Preview

Информатика и образование

Расширенный поиск

Вовлеченность обучающихся массовых открытых онлайн-курсов по продуктам вендора облачных технологий

https://doi.org/10.32517/0234-0453-2025-40-2-57-65

Аннотация

Исследования вовлеченности обучающихся массовых открытых онлайн-курсов (МООК), как правило, ограничиваются рассмотрением МООК, разрабатываемых образовательными и некоммерческими организациями. Однако в последние годы возрастает актуальность МООК, реализуемых компаниями-поставщиками и производителями (вендорами) информационных технологий, в том числе облачных технологий. Такие курсы имеют особенности, предусматривающие тесное взаимодействие обучающегося и вендора, что определяет актуальность изучения вовлеченности в процессе освоения материалов МООК облачных вендоров. Представленное в статье исследование имеет две цели: выделение основных типов обучающихся в зависимости от вовлеченности при прохождении МООК «Инженер облачных сервисов», разработанного вендором облачных технологий Yandex Cloud, а также определение факторов, влияющих на вовлеченность обучающихся такого МООК.

Для достижения целей была выполнена кластеризация обучающихся МООК «Инженер облачных сервисов» в зависимости от вовлеченности, определяемой на основе данных о прохождении уроков и тестирований. После чего выявлена связь опыта работы с облачными технологиями, должности и причины начала обучения с принадлежностью к кластеру.

В результате исследования выделены три кластера обучающихся. Первый кластер включает наиболее вовлеченных обучающихся, прошедших большую часть тестирований, демонстрирующих мотивацию получить сертификат, что, вероятно, связано с требованиями учебных заведений или работодателей. Для обучающихся второго кластера характерно длительное взаимодействие с учебными материалами, но ограниченное число тестовых попыток, что может свидетельствовать о внутренней заинтересованности в освоении облачных технологий, но отсутствии необходимости получения сертификата. Третий кластер состоит из обучающихся, которые взаимодействуют с ограниченным количеством уроков курса, не стремятся к формальному подтверждению знаний, что, вероятно, связано с интересом к отдельным темам в рамках МООК по облачным технологиям.

Полученные данные указывают на важность проектирования нелинейных курсов для удовлетворения запроса обучающихся в освоении отдельных разделов в рамках обучения облачным технологиям.

Об авторах

Г. А. Поросенков
ООО «Яндекс.Облако»; Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Россия

Поросенков Геннадий Андреевич, руководитель обучения клиентов и партнеров; аспирант, Аспирантская школа по менеджменту,

г. Москва.



М. М. Цепелевич
ООО «Яндекс.Облако»
Россия

Цепелевич Маргарита Михайловна, исследователь, обучение клиентов и партнеров,

г. Москва.



Д. А. Кизяков
ООО «Яндекс.Облако»; Центральный университет
Россия

Кизяков Дмитрий Алексеевич, аналитик-разработчик; магистрант 1-го курса,

г. Москва.



В. Н. Селезнева
ООО «Яндекс.Облако»
Россия

Селезнева Валентина Николаевна, лид-методист обучения клиентов и партнеров,

г. Москва.



Список литературы

1. Erboz G. How to define industry 4.0: Main pillars of industry 4.0. Managerial Trends in the Development of Enterprises in Globalization Era (Nitra, Slovakia). Slovak University of Agriculture; 2017:761–767.

2. Truong D. How cloud computing enhances competitive advantages: A research model for small businesses. The Business Review, Cambridge. 2010;15(1):59–65.

3. Поначугин А. В. Вендорное образование как новая форма учебного процесса. Вестник Мининского университета. 2016;(2(15)):7. EDN: WHHAXZ.

4. Adams J., Hainey B., White L., Foster D., Hall N., Hills M., Hooshangi S., Kuber K., Nazir S., Sakr M., Stott L., Taglienti C. Cloud computing curriculum: Developing exemplar modules for general course inclusion. ITiCSE-WGR ‘20: Proc. of the Working Group Reports on Innovation and Technology in Computer Science Education. Trondheim, Norway, Association for Computing Machinery; 2020:151–172. DOI: 10.1145/3437800.3439206.

5. Knihová L. The role of educational content in a digital marketing strategy. Communication Today. 2021;12(1):162– 179. Available at: https://communicationtoday.sk/wpcontent/uploads/11_KNIHOVA_CT-1-2021.pdf

6. Retana G. F., Forman C., Wu D. J. Proactive customer education, customer retention, and demand for technology support: Evidence from a field experiment. Manufacturing & Service Operations Management. 2016;18(1):34–50. DOI: 10.1287/msom.2015.0547.

7. Bell S. J., Eisingerich A. B. The paradox of customer education: Customer expertise and loyalty in the financial services industry. European Journal of Marketing. 2007;41(5/6):466–486. DOI: 10.1108/03090560710737561.

8. Suh M., Greene H., Israilov B., Rho T. The impact of customer education on customer loyalty through service quality. Services Marketing Quarterly. 2015;36(3):261–280. DOI: 10.1080/15332969.2015.1046776.

9. Yunus N. A. M., Ibrahim N., Zakaria I., Zainuddin A. Z., Salleh M. Z. M., Abd Rahim N. N. Teaching customer service principles using the massive open online course (Moocs) platform. Advances in Social Sciences Research Journal. 2024;11(2.2):501–512. DOI: 10.14738/assrj.112.2.16394.

10. Гречушкина Н. В. Онлайн-курс: определение и классификация. Высшее образование в России. 2018;27(6):125–134. EDN: XRODTF.

11. Papadakis S. MOOCs 2012–2022: An overview. Advances in Mobile Learning Educational Research. 2023;3(1):682–693. DOI: 10.25082/AMLER.2023.01.017.

12. El Said G. R. Understanding how learners use Massive Open Online Courses and why they drop out: Thematic analysis of an interview study in a developing country. Journal of Educational Computing Research. 2017;55(5):724–752. DOI: 10.1177/0735633116681302.

13. Karnouskos S. Massive open online courses (MOOCs) as an enabler for competent employees and innovation in industry. Computers in Industry. 2017;91:1–10. DOI: 10.1016/j.compind.2017.05.001.

14. Xing W., Du D. Dropout prediction in MOOCs: Using deep learning for personalized intervention. Journal of Educational Computing Research. 2019;57(3):547–570. DOI: 10.1177/0735633118757015.

15. Jordan K. Massive open online course completion rates revisited: Assessment, length and attrition. International Review of Research in Open and Distributed Learning. 2015;16(3):341–358. DOI:10.19173/irrodl.v16i3.2112CopiedAn

16. Onah D. F., Sinclair J., Boyatt R. Dropout rates of massive open online courses: behavioural patterns. EDULEARN14 proceedings. 2014:5825–5834.

17. Padilla Rodriguez B. C., Armellini A., Rodriguez Nieto M. C. Learner engagement, retention and success: why size matters in massive open online courses (MOOCs). Open Learning: The Journal of Open, Distance and e-Learning. 2020;35(1):46–62. DOI: 10.1080/02680513. 2019.1665503.

18. Kizilcec R. F., Piech C., Schneider E. Deconstructing disengagement: Analyzing learner subpopulations in massive open online courses. Proc. of the Third Int. Conf. on Learning Analytics and Knowledge. 2013:170–179. DOI: 10.1145/2460296.2460330.

19. Ferguson R., Clow D. Examining engagement: analysing learner subpopulations in massive open online courses (MOOCs). Proc. of the Fifth Int. Conf. on Learning Analytics and Knowledge. 2015:51–58. DOI: 10.1145/2723576.2723606.

20. Swacha J., Muszyńska K. Predicting dropout in programming MOOCs through demographic insights. Electronics. 2023;12(22):4674. DOI: 10.3390/electronics12224674.

21. Radovanović S., Delibašić B., Suknović M. Predicting dropout in online learning environments. Computer Science and Information Systems. 2021;18(3):957–978. DOI: 10.2298/CSIS200920053R.

22. Zhang Q., Bonafini F. C., Lockee B. B., Jablokow K. W., Hu X. Exploring demographics and students’ motivation as predictors of completion of a massive open online course. International Review of Research in Open and Distributed Learning. 2019;20(2):1–23. DOI: 10.19173/irrodl.v20i2.3730CopiedAn.

23. Rõõm M., Luik P., Lepp M. Learner success and the factors influencing it in computer programming MOOC. Education and Information Technologies. 2023;28(7):8645–8663. DOI: 10.1007/s10639-022-11535-1.

24. Sherimon V., Leena F., Sherimon P. C., Disha D., Walid A. Exploring the impact of learners’ demographic characteristics on course completion and dropout in massive open online courses. International Journal of Research — Granthaalayah. 2022;10(1):149–160. DOI: 10.29121/granthaalayah.v10.i1.2022.4469.

25. Aldowah H., Al-Samarraie H., Alzahrani A. I., Alalwan N. Factors affecting student dropout in MOOCs: A cause and effect decision-making model. Journal of Computing in Higher Education. 2020;32(2):429–454. DOI: 10.1007/s12528-019-09241-y.

26. Borrella I., Caballero-Caballero S., Ponce-Cueto E. Taking action to reduce dropout in MOOCs: Tested interventions. Computers & Education. 2022;179:104412. DOI: 10.1016/j.compedu.2021.104412.

27. Chen Y., Gao Q., Yuan Q., Tang Y. Discovering MOOC learner motivation and its moderating role. Behaviour & Information Technology. 2020;39(12):1257–1275. DOI: 10.1080/0144929X.2019.1661520.

28. Badali M., Hatami J., Banihashem S. K., Rahimi E., Noroozi O., Eslami Z. The role of motivation in MOOCs’ retention rates: a systematic literature review. Research and Practice in Technology Enhanced Learning. 2022;17(1):5. DOI: 10.1186/s41039-022-00181-3

29. Huang H., Jew L., Qi D. Take a MOOC and then drop: A systematic review of MOOC engagement pattern and dropout factor. Heliyon. 2023;9(4):e15220. DOI: 10.1016/j.heliyon.2023.e15220.

30. Li L., Johnson J., Aarhus W., Shah D. Key factors in MOOC pedagogy based on NLP sentiment analysis of learner reviews: What makes a hit. Computers & Education. 2022;176:104354. DOI: 10.1016/j.compedu.2021.104354.

31. Yu X. A multi-dimensional analysis of Englishmedium massive open online courses (MOOCs) video lectures in China. Journal of English for Academic Purposes. 2022;55:101079. DOI: 10.1016/j.jeap.2021.101079.

32. Goldwasser M., Mankoff C., Manturuk K., Schmid L., Whitfield K. E. Who is a student: Completion in Coursera courses at Duke University. Current Issues in Emerging eLearning. 2016;3(1):8. Available at: https://scholarworks.umb.edu/ciee/vol3/iss1/8/

33. Al-Shabandar R., Hussain A., Laws A., Keight R., Lunn J. Towards the differentiation of initial and final retention in massive open online courses. In: Huang D. S., Bevilacqua V., Premaratne P., Gupta P. (eds) Intelligent Computing Theories and Application. ICIC 2017. Lecture Notes in Computer Science(), vol. 10361. Springer, Cham; 2017:26–36. DOI: 10.1007/978-3-319-63309-1_3.

34. Goli A., Chintagunta, P.K., Sriram S. Effects of payment on user engagement in online courses. Journal of Marketing Research. 2022;59(1):11–34. DOI: 10.2139/ssrn.3414406.


Рецензия

Для цитирования:


Поросенков Г.А., Цепелевич М.М., Кизяков Д.А., Селезнева В.Н. Вовлеченность обучающихся массовых открытых онлайн-курсов по продуктам вендора облачных технологий. Информатика и образование. 2025;40(2):57-65. https://doi.org/10.32517/0234-0453-2025-40-2-57-65

For citation:


Porosenkov G.A., Tcepelevich M.M., Kizyakov D.A., Selezneva V.N. Examining learner engagement in MOOCs focused on cloud vendor products. Informatics and education. 2025;40(2):57-65. (In Russ.) https://doi.org/10.32517/0234-0453-2025-40-2-57-65

Просмотров: 21


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 0234-0453 (Print)
ISSN 2658-7769 (Online)