Я, учитель, начал изучать аналитику больших данных ради будущего своих учеников

Пять лет я преподаю историю в школе. Мне нравится работать с детьми, видеть, как они начинают мыслить критически, задавать вопросы. Но со временем меня стал беспокоить один вопрос: как понять, что действительно работает? Почему одни ученики прогрессируют, а другие — теряются, несмотря на одинаковые объяснения? Почему одни методы мотивируют, а другие — вызывают отторжение? Я видел, что в образовании всё больше цифровых платформ, тестов, трекеров, но эти данные просто лежали в системах. Никто их не анализировал. Тогда я понял: если я хочу не просто преподавать, а менять подход, мне нужно научиться слышать то, что говорят цифры. Именно так я оказался на программе по аналитике больших данных в НИУ ВШЭ — не ради смены профессии, а ради того, чтобы стать лучше в своей.

Я не хотел уходить из школы. Моя работа — не просто должность, это призвание. Онлайн-формат стал идеальным решением: я сохранил должность, продолжил работать с учениками и при этом начал учиться в одном из ведущих вузов страны. Диплом — государственный, с приложением на английском, как у очников. А доступ к материалам — круглосуточный, что особенно ценно, когда после уроков нужно разобрать сложную тему по статистике или машинному обучению.

От интуиции к данным: что изменилось в подходе к обучению

Раньше я полагался на интуицию и опыт. Теперь я добавил к этому анализ. Например, курс по визуализации данных научил меня видеть паттерны: кто из учеников чаще всего пропускает онлайн-тесты, кто быстро сдаётся, а кто растёт постепенно. Я начал использовать эти инсайты, чтобы адаптировать задания, предлагать индивидуальные траектории, выявлять риски выгорания.

Особенно ценно был курс по машинному обучению. Мы учились строить модели, которые предсказывают успеваемость на основе поведения в цифровой платформе. Это не про «оценить», а про «помочь вовремя». Я понял, что аналитика — это не про отчёты, а про профилактику, поддержку, персонализацию. И это напрямую связано с тем, что я делаю как учитель.

Как совмещать уроки и учёбу без перегруза

Первые месяцы были напряжёнными. Я пытался «успеть всё» — и быстро понял, что нужна система. Я стал планировать неделю как учебный план: два вечера — лекции, часть выходных — практикумы, а воскресенье оставил для отдыха. Главное — не количество часов, а регулярность.

Гибкость онлайн-формата помогла: если в школе был аврал (олимпиады, родительские собрания), я мог пересмотреть вебинар позже, не теряя сути. Записи лекций — всегда доступны. Это не про «можно пропустить», а про «можно вернуться». Это было важно: я начинал с нуля, не зная Python, но программа построена так, что новичок не теряется.

Практика, а не теория в вакууме

Я боялся, что обучение будет оторвано от реальности. Но большинство заданий — прикладные. Мы работали с реальными датасетами, строили прогнозные модели, оптимизировали сегментацию. Один из проектов — по анализу вовлечённости учащихся в онлайн-обучении — я адаптировал под задачу из своей школы. Руководство оценило подход, и теперь мы внедряем элементы персонализированного обучения на уровне предметных групп.

Такие кейсы и стали мостом между учёбой и практикой. Я перестал чувствовать, что «учусь параллельно» — я учился, чтобы применять. И это придавало процессу смысл.

Стоит ли учителю идти в аналитику больших данных?

Если вы чувствуете, что хотите выйти за рамки традиционного подхода, если хотите понимать, как ученики учатся, а не просто оценивать результат — тогда да. Аналитика больших данных — это не про технику. Это про понимание людей через данные, про желание сделать обучение честнее, эффективнее, персональнее.

Главное — не пытаться стать «как все». Ваш опыт — не недостаток, а преимущество. Умение слушать, понимать мотивацию, видеть за поведением — человека — это то, чего не хватает многим аналитикам. А магистратура помогает дополнить это знаниями, которые открывают двери в будущее образования.