Если честно, образовательная аналитика — это не про большие данные, не про скучные отчёты и не про таблицы, от которых мутнеет в глазах.
Это про один простой вопрос:
«Как сделать обучение лучше?»
И вот здесь нам помогают четыре типа аналитики, которые используют и компании вроде Coursera, и корпоративные университеты, и образовательные продюсеры, и — да! — обычные авторы курсов, работающие в одиночку.
У каждого метода своя сила.
И если вы понимаете, когда какой использовать — ваши образовательные программы становятся вдвое точнее и в три раза эффективнее.
Давайте разберёмся.
1️⃣ Описательная аналитика: что вообще происходит?
Это самый простой и самый недооценённый метод.
Описательная аналитика отвечает на вопрос:
«Что происходит сейчас?»
Это когда вы просто смотрите на цифры:
- Сколько людей открыло первый урок
- Сколько дошли до конца
- Где большинство зависло
- Сколько времени проводят на задании
- Какой урок пересматривают
- Как меняется вовлечённость по модулям
Это как посмотреть на своё обучение «с высоты птичьего полёта».
✏️ Как применить это в своём курсе
Соберите 5–7 простых метрик:
- Доходимость до модулей
- Среднее время выполнения заданий
- % досдавших задания после исправлений
- Количество вопросов в поддержку по урокам
- Какие уроки проходят быстрее всего
- Какие — бросают
Эти данные покажут вам:
- где провисает структура
- какие уроки слишком сложные
- где задания «перегружают»
- что вызывает максимальный интерес
Это фундамент.
И без него двигаться дальше просто нельзя.
2️⃣ Диагностическая аналитика: почему так происходит?
Описательная отвечает на «что».
Диагностическая — на «почему?»
Это как разговор со своим курсом:
— «Почему люди не доходят до второго модуля?»
— «Почему у 40% участников завален тест?»
— «Почему практику выполняют в три раза дольше, чем вы планировали?»
Ответы могут быть неожиданными.
Например:
- урок слишком длинный
- текст слишком сложный
- нет примеров
- практика даётся без объяснения
- интерфейс платформы путает
- нет карты курса → тревожность
- слишком много нового сразу
Диагностическая аналитика ищет причины.
✏️ Как применить это в своём курсе
Вот инструмент:
1. Отклонение в метриках
2. Гипотеза
3. Мини-эксперимент
4. Новые данные
Пример:
- Отклонение: 50% участников не доходят до урока №3
- Гипотеза: урок №2 слишком перегружен
- Эксперимент: разбить урок на два коротких
- Данные: доходимость выросла с 50% → до 78%
И вуаля — вы улучшили курс в полтора раза.
3️⃣ Предиктивная аналитика: что произойдёт дальше?
Это аналитика, которая помогает вам предсказывать
- кто может бросить курс
- какие темы вызовут трудности
- кому нужна поддержка
- где курс «сломается»
- какие задания нужно упростить
Большие компании используют модели машинного обучения.
Но вам это не нужно.
Вам достаточно паттернов.
Например:
- Если человек не выполняет первое задание в течение 48 часов → вероятность ухода 70%
- Если студент пересматривает видео более 3 раз → материал слишком сложный
- Если участник задаёт вопрос по теме, которой не было → структура курса провисает
- Если студент выполняет задание слишком быстро → оно слишком лёгкое
Предиктивная аналитика — не магия.
Это наблюдение.
✏️ Как применить это в своём курсе
Понаблюдайте за 20–30 участниками и найдите закономерности:
1. На каком моменте чаще всего бросают?
2. Какой урок вызывает вопросы?
3. Как быстро люди проходят «идеальные» уроки?
4. Чем отличаются те, кто дошёл до конца?
Составьте себе маленький список «предикторов»:
- если не зашёл в курс в первый день → нужна активация
- если не прошёл вступление → нужен более короткий intro
- если задаёт вопросы после теории → нужна практика
- если делает всё идеально → можно давать сложный трек
Это позволит вам заранее «вытаскивать» слабые места курса.
4️⃣ Предписывающая аналитика: что нужно сделать, чтобы стало лучше?
Это самый мощный тип аналитики.
Предписывающая аналитика отвечает на вопрос:
«Что нам изменить, чтобы курс работал лучше?»
И да — это уже про конкретные решения.
Например:
- сократить длину уроков
- добавить больше примеров
- разбить практику на шаги
- сделать карту курса
- изменить формат тестирования
- добавить промежуточные достижения
- внедрить автоматические напоминания
Это уже не наблюдение.
Это — действие, основанное на данных.
✏️ Как применить это в своём курсе
Используйте простую формулу:
(1) Проблема → (2) Причина → (3) Действие
Пример:
- Проблема: низкая доходимость
- Причина: длинные уроки
- Действие: разбить уроки на блоки по 5–7 минут
Другой пример:
- Проблема: участники делают много ошибок
- Причина: нет примера выполнения
- Действие: добавить шаблон + эталонный пример
Или:
- Проблема: много вопросов в поддержку
- Причина: критерии задания непонятные
- Действие: добавить чек-лист проверки
Это превращает ваш курс в живую, гибкую систему, которая развивается на основе данных.
📌 Как четыре метода работают вместе
Представьте, что вы запустили курс.
Вот как выглядит полный цикл:
1. Описательная аналитика
→ «30% людей бросают курс на уроке №4»
2. Диагностическая аналитика
→ «Почему?»
Потому что задание слишком сложное, а примеров нет.
3. Предиктивная аналитика
→ «Кто ещё может бросить?»
Те, кто зависает на уроке №3.
4. Предписывающая аналитика
→ «Что делать?»
Разбить задание на этапы + добавить пример + подсказку + напоминание.
Это идеальный цикл развития образовательного продукта.
И если вы умеете этим пользоваться — ваш курс невозможно назвать «сырым».
Он становится:
- живым,
- адаптивным,
- понятным,
- адекватным уровню учеников,
- и на голову выше конкурентов.
🔥 Пример: как это работает у реального автора курса
Вот типичный сценарий.
Вы создали урок и считаете, что всё логично.
Но данные показывают:
- 45% студентов пересматривают видео дважды
- 35% делают ошибку №1
- в чате задают вопросы по теме, которой не было
- среднее время выполнения — 40 минут вместо планируемых 10
Описательная аналитика:
«Слишком долго, много ошибок»
Диагностическая:
«Не хватает примеров, слишком сложная формулировка задания»
Предиктивная:
«Скорее всего, участники на следующем уроке тоже будут путаться»
Предписывающая:
«Добавить два примера, переписать формулировку, добавить чек-лист»
Вы вносите изменения —
и через неделю доходимость увеличивается на 20–30%.
Это и есть сила аналитики.
🧠 Почему это важно, если вы создаёте курс как профессионал
Потому что рынок образования уже поменялся.
Люди перестали платить за «красиво» и «вроде полезно».
Они платят за:
- структуру
- ясность
- корректность
- результат
- поддерживающий опыт
И всё это создаётся не интуицией.
А данными.
Курс, в который встроена аналитика, всегда выигрывает у курса, который «сделали на опыте».
Всегда.
Если вы хотите научиться проектировать образовательные программы так, чтобы:
- структура работала на результат,
- задания были посильными,
- метрики были понятными,
- аналитика встроена с первого дня,
- а курс не терял участников уже на втором уроке —
то вам будет полезен курс:
👉 Курс по проектированию образовательных программ
На курсе вы научитесь:
- анализировать аудиторию,
- ставить цели,
- разрабатывать программу по алгоритму,
- собирать и использовать аналитику,
- улучшать курс ещё до запуска,
- и делать обучение, которое действительно даёт результат.
Идеально для методистов, преподавателей, продюсеров, экспертов и всех, кто создаёт образовательный продукт.