Дистанционный смотритель

Первые студенты в семье: тяжело ли им учиться

Стратегический проект НИУ ВШЭ «Социальная политика устойчивого развития и инклюзивного экономического роста» (реализуется в рамках программы «Приоритет-2030») провел семинар «Высшее образование без опыта: культурная обусловленность выбора и траекторий студентов первого поколения».

Докладчик, младший научный сотрудник Центра социологии культуры Института образования НИУ ВШЭ Анастасия Лукина рассказала о существующих исследованиях о студентах первого поколения.

По данным международных исследований, поступив в вуз, студенты первого поколения нередко сталкиваются с новыми, незнакомыми для них нормами и правилами, созданными людьми из другого социального слоя. Прежние социальные связи и установки не работают, а новые варианты образовательной и профессиональной траектории еще неизвестны. Культурные и иные дефициты, связанные с социальным происхождением, приводят к специфическому положению студента в вузе, в том числе выбору непрестижных профессий.

Из-за более низкого качества школьного образования и неэффективных практик учебы студенты первого поколения нередко хуже готовы к вузу, испытывают трудности с планированием графика, выбором времени между учебными предметами, внеучебными активностями и работой. Более уязвимые студенты чаще считают себя независимыми акторами и реже обращаются за помощью к однокурсникам и преподавателям.

Наконец, возникают сложности в интеграции из-за ослабления привычных и длительного налаживания новых социальных связей, что может порождать проблемы с психическим и физическим здоровьем, а также слабую успеваемость или отчисление.

Еще одно ограничение выбора — расстояние от дома: студенты первого поколения, как правило, предпочитают вузы, находящиеся близко к дому, что поддерживают и родители, не желающие отпускать детей.

Особенное внимание в рамках своего исследования авторы доклада уделили внеучебной деятельности студентов первого поколения. По данным исследований, статус студентов влияет на качество и количество мероприятий: учащиеся с низким статусом реже участвуют во внеучебной деятельности. У привилегированных студентов она укрепляет их положение и выбор престижных специальностей, служит средством выстраивания резюме. В другой ситуации они выбирают более простые курсы и участвуют в активностях, позволяющих получать образовательные кредиты и защитить диплом.

Студенты с низким статусом вовлекаются во внеучебную активность для развития социальных связей, получения дополнительных навыков будущей карьеры и повышения статуса, участвуя в студенческом самоуправлении и волонтерстве. При этом такая деятельности отчасти воспроизводит уже существующие неравенства.

Подробнее о выводах исследования — в материале HSE Daily

Как в Китае работает нейросеть для персонального обучения

Об опыте создания образовательной модели EduChat и его применении для подготовки студентов в Шанхае рассказал заместитель декана факультета компьютерных наук Восточно-Китайского педагогического университета Бо Цзян в ходе экспертного семинара, организованного Институтом образования НИУ ВШЭ.

Как отметил эксперт, персонализированное обучение позволяет студентам достигать самых высоких результатов: по данным последних исследований, отметки у студентов, занимающихся с преподавателем индивидуально, в среднем вдвое лучше, чем у студентов, обучающихся по классической лекционной модели.

Хорошая новость заключается в том, что современные технологии, в частности развитие языковых моделей искусственного интеллекта, позволяют нам решить проблему необходимости тратить десятки часов на разработку персонализированного урока.

В Китае поняли важность момента и своевременно занялись разработкой собственной языковой модели EduChat, которая обучалась на большом числе образовательных книг и 4 миллионах различных образовательных материалов. После получения фундаментальных знаний модель искусственного интеллекта донастраивалась на основании 500 тысяч методичек для преподавателей по таким темам, как сократический диалог, алгоритм оценивания эссе и эмоциональная поддержка.

Функционал EduChat позволяет существенно упростить работу преподавателя. Теперь учитель может отсканировать эссе ученика через камеру на смартфоне, а EduChat автоматически проверит его и даст индивидуальную корректирующую обратную связь студенту.

Кроме того, модель EduChat позволяет значительно упростить процесс обучения математике для китайских студентов, для которых, по заявлению спикера, это, вероятно, самый трудный предмет в школе. В игровой форме любой ученик может практиковаться по ключевым математическим темам: через постоянные наводящие вопросы от искусственного интеллекта студент со временем сам доходит до решения изначальной задачи, закрепляя полученные по теме навыки.

Искусственный интеллект EduChat обучили и составлению вопросов с множественным выбором так, чтобы они были максимально приближены к тем вопросам, которые формулирует человек. Именно по этому показателю EduChat показывает наилучшие результаты по сравнению с другими нейросетями, опережая в том числе передовую модель GPT-4.

Пилотная модель EduChat уже запущена в 18 школах Шанхая с суммарным охватом в 1887 студентов. И это только начало, начало нового направления не только для образования, но и для разработчиков языковых моделей как таковых. За индивидуализированным обучением при помощи искусственного интеллекта — будущее, заключил Бо Цзян.

Как родители вовлечены в учебу детей в вузах

На фоне постоянного удлинения периода взросления у молодежи совсем не удивительно, что матери и отцы стараются отслеживать успехи детей в обучении в высшей школе. То, что раньше считалось ответственностью самих студентов, теперь разделяют с ними родители. Впрочем, контроль сильно варьируется — от тотального до очень умеренного, выяснили ученые из НИУ ВШЭ.

Исследователи изучили участие родителей в образовании студентов на выборке из более чем 5 тыс. первокурсников из девяти университетов разных регионов России. Они выделили три типа вовлеченности семьи:

🔶 «Беспокойные» родители (8% отцов и матерей опрошенных студентов) максимально погружены в учебную жизнь детей. Они интересуются у наследников их достижениями и проблемами, следят за посещаемостью, а также за текущими оценками.

🔶 «Либеральные» семьи — самые многочисленные (69% родителей респондентов) — спрашивают детей только о достижениях и проблемах.

🔶 «Пассивные» родители (23%) — наиболее безучастные.

Выяснилось, что наиболее обеспеченные семьи — самые вовлеченные. Здесь наблюдается линейная взаимосвязь: родители из группы «беспокойных» — самые обеспеченные, «либеральные» семьи имеют средний достаток, «пассивные» — низкий.

Дети «беспокойных», наиболее вовлеченных родителей — чаще юноши, учившиеся на пятерки и четверки, довольные выбором вуза, проживающие в общежитии и поступившие в университет по общему конкурсу либо по целевому набору.

Дети «либеральных» родителей — чаще девушки, которые ощущают больше самостоятельности, реже переживают из-за родительской критики, в школе получали «четыре» и «пять», удовлетворены выбором вуза и профиля, поступили по общему конкурсу и живут в общежитии. В этой группе больше бывших гимназистов и отличников.

Ребята из «пассивных» семей — чаще юноши, учившиеся в обычных школах на четверки и пятерки, поступившие в вуз по общему конкурсу. По сравнению с другими группами среди них меньше круглых отличников и меньше студентов, довольных выбором университета и профиля обучения. Такие респонденты реже учатся платно и чаще живут с семьей.

#исследование

В России оценят качество онлайн-образования

Высшая школа экономики и платформа Skillbox запустили работу над многокомпонентной моделью оценки качества цифровых образовательных продуктов. Цель проекта — сформировать стандарт качества онлайн-курсов для российской EdTech-индустрии.

Такой подход позволит слушателям выбирать те программы, которые наиболее точно отражают их запрос, а создателям продуктов — разрабатывать актуальные программы, которые этот запрос удовлетворяют.

Структура модели будет состоять из четырех основных блоков: организация бизнес-процессов, разработка продукта, реализация продукта и его рыночная позиция. Показатели будут определены и сформированы в тесном диалоге с ведущими экспертами образовательного рынка

Модель планируется разработать до конца 2024 года. Первый этап проекта был представлен На Московском международном Салоне образования (ММСО-2024). Команда изучила уже существующие практики и стандарты оценки, проанализировав международный опыт за последние 10 лет.

Почему преподаватели завышают оценки студентам

За последние полвека в университетах многих стран заметно выросли средние баллы студентов по учебным курсам. Результатом стало обесценивание высоких отметок — инфляция оценок. Ученые из НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге Ариэльского университета в Израиле изучили причины этого явления.

Выяснилось, что инфляция оценок связана с большой нагрузкой педагогов. Ради оптимизации рабочих задач преподаватели могут завышать баллы. В условиях дефицита ресурсов преподаватели вузов совершают рациональный выбор: ставят более высокие оценки студентам для того, чтобы сэкономить свои силы и направить их на другие задачи.

Особенно это касается педагогов, которые ведут занятия без помощи ассистентов или читают несколько курсов одновременно, а также для молодых преподавателей, которым ещё приходится готовиться к каждой лекции, писать диссертацию и решать множество других проблем.

Также наблюдается разное отношение преподавателей к первокурсникам и учащимся постарше. К первым относятся строже, вторым оценки могут завышать. Причём опытные педагоги, при всей устойчивости их позиций в вузе и, казалось бы, меньшей обеспокоенности из-за жалоб студентов, часто даже мягче оценивают знания аудитории, чем их молодые коллеги.

Кроме того, завышение отметок стимулируют такие факторы, как короткая продолжительность курса и размер группы. По мере увеличения размера группы растёт и средняя оценка.

Баллы меньше завышаются в случае длительных, «весомых» и трудоёмких дисциплин. При продолжительных курсах у педсостава более равномерное распределение нагрузки, а значит, есть время на внимательное оценивание. Средняя оценка за курс также оказывается ниже, если педагоги уже обучали этих студентов — то есть знают их возможности.

Важно понимать, что инфляция оценок — комплексная проблема, которая требует системных профилактических мер. Среди них, например, более разумное распределение нагрузки преподавателей с учётом их компетенций. Это касается формата, типа, продолжительности учебных курсов и числа дисциплин, читаемых одновременно. Ещё одна превентивная мера — возможные изменения в дизайне образовательных программ.

#исследование

Образование в России: цифры и тренды

Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ выпустил совместно с Минобрнауки России, Минпросвещения России и Росстатом очередной статистический сборник ежегодной серии «Индикаторы образования». Коротко о главных цифрах:

🔶 Расходы на образование в 2022 году составили 6,3 трлн руб. Их доля в ВВП выросла до 4,1%.

🔶 Доступность дошкольного образования в 2023 году достигла 98,1% для детей от 2 месяцев до 3 лет и 99,7% для детей 3–7 лет.

🔶 Численность принятых на программы подготовки специалистов среднего звена выросла на 8% по отношению к 2021 году, выпускников — на 7%.

🔶 Увеличился коэффициент приема по программам бакалавриата, специалитета, магистратуры: с 75,8% в 2021 году до 78,8% в 2022 году.

🔶 Выросла численность выпускников бакалавриата, специалитета и магистратуры: главным образом за счет роста выпуска в области математических и естественных наук (на 5,6%), а также здравоохранения и медицинских наук (на 5,4%).

#исследование

Цифровая среда в школе: проблемы, риски и способы их избежать

НИУ ВШЭ совместно с компанией «Сферум» провели масштабный опрос учителей об использовании цифровых технологий в их работе.

Авторы отмечают, что учителя очень сильно продвинулись в цифровой грамотности. Так, 95% опрошенных педагогов ежедневно используют в учебном процессе компьютеры; почти треть ― интерактивные доски. Большинство педагогов ― почти 62% ― ежедневно используют цифровые устройства и сервисы для поиска заданий для уроков, а 35% учителей регулярно готовят презентации для уроков с использованием ИКТ.

Однако для решения более сложных задач, требующих высокого уровня цифровой грамотности, педагоги прибегают к помощи ИКТ не так часто. К примеру, почти 29% опрошенных педагогов практически не пользуются онлайн-платформами для создания домашних заданий. Не доверяют учителя цифровым платформам и при проведении контрольных и проверочных работ. Кроме того, 32% педагогов отказались и от использования электронных учебников.

Обратная сторона проблем цифровой среды в школе ― это сложности в онлайн-коммуникации: так, 31% учителей часто сталкиваются с ситуациями недопонимания при общении с родителями посредством цифровых устройств.

Также существенная доля опрошенных педагогов отмечает риски технологического выгорания, связанные с активным внедрением цифровой среды в учебный процесс. При этом с методами эффективного использования цифровой среды, способствующими снижению такого стресса, знакомы лишь некоторые учителя.

Самый эффективный способ борьбы с таким стрессом, по мнению авторов, ― психологическая поддержка и разгрузка учителей. Тем не менее и цифровые сервисы могут внести свою лепту ― путем сокращения рабочей нагрузки педагогов. Оперативная коммуникация наряду с эффективным распределением рабочего времени позволяет наладить баланс между работой и личной жизнью, что помогает существенно снизить риски выгорания.

#исследование

НИУ ВШЭ разработал дашборд для изучения трендов в образовании

Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ представил новый цифровой сервис — информационно-аналитическую систему «Индикаторы образования». Эта система дашбордов (интерактивных аналитических панелей) позволяет визуализировать индикаторы сферы образования в динамике с возможностью сравнения по различным уровням и в международном контексте.

Система разделена на четыре сегмента, соответствующих ключевым уровням образования: высшее, среднее профессиональное, начальное, основное и среднее общее образование, а также дошкольное. Она охватывает широкий спектр тем, включая участие в образовательном процессе, кадры образования, цифровизацию, финансирование и условия обучения, результаты образования.

На сайте представлено более 150 виджетов, визуализирующих индикаторы образования с помощью интерактивных диаграмм. Пользователи могут настраивать отображение данных, используя различные фильтры для выбора параметров и временных промежутков, и экспортировать отчеты, учитывая индивидуальные настройки фильтров.

Каждый индикатор сопровождается подробной методологией. Дашборд будет обновляться с учетом новых данных, показателей, аналитических аспектов и развития функционала системы.

#исследование

Доказательное обучение: как работать с цифровыми данными школьников

О том, как устроена методология доказательного обучения и как работать с данными на основе цифрового следа ученика, в интервью HSE Daily рассказал Андрей Комиссаров, руководитель направления цифровых продуктов образовательной экосистемы «Самолетум». Кратко о главном:

🔶 Одна из ключевых задач сбора цифровых данных — это помощь с профессиональным самоопределением учащихся. Педагоги смотрят, как можно картировать потенциал ребенка, для того чтобы рекомендовать ему направления профессионального развития, когда он придет в старшую школу: это либо траектории, связанные с СПО, либо траектории, связанные с вузами.

🔶 Другая задача — измерение метапредметных, личностных результатов. Цифровые данные подтверждают, какие именно образовательные результаты реально достигнуты ребенком. Это также ведет к повышению прозрачности образовательного процесса.

🔶 Основной цифровой след — это аудио, записанное на уроке. Оно позволяет, например, анализировать качество речи детей и давать им рекомендации, как развивать собственную речь. Также есть цифровой след групповой деятельности: в этом случае можно отследить роли, которые дети играют, отследить, кто более активен, кто менее активен, кто более сфокусирован, кто менее сфокусирован, и т.д.

🔶 Важным цифровым следом является рефлексия. Такой способ сбора данных, с одной стороны, развивает осознанность ребенка, а с другой стороны, помогает получить много данных о том, как ребенок видит урок.

🔶 При работе с данными в основном идет работа с семантическими ядрами. В цифровом следе исследователи пытаются выявить, как строятся мысль и речь ученика. Это показывает, насколько учащиеся воспринимают и используют язык учителей, какие термины и связки они применяют.

🔶 Самый часто применяемый в образовании искусственный интеллект — это распознавание текста, семантический анализ. Применяются также большие языковые модели — в качестве диалоговых симуляторов и тренажеров.

Митап «В магистратуру Вышки без экзаменов»

10 декабря в 12:00 состоится вебинар «В магистратуру Вышки без экзаменов». В прямом эфире организаторы студенческих олимпиад и конкурсов вместе с представителями Приемной комиссии НИУ ВШЭ обсудят:

🔶 Правила приема в 2024 году;
🔶 Ключевые особенности поступления;
🔶 Проекты университета, которые дают возможность получить 100 баллов за вступительные, дополнительные баллы к портфолио или скидку на обучение;
🔶 Практикоориентированное обучение у ведущих специалистов индустрий;
🔶 Возможность выбора индивидуальной образовательной траектории с наставником;
🔶 Карьерные перспективы после окончания магистратуры.

Во время мероприятия участники могут общаться друг с другом и с организаторами проектов в телеграм-чате.

Зарегистрироваться можно по ссылке

НИУ ВШЭ — в лидерах рейтинга вузов по качеству подготовки ИИ-специалистов

Альянс в сфере искусственного интеллекта опубликовал рейтинг вузов России, где готовят лучших специалистов по ИИ. Лидерами, вошедшими в группу А+, стали НИУ ВШЭ, МФТИ и ИТМО.

Высшая школа экономики заняла первое место по таким критериям, как «Востребованность выпускников в найме», «Качество образовательной среды» и «Активность по развитию школьного образования».

Один из основных критериев оценки вузов при расчете рейтинга — размер заработной платы молодых специалистов в течение года после завершения обучения (при трудоустройстве по специальности). В вузах-лидерах рейтинга средняя зарплата выпускников составила около 140 тыс. рублей.

«Рейтинг является важнейшим индикатором качества образования в области ИИ и наглядно отражает мнение работодателей о том, насколько образовательные программы актуальны и отвечают запросу рынка», — отметил Дмитрий Чернышенко, заместитель председателя Правительства России, куратор нацпрограммы «Цифровая экономика».

Всего в рейтинг вошли 180 университетов из 64 регионов — в 2023 году на программы в области искусственного интеллекта этих вузов были приняты более 5 тыс. студентов.

Как формировать универсальные компетентности в университетах

В ходе работы стратегического проекта НИУ ВШЭ «Успех человека в меняющемся мире» (реализуется в рамках программы «Приоритет 2030») был создан консорциум вузов по развитию универсальных компетентностей, в него вошли Вышка, Университет ИТМО, Уральский федеральный, Томский и Тюменский государственные университеты. Первые итоги его работы отражены в недавно изданной книге ученых НИУ ВШЭ и его партнеров «Развитие универсальных компетенций в российских университетах».

Универсальные компетентности делятся на три группы: компетентности познания (мышления) — критическое мышление, креативность, принятие решений, системное мышление и др.; компетентности взаимодействия с другими — коммуникация, командная работа, лидерство и др.; компетентности взаимодействия с собой — саморегуляция, самоорганизация и т.д.

Академический руководитель программы «Педагогическое образование» Института образования НИУ ВШЭ Юлия Корешникова в первой главе, посвященной вызовам и барьерам формирования универсальных компетентностей в российских университетах, отметила: запрос рынка труда на их развитие пока не отразился на работе многих отечественных вузов.

Как отмечает эксперт НИУ ВШЭ, оценки универсальных компетентностей не включены в большинство оценок качества образования. Источником информации о качестве универсальных компетентностей за редким исключением становятся результаты исследований, мнения работодателей и экспертов. Они показывают: навыки критического мышления, в отличие от профессиональных компетенций, во время обучения растут незначительно.

Главными барьерами для развития универсальных компетентностей, по мнению Юлии Корешниковой, стали отсутствие в большинстве университетов лидеров перемен, готовых продвигать благоприятную корпоративную культуру, отсутствие ясности в определении универсальных компетентностей, общепринятой теоретической основы, включающей перечень измеримых показателей для их оценки.

Отсутствие универсальных компетентностей как результата обучения в большинстве образовательных программ повышает риск демотивации студентов к развитию таких навыков. Еще одним препятствием становится нежелание части преподавателей внедрять их развитие в свою практику, продолжая обучать студентов в рамках традиционных подходов.

«Практика развития универсальных компетенций не стала повсеместной в российской системе высшего образования. Подавляющее большинство университетов по-прежнему уделяют основное внимание традиционным методам передачи знаний», — резюмирует Юлия Корешникова.

#исследование

📚Друзья, как быть в курсе всех образовательных новостей и событий? Не знаете? А мы знаем и поделимся ответом с вами!

Мы собрали все образовательные телеграм-каналы в одну папку! Только представьте: два клика, одна папка и ВСЕ главные новости образования в вашем телеграме! Здорово? Очень!

💻Так что скорее добавляйте папку к себе, следите за её новостями и будьте в курсе всех событий!

Как согласовать работу колледжей с запросом рынка труда

Эту тему обсудили эксперты на совместном семинаре Научного центра мирового уровня «Центр междисциплинарных исследований человеческого потенциала» и стратегического проекта НИУ ВШЭ «Социальная политика устойчивого развития и инклюзивного экономического роста» (реализуется в рамках программы «Приоритет-2030»).

Старший научный сотрудник Лаборатории исследований рынка труда (ЛИРТ) Наталья Емелина сообщила: с 2000 года ежегодный выпуск квалифицированных рабочих и служащих (ППКРС) сократился с 760 000 до 161 000 человек. Численность обучающихся по программам подготовки специалистов среднего звена (ППССЗ) колебалась, но была более стабильной.

Наибольшей популярностью среди рабочих специальностей пользуются технические (транспорт, строительство, промышленность и сельское хозяйство), студенты ППССЗ предпочитают экономику, управление, право, несколько реже — медицину и образование. Наталья Емелина обратила внимание на высокую долю студентов, обучающихся за плату: 87% по юридическим специальностям, 70% — в фармации. В целом за учебу платит каждый третий студент программ подготовки специалистов.

После колледжей на рынок труда в 2021 году вышли 58% выпускников ППССЗ (в том числе 21% совмещают работу и учебу) и 45% получивших квалификацию рабочих и служащих (учатся и работают 6%). Среди выпускников 16–25 лет доля трудоустроенных ниже.

В 2017–2021 годах от 26 до 40% выпускников программ обучения специалистов и от 11 до 16% рабочих и служащих продолжали образование, причем подавляющее большинство поступили в высшие учебные заведения. Особенно часто эта практика распространена в колледжах — подразделениях вузов: в институты и университеты поступают 45% студентов профильных колледжей, причем большинство учатся по прежнему профилю. Наталья Емелина объясняет это облегченной процедурой приема студентов колледжей в вузы, не предполагающей сдачи ЕГЭ.

Получившие СПО имеют существенное преимущество в зарплате по сравнению с выпускниками 9-х и 11-х классов школ (на 55% и 30%), но в 1,6–1,8 раза проигрывают обладателям высшего образования.

Наталья Емелина также обратила внимание на некоторые особенности учебы и разрыв в зарплатах юношей и девушек с СПО. Девушки в 2,5 раза чаще (18% против 7%) получают диплом с отличием и в 2 раза чаще устраиваются на места специалистов высшей квалификации. Тем не менее их зарплата уступает заработкам юношей — квалифицированных и неквалифицированных рабочих, часто занятых тяжелым физическим трудом.

По мнению Натальи Емелиной, программы подготовки рабочих утратили значение массовой подготовки, их численность и квалификация не удовлетворяют спрос рынка труда, наблюдаются структурные и отраслевые диспропорции, обусловленные высоким уровнем трудовой мобильности, несоответствием работы уровню квалификации.

#исследование

В аспирантуре выросло количество бюджетных мест

Об этом на пресс-конференции в ТАСС сообщил министр науки и высшего образования РФ Валерий Фальков.

«Мы сегодня увеличиваем количество мест в аспирантуре: в этом году у нас было 17,8 тыс. бюджетных мест. Аспирантура — это основной институт подготовки кадров высшей квалификации — кандидатов наук», — рассказал Фальков.

Министр также отметил рост числа защит кандидатских диссертаций. «Отрицательный тренд, который был больше 10 лет, мы изменили», — сказал Фальков.

При этом, как подчеркнул министр, главной проблемой аспирантуры является все же не общее число защит, а эффективность института аспирантуры. В предыдущие годы, по оценке Фалькова, эта эффективность «оставляла желать лучшего».

По словам министра, в самой нижней точке лишь 10,5% аспирантов защищались в установленные сроки — в процессе обучения либо в течение года после. «Сейчас эти цифры стали меняться тоже в лучшую сторону», — подчеркнул он.