Przejdź do treści

Kompas Przekonań

O tym projekcie opowiem według metodologii STAR: Situation, Task, Action, Result.

Sytuacja

Po roku uczestnictwa w kursie „Data Scientist” zauważyłem, że ogromna większość uczestników (niemal 97%) ma trudności z utrzymaniem systematyczności nauki i ostatecznie nie kończy kursu.

Zadanie

Postanowiłem zrozumieć, skąd biorą się te trudności. Ponieważ kurs był bardzo dobrze przygotowany i zebrał tysiące pozytywnych opinii, założyłem, że problem nie leży po jego stronie, lecz po stronie kursantów. A konkretnie – gdzieś na styku między kursem a jego uczestnikami.

Być może chodzi o sposób przekazywania wiedzy? A może o jej egzekwowanie? Może zawodzą mechanizmy motywacyjne, nagrody są źle dobrane, a organizacja projektów i zadań nie sprzyja postępom? Może też interakcje między kursantami i mentorami nie spełniają swojej roli? Gdzieś tutaj kryła się odpowiedź.

Zanim jednak przystąpimy do projektowania rozwiązań, musimy lepiej poznać sam problem – czyli samych kursantów. Kim są? Co ich naprawdę motywuje? Co ich zachęca, a co zniechęca do nauki? Jak najlepiej do nich mówić, jak ich wspierać? Aby to ustalić, postanowilłem ich „przebadać” – najlepiej przy użyciu odpowiednich narzędzi psychologicznych.

Działanie

Wraz z dwoma kolegami stworzyliśmy zestaw narzędzi diagnostycznych i umieściliśmy je na stronie www.kompasprzekonan.pl. Kursanci, odpowiadając na serię pytań, mogą poznać swoje przekonania, wartości i cechy osobowości. Dzięki temu uzyskują wgląd w to, co ich naprawdę motywuje, a co przeszkadza im w nauce.

Rezultat

Kursanci dowiadują się wielu nowych rzeczy o sobie. Ale nie tylko oni – zanonimizowane i zagregowane wyniki trafiają również do mentorów i nauczycieli prowadzących kurs. Dzięki temu mogą oni lepiej zrozumieć swoich podopiecznych: poznać, co nimi kieruje, czego oczekują i w jaki sposób najskuteczniej do nich dotrzeć.

W rezultacie możliwe jest lepsze dopasowanie narzędzi edukacyjnych i znaczne zwiększenie liczby osób z sukcesem kończących kurs.

Poniżej prezentuję aplikację badającą ukryte motywacje (wg teorii Shaloma Schwarza). Jeśli szczerze odpowiesz na pytania – w nagrodę otrzymasz czytelny wykres swoich motywacji. Dodatkowo w Jupyter Notebooku przedstawiam, jak narodził się pomysł na zastosowanie właśnie tego podejścia psychologicznego.

Download the source code from GitHub


Miłej zabawy!


Download Notebook