💐С 8 марта! 🌹🌹🌹

От лица всей мужской половины Digital Learning хочу поздравить прекрасную половину нашего сообщества с этим чудесным весенним праздником! Счастья, радости, любви! Спасибо, что вы с нами и вдохновляете нас! С праздником!

А мы уже неделю живём с обновленным каналом и чатом сообщества Digital Learning - без рекламы - только с полезным и проверенным контентом для вас! И без связки чата с каналом, чтобы не мешать общению. На сегодня мы снова стали единственным каналом про обучение и HR, на котором нет прямой рекламы, а чат наш снова стал комфортным для общения единомышленников.

Какие у вас впечатления? Кто уже вернул уведомления к чату или каналу?

Напоминаю, что мы всегда открыты для новых авторов канал, которые хотят делится своей экспертизой с участниками сообщества - пишите мне. И особенно ищем экспертов, готовых делиться кейсами в сфере цифровизации таких процессов, как управление талантами, кадровый резерв, адаптация, оценка, ИПР, подбор, удержание персонала, корпоративная культура и тому подобное. Теперь мы не только про EdTech, но и про HRTech!

И хочу лично пригласить вас на нашу конференцию «Digital Learning 2024» 18-19 апреля. Наши конференции всегда были и буду не просто «конференциями», а местом встречи друзей и единомышленников. Площадкой для обмена опытом и решения проблем. Местом для поиска вдохновения и развития. И нам очень важно, чтобы на этой площадке собирались те, кому это действительно нужно! Снова и снова! 18-19 апреля ждём вас на нашей конференции-встрече «Digital Learning 2024»! По вашей просьбе мы продлили специальные условия (скидку 40%) до 18 марта! Присоединяйтесь!

Павел Безяев и Команда сообществ Digital Learning

Всем привет. С вами Света. Сначала собиралась писать пост про организацию групповой работы, но потом меня триггернуло это сообщение в чате.

Так что сегодня про этику и коммуникацию в нашем методическом сообществе. Если вкратце, автор сообщения хотел продать услуги юриста в сфере онлайн-обучения. Так что, хоть и опосредованно, он коллега.

Давайте разберём:
🟡 заход с позиции «в этом чате сидят гадкие методологи, которые специально делают плохие курсы»;
🟡 «...предупредить» звучит вообще как угроза: «Сегодня я в вашем чате, а завтра увидимся в суде»;
🟡 «пренебрегая качеством и методологией» меня возмутило. Тут призываю преподавательское прошлое: у нас была сертификация и экзаменация Кэмбриджа. То есть, если ты сдавал определенный экзамен или получал диплом, например, Delta — сразу был понятен твой профессиональный уровень, какими знаниями и умениями владеешь в парадигме Кэмбриджского фреймворка преподавателей. Это понятные и конкретные стандарты. А вот в нашей сфере таких стандартов нет, и вопрос качества весьма субъективный.

Создатели этого сообщества как никто понимают, что реализовать такую сертификацию и стандартизацию крайне проблематично и ресурсо затратно. А тут приходит юрист и заявляет: «мы порешали за качество — трепещите».

К чему я это: чтобы победить в войне с «некачественным» обучением, нужно объединяться, распространять практики, внедрять стандарты (и я не про ГОСТы) и усиливать сообщество. А вот эти грязные заходы через «мы хорошие, а они плохие» ни к чему не ведут. Потому что если пугать, то каждый методолог будет и дальше прятать результаты работы, чтобы не попасться на глаза к таким вот «предупреждателям».

Тут должна быть реклама конференции DL, как того самого коммьюнити-образующего мероприятия 😉

Это не тот пост, который вы скорее всего ждали. Да и не тот, что я ждала от себя. Но я считаю, что 🔤🔤🔤поднимать эти темы. Важно выстраивать уважительную коммуникацию даже если кажется, что кто-то делает фигню. Скорее всего, вам кажется.

Светлана Борисова и Команда сообществ Digital Learning

Доброе утро, друзья!

™️™️™️™️™️™️™️™️™️™️™️
#дайджест_мероприятий

Еще раз поздравляем наших прекрасных дам с весенним праздником 🌷 и начинаем новую неделю с дайджеста от сообщества Digital Learning — не пропустите самое главное!


🗓 11.03.24 10:00 — Онлайн
Курс «Нейрогерой образования»

🗓 12.03.24 09:00 — Оффлайн
GAME & LEARN | Конференция-выставка по корпоративному обучению и развитию персонала

🗓 13.03.24 11:00 — Онлайн
Истории успеха разработчиков онлайн-курсов

🗓 13.03.24 11:00 — Онлайн
Онлайн-конференция Digital Learning «Как измерить результаты обучения и как тут нам поможет ИИ»

🗓 14.03.24 18:30 — Онлайн
Компетенции Product Owner в EdTech: что нужно уметь востребованным специалистам

🗓 14.03.24 16:00 — Онлайн
Мастер-класс «Как придумывать креативные идеи в образовании» от Center-Game

🗓 14.03.24 11:00 — Онлайн
Конференция «Акселерация проектов в вузе»

🗓 17.03.24 12:00 — Онлайн
Онлайн-встреча Как найти работу на удалёнке?!

🗓 18.03.24 15:00 — Онлайн
Онлайн-встреча сообщества Digital Learning «Особенности реализации онлайн-обучения в академическом секторе: тренды, технологии, новые походы»

🗓 18.04.24 09:00 — Оффлайн
Конференция «Digital Learning 2024»


Как бесплатно попасть в этот дайджест? Просто публикуйте ваши анонсы в нашем чате https://www.tg-me.com/dl_events/ и выполняйте инструкцию в закрепе.

Полезных открытий всем!

Ставьте лайки 👍 и 🔥, если дайджест вам полезен — нам важно это знать!

Павел Безяев и Команда сообщества Digital Learning

Все вы знаете про модель ADDIE. Так вот при разработке образовательных продуктов в EdTech на первом этапе A (Analyze) проводится анализ целевой аудитории. Во время анализа ЦА многие исследователи задают себе вопрос «Какие шкалы использовать для анализа целевой аудитории?».

Поэтому сегодня хотелось бы вкратце поделиться с вами типами шкал.

Шкалы – это инструменты, которые используются в социологии для измерения социальных явлений.

Шкалы позволяют:
• Сделать социальные явления более понятными и измеримыми.
• Сравнивать социальные группы и объекты.
• Проводить статистический анализ данных.

В социологических исследованиях применяются три основных типа шкал – номинальные, ранговые (порядковые) и интервальные.

🟠Номинальная шкала

Предназначена для измерения преимущественно объективных признаков респондентов (пол, возраст, профессия, предпочтения и др.).

Как пример, респондентам предлагается указать вид выполняемой работы (или должность): методист в корп.университете; преподаватель в вузе; учитель в школе; и т.д.

Основные характеристики номинальной шкалы 👇🏼

• Присваивает объектам категории (например, пол, социальный статус, образование и т.д.).

• Можно сравнивать объекты только по принадлежности к категории (например, «мужчина» и «женщина»).

• Категории не имеют упорядоченности (нельзя сказать, что «мужчина» больше, чем «женщина»).

• Невозможно выполнять математические действия (сложение, вычитание, умножение, деление) со значениями номинальной шкалы.

В чём польза номинальной шкалы👇🏼
Можно измерить количество каждого признака (например, уровень образования респондентов) и определить различие между ними (например, количество тех респондентов, у кого среднее образование и тех, у кого высшее).

🟠Ранговая (порядковая) шкала

Используется для измерения преимущественно субъективных индикаторов, которые выражают отношение респондентов к кому-либо, чему-либо.

Например, нам необходимо выяснить удовлетворенность студентами актуальностью образовательной программы «Основы геймдизайна», где ответы: полностью - 5, скорее да чем нет - 4, трудно сказать - 3, скорее нет - 2, полностью не удовлетворен - 1.

Как вы уже поняли, варианты ответов представляют собой ранги.

Основные характеристики👇🏼

• Объекты ранжируются по степени выраженности признака (например, от «самого удовлетворенного» к «самому неудовлетворенному»).

• Можно вести сравнение только по рангу (например, можно сравнивать уровень образования разных людей).

• Расстояние между рангами не имеет количественного значения (нельзя утверждать, что респондент с продвинутым уровнем владения языка знает в два раза больше слов, чем респондент со средним уровнем, т.к. у нас существуют данные только об уровне владения языком).

• Невозможно выполнять математические действия (сложение, вычитание, умножение, деление) со значениями ранговой шкалы.

В чём польза ранговой шкалы👇🏼
Можно выполнить сравнение «больше» и «меньше», и расположить признаки в порядке возрастания или убывания, то есть проранжировать. Например, по программе «Основы геймдизайна» можем понять насколько удовлетворён актуальностью программы каждый из респондентов (в порядке возрастания/убывания).

🟠Интервальная шкала

Применяется для измерения небольшого числа свойств, которые можно выразить числом: возраст, стаж работы и др.

Например, «Сколько лет вы работаете педагогическим дизайнером?», где ответы: менее года; от 1 года до 3 лет; от 4 до 5 лет; свыше 5 лет.

Основные характеристики👇🏼
• Позволяет собирать количественные данные, которые могут быть использованы для статистического анализа.

• Можно выполнять математические действия со значениями шкалы.

В чём главная польза интервальной шкалы👇🏼
Сравнение ответов по количественному значению, что позволяет проводить более глубокий анализ данных. Как пример, всем известный NPS.

Главное в работе с любой шкалой — определить цель, т.е. для чего вам необходимы данные.

Источники 📖
Горшков М.К., Шереги Ф.Э. «Прикладная социология: методология и методы»
Интернет-ресурсы: openforecast. org, read. virmk. ru

Михаил Осипов и Команда сообщества Digital Learning