3 главные метрики на ежедневный pulse, 5 диагностических групп для drill-down и ТЗ на дашборд в 3 уровня — всё откалибровано по индустриальным бенчмаркам (Gallup, COACHE, Goodera, FeverBee, Kirkpatrick).
Каждая — из своего «угла зрения»: поведение / качество / удержание. Если хотя бы одна красная — проваливаемся в соответствующую диагностическую группу. Это позволяет команде ежедневно держать пульс программы без перегрузки экраном из 50 показателей.
01 — Drill-down
Куда «проваливаемся», когда одна из трёх ежедневных метрик уходит в красное. У каждой группы 2–5 диагностических KPI с целями и бенчмарками — этого достаточно, чтобы локализовать проблему и принять решение.
% Engaged по Q12-адаптации (цель ≥35 %); hours/мес на активного (8–10).
eNPS квартальный (≥30 good, ≥50 excellent); satisfaction по 6 аспектам COACHE (mean ≥4,0/5).
Доходимость когорты (≥65 % длинная / ≥80 % короткая); peer-review (≥4,0/5); re-enroll (≥20 %); live-attendance (≥50 %); TSES self-efficacy.
Self-reported workload (≥3,5/5); % с burnout-симптомами (≤15 %); P90 hours ≤20/мес.
Activity ratio ≥35 %; contribution rate 15–20 %; quarterly retention ≥70 %; community NPS ≥40.
02 — Концептуальная рамка
Не «придумано с нуля»: каждая рамка — это десятилетия исследований и сотни тысяч респондентов. Их сочетание даёт полное покрытие «преподавательского опыта» без слепых пятен.
Эффективность образовательной активности: Reaction → Learning → Behavior → Results. Используется L&D-индустрией с 1959 г.
25 бенчмарков faculty experience (leadership, climate, recognition и др.). 250+ университетов в мире, Harvard Graduate School of Education.
Tschannen-Moran & Woolfolk Hoy (2001). 3 фактора: instructional strategies, classroom management, student engagement. Мировой стандарт.
Engagement по 12 валидированным вопросам. >100 млн респондентов в базе Gallup, индустриальный стандарт.
«Преподаватель» в Я.Образовании — это 7 разных ролей. Универсальный набор метрик для всех заведомо проигрывает. Поэтому каждая метрика — режется по формату участия.
03 — Реализация
Поэтапный запуск под существующую инфраструктуру Я.Образования (CRM с почтами, комьюнити >30 %, асинхронные курсы, страница для преподавателей). На каждом этапе — рабочий результат, не «надо всё или ничего».
CRM / LMS / комьюнити: ATR, churn, attendance, доходимость, community activity, response time.
Я.Формы, 1–2 вопроса сразу после занятия: NPS / CSAT занятия.
≤25 вопросов суммарно: eNPS, Q12-адаптация, TSES short, workload, burnout-screen.
Peer-review + аудит материалов — обязательная страховка от ненадёжности SET (Uttl et al. 2017).
04 — ТЗ на дашборд
Полный PRD — отдельным документом в Я.Вики. Здесь — резюме в формате, по которому команда разработки может стартовать без вопросов «что вы имели в виду».
Один экран, отвечающий на вопрос «каков сейчас преподавательский опыт в Я.Образовании и где нужна реакция в ближайшие 2 недели?». Если не отвечает — переделываем.
ATR-30 / NPS-7d / Churn-30d с динамикой и бенчмарком + 1–3 активных алерта + плитки 5 диагностических групп для перехода вглубь. Всё, что не помещается в эти 3 секунды просмотра, уходит на L2.
5–7 KPI на группу с фильтрами по формату участия, journey-этапу, программе, периоду. Это «лаборатория диагностики» — менеджер приходит сюда, когда L1 показал красное.
Индивидуальные данные конкретного преподавателя — только в его личном кабинете (privacy by design). Команде на L3 доступны агрегаты по сегментам с минимумом 5 человек.
| Блок | Содержание |
|---|---|
| Data dictionary | Для каждой метрики: ID, определение, формула, источник, owner, threshold, бенчмарк со ссылкой, drill-down, тип визуализации — отдельным документом в Я.Вики. Страховка от «definition drift». |
| NFR | Загрузка ≤2 с; обновление поведенческих T-1; SSO Я.Паспорт; адаптив desktop/tablet; логи использования (что реально открывают). |
| Privacy | Индивидуальные данные видит только преподаватель в личном кабинете; команде — агрегаты ≥5 чел в сегменте. |
| Экспорт | В Я.Презентации — 1-page summary для топ-менеджмента раз в месяц. |
3 главных + 5 диагностических групп с уже доступными данными, фильтры, экспорт.
Личный кабинет преподавателя, 3 алерта в Я.Мессенджер.
TSES / Q12 в полной автоматике, модуль peer-review.
Композит TEX-Score (ждёт baseline 8–12 мес), ML-прогнозы churn.
★ Главная ставка
Каждая метрика на нём проходит фильтр «какое решение я приму, увидев эту цифру?». Если ответа нет — метрика не идёт даже в drill-down. Эта дисциплина бьёт половину «полезных» цифр и оставляет только те, что реально двигают программу.