редакции
Как Skyeng разрабатывает индивидуальную траекторию обучения для каждого ученика
Рассказывает Данила Гаркавенко, проджект-менеджер «Student Goals» Skyeng
Мы часто говорим, что в Skyeng для каждого ученика создается индивидуальная траектория обучения. Но как мы это делаем, если учеников десятки тысяч и у каждого свои цели и своя динамика? Пойдем по порядку.
Всех учеников, которые приходят к нам изучать английский, можно поделить на три категории.
Первая — это ученики, которые пришли с вполне определенным запросом. Например, им нужно поехать на конференцию в Лондон через две недели. Иди сдать экзамен на высший балл. У них есть цель, дедлайн и ожидаемый результат. Эти ученики не хотят учить английский просто так, для себя, — они ждут максимального эффекта в минимальные сроки.
Вторая категория — это люди, которые пришли заниматься ради развлечения. Они хотят получать удовольствие от процесса. У них нет фиксированной цели с твердым дедлайном — они учатся для того, чтобы смотреть кино без дубляжа, подпевать песням на радио, комментировать иностранных блогеров. Таким студентам нужно предоставлять контент, который называется entertaining — то есть чисто развлекательный: какие-то интересные материалы, статьи, видеоролики, книги, видео. Что угодно, лишь бы ученик получал удовольствие от процесса обучения и не скучал.
И тех, кому нужен процесс, и тех, кому нужен результат, примерно по 20%. А между ними — 60% учеников с социально навязанной целью. Они не знают точно, зачем им нужен английский. Одним мама сказала, что надо учиться. Другие чувствуют себя неуютно среди коллег и друзей, давно изучающих английский. Начав обучение, люди из этой категории довольно быстро переходят в первую или вторую группу.
Математические модели и личный план обучения
Наша индивидуальная траектория рассчитана в основном на учеников из первой категории — тех, кому нужно достичь результата за определенный срок. Потому что именно им она наиболее важна.
Как мы эту траекторию рассчитываем? Есть большая матрица навыков — она включает 1200 умений английского языка, разбитых по 5 направлениям: письмо, грамматика, чтение, аудирование и вокабуляр. У каждого из этих навыков есть определенные уровни сложности. Мы распределяем весь контент, который есть у нас на платформе, по этим навыкам. Ученик проходит задания, отвечает на вопросы, а модель фиксирует, насколько хорошо усвоен тот или иной навык.
Чем дольше студент учится, чем больше заданий он выполняет, тем точнее эта оценка. Исходя из его текущих занятий на платформе мы, не проводя никаких тестирований, можем довольно точно определять его уровень. Это достигается обычно после 40–60 заданий. Причем модель показывает оценку по 40% навыков — разумеется, все 1200 навыков мы оценить не сможем, но в этом и нет необходимости.
Такая система позволяет нам не только фиксировать уровень знаний ученика, но и рекомендовать для прокачивания те навыки, которые ему хуже всего даются. И те, которые необходимы для достижения его личной цели. Это очень важно, потому что туристическая поездка в США и выступление на конференции требуют разных умений.
Как мы прокачиваем важные скиллы
Тут модель становится немного сложнее, потому что каждому навыку мы присваиваем определенный вес, от 1 до 5 пунктов, где 1 — практический ненужный ученику навык, а 5 — жизненно необходимый. В зависимости от этого веса строится другая модель, которая рассчитывает траекторию для каждой цели. При этом целей может быть и две. К нам часто приходят ученики и говорят: «Хочу подтянуть язык перед поездкой и заодно подготовиться к экзамену, который буду сдавать после отпуска». И тогда мы автоматически считаем навыки так:
— просто поднять уровень;
— поднять уровень, чтобы поехать в путешествие;
— поднять уровень, чтобы сдать экзамен.
Это будут 3 разные модели с разными наборами скиллов, которые нужно прокачивать в первую очередь.
Насколько эта система точная и гибкая?
В математике выстроить дерево навыков проще. Всем понятно, что, прежде чем переходить к вычислениям с корнями, нужно сначала научиться умножать и возводить в степень. С английским все не так очевидно. Как минимум потому, что одна и та же ситуация требует разных компетенций. Например, ученик пришел к доктору и должен рассказать, что у него болит. Сколько слов должен знать для этого ученик, какие глаголы ему потребуются, какие времена он будет использовать? Визит к дантисту требует одного набора навыков, беседа с кардиологом о хроническом заболевании — совсем другого.
Поэтому мы используем иной подход: так как у нас в Skyeng очень много учеников, которые постоянно что-то решают на платформе, мы берем нейросеть, которая позволяет рассчитать, как быстро ученик сделает задание. Допустим, студент выполнил 60 задачек, после чего мы можем с точностью до 99% предсказать, сколько ошибок он сделает в следующем задании. На сегодняшний день это единственная в России модель, способная предсказать, правильно или неправильно ученик ответит в следующий раз. Средняя вероятность у нас пока свыше 81%, но на отдельных курсах мы достигали 99%. И мы прогнозируем количество баллов, которое ученик получит за пока еще не решенное им уравнение. Причем делаем это по двум моделям:
— какой итоговый балл ученик получит на платформе (например, 9.6 или 9.3)
— сколько ошибок он сделает и как часто будет их совершать.
Первая не совсем корректна, поэтому вторая учитывает, насколько часто ученик ошибался в предыдущие разы. Например, если у ученика было 10 упражнений и он ошибся в двух — сперва нажал неправильно, а затем правильно, — то мы считаем, что он совершил две ошибки. Хотя платформа будет показывать, что со второго раза он решил все верно.
Таким образом, мы можем решить сразу две больших задачи: можем предсказать, когда ученик достигнет своей цели (то есть когда получит результат) и какой балл он получит. Есть 2 месяца? Значит, учиться нужно трижды в неделю. Не получается трижды, только дважды? Окей, хорошо, но тогда понадобится больше занятий и не два месяца, а три.
Система собирает огромные объемы данных каждый день, копит их, развивается, становится все сложнее и совершенствуется. А мы благодаря ей можем автоматически выстраивать и корректировать траекторию для каждого ученика, кем бы он ни был и с каким бы запросом к нам ни пришел.
