциала.
Наконец, четвёртая сложность — это низкий спрос на аналитику в корпоративном eLearning. В B2C-обучении аналитика является источником конкурентного преимущества, поэтому важны сервисы типа Яндекс Метрики и Roistat. Корпоративный eLearning зачастую ограничивается сбором мнений в стиле «поставьте оценку этому курсу». Пока в корпорациях не торопятся внедрять поведенческую аналитику создаваемого учебного контента.
Заключение
Стандарт SCORM используется в eLearning больше двадцати лет и пока не собирается уходить. Более совершенный Tin Can API начал активно применяться недавно и будет востребован по мере роста интереса к мультиформатному обучению и анализу эффективности учебных процессов.
По мере устаревания SCORM всё больше разработчиков будут переходить на более продвинутую альтернативу. При этом рынку eLearning ещё предстоит решить задачу автоматизированной интерпретации данных и создания специализированных сервисов и СДО для реализации потенциала стандарта xAPI.
Помочь в этом мог бы интерес крупного B2C-EdTech, который бы задал моду на BigData в онлайн-курсах.
