Корпоративное обучение для цифрового мира - страница 4
Равномерное распределение
Рекомендуется иметь не менее 10 вопросов каждого уровня сложности
«Пирамида»
Допускается коррекция количества вопросов в форме «пирамиды», когда более сложных вопросов несколько меньше, чем простых (т. к. до сложных доходят гораздо реже).
В этом случае рекомендуется следующее соотношение: не менее 6 вопросов высших уровней сложности (9–10), не менее 8 вопросов средних уровней сложности (7–8) и не менее 10 вопросов низших уровней сложности (1–6)
Автоматическое распределение
Возможно автоматическое распределение вопросов по уровням сложности. Для этого проводится первичное тестирование (на выборке участников), и степень сложности вопросов определяется в соответствии с ответами участников. Вопросы, набравшие большинство правильных ответов, считаются самыми простыми, а вопросы с наименьшим числом правильных ответов – самыми сложными
Траектории тестирования
Траектории тестирования позволяют определить наиболее вероятные пути прохождения тестирования в разных контекстах.
Например, в контексте перехода между уровнями сложности они помогают определить вопросы, в наибольшей степени влияющие на процесс тестирования (тестируемые «скорее справятся» на шаге N с вопросом уровня сложности X или, наоборот, испытают трудности с вопросом этого уровня сложности).
Результаты адаптивного тестирования и их трактовка
Данные результаты полезны в первую очередь для улучшения качества материалов и при построении индивидуальной траектории обучения. Заказчик может персонализировать учебную программу для каждой группы слушателей – на основе тех пробелов в знаниях, которые были обнаружены в ходе тестирования. Слушатели могут непосредственно в процессе тестирования провести самопроверку и восполнить выявленные пробелы (постепенно – от простого к сложному).
• Частотный анализ результатов
Позволяет внести корректировку в распределение вопросов по уровням сложности в сбалансированной модели на основе анализа распределения ответов участников (определить аномально сложные или простые вопросы на уровнях сложности и получить рекомендацию, в какой уровень сложности стоит перенести данные вопросы)
• Прогноз результатов обучения
Статистический анализ результатов адаптивного теста проводится исходя из количества попыток пройти тест и среднего результата, достигнутого за время всех попыток
Инструменты разработчика адаптивных тестов
Аналитика обучения
Аналитика обучения, или учебная аналитика, (learning analytics) – измерение, сбор, анализ и представление данных об обучающихся и образовательной среде с целью понимания и оптимизации обучения и условий, в которых оно происходит[6].
Задачи учебной аналитики[7]
Связь учебной аналитики и анализа образовательных данных[8]
Связь учебной аналитики и бизнес-аналитики по уровню принятия решений (HR analytics / people analytics / talent analytics / T&D analytics – в зависимости от детализации)
• Для бизнес-аналитики – запрос со стороны бизнеса (ключевое – бизнес-ценность).
• Для учебной аналитики – запрос со стороны учебного процесса (ключевое – «понимание и оптимизация обучения и окружения»).
Деление не всегда может быть жестким, скорее несколько разные уровни абстракций.
Похожие книги
