Корпоративное обучение для цифрового мира

Показатели взаимодействия во время обучения, включая: манеру навигации, ответы на упражнения и тесты, типы совершаемых ошибок, временные характеристики, связанные с деятельностью студента во время обучающих мероприятий

Прошлая деятельность

Ретроспективные показатели прошлой деятельности обучающегося, раскрывающие усвоение идей, навыков или компетенций на текущий момент

Административные данные

Показатели периферийного контекста: преподаватель, школа, район, местная община или государство (на основании административных данных)

Эмоциональное состояние

Ближайшие показатели, относящиеся к обучению, например: эмоциональное состояние, качество сна, показатели питания

Социальные показатели

Показатель взаимодействия учащегося с другими учениками и преподавателем в процессе обучения или с записанной речью (со всеми ее разнообразными свойствами, например семантическим содержанием, просодией и т. д.)

Предпочитаемые обучающие медиа или жанры

Ретроспективные показатели предпочтительных для обучающегося медиа или жанров в тех случаях, когда выбор был возможен

Демографическая информация

Показатели периферийного контекста: демографическая информация об учащемся

Социальные связи

Показатели ближайшего контекста, такие как социальные отношения и данные о социальных связях

Тип мышления

Данные из анкеты или самоотчета относительно того, как учащийся устанавливает связь между своими стратегическими усилиями во время обучения и развитием компетенций, а также относительно функционирования сферы обучения

Настойчивость или упорство

Ретроспективные показатели настойчивости или упорства обучающегося при столкновении в процессе обучения с трудностями, которые индексируются как ошибки и временные показатели

Временная история

Показатели ближайшего контекста, представляющие временную историю действий обучающегося, данные о которой доступны в конкретный день

Нарушения в классе

Показатели ближайшего и периферийного контекста о нарушениях в классе согласно записям о поведенческих происшествиях в классе обучаемого в конкретный день или в течение времени

Образовательное извлечение данных (educational data mining, EDM) и data mining

Из упомянутых методологических категорий универсальными для всех типов data mining считаются предсказательный анализ, кластерный анализ и поиск взаимосвязей, однако более известными подходами к EDM считаются «Открытия с помощью моделей» и «Очистка данных для оценки человеком».

Кейс: предиктивная аналитика для мегментации аудиторри [5]

Выявлена зависимость между показанным результатом и количеством попыток прохождения теста

Оценка / число попыток

Проведена дополнительная сегментация по динамике

Оценка / улучшили результат

Оценка / «застряли»

В

Виртуальная реальность

Виртуальная реальность (virtual reality, VR) – искусственная реальность, синтетический мир (объекты и субъекты), созданный техническими средствами, передаваемый человеку через его ощущения: зрение, слух, обоняние, осязание и другие.

Виртуальная реальность имитирует как воздействие, так и реакции на воздействие. Для создания убедительного комплекса ощущений реальности компьютерный синтез свойств и реакций виртуальной реальности производится в реальном времени.

Объекты виртуальной реальности обычно ведут себя близко к поведению аналогичных объектов материальной реальности. Пользователь может воздействовать на эти объекты в согласии с реальными законами физики (гравитация, свойства воды, столкновение с предметами, отражение и т. п.).

Однако часто пользователям виртуальных миров позволяется больше, чем возможно в реальной жизни (например, летать, создавать любые предметы и т. п.).

Свойства виртуальной реальности:

Порожденность

Виртуальная реальность производится другой, внешней к ней реальностью

Актуальность

Существует актуально, в момент наблюдения, здесь и сейчас

Автономность

Имеет свои законы бытия, времени и пространства

Интерактивность

Может взаимодействовать с другими реальностями, тем не менее обладая независимостью

Не следует путать виртуальную реальность с дополненной. Их коренное различие в том, что виртуальная конструирует новый искусственный мир, а дополненная реальность (#s56) лишь вносит отдельные искусственные элементы в восприятие мира реального, являясь формой смешанной реальности (#litres_trial_promo), наряду с дополненной виртуальностью.

Джарон Зепель Ланьер (Jaron Zepel Lanier) (р. 1960) – американский специалист в области визуализации данных и биометрических технологий. Поступил в Университет Нью-Мексико в 13 лет. В 1978 году получил исследовательский грант Национального научного фонда на исследование обучающих видеосимуляторов. В 1984 году основал компанию VPL Research, которая вывела на рынок очки виртуальной реальности и специальные перчатки. В 1989 году ввел термин «виртуальная реальность». Энциклопедия «Британника» включила его в список 300 крупнейших изобретателей в истории человечества

Использование виртуальной реальности в обучении

В связи с высокими инвестициями в технические средства и программное обеспечение основной принцип использования виртуальной реальности в обучении – уместность использования: инструменты виртуальной реальности в обучении должны давать дополнительную ценность, которую не могут дать иные, более традиционные средства обучения.