• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

Адрес: Старая Басманная ул., д. 21/4, стр. 1 каб. 211-212а

Просьба обращаться по вопросам:

НПОО: openedu@hse.ru

Технические вопросы: elearn@hse.ru

Руководство
Статья
Measuring growth in students’ proficiency in MOOCs: Two component dynamic extensions for the Rasch model

Abbakumov D., Desmet P., Van den Noortgate W.

Behavior Research Methods. 2019. Vol. 51. No. 1. P. 332-341.

Книга
eLearning Stakeholders and Researchers Summit 2018: Материалы международной конференции

Под редакцией: Е. Ю. Кулик

М.: Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", 2018.

Статья
Measuring student’s proficiency in MOOCs: Multiple attempts extensions for the Rasch model

Abbakumov D., Desmet P., Van den Noortgate W.

Heliyon. 2018. Vol. 4. No. 12. P. 1-15.

Книга
eLearning Stakeholders and Researchers Summit 2017. Материалы международной конференции

Под редакцией: Е. Ю. Кулик, У. Кускин

М.: Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", 2017.

Исследование Дмитрия Аббакумова о психометрических измерениях опубликовано в журнале Behavior Research Methods

Журнал международного психометрического сообщества Behavior Research Methods опубликовал научную статью Дмитрия Аббакумова, руководителя Центра психометрических исследований в онлайн-образовании НИУ ВШЭ. Behavior Research Methods является журналом №1 в области математической психологии согласно Journal Citation Reports. Издание публикует работы о методиках и инструментах исследований в экспериментальной психологии.

Дмитрий Аббакумов, руководитель Центра психометрических исследований в онлайн-образовании НИУ ВШЭ

Дмитрий Аббакумов, руководитель Центра психометрических исследований в онлайн-образовании НИУ ВШЭ

Исследование Дмитрия Аббакумова посвящено методам отслеживания прогресса студентов на платформах онлайн-обучения. Предложенный подход в исследовании учитывает «цифровые логи» студентов, которые фиксирует образовательная платформа. Это могут быть попытки решения тестов или просмотры видеолекций и другие данные, помогающие отслеживать прогресс студентов на разных уровнях. Поступательный прогресс относится ко всему курсу в целом, а локальный прогресс связан с определенными частями курса или заданиями. Такой подход позволяет оценить прогресс каждого отдельного студента, так как разные студенты достигают разного уровня в освоении одного и того же материала. Как отметил Дмитрий Аббакумов, исследование является «важным концептуальным переходом в изучении студентов – от традиционного анализа результатов тестирования к прогрессивному анализу цифровых следов в учебной среде».

Описанные в исследовании модели могут быть использованы как при анализе данных на образовательных платформах, так и при разработке рекомендаций в онлайн-образовании.

Статья доступна в каталоге научных публикаций НИУ ВШЭ.