Априорные характеристики аудитории MOOCs российских ВУЗов и показатели вовлеченности в образовательный процесс

Априорные характеристики аудитории MOOCs российских ВУЗов и показатели вовлеченности в образовательный процесс

Введение

После Второй мировой войны высшее образование перестало быть привилегией и обрело тенденцию к массовизации. Но сегодняшний уровень технологий позволяет вывести эту массовизацию на качественно новый уровень: курс одного преподавателя может быть прочитан тысячам людей дистанционно.

Интернет предоставляет возможность свободного доступа к разнообразному образовательному контенту. Студент и преподаватель могут общаться, используя синхронные и асинхронные средства коммуникации. Происходит формирование академических социальных сетей онлайн. И именно с этими возможностями связано появление массовых открытых онлайн курсов.

Массовые открытые онлайн курсы (Massiveopenonlinecourses, MOOCs) - это дистанционные образовательные курсы, предоставляемые университетами, организациями или частными лицами широкой аудитории пользователей на бесплатной основе в сети Интернет.

Мы выделяем ряд свойств, позволяющих отличить MOOCs от аналогов, а именно:

) MOOCs проходят в режиме онлайн и не подразумевают присутствие студентов и преподавателей в одно время в одном месте

) Имеют определенные временные рамки, структуру и программу

) Подразумевают участие неограниченного количества человек

) Не требуют денежной платы за доступ к образовательному контентуплатформа-это вебсайт, позволяющий организаторам MOOCs разместить свои курсы в публичном доступе и управлять текущим образовательным процессом, а также содействующий распространению информации о курсах. Для нее мы выделяем следующие свойства:

Может являться как коммерческим (преследующим материальную выгоду за счет введение дополнительных платных опций: к примеру, подтвержденных сертификатов об окончании), так и некоммерческим проектом

Осуществляет техническую поддержку работы курсов

Агрегирует информацию о размещенных на сайте курсах и предоставляет к ней открытый доступ в режиме онлайн

Агрегирует информацию об активности пользователей, частично предоставляя ее в открытом доступе в режиме онлайн

Лидером среди действующих MOOC-платформ является проект Coursera. Открывшаяся весной 2012 Coursera стремительно набрала популярность за короткий период. Сейчас на сайте проекта выложено 650 курсов, участие принимает более 100 университетов-партнеров и около 7 миллионов активных студентов из 190 стран.

Регистрация на курс стартует с определенной даты, но не имеет какой-либо даты закрытия - присоединиться можно в любой момент. Особенностью подачи лекционного материала на Coursera является разделение его на небольшие части (не более 20 минут). Таким образом, студент смотрит лекции, читает дополнительные текстовые материалы, выполняет задания и общается с ассистентами и однокурсниками на форуме в рамках сайта. Каждое домашнее задание или тест должны быть выполнены в определенный временной промежуток. Кроме того, используются такие образовательные технологии, как in-videoquiz и peerassessment. Первая подразумевает встраивание закрытого контрольного вопроса внутри видеолекции, вторая - оценку в ходе курса 3-5 письменных работ своих одногруппников (в ряде случаев и оценку собственной работы).

По окончании курса при условии набора определенного количества баллов слушателю в электронном виде высылается бесплатный сертификат об окончании (StatementofAccomplishment) или платный подтвержденный сертификат (VerifiedCertificate), который обычно приобретается до старта курса или в первые недели его запуска.

Большинство курсов на Courseraдоступно на английском, однако достаточное количество программ представлено и на других языках. Помимо «языка глобализации» можно найти оригинальные курсы на китайском, испанском, французском, русском, турецком, немецком, иврите, итальянском. Можно считать, что явление MOOCs глобально и не ограничивается распространением исключительно в западных странах. Россия является активным потребителем контента западных MOOC-платформ (на Coursera порядка 2,5% российских слушателей, т.е. страна входит в первую десятку среди 196 стран-участниц).

Заинтересованность русскоязычной аудитории в массовых открытых онлайн курсах, а также мировой тренд относительно вывода курсов ведущих университетов в онлайн-пространство заставляет отечественные вузы продвигать собственные бренды в подобном формате как в России, так и за рубежом. Но для того, чтобы создавать качественные онлайн курсы, необходимо понять, кто их целевая аудитория.

Проблема же заключается в том, что, несмотря на активный выход российских вузов в пространство MOOCs за последний год (как на зарубежные, так и на отечественные платформы), понимание того, кто именно является слушателями курсов, не достигнуто. Имеется ряд данных о глобальной аудитории MOOCs на основании отчетов ведущих зарубежных университетов, но можно ли экстраполировать эти результаты, если речь идет о создании курсов на русском языке? Кто будет являться потребителями MOOCs российских вузов, отличаются ли они от потребителей зарубежных и на какие сегменты их можно разделить?

Вместе с тем однойиз наиболее широко обсуждаемых проблем, связанных с практикой курсов в формате MOOCs,является проблема высокого уровня отсева.До конца курса доходят лишь до 13% зарегистрированных участников (как правило, значительно меньше), что резко отличает онлайн-курсы от курсов в привычном очном формате. И если первая часть исследовательской проблематики требует описательного решения, то вторая часть - объяснительного. Мы хотим попытаться понять, какие факторы более всего влияют на образовательный результат студента.

Ранее поведение участников MOOCsи характеристики вовлеченности были изучены следующими авторами:

LiangD. etal. (‘Analysis of learners’ behaviors and learning outcomes in a massive open online course’); et al. (‘Watching MOOCs together: investigating co-located MOOC study groups’); et al. (‘Who Does What in a Massive Open Online Course?’); et al. (“Turn on, Tune in, Drop out”: Anticipating student dropouts in Massive Open Online Courses’)et al. (‘Wrapping a MOOC: Student Perceptions of an Experiment in Blended Learning’)T. (“Your click decides your fate”: Leveraging clickstream patterns from MOOC videos to infer students information processing & attrition behavior’)K. et al. (‘Understanding the MOOCs continuance: The role of openness andReputation’)

однако новизна нашего подхода заключается в попытке классификации слушателей на основании мотивов участия и сравнения показателей вовлеченности между выделенными группами.

Итак, автор данной работы ставит перед собой две основные цели.

Во-первых, это исследование априорных характеристик участников массовых открытых онлайн курсов российских вузов в сравнительной перспективе. Под априорным характеристиками (доопытными, т.е. теми, которые предшествуют опыту участия в курсе) будут пониматься социально-демографический портрет участников, их образовательный бэкграунд и мотивы участия.

Во-вторых, это исследование вовлеченности студентов в образовательный процесс. Под вовлеченностью будет подразумеваться совокупность показателей академической и социальной активности, а также эмоциональный отклик участников. Мы планируем выяснить, какие группы участников являются более вовлеченными, а какие - менее, и что , в конечном счете, обуславливает факт успешного завершения курса.

Глава 1. Теоретические подходы к анализу мотивов участия в MOOCsи вовлеченности в учебный процесс

Теории капиталов. Структура мотивов участия

Одной из ключевых задач нашей работы является понимание того, с какими мотивами люди регистрируются на онлайн-курс, и как в зависимости от мотивов меняются показатели вовлеченности. Для выявления возможных групп мотивов мы будем опираться на недавнюю работу известного российского исследователя в области социологии образования и науки М. Соколова и его соавторов - А. Кнорре и М.Сафоновой.

Говоря о «результативных благах», которые приносит образование, исследователи делят их на три категории, следуя теории П. Бурдье, а именно: культурный, социальный и символический капитал. Культурный соответствует навыкам, познаниям и компетенциям всех видов, социальный - связям, символический - сигналам, свидетельствующим об обладании двумя предыдущими формами. Каждый вид капитала можно разделить на классовый («указывающий на принадлежность к социальному слою») и профессиональный («характеризующий готовность к определенному занятию»).

Несмотря на то, что авторы статьи, выделяя данные типы капиталов, говорят о высшем образовании, на наш взгляд, это разделение сохраняется и в случае такого дополнительного образования, как участие в MOOCs. Ниже мы попытаемся проиллюстрировать эту идею.

Классовый культурный капитал - это тот вид капитала, который способствует развитию кругозора, широкого спектра нефункциональных знаний посредством участия в онлайн-курсе. Профессиональный культурный капитал является синонимом «человеческого капитала» Г. Беккера - то есть тем, что поможет участнику MOOCs достичь повышения квалификации/переквалификации и увеличить свою ценность на рынке труда. Что касается классового и профессионального социального капиталов, то в первом случае вес приобретают знакомства с будущими друзьями/парами, а во втором случае - с будущими коллегами. Профессиональный символический капитал является синонимом рыночного сигнала в терминологии Спенса (тем, что в объективированном виде, - сертификате о прохождении курса, вложенном в резюме, - поможет соискателю найти отличную работу). Классовый символический капитал поможет просигнализировать о том, что человек «идет в ногу со временем», осваивая новые формы интеллектуальной активности - такую, например, как участие в MOOCs.

Для лучшего понимания подобного разделения мы обратимся к вышеобозначенным теориям (теории человеческого капитала Г.Беккера, теории социального капитала Дж. Коулмана, и теории рыночных сигналов М.Спенса) более подробно.

Для начала необходимо разобраться с тем, что же такое капитал. Наиболее подходящим нам кажется определение В.Радаева: капитал -это «накапливаемый хозяйственный ресурс, который включен в процессы воспроизводства и возрастания стоимости путем взаимной конвертации своих разнообразных форм».

Говоря о классовом культурном капитале, мы имеем в виду его инкорпорированную форму. «Широкий спектр нефункциональных знаний», обозначенный выше, подразумевает способность расшифровать культурные коды и повышает/закрепляет статусные позиции человека, им владеющего. Накопление культурного капитала позволит ему отличать представителей своего круга от чужака. Для более ясного понимания попытаемся объяснить на примере. Человек, освоивший MOOC по истории Древнего Египта, даже если не собирается заниматься ей профессионально, получает определенный «багаж», который позволит ему, например, отличить изображение египетского божества от божеств других народов или завязать диалог о технологии мумификации. В свою очередь, это упрочит его статусные позиции как интеллектуала с широким кругозором, что, возможно, будет конвертировано в другую форму капитала (социальную или экономическую).

Теперь поговорим о другой форме культурного капитала, аналогичной капиталу человеческому, названной М. Соколовым «профессиональной».

В книге известного экономиста Г. Беккера «Человеческий капитал» человеческий капитал был определен как совокупность навыков, знаний и умений человека, расходы на получение которых (через образование) могут приносить со временем прибыль работнику и работодателю. Беккер рассчитал экономическую эффективность образования следующим образом. Из зарплаты тех, кто окончил колледж, он вычитал заработок тех, кто закончил лишь среднюю школу. Это и определялось как доход от высшего образования. Издержками образования считались сумма прямых затрат и альтернативных издержек, т.е. упущенного дохода за время обучения. Таким образом, отдачей от инвестиций в образование было названо отношение доходов к издержкам (около 12-14% годовой прибыли). Эффективность вложений в человеческий капитал была экономически обоснована.

Теоретики человеческого капитала исходят из представления, что при вложении средств в подготовку и образование учащиеся ведут себя рационально, взвешивая соответствующие выгоды и издержки. Подобно предпринимателям, они сопоставляют ожидаемую отдачу от таких вложений с доходностью альтернативных инвестиций. В зависимости от того, что экономически целесоообразнее, принимается решение либо о продолжении учебы, либо о ее прекращении.

В зависимости от уровня (макро или микро), на котором анализируется отдача от инвестиций в дополнительное образование, может рассматриваться влияние более образованной рабочей силы на экономический рост (внешняя отдача) или формирование более благополучного положения обучающегося. Наибольший интерес, в данном случае, для нас представляет микроуровень. В соответствие с теорией человеческого капитала мотивом участия в курсах становится повышение своей конкурентоспособности на рынке труда. Он может выражаться в расширении уже имеющихся знаний (повышении квалификации) или освоении знаний из другой области (переквалификации). Данный мотив, на наш взгляд, является наиболее сильным стимулом для успешного освоения курса.

Помимо этого, наличие денежных вложений в дополнительное образование (предварительная покупка подтвержденного сертификата) также должно положительно сказываться на мотивации к продолжению обучения.

Классовый и профессиональный социальный капитал. Чаще всего понятие социального капитала ассоциируется с именем социолога Дж. Коулмана. В своей работе «Капитал социальный и человеческий» он предполагал, что этот вид капитала неосязаем, поскольку существует в отношениях индивидов. Так же, как и другие формы капиталов, социальный облегчает производственную деятельность, облегчает определенные действия лиц внутри структуры. Кроме того, человек, включенный в социальную сеть, может использовать ресурсы этой сети для личных целей. В случае профессионального подвида социального капитала человек использует ресурсы сети для таких целей, например, как поиск работы (в этой связи невозможно не вспомнить о работе М.Грановеттера, посвященной «силе слабых связей») или получение актуальных новостей профессиональной отрасли. Случай подвида классового социального капитала позволяет установить/закрепить контакт с представителями своей социальной группы, выстроив с ними доверительные отношения. В случае с MOOCs главным способом формирования социального капитала является активность на форумах курса/ в группах курса в социальных сетях. Изначально предназначенные для решения текущих учебных вопросов, они могут приобрести более долговременное значение - стать источником профессиональных и дружеских контактов. Таким образом, еще одним мотивом участия в курсе может стать желание заведения новых знакомств.

Профессиональный символический капитал. Теория рыночных сигналов экономиста М.Спенса предполагает, что диплом/сертификат об образовании является средством борьбы с асимметрией информации на рынке труда. Поскольку работодатель не может полноценно проверить навыки соискателя на этапе подбора персонала, он вынужден опираться на такие формальные документы. Количество лет обучения, полученная степень, репутация университета и средний балл становятся важными сигналами для работодателя, которые позволят принять то или иное решение. Как пишет М. Соколов, «мы предполагаем, что обладатель кембриджской степени по математике умеет обращаться с интегралами, и нам не надо устраивать контрольную на собеседовании, чтобы в этом убедиться (что особенно ценно, если мы сами смутно помним, что такое интегралы)».

Перенося данное положение на случай массовых открытых онлайн курсов, мы можем предположить, что сертификат об их окончании, вложенный в резюме соискателя, сможет стать своего рода рыночным сигналом, особенно если речь идет о подтверждении релевантных навыков (например, сертификат об окончании курса «Программирование на Python» при подаче резюме в IT-компанию). Таким образом, еще одним возможным мотивом участия в курсе может стать приобретение сертификата, который можно использовать для украшения своего резюме и привлечения внимания работодателя.

Что касается классового символического капитала, то тот же самый сертификат об окончании MOOCs, опубликованный в профессиональных социальных сетях (например, «LinkedIn»), позволит участнику привлечь внимание коллег и завязать контакты (т.е. произвести конвертацию в социальный капитал). Он также поможет продемонстрировать свою причастность к той или иной группе (например, группе любителей платформы Coursera, на которой и был пройден курс, или группе «продвинутых» сторонников образования в формате MOOCs).

Теории вовлеченности

Как пишет Н.Г. Малошонок, российский исследователь вопросов социологии образования, «теории вовлеченности в учебный процесс берут начало из исследований студенческих отчислений, в которых было показано, что вовлеченность и отчисления тесно связаны».

Ранние попытки операционализации понятия «студенческая вовлеченность» подразумевали измерение количества времени, которое студент затрачивает на выполнение заданий и обучение в целом(например:FredrickW.C., WalbergH.J. LearningasaFunctionofTime).

Однако позже конструкт вовлеченности существенно усложнился. К примеру, А. Астин считает, что «студенческая вовлеченность - это совокупность физической и психической энергии, затрачиваемой для приобретения академического опыта». Идея студенческой вовлеченности в данной концепции созвучна с фрейдистским понятием «катексис», (инвестирование психологической энергии в объекты, находящиеся вне субъекта).

Макмахон и Портелли разделили теории вовлеченности на три типа: традиционные теории, либеральныеи критико-демократическую концепцию вовлеченности.

Представитель традиционного подхода - Ньюман. В его работеопределение звучит следующим образом: «Студенческая вовлеченность - это психологическое инвестирование и усилия, вкладываемые студентом в обучение, понимание, освоение знаний, навыков или искусство академической работы». Считается, что представление о вовлеченности в таком контексте слишком ограничено, так как здесь она приравнивается к мотивации следовать предписанным нормам.

Теории, входящие в класс «либеральных», предполагают, под вовлеченностью понимается успеваемость плюс интеллектуальный, социальный и прочий опыт студента.

Критико-демократическая концепция основана на понимании «участвующей демократии» как стиля академической жизни (включающего равенство, общность, креативность). Вовлеченность рассматривается как метод расширения прав и возможностей для студентов и преподавателей.

Социологические подходы к изучению студенческой вовлеченности представлены концепциями В. Тинто и С. Манна. По мнению Тинто студент приспосабливается к университетской жизни путем академической и социальной интеграции. Академическая выражается в соблюдении внешних норм(т.е. в необходимости сдавать экзамены, в следовании академическим ценностям). Социальная интеграция выражается через включенность в социальные отношения со студентами и преподавателям.Отчисление же происходит тогда, когда студент слабо интегрирован в эти две системы.

С. Манн интерпретирует «студенческую вовлеченность» как концепт, противоположный «отчуждению». Отчуждение понимается как состояние изоляции от группы или активности, в которой должен участвовать. Соответственно, вовлеченность - это включение в университетскую социальную жизнь.

Возможные способы измерения вовлеченности

В американском исследовании HSSSE (High School Survey of Student Engagement), проводимом с 2003 года, измеряют три вида студенческой вовлеченности: 1) академическую 2) социальную 3) эмоциональную. Первый вид вовлеченности охватывает вопросы об усилиях студентов, вкладываемых в учебу.

Вопросы здесь касаются подготовки домашней работы, участия в дискуссиях, успеваемость на экзаменах и т.д.

Второй тип вовлеченности делает акцент на участии студентов в университетской жизни во внеучебное время. Речь идет о взаимодействии с другими студентами, студенческими сообществами, кружками и т.д.

Эмоциональный уровень вовлеченности подразумевает согласие/несогласие со следующими положениями:

Наличие ощущения чувства безопасности в аудитории

Наличие ощущения чувства комфорта в аудитории

Наличие ощущения, что мое мнение уважают и т.д.

Мы должны понимать, что обучение в рамках MOOCs значительно отличается от традиционного образования. Во-первых, оно происходит дистанционно, т.е. не подразумевается одновременного присутствия студентов и преподавателя. Коммуникация между участниками происходит опосредованно. Студенты и преподаватели не знают друг друга, студенты незнакомы между собой и могут провести эти несколько недель, так и не заведя ни одного знакомства. Во-вторых, обучение в рамках MOOCs краткосрочное, занимает несколько недель. Предполагаются крайне низкие барьеры входа и выхода: легкая регистрация и легкий выход из процесса обучения на любом этапе.

Исходя из этого, традиционные вопросы измерения студенческой вовлеченности не будут релевантны, однако мы предполагаем, что сохранение разделения вовлеченности на три категории, как было сделано в исследовании HSSSE, остается уместным.

Таким образом, для анализа вовлеченности посредством электронной анкеты в случае MOOCs мы можем использовать как ряд стандартных показателей, основанных на измерении количества времени, затраченного на просмотр лекций и выполнение заданий по курсу, так и ряд дополнительных показателей социальной активности: активность участникам на форуме курса и в группах в социальных сетях. Однако возникает сложность с измерением эмоциональной вовлеченности. Мы предполагаем, что она может быть выявлена вопросами об удовлетворенности курсом, его положительных и отрицательных его сторонах и желании порекомендовать друзьям.

Выводы по Главе 1

Регистрируясь на массовый открытый онлайн курс, участник преследует определенные цели. Целью любого образовательного процесса, в конечном счете, оказывается накопление того или иного вида капитала. Вслед за М. Соколовым мы будем выделять следующие возможные виды капиталов: классовый культурный (расширение кругозора), профессиональный культурный(повышение квалификации/переквалификация), классовый социальный(завязывание личных контактов), профессиональный социальный(завязывание профессиональных контактов), классовый символический(повышение статуса в глазах референтной группы) и профессиональный символический(«рыночный сигнал» - стремление улучшить резюме и найти работу).

В процессе прохождения курса участник демонстрирует ту или иную степень вовлеченности в образовательный процесс. Вовлеченность подразделяется на академическую, социальную и эмоциональную. В первом случае измеряются академическая активность студента (число просмотров лекций, число выполненных заданий, время, потраченное на освоение материала и проч.). Во втором случае измеряется социальная активность учащегося (активность на форуме курса, активность в социальных сетях и проч.). Наконец, в третьем случае мы можем говорить об эмоциональном состоянии студента во время учебного процесса: испытывает ли он интерес к происходящему,какие положительные/отрицательные впечатления у него сформировались, хотел бы он порекомендовать данный курс и проч.

Глава 2. Обзор эмпирических статей, посвященных исследованию глобальной аудитории MOOCs

Социально-демографический портрет

Университет Пенсильвании провел исследование студентов 32 своих курсов на платформе Coursera, проходивших в 2013 году. В качестве потенциальных респондентов признавались те студенты, которые просмотрели хотя бы одну видеолекцию по одному из курсов. Всего было получено 34 779 ответов на онлайн опрос (8,5% от генеральной совокупности).

В результате было выделено 4 региональные группы участников курсов: Соединенные Штаты (34,3%), другие страны OECD (31%), страны БРИКС (14,8%), другие развивающиеся страны (19,9%). Наибольшее число участников было зарегистрировано в США (34,3%), Индии(5,8%), Бразилии(4%), Великобритании(3,6%), Испании(3,6%), Канаде(3,5%), России(3,3%).

Результаты показали, что большинство студентов во всех регионах (83%) имеет post-secondary degree (2 или 4 года), 79,4% имеет степень бакалавра и выше. Более 40% участников младше 30 лет; старше 60 лет всего 10%. 56,9% студентов - мужчины. Процент молодых участников и участников-мужчин среди стран БРИКС значимо выше, чем в Соединенных Штатах. Приблизительно две трети участников из стран БРИКС младше 30 лет, в США этот показатель достигает только 23,5%. Столько же участников из БРИКС являются мужчинами, в США процент мужчин равен 48% (фактически достигнуто равенство процентного соотношения участников по полу).

В целом по совокупности 50% участников работают полный день, 17,4% - студенты, 12,4% являются самозанятыми, частично заняты 6,9% и 13,4% являются безработными или вышедшими на пенсию(6,6% и 6,8% соответственно). Значимо больше всего студентов среди стран БРИКС -28%, в Америке же их всего 9,8%. Зато среди американских участников значимо выше количество пенсионеров - 14%.

Обратимся к совместному исследованию Гарварда и MIT, реализовавших 17 курсов на платформе EdX в период с осени 2012 по лето 2013.

Результаты социально-демографического портрета схожи с исследованием Пенна: наиболее типичный участник - это мужчина, имеющий степень бакалавра, от 26 лет.

Средний возраст участника курсов -26 лет, однако для тех, кто получил сертификат, он чуть выше (28 лет). У этих людей также выше и уровень образования. Превалирование мужского пола (71%) может объясняться спецификой курсов - большинство из них относились к категории STEM (science, technology, engineering, mathematics). Что касается стран студентов курсов, то здесь на первое место вышли США (28%), далее Индия (13%), Великобритания (4%), Бразилия(3%), Канада(3%), Испания(2%), Россия(2%).

Следующий отчет представлен университетом Лондона. Курсы, запущенные им в июне на платформе Coursera, представляли краткую версию, введение в дисциплины, полноценно изучаемые в рамках отделения международных программ (International Programmes). 4 курса длились по 6 недель, учебная нагрузка на студента составляла 5-10 часов. Число зарегистрированных пользователей составило 210 000 (в среднем, по 52 тысячи на курс), число студентов, активных в течение первой недели составило 90 000, число выданных сертификатов об окончании (Statement of Accomplishment) - 8 843.

Для лучшего понимания своей аудитории университет Лондона воспользовался демографическим опросом Coursera, предлагаемым разработчиками каждому курсу. Всего было получено более 25 000 ответов (1/4 от всех зарегистрированных, отличный response rate). 64% аудитории четырех курсов - мужчины (в среднем для Coursera этот показатель - 60%), средний возраст - 34 (для Coursera - 37). В случае с полом мы снова видим зависимость от тематики: доминирование мужчин в случае технических курсов(80% против 20%) и доминирование женщин в случае гуманитарных курсов (55% против 45%).

Топ-10 стран-участниц: США (22%), Индия(6%), Великобритания(5%), Бразилия(4%), далее: Испания, Канада, Россия, Мексика, Германия, Греция. 70% участников получили высшее образование (закончили бакалавриат (35%), магистратуру (30%) или PhD-программу (5%)).

Топ-5 профессиональных областей, в которых заняты студенты курсов: IT (33%), юриспруденция (15%), образование (13%), дизайн/медиа(10%), бизнес/финансы(8%). Авторы отчета указывают, что подобный демографический портрет похож на то, что получают исследователи из других университетов. Типичный участник - хорошо образованный молодой мужчина 34 лет, живущий и работающий в развитых странах или странах БРИК.

Один из выводов, сделанных на основании вышеизложенных статей, состоит в том, что MOOCs сегодня не соответствуют своей первоначальной цели сделать качественное образование доступным для всех слоев населения в странах с абсолютно разным уровнем развития, поскольку сегодня их аудиторией являются хорошо образованные молодые специалисты.

Мотивы участия

В исследовании Пенна примерно 50% ответивших указали в качестве причин участия в курсах «любопытство, интерес к предмету», 43,9% - «стремление получить знания для лучшего выполнения своей работы (повышение квалификации)», 17% - «получить навыки для возможности работать на новом месте (переквалификация)», 13% - «получить знания для дальнейших успехов в учебе в университете». Ответы на данный вопрос прямо зависели от курса. Например, более 70% студентов гуманитарных курсов выбирали ответ «любопытство», а студенты курсов по социальным или естественным наукам в большей степени приходили с целью получения знаний и навыков для работы. Кроме того, мотивация различается в зависимости от страны. В США студенты в меньшей степени регистрировались на курс для достижения успехов в работе/учебе, чем жители стран OECD, БРИКС и других развивающихся стран. В большей степени они рассматривали MOOCs как развлечение.

В исследовании, посвященном анализу результатов курса «Микросхемы и электроника» от MITстудентам также задавались вопросы о возможной мотивации к участию в MOOC. 55,4% выбрали вариант «получение новых знаний и навыков», 25,5% - «личный вызов», 8,8% - «возможности для продвижения по службе/карьерные перспективы», 4,5% - «развлечение» и всего лишь 0,4% - «завязание новых знакомств, приобретение друзей».

Таким образом, можно предположить, что MOOCs как правило не рассматриваются участниками в качестве источника повышения социального капитала.

Еще одно интересное исследование, затрагивающее вопрос мотивации к участию в курсах было проведено университетом Дьюка в рамках MOOC по биоэлектричеству. Студентам задавались вопросы в рамках опросов до начала и после окончания курса, а также изучались материалы форума курса на этот счет. Для большинства студентов важно, чтобы курс был занимательным и доставлял удовольствие (fun and enjoyable) - 45% назвали этот пункт крайне важным. Для 20% очень важной стала релевантность тематики курса его сфере академических интересов, для 17% - возможность повышения квалификации для карьерных достижений, примерно столько же крайне заинтересованы в получении опыта участия в онлайн-курсе в принципе. На последнем месте находится возможность улучшения своего резюме.

Результаты этого опроса были дополнены данными опроса по окончании курса. 87% указали, что мотивом регистрации на курс стала общая заинтересованность в предметной области, 53% - возможность расширения знаний в предметной области (на наш взгляд, эти два варианта ответов дублируют друг друга - Примеч. автора). Для 44% курс стал возможностью профессионального развития. Для 34% - возможностью узнать о педагогических приемах. Для 26% курс стал своеобразным дополнением к основным учебным курсам (вероятно, очным). 10% указали, что курс является «заменителем» очного образования, которое они не могут себе позволить.

Наконец, анализ материалов форума позволил выделить следующие категории мотивов:

Реализация концепции непрерывного образования, расширение кругозора

Стремление к профессиональному развитию

Развлечение

Социальные мотивы

Удобство данной формы обучения по сравнению с другими (из-за дистанционности и бесплатности)

Получение опыта участия в онлайн курсе

В данной классификации мы можем найти весь спектр «капиталов», обозначенных нами ранее: культурный капитал (расширение кругозора и профессиональное развитие), социальный капитал, символический капитал (опыт участия, объективированный в сертификате).

Вовлеченность

Исследователи из Гарварда и MIT выделили 4 категории участников курса:

«только зарегистрированные» - те, кто никогда не заглядывал в материалы курса

«зрители» - участники, не получившие сертификат, обращавшихся к половине или менее половины из доступных материалов

«изучающие» - участники, не получившие сертификат, обращавшиеся более чем к половине доступных материалов

«получившие сертификат» - участники, освоившие курс, заработавшие сертификат о прохождении (выдается при освоении процентного минимума материалов, процент определяется преподавателем).

Гарвард и MIT попытались вычислить показатели вовлеченности, то есть определить размер каждой из указанных групп. Всего было зарегистрировано 841 687 тысяч человек. 55% из них зарегистрировались до начала курса, 39% -во время и 8% - после завершения. Более вероятным оказаться в числе «получивших сертификат» и «изучающих» было в случае регистрации за несколько дней до момента старта курса.

Из общего числа участников 43 196 (5%) получили сертификат, 35 937 (4%) изучили более половины материалов курса, 469 702 (56%) изучили менее половины материалов и 292 852 (35%) тысячи ни разу не обратились к материалам курса.

Показатели вовлеченности помогли установить средние числа просмотра материалов курса по группам. Для группы «зрителей» число варьировалось от 2 до 5 дней. Для изучавших и получивших сертификат - от 24 до 63 дней, в зависимости от курса. Большинство студентов прекращали активность по курсу в течение 1-2 недель после регистрации. 66844 человека (8% от зарегистрированных участников) проявляли активность на форуме (оставили 1 и более постов). Примерно 60% из них - это те, кто получил сертификат.

В заключение своего отчета авторы делают вывод о том, что студенты MOOCs не ведут себя как традиционные студенты-очники. Поскольку регистрация на курсы не требует никаких материальных затрат и, как правило, особой подготовки, подавляющее большинство не стремится к получению сертификата. Некоторые сосредотачиваются на просмотре видео или чтении текстов, некоторые - на прохождении тестов. По их мнению, оценка курса лишь по числу выданных сертификатов ограничивает учет разнообразия образовательных стратегий студентов. Отмечается также, что, несмотря на разнообразие тематик курсов, участники, в целом, ведут себя схоже.

В отчете Лондонского университета также было проведено разделение студентов на категории в зависимости от уровня активности. Активными пользователями назывались те студенты, которые посмотрели или скачали лекцию, выполнили хотя бы одно задание или/и оставили запись на форуме. Таких пользователей оказалось 44% от всех участников курса.

Несмотря на то, что учебная нагрузка составляла 5-10 часов в неделю, большинство студентов не смогли справиться с этой нагрузкой из-за нехватки времени. Главный «элемент активности», реализуемых в ходе MOOCs в первую неделю - это скачивание и просмотр видео (79% студентов). 20% выполняли задания по курсу и всего 5% участвовали в работе форума курса. Любопытно, что в последующие недели падало число относительное число смотрящих видео (в среднем до 61%) и росло относительное число выполняющих задания (в среднем до 42%), при этом абсолютное число активных участников снижалось.

В статье «(Dis)OrganizationandSuccessinanEconomicsMOOC»BanerjeeandDuflo пытались развить следующую мысль: неорганизованные студенты гораздо реже доходят до конца курса, нежели их более организованные коллеги. Студенты, зарегистрировавшиеся на курс «Вызовы мировой бедности» от MIT на edX после наступления официального дэдлайна, продемонстрировали более низкие образовательные результаты. Те, кто зарегистрировался хотя бы на день позже официального дэдлайна, на 16% менее вероятно получали итоговый сертификат. Их оценки были на 10,7 процентных пунктов ниже, чем средний балл. Любопытно, что регистрация в течение нескольких дней после дэдлайна формально не предусматривала значительного ограничения времени для знакомства с материалом первого урока. Таким образом, студент мог себе позволить безболезненно и быстро наверстать пропущенные дни. Именно поэтому такие студенты были названы неорганизованными. Разрыв в образовательных результатах сохранялся и с учетом социально-демографических переменных.

В ходе анализа результатов курса «Микросхемы и электроника», представленного MIT на платформе edX авторы обнаружили, что 76% студентов вносят вклад только в 8% от общего времени, потраченного на обучение всеми участниками. В то же время, 7% наиболее активных участников вносят вклад в размере 60% от общего времени, потраченного участниками на курс. Этот вывод перекликается с идеей, известной как «принцип Парето», в соответствии с которой 20% усилий дают 80% результата.

На основании больших данных, полученных в ходе пользовательской активности на сайте (logdata), все участники были разделены на несколько категорий: «browsers» (76% участников, попытки решения менее 5% домашних заданий), транш 1 (5%-15% домашних заданий), транш 2 (15%-25% домашних заданий), транш 3 (>25% домашних заданий), транш 4 (>25% домашних заданий и 25% промежуточного экзамена) «certificateearners» (обладатели сертификата).

Из 154 000 участников 46 000 никогда не открывали материалы курса, медианное время, потраченное на работу с материалами курса - 1 час. Для незначительной доли владельцев сертификатов это время составило 100 часов. Участники, сделавшие более 5% домашних заданий, составили всего 25% от общей массы участников курса, однако в общей сложности их активность заняла 92% всего времени, потраченного на обучение

В статье «StudyingLearningintheWorldwideClassroomResearchintoedX’sFirstMOOC»Breslowatal. показывают, как студенты распределяли свое время между различными компонентами курса. Данные были взяты из того же курса, что и в случае предыдущей статьи - «Микросхемы и электроника». Из административных данных платформы видно, что, безусловно, больше всего времени студенты тратили на просмотр видеолекций. На втором месте - выполнение домашних заданий. Только 3% студентов писали на форуме курса. Наиболее активными оказались обладатели сертификата: среди них 52% принимали участие в работе форума.

Авторы попытались построить модель, которая была бы способна спрогнозировать вероятность получения высокой оценки по курсу (зависимая переменная - «достижение»). Корреляций между полом и «достижением» и возрастом и «достижением» обнаружено не было. Однако была найдена связь между уровнем образования и «достижением», а также познаниями в области математики. Любопытно, что исследователи не обнаружили корреляцию между мотивацией и образовательными результатами студентов.

Наиболее интересный результат заключается в том, что, в том случае, если студент взаимодействовал в оффлайн с другим изучающим данный курс либо с экспертом в данной области, то его ожидаемый балл повышался на 3 пункта по сравнению с тем, кто работал в одиночку.

Результаты участия

Опрос по окончании курсов Лондонского университета содержал в себе 30 вопросов, нацеленных на измерение качества. В этом опросе responserate стал существенно ниже, чем в первоначальном - всего 3 483 ответа (менее 2% от общего числа зарегистрированных). К удивлению авторов, в опросе поучаствовали не только те, кто успешно освоил курс, но и выбывшие студенты.

Респондентам задавались следующие вопросы: оцените регулярную учебную нагрузку по курсу, сложность освоения материала, насколько MOOCs оправдал ожидания, насколько изменилось понимание предмета. На вопрос «Оцените свой опыт участия в курсе» 91% выбрали ответы «Хорошо», «Очень хорошо», «Превосходно». С методологических позиций в данном случае мы можем видеть смещение шкалы в сторону положительных ответов (3 оценки со знаком +, 1 нейтральная, 1 отрицательная). На вопрос «Соответствует ли тема курса Вашей текущей или будущей профессии» более 60% выбрали варианты «Примерно соответствует» и «Абсолютно соответствует», что еще раз подтверждает использование MOOCs для развития профессиональных навыков. Прочие показатели продемонстрировали довольно средние значения: среднюю загрузку в ходе освоения курса, среднюю «тяжесть» освоения, среднее понимание предмета.

Вопросы из этой анкеты в измененном виде впоследствии были использованы для контроля качества курсов НИУ ВШЭ на платформе Coursera.

Еще одно исследование было проведено Европейской комиссией и опубликовано в мае 2014 года. Оно посвящено анализу спроса и предложения массовых открытых онлайн курсов, связанных исключительно с web-навыками. В работе делается попытка определить потенциал MOOCs в развитии навыков, необходимых на существующем рынке труда. Здесь участниками стали не только студенты, но и организаторы курсов, а также другие лица (профессионалы в области IT, предприниматели)

Несмотря на то, что это исследование довольно специфично, некоторые его фрагменты несут ценную для нас информацию.

Из ответов студентов курсов мы можем вынести следующее: чуть более половины полностью согласились с тем, что им удалось развить посредством MOOCs необходимые навыки (51%). Однако 70% отметили, что развитие этих навыков не помогло им в получении работы. Респонденты рекомендовали бы поучаствовать в MOOCs, поскольку они бесплатны (72%) и дистанционны (67%), помогают узнать что-то новое (не связанное с основной специальностью) (64%). При этом возможность поучаствовать в курсе престижного университета для них имела не столь большое значение (36%). 60% согласились бы заплатить за подтвержденный сертификат, если бы он давал им ценился на рынке труда.

Выводы по Главе 2

Среднестатистический участник MOOCs - мужчина от 25 до 35 лет, имеющий степень бакалавра и выше, работающий полный день. Его интересует возможность профессионального развития и интересного времяпровождения с пользой. Социально-демографические характеристики при этом варьируются в зависимости от страны и тематики курса: на «технических» курсах значимо больше мужчин, на гуманитарных - женщин. В странах БРИКС и других развивающихся странах средний возраст участников ниже, среди них больше студентов. Самый высокий средний возраст у участников из Соединенных Штатов. Жители США и развитых стран в большей степени используют MOOCs для развлечения. Жители стран БРИКС и других развивающихся стран в большей степени видят в них возможность для профессионального развития.

Вовлеченность в образовательный процесс в рамках MOOCsоставляет желать лучшего. По данным Гарварда и MITлишь 5% от общего числа участников получили сертификат об окончании, а 35% ни разу не обращались к материалам с момента регистрации. Социальная вовлеченность в MOOCsтакже находится на низком уровне - лишь 8% принимали участие в обсуждениях на форуме (по данным курса «Микросхемы и электроника - 3%»).

Некоторыми университетами воплощается идея оценки качества предоставляемых курсов с помощью опросов после окончания, созданных по специальному шаблону от платформы Coursera. К сожалению, данные, полученные на основании этих вопросов, не слишком показательны и не отличаются разнообразием: происходит смещение в сторону положительных оценок. Люди, в целом, склонны выражать удовлетворенность пройденным курсом, однако эффективность MOOCs пока что ставится под сомнение. По данным одного из исследований, только половина опрошенных считает, что им удалось в должной степени развить с помощью курсов необходимые навыки, при этом помощь в поиске работы MOOCs оказали только одной трети респондентов.

аудитория онлайн курс

Глава 3. Методология исследования аудитории MOOCs российских вузов

Объект исследования - зарегистрированные участники массовых открытых онлайн курсов российских университетов на Coursera.

Предмет исследования

Априорные характеристики аудитории MOOCs российских вузов (социально-демографический профиль, образовательный бэкграунд, мотивы участия) и показатели вовлеченности в образовательный процесс.

Цель исследования

Выявление ключевых параметров аудитории MOOCsроссийских вузов на Coursera в сравнительной перспективе.

Задачи

Сравнить аудитории MOOCs:

российских и зарубежных вузов

русскоязычных и англоязычных (для российских вузов)

по следующим признакам: социально-демографический портрет, образовательный бэкграунд и мотивы участия

Сегментировать слушателей MOOCs по мотивам участия, дать характеристику каждого сегмента

Выявить различия в показателях вовлеченности у представителей сегментов

Выявить детерминанты успешного завершения курса

Источники данных

Один из источников эмпирического материала для данной работы - это исследование курсов НИУ ВШЭ на платформе Coursera, проходившее в рамках научного проекта «Влияние институциональных характеристик вуза и новых форматов обучения на образовательный опыт студента (руководители проекта: Фрумин И.Д., Чириков И.С.). Работа велась на базе партнерства Центра развития образовательной среды и Центра внутреннего мониторинга НИУ ВШЭ. Данная часть проекта была призвана устранить неопределенность ожиданий у авторов курсов, сделать более понятной целевую аудиторию, изучить особенности образовательного опыта студентов MOOCs. В диссертации были использованы результаты онлайн-опросов до начала каждого из 11 курсов НИУ ВШЭ. Дополнительно были использованы данные, полученные на основании опросов по окончании курсов. Таким образом, анализ данных произведен на основании 22 опросов.

Онлайн-анкеты созданы на платформе Kinesis. Подготовка вопросов и тестирование анкеты проходили при взаимодействии с Центром внутреннего мониторинга в январе 2014 (для анкеты до начала курса) и в апреле-мае 2014 (для анкеты по окончании курса). Автор диссертации был ответственным за данный проект и прошел все этапы: от разработки инструментария до представления результатов.

В случае опроса до начала курса подразумевался следующий алгоритм действий: ссылки на электронные анкеты в виде писем-приглашений высылались всем пользователям, зарегистрировавшимся на курс, примерно за неделю до его старта. В день старта участникам рассылались письма-напоминания, приглашающие их поучаствовать в опросе в том случае, если этого не было сделано ранее. Если пользователь по какой-либо причине зарегистрировался после старта курса, то ему также автоматически приходила ссылка на опрос.

Ссылка на опрос по окончании курса приходила всем зарегистрированным участникам после сдачи итоговых тестов и официального объявления завершения занятий. Через неделю после первого письма студентам приходило письмо-напоминание. В целях увеличения числа переходов по ссылке и заполнений анкеты обращение к студентам в письмах велось от имени преподавателя.

Поскольку НИУ ВШЭ предоставлял курсы как на русском (7), так и на английском (4), то анкета и сопроводительные письма были составлены на 2 языках. Сбор данных проходил с февраля 2013 (запуск первого курса) по ноябрь 2014 (окончание последнего курса).

Прочие источники данных

Помимо результатов опроса в работе мы также опирались на административные данные платформы Coursera (таблицы из реляционных баз данных, доступных с помощью использования языка SQL), а именно:

Успеваемость по курсу (категории: «не смог завершить курс», «завершил курс», «завершил курс с отличием»)

Факт приобретения подтвержденного сертификата

Административные данные были присоединены к данным опроса посредством уникального идентификатора каждого пользователя.

Для решения задачи по сравнению портретов участников российских и зарубежных вузов мы использовали отчеты следующих университетов (краткие обзоры были представлены в Главе 2):

University of London ( Grainger, B. Massive open online course (MOOC) report 2013/ University of London International Programmes)of Pennsylvania (Christensen, Gayle and Steinmetz, Andrew and Alcorn, Brandon and Bennett, Amy and Woods, Deirdre and Emanuel, Ezekiel J, The MOOC Phenomenon: Who Takes Massive Open Online Courses and Why? (November 6, 2013))& MIT (Ho, A. D., Reich, J., Nesterko, S., Seaton, D. T., Mullaney, T., Waldo, J., & Chuang, I. (2014). HarvardX and MITx: The first year of open online courses (HarvardX and MITx Working Paper No. 1))

Генеральная совокупность и выборка

Операционализация понятий

Гипотезы:

Характеристики аудитории англоязычных курсов российских вузов и курсов зарубежных вузов значимо не различаются

Если конкретизировать данную гипотезу, то мы предполагаем, что характеристики аудитории англоязычных курсов российских вузов будут в целом согласованы с портретом, составленным в отчете Пенсильванского университета и университета Лондона. Среди участников англоязычных курсов будет значимо больше мужчин, средний возраст - около 35 лет, половина занята full-time, главные мотивы - развлечение и повышение квалификации.

Характеристики аудитории русскоязычных и англоязычных курсов российских вузов будут значимо различаться по полу, возрасту, уровню образования, стране проживания, предыдущему опыту участия в MOOCs

Это различие, в первую очередь, обусловлено географически: русскоязычная аудитория сконцентрирована в России, Белоруссии, Украине, Казахстане и других постсоветских странах. Аудитория «экспортных» англоязычных курсов предполагается более размытой.Christensenatal. обнаружили значимые различия в характеристиках аудиторий из стран BRICS, OECD и USA. Наша гипотеза состоит в том, что портрет участников русскоязычных курсов будет максимально приближен к портрету участников из BRICS, а именно: 2/3 участников - мужчины и люди, младше 30 лет, 30% студентов, 50% занятых full-time, основной мотив - повышение квалификации/переквалификация.

Участники MOOCs могут быть разделены на разные сегменты в зависимости от того, какие мотивы они преследуют. Выделенные сегменты значимо различаются по показателям вовлеченности.

Попытки сегментации на основании мотивов участия в более ранних исследованиях не предпринимались. Что касается влияния мотивов на вовлеченность, то Breslowatal. в своем исследовании не нашли корреляции между целями и образовательными результатами, однако мы собираемся повторно проверить данное предположение.

Факторами, влияющими на вероятность успешного завершения курса, являются мотивы повышения профессионального человеческого капитала и предварительная покупка сертификата (Verifiedcertificate).

Предполагается, что те люди, чьей целью становится профессиональное развитие с большей вероятностью доходят до конца. Те люди, которые приобрели подтвержденный сертификат до начала курса, с большей вероятностью доходят до конца.

Данная гипотеза выдвинута на основании выводов теоретиков человеческого капитала, обозначенных в первой части работы. При вложении средств в образование учащиеся ведут себя рационально, взвешивая соответствующие выгоды и издержки. Материальные вложения в образование (приобретение сертификата) повышают вероятность освоения курса до конца, поскольку пустые траты экономически нецелесообразны, особенно при наличии возможности бесплатного доступа ко всем материалам курса.

Предположение частично подтверждается зарубежными исследователями: в своей работе Seatonatal. пишут, что обладатели сертификатов выполняли/пытались выполнять практически все доступные домашние задания и тесты. Среднее время, потраченное на обучение, в разы отличалось от тех, кто не обладал сертификатом.

Методологические ограничения работы

Наиболее важное ограничение состоит в том, что в силу организационных причин в работе исследовались только участники курсов НИУ ВШЭ. Данные по двум другим вузам недоступны для исследователя. Однако к моменту проведения исследования на Coursera завершились 11 курсов ВШЭ, 1 СПбГУ, 1 МФТИ, так что у выбранного вуза имеется неоспоримое численное преимущество.Второе ограничение вытекает из выбранного метода - процент отказов от участия в сплошном онлайн-опросе очень высок. Нам известна информация только о 10% участников в случае первого опроса и о 2% в случае второго.

Методы анализа данных

Характеристики участников: описательные статистики (относительные частоты, меры средней тенденции и разброса);

Для определения различий между группами англоязычных и русскоязычных курсов: t-тест для двух независимых выборок (интервальные переменные), U-тест Манна-Уитни (ранговые переменные), коэффициент сопряженности Крамера (номинальные переменные);

Сегментация: Кластерный анализ методом k-means

Критерий сегментирования: мотивы участия

Дескрипторы сегментов: пол, возраст, уровень английского, наивысший уровень образования, опыт участия в MOOCs, уровень осведомленности о предметной области курса

Сравнение показателей вовлеченности в разных сегментах

Анализ таблиц сопряженности по принадлежности к кластеру и факту:

Просмотра видеолекций

Чтения дополнительных текстовых мaтериaлов по теме курсa

Выполнения заданий по курсу

Просмотра мaтериaлов форумa курсa/общения нa форуме курсa

Просмотра мaтериaлов по теме курсa в группaх в социaльных сетях/общения по теме курсa в социaльных сетях

Успешного окончания курса (3 градации: не закончил, закончил, закончил с отличием)

Медианного балла

Тестирование значимости различий с помощью критерия хи-квадрат и z-критерия

Выявление детерминант успешного окончания курса:

Бинарная логистическая регрессия

Зависимая переменная: факт успешного завершения курса

Независимые переменные:

Факт покупки сертификата (да/нет)

Мотив повышения квалификации (согласен/не согласен)

Образование (до бакалавра включительно/ магистратура и выше)

Пол (мужской/женский)

Возраст

Язык курса (английский/русский)

Глава 4. Результаты исследования аудитории MOOCs российских вузов

Социально-демографический портрет участников

Среди аудитории курсов НИУ ВШЭ преобладали мужчины (56,6%). Курс, где процент мужчин стал максимальным - «Core Concepts in Data Analysis» (CCDA). Этот результат согласован с выводами из исследования Гарварда и MIT: CCDAпринадлежит к курсам из разряда STEM(технических). Как и в случае зарубежных курсов STEM, здесьпроцентное соотношение по полу оказалось 71 против 29.

Самый «женский» курс - «Understanding Russians» (58,9% женщин и 41,1% мужчин) - принадлежит к разряду гуманитарных. Как и в случае CCDA, результат согласован с выводом зарубежных исследователей. Для гуманитарных курсов Лондонского университета соотношение по полу оказалось следующим: 55% женщин против 45% мужчин.

Средний возраст участников курсов НИУ ВШЭ - 32 года. Наиболее типичный возраст - 25 лет (мода). Медианный возраст - 29 лет. Стандартное отклонение - 10,7. Учитывая особенности распределения, наиболее адекватным показателем возраста здесь становится медиана (распределение не проходит тест на нормальность, p<0.001 по Колмогорову-Смирнову). Однако для сравнительных целей мы используем показатель среднего арифметического. По данным платформы Courseraсредний возраст ее участников составляет 37 лет. Этот возраст значимо выше среднего возраста участников курсов НИУ ВШЭ (One-samplet-test; p<0.001).Более приближен к 37 средний возраст участников англоязычных курсов - 34,6, однако он по-прежнему значимо отличается. Тем не менее, этот возраст абсолютно согласован с результатом исследования Лондонского университета. Для аудитории русскоязычных курсов средний возраст составил 30,8 лет.

Возраст 73% участников аудитории русскоязычных курсов меньше либо равен 30 годам. Этот вывод совпадает с результатом исследований университета Пенсильвании, в котором 2/3 участников из стран БРИКС оказались моложе 30. Основной вывод о том, что возраст студентов из развивающихся стран гораздо ниже возраста студентов из развитых, подтверждается.

Наиболее популярные страны проживания участников: Россия (40,6%), США (11,4%), Украина (5,9%). Большую роль здесь играет язык, на котором читается курс. Так, участники русскоязычных MOOCs проживают, в основном, в России (69,3%), Украине (9,6 %) и Белоруссии (2,6%). Студенты англоязычных курсов - это люди из США (23,8%), Индии (8,1%) и России (6,0%), а также из стран Евросоюза, Канады, Бразилии.Топ-10 стран проживания участников курсов в целом приведен в Таблице 1.

Таблица 1- Страны проживания студентов, топ-10 (N=27842), в %

На вопрос о характере занятости были получены следующие результаты: 49,2% респондентов работают полный день, 19,5% учатся в вузах и ещё 21,1% имеют частичную занятость, занимаются фрилансом или предпринимательством. Остальные же находятся на пенсии/в отпуске (6,2%), учатся в колледже/техникуме(2,0%), не учатся и не работают (2,0%). Данное распределение по занятости согласованно с результатами исследований университета Пенсильвании.Процент работающих full-timeи процент студентов практически совпадают. В случае курсов НИУ ВШЭ ниже процент безработных и выше процент частично занятых.

Образовательный бэкграунд слушателей

При ответе на вопрос о наивысшем уровне полученного образования 39,1% респондентов выбрали вариант ответа «бакалавриат/специалитет» и 32,2% - «магистратура». В 9,0% случаев респонденты имеют ученую степень, в 10,1% их наивысший образовательный уровень - 11 классов школы и в 3,6% - 9 классов.

Преобладание бакалавров в большей степени характерно для аудитории русскоязычных курсов. Разница в наивысшем уровне полученного образования в зависимости от языка курса изображена на Рисунке1.

Рисунок 1 - Наивысший уровень полученного образования в зависимости от языка курса, в %

На основании сравнения пропорций по столбцам (z-критерия) мы можем сказать,          что среди студентов русскоязычных курсов значимо большее число бакалавров (p<0.05). Суммарный процент окончивших магистратуру и обладателей ученых степеней среди студентов англоязычных курсов значимо выше.

Уровень подготовки в предметной области курса в целом варьируется от нулевого до среднего. Данный показатель вычислялся на основании самооценки слушателями своих знаний до начала курса. Доля слушателей, указавших нулевой уровень, в среднем составила - 29,6%, начальный- 33,1%, средний - 27,6%. Высокий уровень подготовки указали лишь 7,3% респондентов, а продвинутый - 1,0%.

Слушатели англоязычных курсов указали значимо более высокий уровень подготовки (непараметрический тест Манна-Уитни, U=15663,sig.<0,001).Распределение ответов можно увидеть на Рисунке2.

Рисунок 2 - Самооценка уровня подготовки в предметной области в зависимости от языка курса, в %

Около 50% респондентов не имели опыта обучения в предметной области прослушанных ими курсов. Большинство (71,9%) не имеют релевантного опыта работы.Более половины (66,3%) уже имели опыт обучения на других платформах MOOC.

Слушатели курсов продемонстрировали различный уровень владения английским. Наиболее продвинутыми в этом отношении среди студентов русскоязычных курсов оказались участники курса «Документы и презентации в LaTeX» (39,2% опрошенных указали уровень UpperIntermediate и Advanced). Аудитория англоязычных курсов указывала преимущественно уровень Advanced (40,1%) и NativeSpeaker (29,2%).

Мотивы слушателей

Наиболее популярный ответ на вопрос о мотивах участия - любознательность, интерес к предмету. В той или иной мере (скорее/полностью согласен) этот вариант указали более 90% опрошенных. Более половины респондентов согласились с высказыванием о том, что выбранный курс будет полезен им в работе (52,6%) и/или учёбе (43,5%). Значительная часть слушателей стремилась узнать больше о преподавании изучаемого предмета (46,6%). Наименее популярным вариантом ответа стало участие в курсе по примеру друзей/знакомых (7,0%). Всего 4,9% респондентов полностью согласны с тем, что не собираются активно участвовать в курсе, а лишь хотят иметь доступ к его материалам. Степень согласия респондентов с каждым из предложенных 12 высказываний приведена в Таблице2.

Таблица 2-Степень согласия респондентов с высказываниями о возможных мотивах участия в курсе (N=27558), в %

Выбранные мотивы несколько различаются в зависимости от языка курса. Слушатели англоязычных курсов значимо чаще заявляли об участии ради подтвержденного сертификата (47% согласных с высказыванием против 34% согласных в группе слушателей русскоязычных курсов) и о желании познакомиться с однокурсниками (43% против 33%). Слушатели русскоязычных курсов значимо чаще планировали использовать полученные знания в ходе текущей работы (60% против 51%).

Вовлеченность в образовательный процесс

Сложность освоения, еженедельную нагрузку и скорость подачи нового материала респонденты в целом оценили как оптимальные. Наиболее доступным по всем трём пунктам оказался курс «Финансовые рынки и институты»,наиболее сложным - «PublicEconomics».

Что касается степени удовлетворённости слушателей различными аспектами курсов, наибольшее удовлетворение отмечено в отношении компетентности преподавателей НИУ ВШЭ (около 80% опрошенных оценили её на 5 баллов). Вместе с тем респонденты далеко не всегда оставались довольны глубиной содержания курсов, тестовыми заданиями, работой форумов. Наиболее высоко по всем пунктам был оценён курс «Финансовые рынки и институты» (средний балл для этогоMOOC - 4,64, средний балл для всех - 4,22)

Оценка общей удовлетворенности курсом имеет отрицательную корреляцию с показателем оценки сложности курса (тау-bКендалла= -0,13sig.<0,001).

На Рисунке 3 представлено распределение оценок удовлетворенности курсом участников англоязычных и русскоязычных MOOCs. Мы видим значимую разницу - оценки участников англоязычных курсов ниже(непараметрический тест Манна-Уитни; U=65328, sig.<0,001). Как мы помним, участники англоязычных курсов были более подготовленными слушателями и чаще имели релевантный опыт обучения/опыт работы. Этот факт мог предположительно сказаться на удовлетворенности, поскольку большинство MOOCsНИУ ВШЭ были базовыми и не требовали предварительной подготовки. Однако коэффициент корреляции уровня предварительной подготовки и оценки удовлетворенности оказался низким (тау-b Кендалла=0,085, sig.<0,001). Также можно предположить, что участники англоязычных MOOCsявлялись более искушенными пользователями онлайн-курсов, и возможность сравнения курсов НИУ ВШЭ с курсами других вузов на Courseraне сыграла первому на руку.

Рисунок 3 - Оценка удовлетворенности MOOCsв зависимости от языка курса, в %

Самыми полезными элементами курсов были признаны видеолекции (88,6% поставили им оценки «4» и «5» по пятибалльной шкале). Наименее полезными оказались форумы курсов и группы в социальных сетях (Таблица3).

Таблица3-Оценка удовлетворенности элементами курса (N=5457), в %

В среднем участники тратили на выполнение текущих заданий по прослушиваемым курсам 3-4 часа в неделю. Это касается всех курсов, за исключением «CoreconceptsinDataAnalysis» (5-6 часов в неделю).

После окончания курса 42,0% опрошенных оценили свой уровень знаний в соответствующей предметной области как «средний», 19,7% как «высокий» и 4,0% как «продвинутый».Для определения индивидуального прогресса мы проследили, как уровень знаний изменился у каждого участника, поучаствовавшего одновременно в 2 опросах - до начала и после окончания курса. Результаты представлены на Рисунке4.

Рисунок 4 - Самооценка прогресса уровня знаний участников в течение курсов (N=2429), в %

Большинство респондентов (90,1%) захотели порекомендовать пройденные курсы своим знакомым в случае их повторного запуска. 84,2% отметили, что планируют в дальнейшемобращаться к материалам пройденных курсов.

Желание принять участие в образовательных программах НИУ ВШЭ высказали 73,3% участников опроса. Однако между участниками англоязычных и русскоязычных курсов есть существенная разница - первые гораздо меньше заинтересованы в очных образовательных программах (Рисунок5).

Рисунок 5 - Желание принять участие в образовательных программах НИУ ВШЭ в зависимости от языка курса, в %

Высокая доля заинтересованных в образовательных программах НИУ ВШЭ позволяет сделать предположение о возможности использования MOOCsв качестве источника продвижения бренда вуза и привлечения новой аудитории.

Сегментация участников MOOCs

В целях сегментации был проведен кластерный анализ: респонденты поделены на группы на основании степени согласия с 12 высказываниями о возможных мотивах участия. Конечные центры кластеров представлены в Таблицах 4 и 5.

Таблица4- Конечные центры кластеров

Необходимо сказать, что представители всех групп проявили наибольшую степень согласия с высказыванием «Участвую в курсе из любознательности, интереса к предмету» и наименьшую степень согласия с высказыванием «Я не собираюсь регулярно участвовать, хотел бы просто иметь доступ к материалам курса». По остальным параметрам их характеристики различаются.

) «Профессионалы». Слушатели из этой группы - люди, которые, прежде всего, стремятся использовать полученные знания в ходе текущей работы. Среди них наибольший процент русскоговорящих (86,2%) и мужчин (62,1%), а также имеющих опыт работы в предметной области курса (причем процент имеющих продолжительный опыт работы наибольший среди четырех групп- 7,3%). Средний возраст - 33 года. Их уровень образования очень высок - почти 10% имеют ученую степень, 37,7% закончили магистратуру, 42,1% - бакалавриат.

) «Стремящиеся». В эту группу попали те участники, которые с помощью курсов стремятся наработать человеческий капитал: в первую очередь, использовать их в процессе обучения в вузе, затем для работы и переквалификации. Среди этих людей высок процент женщин (46,2%), они обладают самым низким средним возрастом (28 лет). Эти люди, как правило, имеют средний уровень подготовки в предметной области курса, зачастую они уже проходили курсы по смежной тематике или самостоятельно читали материал. Они обладают отличным уровнем английского (Advanced), но наивысший уровень образования по 4 группам у них самый низкий. Очевидно, что среди них много студентов.

) «Новички». В этой группе мы наблюдаем людей, пришедших на курс только из-за интереса к предмету и любознательности. Как правило, они обладают нулевым уровнем подготовки (39,9%), отсутствует опыт обучения (65,4%) и работы (85,8%). Здесь мы видим наибольший процент англоговорящих - 20,1% Nativespeakers, еще 27,3% обладают уровнем Advanced. Средний возраст участников наибольший по всем 4 группам - 34 года.

) «Воодушевленные». Респонденты из этой группы проявили высокую степень согласия практически со всеми высказываниями. Их привлекает и вуз-организатор, и преподаватель, и возможность получения подтвержденного сертификата, и возможность общения. Они хотели бы попробовать новый формат онлайн-обучения и использовать накопленные знания для профессиональной реализации. Средний возраст - 30 лет. Уровень предварительной подготовки - начальный (32,8%) или средний (33,1%). 60,2% обладают релевантным опытом обучения, 32,4% - релевантным опытом работы.

Таблица 5 - Показатели вовлеченности в 4 кластерах

Примечание - * - отличие значимо на уровне 0,05.

Худшие показатели по всем параметрам вовлеченности продемонстрировали представители кластера 3 «Новички». Мы можем предположить, что среди этих людей самый большой процент отсева ввиду превосходства «случайных регистраций». Это посетители сайта Coursera, которые регистрируются на множество MOOCs сразу из любопытства и редко доходят до конца.

По ряду показателей вовлеченности представители кластера 4 «Воодушевленные» значимо превосходят остальные. Особенно это касается социальной вовлеченности - заметно, что эти люди больше других коммуницируют с однокурсниками. Они единственные, кто из всех 4 кластеров заявили о наличии цели увеличения социального капитала.

Однако успеваемость явно лучше у представителей кластера 1 «Профессионалы». Среди них больше «одиночек», не вовлеченных в социальную жизнь курса, однако у них четко присутствует понимание того, что именно они хотят- повышения квалификации.

Данные цифры могут служить основой для предположения о том, что осознание практической пользы MOOCs в текущей профессиональной деятельности влияет на образовательный результат студента. Наличие же социальных мотивов участия повышает общий уровень вовлеченности студента.

Интересно, что почти 40% людей, которые приобрели подтвержденный сертификат - представители первого кластера. Можно полагать, что мотивом приобретения в данном случае стало формальное подтверждение полученных знаний (символический капитал), необходимое для повышения стоимости на рынке труда.

Факторы, влияющие на вероятность успешного завершения курса

Результат обучения (не закончил курс, закончил или закончил с отличием), связан с рядом параметров, которые оценивали респонденты, среди них наиболее сильная корреляция с общей удовлетворенностью курсом, еженедельной нагрузкой, сложностью курса. Значения коэффициентов корреляции приведены в Таблице 6.

Таблица 6 - Коэффициенты корреляции оцениваемых параметров и образовательного результата (тау-b Кендалла)

Примечание - ** - корреляция значима на уровне 0,01.

Представленные выше корреляции кажутся довольно тривиальными. Чем больше человеку нравится курс, преподаватель и видеолекции, тем лучше образовательный результат. Чем сложнее, по мнению человека, курс и выше нагрузка, чем выше скорость подачи нового материала, тем хуже его образовательный результат (впрочем, здесь причина и следствие могут поменяться местами).

Помимо этого, была обнаруженачуть менее тривиальная корреляция между фактом предварительной покупки сертификата и образовательным результатом студентов, а также между языком, на котором читался курс, и образовательным результатом (Таблица 7).Материальное вложение в подтвержденный сертификат чаще приводило к лучшему образовательному результату, что подтверждает нашу гипотезу. Что касается языка курса, то доля участников, закончивших курс для тех MOOCs, которые читались на английском, составила всего 5%, в то время как для русскоязычных MOOCsона оказалась равна 15%. Наиболее очевидное объяснение здесь заключается в проблеме «языкового барьера» для тех участников, которые не являются носителями английского.

Таблица 7 - Коэффициент корреляции факта предварительной покупки подтвержденного сертификата и образовательного результата (V Крамера)

Примечание - *** - корреляция значима на уровне 0,001; ** - корреляция значима на уровне 0,01

Для того, чтобы оценить вклад факта покупки сертификата и языка курса в вероятность успешного завершения мы использовали модель бинарной логистической регрессии.Данный метод также позволит проверить наше предположение о том, что люди с мотивами профессионального развития более вероятно доходят до конца.

Итак, предикторами в данной модели стали:

Факт покупки сертификата (да/нет)

Мотив повышения квалификации (согласен/не согласен)

Образование (до бакалавра включительно/ магистратура и выше)

Пол (мужской/женский)

Возраст

Язык курса (английский/русский)

Проверка на мультиколлинеарность была выполнена, таковой не обнаружено.

Для контроля качества модели было использовано разделение исходного массива на обучающую (70%) и тестовую выборку (30%). При этом процентное соотношение положительных и отрицательных исходов в обеих выборках идентично исходному массиву: 12% закончивших курс против 88% незакончивших.

Мы использовали все методы логистической регрессии в поисках оптимальной модели и остановились на методеForwardWald (последовательное включение предикторов).

Ключевые характеристики модели представлены в Таблице 8.

Таблица 8. Ключевые характеристики регрессионной модели в обучающей и тестовой выборках

Значения коэффициентов переменных в уравнении в двух выборках различаются, но не значимо. Ниже представлены характеристики переменных на Шаге 5 по результатам моделирования в обучающей выборке. В Приложении 3.2 находятся аналогичные характеристики для тестовой выборки.

Таблица 9. Оценки регрессионной модели, зависимая переменная - успешное завершение курса.

B

Стд.Ошибка

Вальд

ст.св.

Знч.

Exp(B)

Факт покупки подтвержденного сертификата (x1)

3,018

0,179

284,669

1

0,000

20,441

Возраст  (x2)

0,746

0,128

33,910

1

0,000

2,109

Пол (x3)

0,289

0,067

18,699

1

0,000

1,335

Язык курса (x4)

-1,322

0,108

149,284

1

0,000

0,267

Образование (x5)

0,183

0,070

6,849

1

0,009

1,201

Константа

-4,632

0,427

117,851

1

0,000

0,010

Наиболее значимые коэффициенты: факт покупки сертификата, язык курса и возраст (согласно статистике Вальда).

Содержательная интерпретация:

Факт покупки подтвержденного сертификата повышает шансы дойти до конца курса в 20,4 раза (при прочих равных).

Каждый дополнительный год в возрасте респондента повышает шансы дойти до конца курса в 2,1 раза (при прочих равных).

Мужской пол респондента повышает шансы дойти до конца на 34% (при прочих равных).

Если выбранный курс читается на английском, то вероятность дойти до конца уменьшается на 27% (при прочих равных).

Наличие у респондента степени магистра и выше повышает его шансы закончить курс на 20%

Исходя из коэффициентов B, мы можем вывести уравнение вероятности успешного завершения курса (y) с помощью формулы (1):

= , где z=-4,632+3,018*x1+0,746*x2+0,289*x3 -1,322*x4+0,183*x5  (1)

К сожалению, мотив профессионального развития в этой модели не оказался значимым предиктором для прогноза. Гипотеза положительного влияния мотива профессионального развития на вероятность успешного завершения курса нуждается в дальнейшей проверке.

Для анализа прогностической способности модели мы воспользовались построением ROC-кривой.

Степень приближения кривой к диагонали (площадь под кривой) сообщает нам о прогностической способности модели. В нашем случае это значение составило 0,68, что означает среднюю прогностическую способность (показатель варьируется от 0,5 до 1).

Наша модель очень точно классифицирует тех, кто не завершил курс (более 99%), но точность классификации положительных исходов только 10%. Для устранения этой проблемы мы снизили порог отсечения, изначально предустановленный на уровне 0,5 для увеличения чувствительности модели.Воспользовавшись данными таблицы с координатами кривой, мы выбрали порог отсечения, равный 0,147, что позволило нам достичь уровня чувствительности в 40% (40% успешно завершивших курс будут выявлены моделью) за счет снижения точности выявления отрицательных исходов до 81%.

В результате построения модели с новым порогом отсечения базовые характеристики остались прежними (спрогнозированная вероятность, бета-коэффициенты, остатки и проч.), но значительно улучшились результаты классификации случаев. Более подробная информация представлена в Приложении 3.3

Выводы по Главе 4

В 2014 году в MOOCs НИУ ВШЭ на платформе Coursera приняли участие почти 300 000 человек. Типичным слушателем курсов стал тридцатилетний мужчина с высшим образованием, работающий полный день. Этот портрет согласован с портретом типичного слушателя данной MOOC-платформы на мировом уровне, за исключением среднего возраста (на Coursera он составляет 37 лет).

Участники регистрируются на курсы из-за интереса к предмету; в целях повышения квалификации/переквалификации и использования полученных знаний в ходе обучения в вузе; из-за желания узнать больше о преподавании данного предмета. Таким образом, основной мотив - это повышение уровня классового и профессионального культурного капиталов.

Участники практически не используют платформу для повышения социального капитала, редко общаются на форумах курса и в социальных сетях. Мотив накопления символического капитала (стремление получить сертификат) также не пользуется популярностью.

В ходе анализа были выявлены значимые различия среди участников англоязычных и русскоязычных курсов по параметрам возраста, страны проживания, уровня образования, опыту участия в MOOCs, уровню подготовки в предметной области курса. Слушатели русскоязычных курсов младше, имеют более низкий уровень образования, зачастую менее подготовлены и не участвовали в MOOCs прежде. Как правило, это люди, проживающие в России и странах СНГ.

Онлайн-курсы НИУ ВШЭ получили достаточно высокие оценки после своего завершения. Сложность освоения, еженедельную нагрузку и скорость подачи нового материала респонденты в целом оценили как оптимальные; 90% участников остались довольны курсами. Более половины участников заинтересовались образовательными программами НИУ ВШЭ, практически все планируют обращаться к материалам курса в дальнейшем. Мы также увидели существенный индивидуальный прогресс в оценке собственных знаний у слушателей, поучаствовавших в обоих опросах.

Самыми полезными элементами курсов были признаны видеолекции, наименее полезными - форумы курсов и группы в социальных сетях. Таким образом, онлайн-образование в данном формате, в первую очередь, сконцентрировано на просмотре видеороликов, а не чтении материалов или общении с однокурсниками.

Разделив респондентов по целям участия на 4 кластера: «Профессионалов», «Воодушевленных», «Стремящихся» и «Новичков», мы попытались сравнить их показатели вовлеченности. Оказалось, что наименьшая вовлеченность свойственна представителям кластера «Новички», наибольшая вовлеченность свойственна «Воодушевленным», однако лучший образовательный результат показали представители кластера «Профессионалы». На основе данных показателей мы сделали предположение о том, что осознание практической пользы MOOCs в текущей профессиональной деятельности влияет на образовательный результат студента. Наличие же социальных мотивов участия повышает общий уровень вовлеченности.

Одной из поставленных задач также стала попытка понимания того, какие параметры больше всего связаны с результатом обучения (фактом успешного освоения курса). Наиболее сильная корреляция оказалась со сложностью курса, общей удовлетворенностью курсом, еженедельной нагрузкой и презентационными навыками преподавателя. Значимая положительная корреляция была обнаружена с фактом покупки сертификата и языком, на котором читался курс.

В соответствии с результатом модели бинарной логистической регрессии более всего повышает шансы участника дойти до конца именно покупка сертификата. На втором месте находится каждый дополнительный год в его возрасте, далее - мужской пол и высокий уровень образование (магистерская степень и выше). Снижает шансы участника закончить курс регистрация на англоязычном MOOCs (что, очевидно, связано, с трудностями преодоления языкового барьера).

Заключение

В рамках подготовки данного текста работа велась в двух направлениях:

исследование априорных характеристик участников массовых открытых онлайн курсов российских вузов в сравнительной перспективе.

изучение характеристик вовлеченности в разных группах участников и выделение факторов, влияющих на образовательный результат участника

Основанием для деления участников на группы стали мотивы их участия в курсе. Для выделения возможных групп мотивов мы обратились к теориям П.Бурдье, Г.Беккера, М.Спенса, Дж.Коулмана, а также к работе М.Соколова. Мы предположили, что возможными мотивами участия могут являться попытки повышения уровня одного или нескольких из следующих видов капитала:

классовый культурный (расширение кругозора)

профессиональный культурный (повышение квалификации/переквалификация)

классовый социальный (завязывание личных контактов)

профессиональный социальный (завязывание профессиональных контактов)

классовый символический (повышение статуса в глазах референтной группы)

профессиональный символический («рыночный сигнал» - стремление улучшить резюме и найти работу)

Для понимания концепта студенческой вовлеченности мы обратились к работам В.Фредерика, А.Астина, В. Тинто, С.Манна, Ф. Ньюмана. В первую очередь, нас интересовало, какие показатели и индикаторы студенческой вовлеченности мы сможем использовать в своем исследовании. Ответ на этот вопрос был найден в методологии исследования High School Survey of Student Engagement, где вовлеченность подразделяется на академическую, социальную и эмоциональную. Таким образом, измеряются академическая активность студента (в нашем случае - просмотр видеолекций, выполнение заданий по курсу, итоговый балл и т.д.) социальная активность учащегося (для нас - участие в обсуждениях на форумах и в группах в социальных сетях) и эмоциональная вовлеченность студента (степень удовлетворенности курсом, желание порекомендовать его и т.д.).

На основании ряда зарубежных статей мы попытались составить портрет слушателя MOOCsзарубежных вузов, чтобы сравнить его с выводом нашего исследования. Результаты оказались вполне согласованны: в обоих случаях среднестатистическим слушателем оказался мужчина старше 30 лет с высшим образованием и полной занятостью. Как правило, такой человек регистрируется на курс из любознательности и с возможной целью профессионального развития. Однако наблюдается значимая разница между участниками англоязычных и русскоязычных курсов. В первую очередь, по странам проживания участников: русскоязычные курсы собрали максимальную аудиторию в России, Украине и Белоруссии (82% в целом), в то время как состав англоязычной аудитории крайне разнороден (на первом месте США (24%), далее Индия (8%), Россия (6%) и страны Европы). Средний возраст студентов англоязычных курсов значимо выше - 35 лет против 31 года (поскольку Россия относится к развивающимся странам, то данный вывод типичен для релевантной группы и подтвержден зарубежными исследованиями). У студентов англоязычных курсов выше уровень образования (среди них больше магистров и обладателей ученых степеней), более высокий уровень предварительной подготовки. Что касается мотивов, то студентов англоязычных курсов чаще интересует возможность получения сертификата (47% против 34%)и общения с другими студентами (43% против 33%).Для студентов русскоязычных курсов важнее возможность применения знаний в текущей работе (61% против 51%).

На основании мотивов участия слушатели были разделены на 4 кластера: «Профессионалы» (превалирует мотив использования полученных знаний в ходе текущей работы), «Стремящиеся» (мотивы использования знаний в ходе учебы и возможной смены сферы деятельности), «Новички» (мотив любознательности - наработки классового человеческого капитала), «Воодушевленные» (наработка всех видов капитала: культурного, социального, символического). Наименьшие значения показателей вовлеченности продемонстрировали «Новички», наибольшие - «Воодушевленные». При этом успеваемость «Профессионалов» значимо выше остальных. Исходя из этих результатов, мы сделали 2 предположения:

Наилучший образовательный результат связан с четким осознанием практической применимости полученных знаний.

Наличие социальных мотивов участия обуславливает высокий уровень вовлеченности.

Второе предположение требует пояснения: почему именно социальные мотивы, а не мотивы повышения символического капитала в виде сертификата обуславливают высокий уровень вовлеченности? Ведь кластер «Воодушевленных» отличают от других высокие показатели и по первой, и по второй группе мотивов. Дело в том, что ответы респондентов на вопрос о желании приобрести сертификат были сопоставлены с реальными данными о покупках, и выяснилось, что процент покупок сертификата в кластере «Профессионалов» и «Воодушевленных» идентичен. Таким образом, их собственные оценки были завышены.

Для прогнозирования вероятности успешного завершения курса, наряду с мотивом повышения квалификации, в качестве предикторов мы использовали ряд социально-демографических переменных, факт покупки сертификата и язык курса. В соответствие с полученными оценками модели мы можем сказать, что более всего повышает шансы участника дойти до конца именно покупка сертификата (то есть, материальные вложения в обучение), что подтверждает нашу гипотезу. После покупки сертификата слушатель предположительно начинает воспринимать MOOCкак оплаченную услугу, не воспользоваться которой просто нерационально. Для дальнейших исследований в этой области было бы уместно провести ряд интервью с участниками курсов, более детально выяснив, какие перемены в восприятии MOOCи отношении к образовательному процессу происходят после покупки сертификата. Необходимо также продолжить исследования по вопросу влияния социальных и профессиональных мотивов участия на уровень вовлеченности и образовательный результат.

Список литературы

Alraimi K. M., Zo H., Ciganek A. P. Understanding the MOOCs continuance: The role of openness and reputation //Computers & Education. - 2015. - Т. 80. - С. 28-38.A. Student involvement: a developmental theory for higher education // Journal of College Student Personnel. 1984. Vol. 25. No 4. Р. 297-308A. V., Duflo E. (Dis) organization and Success in an Economics MOOC //The American Economic Review. - 2014. - Т. 104. - №. 5. - С. 514-518.Y., Thornton J. Bioelectricity: A quantitative approach Duke University’s first MOOC. - 2013..[Электронныйресурс] URL: http://dukespace.lib.duke.edu/dspace/handle/10161/6216L. et al. Studying learning in the worldwide classroom: Research into edX’s first MOOC //Research & Practice in Assessment. - 2013. - Т. 8. - №. 1. - С. 13-25., E., Mor Y. Support services to foster Web Talent in Europe by encouraging the use of Massive Open Online Courses focused on web skills [Электронныйресурс] URL: http://openeducationeuropa.eu/sites/default/files/MOOCs-for-web-skills-survey-report.pdf, Gayle and Steinmetz, Andrew and Alcorn, Brandon and Bennett, Amy and Woods, Deirdre and Emanuel, Ezekiel J, The MOOC Phenomenon: Who Takes Massive Open Online Courses and Why? (November 6, 2013). [Электронныйресурс] URL: http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2350964W. C., Walberg H. J. Learning as a function of time //The Journal of Educational Research. - 1980. - Т. 73. - №. 4. - С. 183-194., B. Massive open online course (MOOC) report 2013/ University of London International Programmes [Электронныйресурс] URL: http://www.londoninternational.ac.uk/sites/default/files/documents/mooc_report-2013.pdf, A. D., Reich, J., Nesterko, S., Seaton, D. T., Mullaney, T., Waldo, J., & Chuang, I. (2014). HarvardX and MITx: The first year of open online courses (HarvardX and MITx Working Paper No. 1). [Электронныйресурс] URL: http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2381263: Education for Everyone: Coursera by the Numbers/ Enrollment Builder Tool Box [Электронный ресурс] URL:http://www.enrollmentbuilders.com/2013/11/03/infographic-education-for-everyone-coursera-by-the-numbers/S.J. Alternative Perspectives on the Student Experience: Alienation and Engagement // Studies in Higher Education. 2001. Vol. 26B., Portelli J. Engagement for What? Beyond Popular Discourses of Student Engagement // Leadership and Policy in Schools. 2004. Vol. 3. No. 1.F. Student Engagement and Achievement in American Secondary Schools. Madison: Teachers College Press, 1992.D. F. O., Sinclair J., Boyatt R. Dropout rates of massive open online courses: behavioural patterns //EDULEARN14 Proceedings. - 2014. - С. 5825-5834.D. T. et al. Who does what in a massive open online course? //Communications of the ACM. - 2014. - Т. 57. - №. 4. - С. 58-65.

Абрамова Н. В. Социологические интерпретации концепции «непрерывного профессионального образования взрослых» //Журнал социологии и социальной антропологии. - 2011. - Т. 14. - №. 3. - С. 83-103

Бурдье П. Формы капитала //Экономическая социология. - 2002. - Т. 3. - №. 5. - С. 60-74.

Грановеттер М. Сила слабых связей //Экономическая социология. - 2009. - Т. 10. - №. 4. - С. 31-50.

Коулман Д.. Капитал социальный и человеческий //Общественные науки и современность. - 2001. - №. 3. - С. 121-139.

Малошонок Н. Г.Студенческая вовлеченность: почему важно изучать процесс обучения, а не только его результат? //Мониторинг университета. - 2011. - Т. 6. - С. 11-21

Мартынов К. Дистанционная Coursera //Отечественные записки. - 2013. - №. 4 (55)

Нестик Т. «Культурный, социальный и символический капиталы (обзорный материал)» <http://www.situation.ru/app/j_art_325.htm> // Восток <http://traditio-ru.org/w/index.php?title=%D0%92%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%BE%D0%BA_(%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D1%85)&action=edit&redlink=1> : альманах. - февраль 2004 <http://traditio-ru.org/wiki/2004>. - № 2(14).[Электронный ресурс] URL: <http://www.situation.ru/app/j_art_325.htm>

Радаев В. В. Понятие капитала, формы капиталов и их конвертация //Экономическая социология. - 2002. - Т. 3. - №. 4. - С. 20-32

Соколов М. М., Кнорре А. В., Сафонова М. А. Теории высшего образования и процесс выбор специальности абитуриентами: Социально-сетевой анализ <http://publications.hse.ru/view/130483361> // Университетское управление: практика и анализ. 2014. Т. 90. № 2.с.6-25

Сорокин А.С. Построение скоринговых карт с использованием модели логистической регрессии // Интернет-журнал Науковедение. - 2014. - №.

Приложение 1

Текст анкеты до начала курса (на примере курса «Теория отраслевых рынков»)

Уважаемый участник! Спасибо, что согласились принять участие в опросе. Он позволит нам лучше узнать аудиторию курса «Теория отраслевых рынков» и сделать его содержание максимально интересным для каждого. Заполнение анкеты займет 5-7 минут.

Ваши ответы являются полностью конфиденциальными, а полученные данные будут представлены в обобщенном виде.

Сначала расскажите немного о Вашем уровне подготовки и опыте участия в онлайн-курсах

.1. Охарактеризуйте, пожалуйста, уровень Вашей подготовки в области теории отраслевых рынков?

. Нулевой

. Начальный

. Средний

. Высокий

. Продвинутый

. Затрудняюсь ответить

.2. Есть ли у Вас какой-либо опыт обучения в области теории отраслевых рынков?

. Нет, опыт обучения в данной области отсутствует

. Да, я самостоятельно интересовался(-ась) вопросами из данной области, изучал(-а) специальную литературу

. Да, я посещал(-а) учебные курсы/отдельные занятия, посвященные проблематике данной предметной области

. Да, у меня есть дипломы/сертификаты образовательных программ в данной предметной области

.3. Есть ли у Вас какой-либо опыт работы, связанный с применением знаний из области теории отраслевых рынков?

. Нет, опыт работы, связанный с применением знаний из данной предметной области отсутствует

. Да, есть непродолжительный опыт работы, связанный с применением знаний из данной предметной области

. Да, есть продолжительный опыт работы, связанный с применением знаний из данной предметной области

.4. Обучались ли Вы ранее на платформах массовых открытых онлайн-курсов (MOOCs)?

Укажите названия платформ, в курсах которых вы участвовали ранее

. Coursera

. EdX

. Udacity

. Iversity

. Open2Study

. Другое (укажите название платформы)

. Не участвовал (-а) ранее в курсах на платформах MOOCs

IF 1.4=1 THEN GO TO 1.4.1.-1.4.3. ELSE GO TO 1.5.

1.4.1. Укажите примерное количество курсов на Coursera, в которых вы принимали участие?

Поле для числа курсов. число курсов = 0 THENGOTO 1.4.3.

1.4.2. Укажите тематику курсов, в которых вы принимали участие ранее:

Выберите все подходящие варианты ответа

Biology & Life Sciences& Management: Artificial Intelligence: Software Engineering: Systems & Security: Theory& Finance& Earth Sciencesand Nutrition& Society, Tech & Design, Film, and Audio& Earth SciencesSciencesand Data AnalysisProfessional Development

1.4.3. Укажите примерное количество курсов, которые Вы завершили на Coursera (прошли финальный экзамен)

Поле для числа курсов

.5. Принимаете ли Вы в настоящее время или собираетесь принять участие в каких-либо других курсах НИУ ВШЭ на Coursera в этом году? Выберите все подходящие варианты ответа

. Финансовые рынки и институты

. Экономика труда

. История экономической мысли

. PublicEconomics

. Документы и презентации в LaTeX

6. Основымикроэкономики

. Understanding Russians: Contexts of Intercultural Communication

. Core Concepts in Data Analysis

. Макроэкономика

. Основыкорпоративныхфинансов

. Introduction to Neuroeconomics: how the brain makes decisions

Далее несколько вопросов о том, как Вы узнали о данном курсе и каковы цели Вашего участия в нем

.1. Встречались ли Вам какие-либо анонсы данного курса?

. Да (укажите источники):(facebook.com)

Вконтакте (vk.com)

Сайт НИУ ВШЭ (www.hse.ru)

Другие сайты (укажите, каких именно)__________________________________________

Мероприятия НИУ ВШЭ (семинары, мастер-классы, Зимняя школа и т.п.)

Другое (укажите, где именно встречались анонсы)________________________________

. Нет, не встречал(-а) анонсы нигде, помимо сайта Coursera.org

.2. Рекомендовал ли кто-либо Вам принять участие в данном курсе?

Да, рекомендовали:

Друзья/знакомые из НИУ ВШЭ

Друзья/знакомые из другого вуза

Преподаватели НИУ ВШЭ

Преподаватели других вузов

Коллеги по работе

Родственники

Другие люди (укажите, кто именно):____________________________

Нет, не рекомендовали

.3. Далее представлены высказывания о возможных целях участия в данном курсе. Оцените степень Вашего согласия с каждым из них по шкале от 1 до 4, где 1 - совершенно не согласен(-на), 4 - полностью согласен(-на)

И в заключение, несколько вопросов о Вас лично

.1. Укажите наивысший уровень полученного Вами образования:

. Еще не закончил(-а) 9 классов

. Основное общее (9 классов)

. Полное общее (11 классов)

. Начальное/среднее профессиональное (колледж, техникум)

. Высшее профессиональное (бакалавриат/специалитет)

. Высшее профессиональное (магистратура)

. Высшее профессиональное и ученая степень

.2. Укажите характер Вашей занятости

Выберите все подходящие варианты ответа

. Учусь в школе/гимназии/лицее

. Учусь в колледже/техникуме

. Учусь в вузе (в т.ч. в качестве аспиранта)

. Работаю по найму полный рабочий день

. Работаю по найму неполный рабочий день

.Являюсь предпринимателем

.Являюсь фрилансером

. Не учусь и не работаю

. Нахожусь на пенсии

.Временно нахожусь в отпуске

. Другое (укажите, что)_________________________________________3.1 = 4

.2.1. Как бы Вы охарактеризовали вашу текущую работу?

Если Вы работаете в нескольких местах, то отметьте вариант, который лучше всего описывает ту работу, которую Вы считаете основной (или на которую тратите больше всего времени)

Работа по найму в коммерческой организации

Работа по найму в органах государственного управления

Работа по найму в некоммерческой организации

Работа по найму в образовательном/ научном учреждении

Другое (укажите, что именно)

.2.2 Какова основная сфера деятельности организации, в которой Вы работаете?

Если у вашей организации несколько сфер деятельности, укажите ту, к которой ваша работа имеет наибольшее отношение, Интернет, телекоммуникации, маркетинг, реклама

Банки, инвестиции, финансы, страхование

Государственное и муниципальное управление

Досуг и искусство

Журналистика, медиа, пресса

Здравоохранение

Консалтинг, аудит

Логистика и транспортировка

Недвижимость и строительство

Некоммерческая деятельность

Образование и наука

Производство

Сервис и услуги

Торговля

Энергетика и природные ресурсы

Юриспруденция

Другое (укажите, что именно)

.2.3 Каково направление деятельности отдела/департамента, в котором Вы работаете (которым руководите)?

Если у вашего отдела/департамента несколько направлений деятельности, укажите то, к которому ваша работа имеет наибольшее отношение, Интернет, телекоммуникации

Аудит

Закупки

Здравоохранение

Инвестиции

Исследования, аналитика

Консультирование

Контроль, надзор, управление

Логистика и транспортировка

Маркетинг, PR, реклама

Медиа, взаимодействие с прессой

Образование и наука

Планирование и управление финансами

Продажи

Работа с клиентами

Развитие компании

Юриспруденция

Другое (укажите, что именно)3.1.=6

.2.4 В какой сфере вы ведете предпринимательскую деятельность?

(Открытый вопрос)3.1=7

.2.5. Какова ваша основная специализация

Открытый вопрос3.1=1,2,3,4 AND 3.2=3

.2.6. Укажите, в каком вузе Вы учитесь в настоящее время?

.( Cписок вузов)

. Вуза нет в списке (укажите)

.2.6.1. Укажите направление подготовки, по которому Вы обучаетесь

. Бакалавриат

. Магистратура

. Специалитет

. Аспирантура

. Второе высшее/профессиональная переподготовка/MBA и др.

+

Список направлений подготовки + другое - http://www.hse.ru/ege/calc.html3.1=5,6,7 AND 3.2=3

.2.7. Укажите, какой вуз Вы закончили (если Вы закончили несколько вузов укажите тот, что закончили последним)?

. (Список вузов)

. Вуза нет в списке (укажите)

.2.7.1. Укажите, в каком вузе Вы учитесь в настоящее время?

. (Список вузов)

. Вуза нет в списке (укажите)

.2.7.2. Укажите направление подготовки, по которому Вы обучаетесь

. Бакалавриат

. Магистратура

. Специалитет

. Аспирантура

. Второе высшее/профессиональная переподготовка/MBA и др.

+

Список направлений подготовки + другое - http://www.hse.ru/ege/calc.html3.1=5,6,7 AND 3.2≠3

.2.8. Укажите, какой вуз Вы закончили (если Вы закончили несколько вузов укажите тот, что закончили последним)?

. (Список вузов)

. Вуза нет в списке (укажите)

.2.8.1. Укажите направление подготовки, по которому Вы обучались

. Бакалавриат

. Магистратура

. Специалитет

. Аспирантура

. Второе высшее/профессиональная переподготовка/MBA и др.

+

Список направлений подготовки + другое - http://www.hse.ru/ege/calc.html

.3. Укажите Ваш пол:

. Мужской

. Женский

.4. Укажите Ваш возраст (число полных лет)

Выпадающий список

.5. В какой стране Вы родились?

Страна рождения (выпадающий список)

.6. В какой стране Вы сейчас проживаете?

Страна проживания (выпадающий список)3.6 = Россия

.6.1. В каком регионе России Вы сейчас проживаете?

Субъект федерации (выпадающий список)

+ другое

.7. Укажите Ваш уровень владения английским языком

. Не знаю английского языка

. Beginner

. Elementary

4. Pre-Intermediate

. Intermediate

. Upper Intermediate

. Advanced

8. Nativespeaker

Приложение 2

Текст анкеты по окончании курса (на примере курса «Теория отраслевых рынков»)

Уважаемый участник!

Спасибо, что согласились принять участие в опросе. Он позволит нам узнать Ваше мнение о курсе «Теория отраслевых рынков» и в дальнейшем сделать его содержание максимально интересным для каждого. Заполнение анкеты займет 5-7 минут. Ваши ответы являются полностью конфиденциальными, а полученные данные будут представлены в обобщенном виде.

.Оцените, пожалуйста, еженедельную нагрузку по данному курсу для Вас лично

Слишком низкая

Довольно низкая

Оптимальная

Довольно высокая

Слишком высокая

) Затрудняюсь ответить

.Оцените, пожалуйста, скорость подачи нового материала по данному курсу. Материал излагался:

Слишком медленно

Довольно медленно

Оптимально

Довольно быстро

Слишком быстро

) Затрудняюсь ответить

.Сколько часов в неделю, в среднем, Вы тратили на освоение текущего материала по курсу?

Менее 1 часа

-2 часа

-4 часа

-6 часов

-8 часов

-10 часов

-12 часов

-14 часов

часов и более

) Затрудняюсь ответить

. Оцените свой уровень подготовки в области теории отраслевых рынков и институтов после окончания курса.

Нулевой

Начальный

Средний

Продвинутый

Затрудняюсь ответить

. Насколько следующие виды активности оказались для Вас полезными для освоения содержания курса?

. Укажите, на каких платформах происходило Ваше общение с однокурсниками

. Вконтакте

. Facebook

. Twitter

. Skype

.Форум на сайте Coursera

. Другое (укажите, что)

. Не общался с однокурсниками

. Оцените степень Вашей удовлетворенности следующими элементами курса (по шкале от 1 до 5, где 1 - абсолютно не удовлетворен(-а), 5 - полностью удовлетворен(-а)).

Содержание курса

Материалы курса

Работа преподавателя

. Оцените Вашу общую удовлетворенность курсом.

Абсолютно не удовлетворен

Скорее не удовлетворен

Скорее удовлетворен

Полностью удовлетворен

Затрудняюсь ответить

. Приобретали ли Вы подтвержденный сертификат об окончании курса (Verifiedcertificate)?

) Да

) Нет

) Затрудняюсь ответить

. Удалось ли Вам набрать необходимое количество баллов, чтобы получить подтверждение об окончании курса (StatementofAccomplishment/ VerifiedCertificate)?

Да

Нет

)Затрудняюсь ответить

. Пожалуйста, укажите причину(-ы), по которым Вы не смогли набрать необходимое количество баллов.

Выберите все подходящие варианты ответа

Курс оказался слишком сложным для освоения

Курс оказался слишком скучным

Не смог(-ла) уделять курсу достаточное количество времени из-за занятости

Не понравился формат массовых открытых онлайн курсов (MOOCs)

Не нашел(-ла) для себя в содержании курса ничего нового

Зарегистрировался(-ась) на курс из любопытства, не планировал (-а) участвовать до конца

Зарегистрировался (-ась) на курс слишком поздно

Другое (укажите, что)

Затрудняюсь ответить

. Как Вы считаете, необходимо ли внести в курс следующие изменения?

Да

Увеличить количество тем, изучаемых в курсе

Уменьшить количество тем, изучаемых в курсе

Разделить курс на несколько более коротких

Сделать сроки сдачи заданий более гибкими

Увеличить продолжительность чтения курса

) Необходимы другие изменения (укажите, какие) ___________

) Никакие изменения не нужны

) Затрудняюсь ответить

.Станете ли Вы обращаться к отдельным материалам курса в дальнейшем?

Определенно нет

Скорее нет

Скорее да

Определенно да

Затрудняюсь ответить

. Если данный курс будет проходить повторно, Вы хотели бы записаться на него снова?

Определенно нет

Скорее нет

Скорее да

Определенно да

Затрудняюсь ответить

. Если данный курс будет проходить повторно, Вы порекомендуете своим знакомым принять в нем участие?

Определенно нет

Скорее нет

Скорее да

Определенно да

Затрудняюсь ответить

. Что Вам понравилось в курсе больше всего?

(открытый вопрос)

. Затрудняюсь ответить

. Что Вам не понравилось в курсе?

(открытый вопрос)

.Затрудняюсь ответить

. Хотели бы Вы в дальнейшем принять участие в образовательных программах НИУ ВШЭ?

Да, хотел (-а) бы

Бакалавриат

Магистратура

Аспирантура

Профессиональная переподготовка

Повышение квалификации

Другое (укажите, что именно)

) Нет, не хотел(-а) бы

) Затрудняюсь ответить

. Если у Вас есть комментарии, замечания, предложения по опросу, пожалуйста, укажите их:

( открытый вопрос)

) Нет комментариев

Благодарим Вас за участие в опросе!При желании Вы можете подписаться на рассылку анонсов мероприятий НИУ ВШЭ здесь:<http://www.hse.ru/news/announcements/?mode=expand>

Приложение 3

Характеристики регрессионной модели для обучающей выборки

Характеристики регрессионной модели для тестовой выборки

Таблицы классификации для логистической регрессии в обучающей и тестовой выборках после снижения порога отсечения