Метрики учебной аналитики: как считать правильно

#заметки_с_конференций #учебная_аналитика #обучение

Доказательное образование, заметки с выступления Дмитрия Аббакумова из Яндекс.Практикум на YaC/e

👎 Неправильно считать количество: * заходов на платформу * просмотренных уроков * выполненных домашних заданий

👍 Правильно считать: * уровень знаний до обучения и после _ Уровень студента ≠ оценка за проект/задачу А, например, Уровень студента зависит от: * оценка за проект * трудность проекта * эффект оценивающего

или * оценка за задачу * трудность задачи * эффект попытки * время решения ___ Доказательные метрики учебной аналитики:

Трудность задачи = количество студентов, ответивших правильно по отношению к общему числу решавших задачу

Дискриминативность Показывает насколько студенты, решившие эту задачу, успешны на курсе в целом

Индекс попытки Насколько студенты, не решившие задачу с первой попытки, прирастают в шансах решить ее при последующих попытках

Когнитивная посильность (для урока или темы) - вероятность освоения урока или темы одним, средним, студентом