Обучение инженерному делу
Инженерия обучения — это систематическое применение научно обоснованных принципов и методов образовательных технологий и наук об обучении для создания увлекательного и эффективного опыта обучения, поддержки трудностей и проблем учащихся в процессе обучения и лучшего понимания учащихся и процесса обучения. В нем подчеркивается использование человеко-ориентированного подхода к проектированию в сочетании с анализом обширных наборов данных для итеративной разработки и улучшения этих проектов для решения конкретных потребностей, возможностей и проблем обучения, часто с помощью технологий. Работая с профильными экспертами и другими экспертами, инженер по обучению умело сочетает знания, инструменты и методы из различных технических, педагогических, эмпирических и проектных дисциплин, чтобы создать эффективный и увлекательный учебный опыт и среду, а также оценить полученные результаты. . При этом инженер по обучению стремится создавать процессы и теории, которые позволяют обобщить лучшие практики, а также новые инструменты и инфраструктуру, которые позволяют другим создавать свои собственные проекты обучения на основе этих лучших практик.
Поддержка учащихся в процессе их обучения является сложной задачей, а разработка учебного процесса и поддержка учащихся обычно требуют междисциплинарных команд.
Сами инженеры по обучению могут специализироваться на разработке опыта обучения, который будет развиваться с течением времени, вовлекать учащихся и поддерживать их обучение; автоматизированный сбор и анализ данных; проектирование технологий обучения; проектирование обучающих платформ; улучшить среду или условия, способствующие обучению; или некоторая комбинация. Продукты групп обучающихся инженеров включают онлайн-курсы (например, конкретный МООК), программные платформы для предложения онлайн-курсов, технологии обучения (например, от физических манипуляций до физических манипуляций с электронными усовершенствованиями, технологий моделирования или моделирования и технологий для позволяющее погружение), внеклассные программы, опыт обучения в сообществе, формальные учебные программы и многое другое. Командам инженеров по обучению требуются знания, связанные с содержанием, которое будут изучать учащиеся, самими целевыми учащимися, местами, в которых ожидается обучение, образовательной практикой, разработкой программного обеспечения, а иногда и многим другим.
Команды обучающихся инженеров используют итеративный процесс проектирования для поддержки и улучшения обучения. Первоначальные проекты основаны на результатах научных исследований . Уточнения основаны на анализе данных, собранных по мере выполнения проектов в мире. Методы обучения аналитике , исследований на основе дизайна и быстрых крупномасштабных экспериментов используются для оценки проектов, внесения доработок и отслеживания итераций. [1] [2] [3] По данным отраслевого консорциума по обучающей инженерии при Ассоциации стандартов IEEE , «обучающаяся инженерия — это процесс и практика, в которых применяются науки об обучении с использованием человеко-ориентированных методологий инженерного проектирования и принятия решений на основе данных для поддержки учащихся и их развития». [4]
История
[ редактировать ]Герберт Саймон , когнитивный психолог и экономист , впервые ввёл термин «инженерия обучения» в 1967 году. [5] Однако ассоциации между двумя терминами «обучение» и «инжиниринг» начали возникать раньше, в 1940-х годах. [6] и еще в 1920-е гг. [6] [7] Саймон утверждал, что к общественным наукам, включая сферу образования, следует подходить с использованием тех же математических принципов, что и к другим областям, таким как физика и инженерия. [8]
Идеи Саймона об обучении инженерному делу продолжали находить отклик в Университете Карнеги-Меллон, но этот термин не прижился, пока бизнесмен Брор Саксберг не начал продавать его в 2014 году после посещения Университета Карнеги-Меллон и Питтсбургского научно-образовательного центра , или сокращенно LearnLab. Брор Саксберг пригласил свою команду из коммерческой образовательной компании Kaplan посетить CMU. Команда вернулась в Kaplan с тем, что мы сейчас называем инженерией обучения, чтобы улучшать, оптимизировать, тестировать и продавать свои образовательные продукты. Брор Саксберг позже в соавторстве с Фредериком Хессом , основателем института предпринимательства Американского Сети реформ консервативного образования , напишет в 2014 году книгу, в которой используется термин «инженерное обучение» .
В 2017 году Ассоциация стандартов IEEE формирует Промышленный консорциум IC по обучению инженерии в рамках своей программы Industry Connections. [ мертвая ссылка ] программа.
В период с 2017 по 2019 год ICICLE сформировал восемь групп по особым интересам (SIG) в качестве совместного ресурса для поддержки роста обучающей инженерии. Учебный план и полномочия SIG под председательством Кеннета Кёдингера стала пионером в работе над формальным определением обучения инженерному делу. Более поздняя работа Design SIG под руководством Аарона Кесслера привела к разработке модели процесса инженерного обучения. В 2024 году ICICLE сменил название на Международный консорциум по инновациям и сотрудничеству в области инженерии обучения и стал частью Комитета по стандартам технологий обучения IEEE .
Обзор
[ редактировать ]Learning Engineering направлена на устранение дефицита применения научных и инженерных методологий в образовании и обучении. Его сторонники подчеркивают необходимость связать вычислительные технологии и генерируемые данные с общей целью оптимизации среды обучения. [9]
Инициативы в области обучения инженерии направлены на улучшение результатов образования за счет использования компьютеров для значительного расширения применения и эффективности обучения науке как дисциплине. Платформы цифрового обучения генерируют большие объемы данных, которые могут сразу же дать ценную информацию. [10]
Область Learning Engineering имеет дополнительный потенциал для передачи образовательных идей, автоматически доступных преподавателям. Например, инженерные методы обучения были применены к проблеме отсева или высокого уровня отказов. Традиционно преподавателям и администраторам приходится ждать, пока ученики фактически уйдут из школы или почти провалят курсы, чтобы точно предсказать, когда произойдет отсев. Инженеры по обучению теперь могут использовать данные о поведении вне задач. [11] или колесо крутится [12] чтобы лучше понять вовлеченность учащихся и предсказать, могут ли отдельные учащиеся потерпеть неудачу.
Эти данные позволяют преподавателям выявлять проблемных учеников за несколько недель или месяцев до того, как им грозит опасность бросить учебу. Сторонники Learning Engineering утверждают, что анализ данных будет способствовать более высоким показателям успеха и снижению показателей отсева. [13]
Learning Engineering также может помочь студентам, предоставляя автоматическую и индивидуализированную обратную связь.
Например, инструмент LiveLab компании Carnegie Learning использует большие данные для создания опыта обучения для каждого пользователя-студента, в частности, выявляя причины ошибок учащихся. Результаты исследований, полученные в результате анализа LiveLab, позволяют учителям видеть прогресс учащихся в режиме реального времени.
Общие подходы
[ редактировать ]A/B-тестирование сравнивает две версии данной программы и позволяет исследователям определить, какой подход наиболее эффективен. В контексте обучения инженерии такие платформы, как TeacherASSIST [14] и Coursera используют A/B-тестирование, чтобы определить, какой тип обратной связи наиболее эффективен для результатов обучения. [15]
Работа Нила Хеффернана с TeacherASSIST включает в себя подсказки от учителей, которые направляют учащихся к правильным ответам. Лаборатория Хеффернана проводит A/B-тесты между учителями, чтобы определить, какой тип подсказок приведет к лучшему усвоению будущих вопросов. [16] [17]
UpGrade — это платформа с открытым исходным кодом для проведения A/B-тестирования и крупномасштабных полевых экспериментов в сфере образования. [18] Это позволяет компаниям EdTech проводить эксперименты в собственном программном обеспечении. ETRIALS использует ASSISTments и дает ученым свободу проводить эксперименты в аутентичной среде обучения. Terracotta — это исследовательская платформа, которая помогает учителям и исследователям легко проводить эксперименты в режиме реального времени.
Интеллектуальный анализ данных в сфере образования включает в себя анализ данных об использовании учащимися образовательного программного обеспечения, чтобы понять, как программное обеспечение может улучшить обучение всех учащихся. Исследователи в этой области, такие как Райан Бейкер из Пенсильванского университета, разработали модели обучения, вовлеченности и влияния студентов, чтобы связать их с результатами обучения. [19]
Инструментарий платформы
[ редактировать ]Платформы образовательных технологий связывают преподавателей и учащихся с ресурсами для улучшения результатов обучения.
Генерация набора данных
[ редактировать ]Наборы данных предоставляют исходный материал, который исследователи используют для формулирования идей в области образования. Например, Университет Карнеги-Меллон хранит большой объем данных об учебном взаимодействии в DataShop компании LearnLab. [20] Их наборы данных варьируются от таких источников, как Intelligent Write Tutors. [21] к изучению китайского тона [22] к данным Carnegie Learning платформы MATHia компании .
Kaggle , центр для программистов и данных с открытым исходным кодом, регулярно проводит соревнования по машинному обучению. В 2019 году PBS в партнерстве с Kaggle организовали турнир Data Science Bowl 2019. [23] DataScience Bowl собирал у исследователей и разработчиков идеи машинного обучения, в частности, о том, как цифровые медиа могут лучше способствовать результатам обучения STEM в раннем детстве.
Наборы данных, подобные тем, которые размещаются на Kaggle PBS и Carnegie Learning, позволяют исследователям собирать информацию и делать выводы об успеваемости учащихся. Эти данные помогают прогнозировать успеваемость учащихся на курсах и экзаменах. [24]
Обучение инженерному делу на практике
[ редактировать ]Сочетание теории образования с анализом данных способствовало разработке инструментов, позволяющих различать, когда учащийся « крутится» (т. е. не овладевает навыком в течение установленного периода времени), и когда он продуктивно упорствует в учебе. [25] Такие инструменты, как ASSISTments [26] предупреждать учителей, когда учащиеся постоянно не могут ответить на заданную задачу, что удерживает учащихся от решения непреодолимых препятствий, [27] способствует эффективной обратной связи [27] и вмешательство преподавателя, а также повышает вовлеченность учащихся.
Исследования показали, что Learning Engineering может помочь студентам и преподавателям планировать свое обучение до начала курсов. Например, профессор Калифорнийского университета в Беркли Зак Пардос использует Learning Engineering, чтобы помочь снизить стресс у студентов местных колледжей, поступающих в четырехгодичные учебные заведения. [28] Их прогнозная модель анализирует описания курсов и предлагает рекомендации относительно перевода кредитов и курсов, которые будут соответствовать предыдущим направлениям обучения. [29]
Аналогичным образом, работа исследователей Келли Бёрд и Бенджамина Каслмена сосредоточена на создании алгоритма, обеспечивающего автоматическое персонализированное руководство для переводных студентов. [30] Алгоритм является ответом на вывод о том, что, хотя 80 процентов студентов местных колледжей собираются перевестись в четырехлетнее учебное заведение, на самом деле это делают лишь примерно 30 процентов. [31] Такие исследования могут привести к более высокому показателю «пройдено/не пройдено» [32] и помочь преподавателям знать, когда нужно вмешаться, чтобы предотвратить неудачу учащихся или их отсев. [33] [34]
Критика обучения инженерии
[ редактировать ]Исследователи и обозреватели образовательных технологий опубликовали критические анализы обучения инженерному делу. [6] [35] Высказанная критика включает в себя то, что обучающая инженерия искажает область обучающих наук и что, несмотря на заявления о том, что она основана на когнитивной науке , на самом деле она напоминает возврат к бихевиоризму . Другие также отметили, что обучение инженерному делу существует как форма надзорного капитализма . Другие области, такие как проектирование учебных систем , подвергли критике то, что инженерное обучение меняет название работы в их собственной области.
Третьи критически прокомментировали использование метафор и образного языка в инженерном обучении. Часто термин или метафора имеет разное значение для профессионалов или ученых из разных областей. Иногда термин, который используется положительно в одной области, вызывает сильное негативное восприятие в другой области. [36]
Проблемы обучения инженерных команд
[ редактировать ]Междисциплинарный характер обучения инженерному делу создает проблемы. Проблемы, которые пытается решить обучающая инженерия, часто требуют опыта в различных областях, таких как разработка программного обеспечения , проектирование учебных материалов , предметные знания , педагогика / андрагогика , психометрия , науки об обучении , наука о данных и системная инженерия . В некоторых случаях может быть достаточно отдельного инженера по обучению с опытом работы в нескольких дисциплинах. Однако изучение инженерных проблем часто превышает возможности одного человека.
На совещании тридцати инженеров по обучению в 2021 году были выработаны рекомендации о том, что ключевые задачи и возможности для будущего этой области включают улучшение инфраструктуры исследований и разработок, поддержку тематических исследований в области образования, разработку компонентов для повторного использования в системах обучения, совершенствование систем «человек-компьютер», лучшую инженерную реализацию в школ, улучшение консультирования, оптимизация для долгосрочной, а не краткосрочной перспективы, поддержка навыков 21-го века, улучшение поддержки вовлечения учащихся и разработка алгоритмов обеспечения справедливости. [37]
См. также
[ редактировать ]Ссылки
[ редактировать ]- ^ Деде, Крис; Ричардс, Джон; Саксберг, Брор (2018). «Инженерное обучение для онлайн-образования: теоретический контекст и примеры проектирования» . Рутледж и CRC Press . Проверено 21 июля 2020 г.
- ^ Саксберг, Брор (апрель 2017 г.). «Инженерное обучение: материалы четвертой (2017 г.) конференции ACM по обучению @ Scale». дои : 10.1145/3051457.3054019 . S2CID 12156278 .
{{cite journal}}: Для цитирования журнала требуется|journal=( помощь ) - ^ Кедингер, Кен (апрель 2016 г.). «Инженерное обучение: материалы Третьей (2016 г.) конференции ACM по обучению @ Scale» . дои : 10.1145/2876034.2876054 . S2CID 29186611 .
{{cite journal}}: Для цитирования журнала требуется|journal=( помощь ) - ^ «IEEE ICICLE: волонтерская профессиональная организация, стремящаяся развивать инженерное обучение как профессию и академическую дисциплину» .
- ^ Саймон, Герберт А. (зима 1967 г.). «Работа президента колледжа» . Библиотеки университетов Университета Карнеги-Меллона — цифровые коллекции .
- ^ Jump up to: а б с Уоттерс, Одри (12 июля 2019 г.). «История будущего «обучающегося инженера» » . Взлом образования . Проверено 21 июля 2020 г.
- ^ Уилкокс, Карен Э.; Сарма, Санджай; Липпель, Филип (апрель 2016 г.). «Онлайн-образование: катализатор реформ высшего образования» (PDF) . Инициатива политики онлайн-образования Массачусетского технологического института .
- ^ «Премия Риксбанка Швеции в области экономических наук памяти Альфреда Нобеля 1978 года» . NobelPrize.org . Проверено 21 июля 2020 г.
- ^ Саксберг, Брор (апрель 2017 г.). «Инженерное обучение: материалы четвертой (2017 г.) конференции ACM по обучению @ Scale». дои : 10.1145/3051457.3054019 . S2CID 12156278 .
{{cite journal}}: Для цитирования журнала требуется|journal=( помощь ) - ^ Кёдингер, Кеннет; Каннингем, Кайл; Скогсхольм, Алида; Лебер, Бретт; Стэмпер, Джон (25 октября 2010 г.). «Репозиторий данных для сообщества EDM» . Справочник по интеллектуальному анализу данных в образовании . Чепмен и Холл/CRC Серия интеллектуального анализа данных и открытия знаний. Том. 20103384. С. 43–55. дои : 10.1201/b10274-6 . ISBN 978-1-4398-0457-5 .
- ^ Кочеа, Михаэла; Гершковитц, Арнон; Бейкер, Райан С.Дж. «Влияние внезадачного и игрового поведения на обучение: немедленное или совокупное?» (PDF) . Пенсильванский центр аналитики обучения .
- ^ Бек, Джозеф Э.; Гонг, Юэ (2013). Лейн, Х. Чад; Ясеф, Калина; Мостоу, Джек; Павлик, Филип (ред.). «Прядение колес: студенты, не сумевшие овладеть навыками». Искусственный интеллект в образовании . Конспекты лекций по информатике. 7926 . Берлин, Гейдельберг: Springer: 431–440. дои : 10.1007/978-3-642-39112-5_44 . ISBN 978-3-642-39112-5 .
- ^ Миллирон, Марк Дэвид; Малькольм, Лаура; Кил, Дэвид (зима 2014 г.). «Инсайт и аналитика действий: три тематических исследования, которые следует рассмотреть» . Исследования и практика оценки . 9 : 70–89. ISSN 2161-4210 .
- ^ Хеффернан, Нил. «ПОМОЩЬ УЧИТЕЛЯ» . сайты.google.com . Проверено 21 июля 2020 г.
- ^ Сэйбер, Дэн (15 июня 2018 г.). «Как A/B-тестирование помогает педагогике на Coursera» . Середина . Проверено 21 июля 2020 г.
- ^ Танапорн, Патикорн; Хеффернан, Нил. «Эффективность краудсорсинга репетиторства по запросу от учителей на платформах онлайн-обучения» . Гугл Документы . Проверено 21 июля 2020 г.
- ^ «Программа» . Обучение @ Scale 2020 . Проверено 21 июля 2020 г.
- ^ https://github.com/CarnegieLearningWeb/UpGrade
- ^ Фишер, Кристиан; Пардос, Закари А.; Бейкер, Райан Шон; Уильямс, Джозеф Джей; Смит, Падрайк; Ю, Ренже; Слейтер, Стефан; Бейкер, Рэйчел; Варшауэр, Марк (01 марта 2020 г.). «Анализ больших данных в образовании: возможности и проблемы» . Обзор исследований в области образования . 44 (1): 130–160. дои : 10.3102/0091732X20903304 . ISSN 0091-732X . S2CID 219091098 .
- ^ «Даташоп» . Магазин данных Питтсбургского научно-обучающего центра . Проверено 21 июля 2020 г.
- ^ «Репетитор по интеллектуальному письму» . Магазин данных Питтсбургского научно-обучающего центра . Проверено 21 июля 2020 г.
- ^ «Изучение китайского тона» . Магазин данных Питтсбургского научно-обучающего центра . Проверено 21 июля 2020 г.
- ^ «Чаша по науке о данных 2019» . Каггл . Проверено 21 июля 2020 г.
- ^ Бейкер, Райан С.Дж.Д. (2010). «Интеллектуальный анализ данных для образования» (PDF) . Международная энциклопедия образования . 7 : 112–118. дои : 10.1016/B978-0-08-044894-7.01318-X .
- ^ Кай, Шимин; Альмеда, Ма Виктория; Бейкер, Райан С.; Хеффернан, Кристина; Хеффернан, Нил (30 июня 2018 г.). «Моделирование дерева решений для прядения колес и продуктивной настойчивости у специалистов по развитию навыков» . Журнал интеллектуального анализа данных в образовании . 10 (1): 36–71. дои : 10.5281/zenodo.3344810 . ISSN 2157-2100 .
- ^ «ASSISTments: бесплатный инструмент обучения для учителей и учащихся» . ПОМОЩИ . Проверено 21 июля 2020 г.
- ^ Jump up to: а б Хеффернан, Нил (9 октября 2019 г.). «Настойчивость не всегда продуктивна: как не дать студентам крутить колеса - EdSurge News» . ЭдСурдж . Проверено 21 июля 2020 г.
- ^ «Зак Пардос использует машинное обучение, чтобы расширить возможности поступления в общественный колледж» . Школа информации Калифорнийского университета в Беркли . 30 сентября 2019 г. Проверено 21 июля 2020 г.
- ^ Ходжес, Джилл (30 сентября 2019 г.). «Это наука о данных: использование машинного обучения для расширения возможностей общественного колледжа: информатика, наука о данных и общество» . Калифорнийский университет в Беркли – Вычисления, наука о данных и общество . Проверено 21 июля 2020 г.
- ^ Каслман, Бенджамин; Птица, Келли. «Персонализированные пути к успешному переводу в колледж: использование стратегий машинного обучения для индивидуального руководства и поддержки при переводе» . Лаборатория по борьбе с бедностью Абдула Латифа Джамиля (J-PAL) . Проверено 21 июля 2020 г.
- ^ Гиндер, С.; Келли-Рид, JE; Манн, ФБ (28 декабря 2017 г.). «Набор и сотрудники высших учебных заведений, осень 2016 г.; финансовая статистика и академические библиотеки, 2016 финансовый год: первый взгляд (предварительные данные)» . Национальный центр статистики занятости . Проверено 21 июля 2020 г.
- ^ Какиш, Камаль; Полласия, Лисса (17 апреля 2018 г.). «Адаптивное обучение для повышения успеваемости учащихся и эффективности преподавателей на вводном курсе информатики» .
{{cite journal}}: Для цитирования журнала требуется|journal=( помощь ) - ^ Делани, Мелисса (31 мая 2019 г.). «Университеты используют ИИ для увеличения количества выпускников» . Технологические решения, которые стимулируют образование . Проверено 21 июля 2020 г.
- ^ Какиш, Камаль; Полласия, Лисса (17 апреля 2018 г.). «Адаптивное обучение для повышения успеваемости учащихся и эффективности преподавателей на вводном курсе информатики» .
{{cite journal}}: Для цитирования журнала требуется|journal=( помощь ) - ^ Ли, Виктор Р. (12 августа 2022 г.). «Изучение естественных наук и обучение инженерному делу: естественное или искусственное различие?» . Журнал обучающих наук : 1–17. дои : 10.1080/10508406.2022.2100705 . ISSN 1050-8406 . S2CID 251547280 .
- ^ Чендлер, Челси; Кесслер, Аарон; Фортман, Джейкоб (2020). «Язык имеет значение: изучение использования образного языка на ICICLE 2019». Материалы конференции по инженерии обучения 2019 г. (PDF) . Консорциум IEEE IC по инженерии обучения.
- ^ Бейкер, Райан; Бозер, Ульрих (2021). Высокоэффективные возможности для обучения инженерному делу (PDF) (Отчет).
Дальнейшее чтение
[ редактировать ]Марк Либерман. « Инженеры по обучению приближаются к центру внимания ». Внутри высшего образования. 26 сентября 2018 г.
Внешние ссылки
[ редактировать ]Международный консорциум инноваций и сотрудничества в области инженерии обучения