Массовая персонализация
Всем привет!
Известно, что Сбер теперь не просто банк, а еще и кинотеатр, доставка продуктов, университет и т.д.
Пара слов для заголовка взята из стати «Как устроена массовая персонализация клиентских путей» (sberuniversity.ru).
Статью рекомендую к прочтению тем, кто занимается продуктовой аналитикой, персонализацией и работой с клиентами. Со свой стороны хочу перенести идеи, заложенные в статье, на ниву образования.
Зацепили интересные мысли:
«Фактически основная задача массовой персонализации — понять, какая следующая потребность возникнет у клиента, и предложить лучшее решение этой потребности в виде кастомизированных продуктов или сервисов компаний и партнеров нашей экосистемы»
Статья «Массовая персонализация»
И еще одна, которая касается прогнозирования спроса:
Сегодня мы отказываемся от этой парадигмы — отходим от прогнозирования отклика на покупку продукта и движемся к прогнозированию будущей клиентской потребности в определенный момент времени
Статья «Массовая персонализация»
Получается что в рамках персонализации обучения обнаруживается «вилка»: между тем, что хочет обучающийся, и тем, что ему нужно в соответствии с программой обучения, ФГОСом и т.д.
Если рассмотреть персонализацию между курсами обучения, то вполне логичным является введение/представление системы рекомендаций на основе общей обезличенной статистики. Например: 75% слушателей после прохождения курса 1 выбрали курс 3. И этот курс 3 показывать как «возможную персональную траекторию». Такой подход реализован в современных платформах типа Stepic, Неология, GeekBrains и т.д.
В рамках одно предмета можно использовать тематическое деление: после темы 1 более 80% выбрали тему 4. Получается что преподавателю для организации персональной траектории обучения необходимо картировать все темы своего курса и
- дать возможность свободного выбора следующей темы (при возможности);
- отслеживать и фиксировать выбор учеников;
- предлагать ссылки на темы других предметов, которые являются смежными с изучаемой темой (организация метапредметного взаимодействия);
- выделить критерии, на основании которых обучающийся делает свой выбор (самая сложная, трудоемкая и неструктурированная задача, одной ногой стоящая в работе с большими данными)
Завершить хочу несколькими вопросами:
- на сколько релевантны могут быть полученные критерии выбора?
- какой объем выборки необходим для подтверждения релевантности полученных данных?
- можно ли использовать какие-либо методики прогнозирования для расчёта потенциального выбора и какие данные для этого понадобятся?
- нужна ли такая свобода для обучающихся и если да, то на каких уровнях образования?