Notice: file_put_contents(): Write of 6179 bytes failed with errno=28 No space left on device in /var/www/tgoop/post.php on line 50

Warning: file_put_contents(): Only 16384 of 22563 bytes written, possibly out of free disk space in /var/www/tgoop/post.php on line 50
Digital Learning (канал)@ielearning P.5375
IELEARNING Telegram 5375
HADI-цикл в разработке образовательного продукта

Разработка образовательного продукта, такого как онлайн-курс, требует чёткого и структурированного подхода.

Одним из таких подходов является HADI-цикл, который помогает командам систематично проверять и улучшать свои продуктовые гипотезы.

HADI — это аббревиатура, состоящая из четырёх этапов:
Hypothesis (Гипотеза),
Action (Действия),
Data (Данные)
Insight (Выводы).

1️⃣Hypothesis - Постановка Гипотезы

На этом этапе мы формулируем чёткие гипотезы, например, о том, что важно для целевой аудитории нашего онлайн-курса. Предположим, что мы разрабатываем курс по digital marketing. Одна из гипотез может быть такой:

Гипотеза: "Увеличение времени, уделяемого интерактивным заданиям в курсе, повысит вовлеченность студентов и их удовлетворённость."

2️⃣ Action - Действия по реализации гипотезы

После формулирования гипотезы необходимо провести действия, направленные на её проверку. В нашем примере это может включать:

Разработку и интеграцию интерактивных заданий в курс (например, тестов, квизов, практических заданий).
Создание группы студентов, которая будет проходить курс с новыми интерактивными заданиями.
Запуск одновременной группы, использующей традиционный формат без интерактивных элементов для сравнения.

3️⃣ Data - Сбор данных

Во время и после выполнения эксперимента важно собрать данные, которые помогут оценить, насколько успешна наша гипотеза. Это может включать:

Количество студентов, завершивших курс с интерактивными заданиями, по сравнению с контрольной группой.
Уровень удовлетворенности студентов, измеряемый через опросы и отзывы.
Сравнение времени, проведённого студентами на платформе разных групп.

Например, в ходе анализа мы можем обнаружить, что студенты, проходящие курс с интерактивными заданиями, провели на 40% больше времени на платформе и дали отзывы, в которых положительно оценили новые элементы курса.

4️⃣ Insight - Выводы

На основании собранных данных мы делаем выводы о результатах работы гипотезы. В нашем примере, если данные подтверждают, что интерактивные задания действительно повысили вовлеченность и удовлетворённость студентов, мы можем сделать следующий вывод:

Вывод: Интеграция интерактивных заданий в курс положительно сказалась на вовлеченности и удовлетворенности студентов, что подтверждает нашу гипотезу. Это указывает на необходимость регулярного обновления образовательного контента с добавлением интерактивных элементов.

После формирования выводов, мы снова возвращаемся к формированию новых продуктовых гипотез и цикл повторяется.


Варвара Егорова и Команда сообщества Digital Learning

#образованиекакпродукт
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3🔥1



tgoop.com/ielearning/5375
Create:
Last Update:

HADI-цикл в разработке образовательного продукта

Разработка образовательного продукта, такого как онлайн-курс, требует чёткого и структурированного подхода.

Одним из таких подходов является HADI-цикл, который помогает командам систематично проверять и улучшать свои продуктовые гипотезы.

HADI — это аббревиатура, состоящая из четырёх этапов:
Hypothesis (Гипотеза),
Action (Действия),
Data (Данные)
Insight (Выводы).

1️⃣Hypothesis - Постановка Гипотезы

На этом этапе мы формулируем чёткие гипотезы, например, о том, что важно для целевой аудитории нашего онлайн-курса. Предположим, что мы разрабатываем курс по digital marketing. Одна из гипотез может быть такой:

Гипотеза: "Увеличение времени, уделяемого интерактивным заданиям в курсе, повысит вовлеченность студентов и их удовлетворённость."

2️⃣ Action - Действия по реализации гипотезы

После формулирования гипотезы необходимо провести действия, направленные на её проверку. В нашем примере это может включать:

Разработку и интеграцию интерактивных заданий в курс (например, тестов, квизов, практических заданий).
Создание группы студентов, которая будет проходить курс с новыми интерактивными заданиями.
Запуск одновременной группы, использующей традиционный формат без интерактивных элементов для сравнения.

3️⃣ Data - Сбор данных

Во время и после выполнения эксперимента важно собрать данные, которые помогут оценить, насколько успешна наша гипотеза. Это может включать:

Количество студентов, завершивших курс с интерактивными заданиями, по сравнению с контрольной группой.
Уровень удовлетворенности студентов, измеряемый через опросы и отзывы.
Сравнение времени, проведённого студентами на платформе разных групп.

Например, в ходе анализа мы можем обнаружить, что студенты, проходящие курс с интерактивными заданиями, провели на 40% больше времени на платформе и дали отзывы, в которых положительно оценили новые элементы курса.

4️⃣ Insight - Выводы

На основании собранных данных мы делаем выводы о результатах работы гипотезы. В нашем примере, если данные подтверждают, что интерактивные задания действительно повысили вовлеченность и удовлетворённость студентов, мы можем сделать следующий вывод:

Вывод: Интеграция интерактивных заданий в курс положительно сказалась на вовлеченности и удовлетворенности студентов, что подтверждает нашу гипотезу. Это указывает на необходимость регулярного обновления образовательного контента с добавлением интерактивных элементов.

После формирования выводов, мы снова возвращаемся к формированию новых продуктовых гипотез и цикл повторяется.


Варвара Егорова и Команда сообщества Digital Learning

#образованиекакпродукт

BY Digital Learning (канал)


Share with your friend now:
tgoop.com/ielearning/5375

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

In the “Bear Market Screaming Therapy Group” on Telegram, members are only allowed to post voice notes of themselves screaming. Anything else will result in an instant ban from the group, which currently has about 75 members. ZDNET RECOMMENDS The administrator of a telegram group, "Suck Channel," was sentenced to six years and six months in prison for seven counts of incitement yesterday. Users are more open to new information on workdays rather than weekends. Matt Hussey, editorial director of NEAR Protocol (and former editor-in-chief of Decrypt) responded to the news of the Telegram group with “#meIRL.”
from us


Telegram Digital Learning (канал)
FROM American