Основные термины EdTech и eLearning

Главные термины и понятия в индустрии EdTech: электронном и онлайн-обучении. Потенциально каждый термин — это статья, но пока здесь краткий обзор. Вдохновлён и дополнен материалом на сайте EdTechActu.

Методы обучения

Адаптивное обучение (Adaptive Learning)

Адаптивное обучение — метод обучения, который учитывает персональные потребности каждого ученика. Программа изменяется в зависимости от уровня освоения материала и сложностей, с которыми сталкивается ученик. Этот педагогический подход опирается на цифровые технологии и требует разработки персонализированного контента.

Пример: ученик-«отличник» стабильно проходит тесты на 100%, поэтому следующие модули курса дополняются более сложным материалом лично для него, тогда как «хорошисты» идут по стандартной программе, а «троечникам» открываются дополнительные упражнения на закрепление знаний.

Смешанное обучение (Blended Learning)

Смешанное, или гибридное обучение (hybrid learning) сочетает дистанционное обучение и занятия с личным присутствием. При реализации подхода необходимо внедрение цифровых инструментов обучения. Преимущество — возможность для учеников проходить часть программы в своём темпе.

Пример: учебная группа интенсива дважды в неделю собирается на онлайн-лекции, один раз в месяц лично приезжает в учебный центр, а между встречами изучает теорию и обсуждает домашние задания на платформе обучения.

Социальное обучение (Social Learning)

Социальное обучение — метод обучения, основанный на изучении и закреплении поведения через наблюдение и подражание окружающим. Отличается от классического подхода нисходящей педагогики, где знания передаются «сверху вниз» от носителя к ученикам. В основе лежит командная работа: учащиеся делятся знаниями и осваивают навыки в динамичной учебной среде.

Пример: группа учеников впервые создаёт чат-ботов. Они активно обсуждают между собой найденные сервисы, настройки интеграций и выявленные ошибки. Удачные находки и рабочие схемы фиксируются в документах, презентациях и видео, на которых обучаются другие участники.

Цифровое обучение (Digital Learning)

Цифровое обучение — это обучение с использованием цифровых инструментов. Может проводиться как очно с личным присутствием, так и онлайн. Метод использует мультимедийные технологии и привносит больше интерактивности и вовлеченности в учебный процесс. Позволяет приобретать знания и навыки не только напрямую от преподавателя, но и с помощью смартфонов, компьютеров, планшетов.

Пример: лектор проводит очное занятие с помощью сенсорного экрана, на котором запущена интерактивная модель работы двигателя внутреннего сгорания; эта же модель доступна ученикам в мобильном приложении курса для самостоятельного изучения.

Электронное обучение (eLearning)

Общий термин для образовательных решений, которые позволяют обучаться дистанционно с помощью информационных технологий. В отличие от цифрового обучения предполагает стандартизированный учебный контент без взаимодействия с преподавателями или кураторами. Метод может быть дополнен элементами коммуникации (перепиской по email или в чатах, периодическими онлайн-встречами). Это обеспечивает контакт между преподавателями и учениками.

Пример: крупная компания заказала у eLearning-агентства цифровой материал на тему кибербезопасности в свою систему обучения; контент назначен каждому сотрудники, которые изучают его в собственном ритме без сопровождения и домашних заданий.

Наша статья по теме: Что такое «электронные курсы»

Перевёрнутый класс (Flipped Classroom)

Перевёрнутый класс — это педагогический подход, при котором ученики изучают теоретические материалы вне класса. Во время очного занятия они отрабатывают их на практике. Это позволяет знакомиться с теорией вне очных встреч и уделять больше времени практике и групповой работе.

Пример: за неделю до мастер-класса организаторы рассылают участникам файлы с теоретическими материалами, примерами и инструкцию, чтобы участники пришли на занятие подготовленными.

Инвертированный класс (Inverted Classroom)

Инвертированный класс — это педагогический подход, который предполагает инверсию ролей. Перевёрнутый класс предполагает освоение теории вне класса, а практики — во время занятия. А инвертированный класс предполагает, что ученики освоили и теорию, и практику вне класса. На очных занятиях они представляют другим ученикам свои формализованные выводы. По сути, ученики занимают место учителя и выступают носителями знаний при содействии и модерации учителя.

Пример: преподаватель распределил между тремя группами учеников стили управления: демократический, либеральный и авторитарный, и попросил каждую группу составить теоретическое описание, исторические примеры, преимущества и недостатки по шаблону. На занятии каждая группа представила свои результаты двум остальным.

Геймификация (Gamification)

Геймификация, или игрофикация — это использование игровых механик в образовательных целях. Элементы игры встраиваются в процессы освоения знаний и навыков. Это может быть напрямую (имитация действий), так и косвенно (активность за счёт соревновательных механик).

Примеры: игротехники бизнес-школы распределяют между учащимися роли в игровой ситуации, в которой необходимо применить предпринимательский подход; сотрудники компании проходят мини-курсы на портале и зарабатывают баллы, из которых складывается еженедельный рейтинг «Самых активных студентов» с призами — билетами в кино.

Микрообучение (Microlearning)

Микрообучение — это формат обучения, в котором ученик изучает серию коротких законченных модулей. Это учебные блоки в виде небольших единиц контента (коротких видео, текстов, подкастов), посвящённых конкретной теме или отдельному действию. Ряд исследований показал, что этот формат позволяет снизить сопротивление к обучению. За счёт краткости модулей, компактных тем и возможности учиться в собственном ритме обучение даётся легче.

Примеры: бот марафона по регулярному написанию постов в Телеграме каждый день присылает участникам 1-минутные ролики от организаторов с советами по выбору тем и текстовой выжимкой из него; приложение для изучения языка каждый день присылает короткие тесты на составление фраз с изученными словами.

Виды онлайн-курсов

MOOC (Massive Open Online Course)

MOOC — это формат публично доступного дистанционного обучения. С помощью MOOC участники и преподаватели, находящие в разных городах и странах, имеют доступ к единому образовательному пространству и библиотеке цифровых материалов. Такие курсы часто бесплатные; при этом некоторые учреждения выдают официальные сертификаты при условии оплаты сбора.

Пример: университет выкладывает на свой портал серию видеолекций своего преподавателя, а также сопроводительные материалы: презентации, справки, схемы, графики; ученики со всего мира могут зарегистрироваться на курс и изучить программу.

xMOOC (extended MOOC)

xMOOC — это разновидность MOOC, проводимых на материалах учебных заведений. Они направлены на подтверждение приобретенных навыков и подразумевают выдачу официального сертификата при успешном завершении курса. Соответствуют нисходящей педагогике: преподаватель передаёт знания и проверяет из усвоение.

Пример: студенты регистрируются на xMOOC и изучают предоставленные материалы. При этом тесты, упражнения, эссе, контрольные работы и экзамены контролирует преподаватель курса, который принимает решение об успешном завершении программы.

cMOOC (connectivist MOOC)

cMOOC — это разновидность MOOC, проводимых без фиксированных материалов. Такие курсы имеют открытые образовательные цели и опираются на активный обмен знаниями между участниками. Знания учеников систематизируются и становятся единицами учебного контента для остальных учащихся.

Пример: профессиональное сообщество редакторов развивается в сторону менеджмента и организует обсуждения, мероприятия и встречи для обмена опытом, а потом фиксирует выводы и инсайты в базе знаний.

Инфраструктура

Learning Management System (LMS)

Система управления обучением — это ИТ-платформа, которая сопровождает проведение учебного курса. Это программные решения, которые объединяют инструменты для преподавателей, учащихся и администраторов обучения. Администраторы размещают в LMS образовательные материалы; пользователи изучают их и выполняют домашние задания; преподаватели проверяют задания и отвечают на вопросы учеников.

Пример: сеть кофеен открыла три новых точки и столкнулась со сложностями в обучении новых сотрудников. Руководители внедрили LMS, на которой разместили учебные материалы и куда добавили опытных сотрудников для ответов на вопросы новичков.

Наша статья по теме: MVP электронного обучения в двух частях

Sharable Content Object Reference Model (SCORM)

SCORM — это набор технических стандартов для систем управления обучением (LMS), который содержит правила обмена данными между различными платформами онлайн-обучения. Основная задача таких стандартов — обеспечить совместимость материалов от разных авторов с LMS-решениями от разных разработчиков.

Пример: профессиональное сообщество редакторов развивается в сторону менеджмента и организует обсуждения, мероприятия и встречи для обмена опытом, а потом фиксирует выводы и инсайты в базе знаний.

Наша статья по теме: Что такое SCORM-курсы и что это за стандарт

Learning Record Store (LRS)

Хранилище записей обучения (Learning Record Store, LRS) — это центр экосистемы на основе стандарта xAPI, который позволяет расширенный обмен данными между системами обучения и образовательными материалами. LRS позволяет принимать, хранить и передавать для анализа данные о конкретных учебных активностях: просмотре видео, использованию мобильного приложения, использованию корпоративного портала и др. Эти данные позволяют оценивать эффективность учебных программ и могут использоваться в системах адаптивного обучения.

Пример: учебный центр запустил курс на основе вводного текстового урока на платформе, 10 электронных писем, поддерживающего марафона в Телеграме и еженедельного тестирования в мобильном приложении, и все эти активности передаются в LRS.

Наша статья по теме: Что такое eXperience API, оно же xAPI и Tin Can

Learning eXperience Platform (LXP)

Платформа образовательного опыта (Learning eXperience Platform) — это разновидность систем управления обучением, призванная устранить недостатки традиционных LMS в вовлечении учащихся. Такие платформы опираются на мультимедийные и коммуникационные технологии, которые позволяют реализовать разные педагогические подходы: самостоятельное, социальное, цифровое и другие виды обучения.

Пример: корпоративный университет решил открыть внутренние программы подготовки сотрудников для внешних пользователей и внедрил LXP-систему, которая объединяет систему обучения, социальную сеть, мобильное обучение и рейтинг лучших учеников. 

Training Management System (TMS)

Система управления учебным процессом (TMS) — это ИТ-платформа для управления обучением компании в широком смысле, в т.ч. в части администрирования и внутренних процессов, связанных с очным обучением. То есть, TMS позволяет компании управлять всем, что не относится к LMS: регистрация участников, прогнозирование нагрузки, резервирование аудиторий, заказ пропусков, составление смешанных очных-дистанционных программ и др.

Пример: компания активно применяет очное обучение, поэтому внедрила TMS для управления аудиторным фондом и штатом тренеров. При этом в компании уже есть LMS для электронного обучения, которое включено в смешанные учебные программы.

Технологии

Генеративный ИИ (GenAI)

Генеративный искусственный интеллект — это тип ИИ, способной генерировать текст, изображения или другой контент в ответ на запросы пользователя (промпты). При условии обязательной проверки результатов и отслеживания «галлюцинаций» в ответах, генеративный ИИ считается перспективным помощником в создании учебного контента.

Пример: методист компании загрузил в генеративный ИИ инструкции по работе с оборудованием и запросил преобразование этого материала в короткие уроки по принципу микрообучения. После этого он в другом ИИ составил запросы на картинки-обложки для этих материалов, а потом сверстал их в LMS и назначил сотрудникам.

Машинное обучение (ML)

Машинное обучение (Machine Learning, ML) — это область исследований искусственного интеллекта, целью которой является предоставление ИИ-агентам возможности обучаться на основе данных. Это процесс извлечения релевантной информации из набора обучающих данных. Цель состоит в получении параметров модели, которые обеспечат наилучшую производительность при выполнении задачи, для которой создаётся модель.

Пример: разработчики ИИ-ассистентов создают модель для составления тестовых вопросов. Они составляют датасет из нескольких тысяч вопросов с ответами, которые являются примерами корректного результата, а потом настраивают модель так, чтобы она регулярно и стабильно выдавала близкие к нему ответы.

Большие языковые модели (LLM)

Большие языковые модели — это тип моделей машинного обучения, способных понимать тексты и запросы на естественном человеческом языке и формулировать ответы в разговорной манере. Они работают на основе огромных наборов лингвистических данных и лежат в основе создания генеративных ИИ. Как любая сложная модель, созданная людьми, LLM может содержать «предубеждения» (bias) — склонности к тем или иным ответам, связанные с обучением модели на данных, которые такую склонность имели изначально (лингвистическую, гендерную, политическую и др.).

Пример: если в основе модели лежат десять миллионов материалов на английском языке, в ответах такой модели на русском языке будут заметны выражения и обороты, свойственные переводной английской речи. Такой материал нужно будет редактировать.

Retrieval Augmented Generation (RAG)

Генерация на основе заданного источника (Retrieval Augmented Generation, RAG) — это подход, который позволяет повысить качество ответов большой языковой модели (LLM). Эта технология позволяет LLM при формулировании ответа опираться не на собственный датасет, а на внешнюю базу заранее проверенных данных. RAG позволяет контролировать источники, из которых языковая модель формулирует ответ, и получать более точные ответы на специфические запросы.

Пример: ИТ-компания много лет фиксировала все запросы в техподдержку и накопила тысячи ответов на самые распространённые трудности клиентов. Чтобы снизить нагрузку на сотрудников отдела, компания внедрила чат-бот, который использует RAG для поиска ответов в накопленной базе.

Дополненная реальность (AR)

Дополненная реальность (AR) — это технология совмещения виртуальных объектов (изображений, видео, интерактивных элементов, звуков) с реальной средой и в реальном времени. Применяется в разных сферах, в том числе в образовании, где может повысить наглядность изучаемого материала за счёт дополнения существующего объекта виртуальными уточнениями.

Пример: преподаватель раздаёт ученикам распечатанную схему двигателя внутреннего сгорания, которая при наведении камеры смартфона открывает в приложении 3D-модель двигателя с поясняющим текстом.

Виртуальная реальность (VR)

Виртуальная реальность (VR) — это технология имитации физического присутствия человека в искусственной среде, созданной цифровыми инструментами. Требует наличия оборудования (VR-гарнитуры) и создания виртуальной среды, с которой можно. В обучении эта технология позволяет учащимся переживать иммерсивный (вовлекающий, погружающий) опыт в реалистичном или фантастическом окружении.

Пример: крупная сеть салонов связи внедряет тренинг на случай вооружённого ограбления. Вместо имитации попытки грабежа с актёрами разработана реалистичная VR-симуляция, которую могут пройти все сотрудники компании в учебных классах.

Концепции

Аналитика обучения (Learning Analytics)

Аналитика обучения — это область исследований, направленная на сбор и анализ данных, связанных с учебным процессом. Оценки студентов, продолжительность учебных сессий, просмотренный контент, ответы на вопросы и другие данные анализируются с целью повышения качества учебных программ и педагогических подходов.

Пример: к интернет-сайтам подключается Яндекс Метрик или Google Analytics, чтобы изучать поведение пользователей и повышать удобство сайта. Такой же подход может быть реализован в электронных курсах, обучении на платформе или в мобильных приложениях, чтобы повысить качество материалов и процессов.

User eXperience (UX)

Пользовательский опыт (UX) — это все аспекты взаимодействия конечного пользователя с продуктами и услугами компании. Применительно к цифровым продуктам он включает восприятие пользователем качества услуги, внешнего вида, удобства пользования и других аспектов повседневного использования. Соответственно, UX-дизайнер отвечает за все этапы знакомства, освоения и использования продукта или услуги: от дизайна и брендинга до удобства использования и функциональности.

Пример: разработчики видят генеративные ИИ как поле для ввода текстовых команд в серверный терминал, а пользователи — как чат-бот с отдельными чатами, настройками модели, полями ввода и историей ответов. UX близок к привычному опыту переписки в мессенджерах.

Цифровая неграмотность (Digital Illiteracy)

Цифровая неграмотность — это неспособность использовать цифровые устройства и ресурсы. Может быть связано с отсутствием доступа к Интернету, соответствующего оборудования или цифровых навыков. В основном затрагивает пожилых людей без опыта использования электронных устройств, но может проявляться среди молодой аудитории, которая не имела доступа к цифровым технологиям в период взросления.

Пример: в большинстве случаев представителям ремесленных профессий сложнее освоить продвинутые ИТ-сервисы, а многие пенсионеры используют «бабушкофоны» с большими кнопками и не используют мобильные приложения.

Proof of Concept (POC)

Демонстрация концепции (Proof of Concept) — это подтверждение осуществимости задуманного проекта или инновации. Это ограниченная реализация проекта, которая показывает принципиальную «реализуемость» продукта или инновации. При некотором сходстве с идеей минимального жизнеспособного продукта (MVP), концепция POC чаще относится к научной или производственной осуществимости, а не к проверке потребительского спроса.

Пример: разработчик VR-продуктов заявил, что может разработать сложную кооперативную симуляцию для командного обучения. В подтверждение своих слов создатели показали POC-приложение, где десять игроков с VR-гарнитурами перебрасывают один виртуальный мячик.