Что такое учебная вовлечённость и как можно ей управлять

Разбираемся, какой бывает учебная вовлечённость и какие факторы на неё влияют. Рассказываем об инструментах измерения вовлечённости и приводим примеры студентов Практикума.

Разберём факторы, которые влияют на учебную вовлечённость в целом и её отдельные компоненты.

● Внутренняя мотивация. Стремление к развитию, интерес к предмету и желание разбираться в теме, а не просто получить оценку влияет как на поведенческую, так и на когнитивную учебную вовлечённость.
● Внешняя мотивация. Оценки, диплом, продвижение по карьере важны для роста поведенческой вовлечённости.
● Качество контента. Для поведенческой вовлечённости нужны понятность и актуальность материала, привлекательность подачи, а также адаптация учебных материалов под разный уровень знаний студентов. Для когнитивного компонента — активные методы обучения, которые мотивируют думать, а не запоминать: задачи, кейсы, исследования и анализ. С точки зрения эмоциональной вовлечённости важны эстетичные и неперегруженные интерфейсы, информативные слайды и запоминающиеся учебные иллюстрации. А для социальной — вебинары, дискуссии, мозговые штурмы и дебаты с включением всех студентов.
● Поддержка мотивации. Стимулирование к продолжению обучения с помощью элементов геймификации, подсказок и напоминаний положительно влияет на поведенческую вовлечённость.
● Оценка прогресса. Разделение курса на короткие блоки, чёткие метки пройденного материала и визуализация достижений мотивируют студентов продолжать обучение.
● Поддержка группы. Построить комьюнити можно благодаря групповым заданиям и вступлению в общий чат. При этом важно, чтобы студенты не боялись быть собой, а сообщество учеников было построено на сотрудничестве, дружелюбии и поддержке. Всё это позитивно отражается на всех аспектах учебной вовлечённости.
● Познавательная сложность материала. Он должен быть не слишком лёгким и не слишком трудным, чтобы студентам не было скучно и при этом сохранялась когнитивная вовлечённость. Также важно реализовать возможность применять критическое и системное мышление, для этого при подаче материала можно использовать парадоксы, открытые вопросы и кейсы.
● Осмысленные цели. Когнитивная вовлечённость растёт, если ученики понимают, зачем они получают знания и как могут использовать их в жизни или работе. Также понимание общей цели учебной деятельности повышает командный дух и социальную вовлечённость в образовательный процесс.
● Позитивная атмосфера. Она позволит создать комфортную психологическую атмосферу и снизит риск страха ошибиться, что позитивно отразится на когнитивной и эмоциональной вовлечённости.
● Отношения с преподавателями. Уважительное общение, поддержка, эмпатия и умение привлечь внимание учеников к теме помогают повысить эмоциональную и социальную вовлечённость в учебный процесс.
● Обратная связь. Чтобы эмоциональная вовлечённость росла, обратная связь должна быть быстрой, персонализированной и поддерживающей. Причём это касается как позитивного, так и негативного отклика.
● Признание и поощрение. Публичная похвала, упоминание студентов в общем чате, поддержка их инициатив и активности оказывает положительное влияние на социальную вовлечённость.

Многие факторы, например качество контента, поддержка группы и понимание целей обучения, влияют сразу на несколько аспектов вовлечённости в учебную деятельность

Измерение учебной вовлечённости помогает понять, насколько активно, глубоко и осознанно обучающиеся включены в процесс обучения и где есть точки роста. Есть два основных инструмента, которые в этом помогают.

1. Опросы. Например, это может быть опросник Е. И. Степанова и А. Б. Купрейченко, который измеряет поведенческую, эмоциональную и когнитивную учебную вовлечённость. Анкета состоит из 20 утверждений, которые оцениваются по пятибалльной шкале: чем больше баллов — тем выше уровень вовлечённости. Эмоциональные и когнитивные аспекты также можно проанализировать с помощью методики «Диагностика учебной мотивации» А. А. Реана и В. А. Якунина.

2. Анализ цифровой активности. Это данные по поведению учеников, которые автоматически собираются из LMS и CRM-систем, учебных платформ и чатов. Например, это данные по посещаемости занятий, просмотру видео, активности в групповых чатах, выполнению домашних заданий, времени, проведённому на платформе, глубине просмотра и воронке прогресса, которая показывает, на каких этапах программы у студентов снижается желание учиться.
При анализе отслеживается не только сама вовлечённость студентов, но и её динамика: как она меняется при прохождении разных блоков программы. Это позволяет оценивать качество учебных материалов. Например, если анализ показал, что на определённом этапе обучения падает показатель понимания практической ценности материала, можно добавить в программу практические задачи и кейсы, которые помогут повысить показатель.

Разберём, как проводится оценка и анализ учебной вовлечённости в Практикуме. Во время рефакторинга учебных курсов команда анализирует разные метрики, например LX-index. Также оценивается когнитивная посильность — показатель того, насколько материал посилен для восприятия и освоения студентами. Собираются данные по учебной успеваемости, например средний личный прогресс студентов. Если по совокупности этих данных оказывается, что какая-то задача курса оказалась слишком сложной и студенты с ней не справляются, её упрощают. Если, наоборот, задача слишком лёгкая и вызывает скуку, в неё добавляют более сложные элементы.

У посильности есть четыре уровня: фрустрирующий, сложный, оптимальный и скучный

Этот процесс иногда напоминает расследование. Возьмём для примера ситуацию, когда у студентов падает показатель уверенности в своих знаниях. Поиск причины начинается с оценки интересности материала, затем следует проверка на соответствие профессиональной реальности. Интерес оценивается по шкале от –2 (обучение скучное) до 2 (обучение интересное и увлекательное). Практическая ценность анализируется по той же шкале, где –2 — обучение не связано с реальной работой, а 2 — обучение помогает в решении реальных задач. Следом проверяется сложность материала. Допустим, на этом этапе обнаруживается, что на конкретной задаче количество попыток решения значительно превышает аналогичный показатель в других задачах. Очевидно, она вызывает трудности.

Дальше необходимо понять, почему решение задачи вызывает у студентов проблемы. Например, проводится проверка автотестов, чтобы убедиться, что они принимают правильный ответ. Также нужно проверить, что для решения задачи в уроках дана необходимая теоретическая база. Если проблема в этом, в программу добавляется дополнительный учебный материал. Каждый такой случай — это отдельное, индивидуальное решение.