Архив статей

Модель персонализированного ранжирования образовательных онлайн-курсов для пользователей (2024)
Выпуск: Том 24, № 2 (2024)
Авторы: Лебеденко Вячеслав Сергеевич, Донецкая Светлана Сергеевна

В силу большого объема предложения на EdTech-рынке и неразвитой культуры выбора онлайн-курсов в интернет-пространстве появляются платформы, которые агрегируют информацию об онлайн-продуктах и тем самым помогают пользователю с выбором. Подобные агрегаторы не лишены недостатков: предлагают готовые рейтинги, но с непонятной методикой ранжирования; рекомендуют сравнивать или ранжировать курсы по малому набору характеристик; предоставляют недостоверную информацию об образовательных онлайн-продуктах. Настоящая работа демонстрирует разработанную авторами модель ранжирования онлайн-курсов для пользователей, преимущества которой состоят в прозрачности инструментария, расширенном наборе характеристик, а также в персональном подходе к каждому пользователю. Практическое значение работы заключается в том, что методика, в случае ее использования агрегатором онлайн-курсов, поможет пользователям принимать более рациональные решения при выборе образовательных продуктов.

Сохранить в закладках
Агрегатор онлайн-курсов глазами пользователей (2024)
Выпуск: Том 24, № 1 (2024)
Авторы: Лебеденко Вячеслав Сергеевич, Донецкая Светлана Сергеевна

Интернет-пространство изобилует платформами, которые агрегируют информацию об онлайн-курсах и составляют их рейтинги по разным параметрам. На подобные сервисы есть запрос, ибо ввиду роста рынка онлайн-образования и неразвитой культуры выбора качественных продуктов этого рынка агрегаторы курсов представляются хорошей возможностью не ошибиться в решении покупки того или иного курса. Однако не всегда они являются действенным подспорьем вследствие непрозрачности своего инструментария, малого набора характеристик к сравнению и другим причинам. В статье представлены теоретические подходы к выбору образовательных продуктов, приведен обзор некоторых агрегаторов онлайн-курсов с целью выработать предположение о том, какими свойствами должна обладать эта платформа, чтобы отвечать запросам пользователей на выбор подходящего для них онлайн-курса. Практическое значение исследования состоит в том, что представленные итоги помогут в разработке такого агрегатора, который смог бы учесть основные запросы потребителей рынка онлайн-образования и был бы лишен недостатков, присущих существующим инструментам.

Сохранить в закладках