Специалист по образовательной аналитике (Learning & Educational Analytics, Data‑driven teaching)

Подготовлено с учётом ФГОС 3++, профстандартов (педагог ДПО/ВО — № 608н, специалист по обработке данных, проектированию цифровых образовательных сред) и рекомендаций Минобрнауки по цифровой трансформации и аналитике образования.

📘 520 часов ⏱️ 3 месяца 🎓 Диплом о профессиональной переподготовке 🖥️ дистанционная / очно‑заочная

Подать заявку

Актуальность программы

Образование переходит к data‑driven модели: аналитика становится ядром цифрового университета и драйвером качества. Специалист по образовательной аналитике формирует доказательную базу, выявляет закономерности обучения, проектирует диагностику и прогнозирование результатов.

Цель программы

Подготовить специалистов, владеющих методами и инструментами анализа образовательных данных для поддержки управленческих, педагогических и стратегических решений в логике Learning & Educational Analytics.

Задачи программы

Дать фундаментальные принципы образовательной аналитики.
Научить сбору, обработке и интерпретации образовательных данных.
Освоить статистические и визуальные инструменты анализа.
Развить навыки работы с платформами и BI‑системами.
Применять аналитику для повышения качества и достижения LO.

Целевая аудитория

Руководители и специалисты вузов/колледжей: методисты, преподаватели, отделы качества, ИТ‑службы, проектные офисы, центры оценки компетенций и образовательных данных.

Ожидаемые результаты обучения

Понимает принципы Learning Analytics и Educational Data Mining.
Владеет Power BI, Tableau, Excel, Python, SQL.
Собирает и интерпретирует образовательные данные.
Создаёт дашборды и отчётные панели.
Применяет аналитику для прогнозирования и мониторинга обучения.
Использует данные для педагогических и управленческих решений.

Квалификация

По завершении обучения выдаётся диплом о профессиональной переподготовке по профилю «Специалист по образовательной аналитике».

Структура программы

1.1. Цифровизация образования и роль данных
1.2. Госпрограммы и приоритеты цифровой трансформации
1.3. Понятие и виды образовательной аналитики
1.4. Learning, Academic и Institutional Analytics
1.5. Data‑driven teaching и доказательная педагогика
1.6. Аналитика как элемент цифрового университета
1.7. Роль аналитика в экосистеме
1.8. Ключевые компетенции
1.9. Тренды EdTech‑аналитики
1.10. ФГОС, «Приоритет‑2030», «Цифровая экономика»
1.11. Зарубежные практики
1.12. Векторы развития до 2035 года

2.1. Нормативное регулирование образовательных данных
2.2. 152‑ФЗ «О персональных данных»
2.3. ФСТЭК, ГОСТ, GDPR
2.4. Этические принципы анализа
2.5. Конфиденциальность и согласие
2.6. Анонимизация и деперсонализация
2.7. Правила доступа к данным
2.8. Права обучающихся и преподавателей
2.9. Корректное использование отчётов
2.10. Этика предиктивных моделей
2.11. Кодекс добросовестной аналитики
2.12. Конфликты и ошибки практики

3.1. Сущность и классификация данных
3.2. Первичные и вторичные источники
3.3. LMS, CRM, ERP и иные системы
3.4. Метаданные и логи активности
3.5. Электронные журналы, тесты, форумы
3.6. Интеграция данных из разных систем
3.7. Форматы: CSV, JSON, XML, SQL
3.8. Хранилище данных (DWH)
3.9. Data Lake в образовании
3.10. Качество, полнота и достоверность
3.11. Обратная связь и качественные данные
3.12. Кейсы построения базы данных

4.1. Статистический анализ: Excel, SPSS, Python
4.2. Введение в Power BI и Tableau
4.3. SQL и запросы к БД
4.4. Data Studio и визуальные отчёты
4.5. BI‑системы и корпоративные панели
4.6. Облачные инструменты аналитики
4.7. LMS‑аналитика (Moodle, Canvas, Blackboard)
4.8. Сбор данных с онлайн‑платформ
4.9. Интеграция внешних API
4.10. Python: pandas, matplotlib
4.11. Автоматизация отчётности
4.12. Настройка панелей мониторинга

5.1. Базовые статистические понятия
5.2. Описательная статистика и распределения
5.3. Средние, медианы, дисперсии
5.4. Корреляция и регрессия
5.5. Проверка гипотез
5.6. Сравнение групп
5.7. Факторный и кластерный анализ
5.8. Анализ динамики результатов
5.9. Временные ряды
5.10. Интерпретация результатов
5.11. Статистика для педагогических решений
5.12. Ошибки и ловушки анализа

6.1. Основы Learning Analytics
6.2. Цикл LA: сбор → обработка → интерпретация → действие
6.3. Метрики активности
6.4. Поведение в LMS
6.5. Карты образовательных маршрутов
6.6. Раннее оповещение об академических рисках
6.7. Предиктивные модели успеха и отсева
6.8. Рекомендательные системы и адаптивность
6.9. Тьюторство на основе данных
6.10. Поддержка преподавателей аналитикой
6.11. Практики университетов
6.12. Интеграция LA в ВСКО

7.1. Различия EDM и LA
7.2. Основы Data Mining
7.3. Классификация, кластеризация, правила
7.4. Методы машинного обучения
7.5. Анализ текстов (форумы, отзывы, эссе)
7.6. Sentiment Analysis и NLP
7.7. Прогнозирование успеваемости
7.8. Паттерны вовлечённости
7.9. scikit‑learn и TensorFlow
7.10. Автоматизация педрешений
7.11. Этика применения ИИ
7.12. Будущее EDM

8.1. Принципы визуальной аналитики
8.2. Типы визуализаций
8.3. Проектирование аналитических панелей
8.4. Динамика успеваемости
8.5. Графики вовлечённости
8.6. Визуализация траекторий
8.7. Интерактивные BI‑панели
8.8. UX/UI дашбордов
8.9. Шаблоны Power BI и DataLens
8.10. Для управленцев и преподавателей
8.11. Презентация результатов
8.12. Ошибки визуальной интерпретации

9.1. Концепция внутренней системы оценки качества
9.2. Метрики качества и KPI программ
9.3. Аналитика посещаемости и успеваемости
9.4. Удовлетворённость студентов и преподавателей
9.5. Мониторинг преподавательской деятельности
9.6. Эффективность онлайн‑курсов
9.7. Ранжирование программ
9.8. Сравнение кафедр и факультетов
9.9. Портфолио ППС и аналитика НИР
9.10. Оценка внедрения инноваций
9.11. Аналитический отчёт о качестве
9.12. Результаты аналитики и аккредитация

10.1. Data‑Driven Decision Making
10.2. Данные для стратегии
10.3. Эффективность образовательных проектов
10.4. Кадровая и финансовая аналитика
10.5. Оптимизация планов и расписаний
10.6. Приём студентов и маркетинг
10.7. Аналитика и рейтинги вузов
10.8. Управление цифровой зрелостью
10.9. Внутренний контроль
10.10. Отчётность для Минобрнауки и ФИС ФРДО
10.11. Аналитика устойчивого развития
10.12. Культура решений на основе данных

11.1. Коммуникация аналитика с управленцами и педагогами
11.2. Презентация результатов
11.3. Storytelling через визуализацию
11.4. Простая интерпретация сложных данных
11.5. Работа с заказчиками
11.6. Аналитические записки
11.7. Инфографика
11.8. Влияние визуального контента
11.9. Техники аргументации
11.10. Коллаборация с IT/HR/академическими отделами
11.11. Обратная связь по материалам
11.12. Эффективная командная коммуникация

12.1. Постановка аналитической задачи
12.2. Цели и гипотезы исследования
12.3. Сбор данных из LMS и CRM
12.4. Очистка и нормализация данных
12.5. Анализ динамики и факторов успеха
12.6. Построение аналитических моделей
12.7. Создание BI‑дашборда
12.8. Подготовка отчёта и презентации
12.9. Интерпретация результатов и выводы
12.10. Рекомендации
12.11. Презентация проектa экспертам
12.12. Портфолио образовательного аналитика

Стоимость обучения

~~19 600 ₽~~ 9 800 ₽

Срок обучения: 3 месяца. Форматы: дистанционная / очно‑заочная. Сведения о документе вносятся в ФИС ФРДО в установленный срок.

Записаться на программу