Представьте: вы ведете курс для 500 учеников. Общая статистика говорит, что 40% бросили обучение. Но что, если 70% из них ушли в первую неделю? А остальные 30% - не потому, что курс плохой, а потому что у них экзамены в школе в марте? Общие цифры не отвечают на эти вопросы. Когортный анализ - это то, что помогает увидеть не просто цифры, а истории за ними.
Что такое когортный анализ и зачем он школам
Когортный анализ - это способ смотреть на группы учеников, которые начали обучение в один и тот же период. Это может быть месяц, неделя или даже день. Вместо того чтобы считать всех учеников как одну большую массу, вы разбиваете их на когорты и отслеживаете, как каждая группа ведет себя со временем.
Почему это важно? Потому что один и тот же курс может работать отлично для одних и совершенно не работать для других. Например, когорта, зарегистрировавшаяся в сентябре, может завершить 65% курса, а та, что начала в январе - только 28%. Если вы не разбиваете данные по когортам, вы просто видите среднее - и можете ошибочно подумать, что курс «средний». На самом деле, один поток может быть в кризисе, а другой - в росте.
Когорты могут формироваться не только по дате начала. Их можно делить по:
- Типу курса (базовый, углубленный, подготовка к экзамену)
- Возрасту учеников (7-9 классы, 10-11 классы)
- Способу регистрации (через школу, через рекламу, по рекомендации)
- Региону или времени года
Цель - не просто считать, кто ушел, а понять: почему? Когда? И что можно изменить, чтобы удержать больше людей.
Какие метрики стоит отслеживать
Не все показатели одинаково полезны. Вы можете тратить недели на сбор данных, которые ничего не скажут. Вот что действительно работает в образовании:
- Удержание - сколько человек остались на 7-й, 14-й, 30-й день после старта?
- Завершение модулей - сколько человек дошло до конца первого раздела? До второго?
- Активность в обсуждениях - кто пишет вопросы, кто помогает другим?
- Среднее время на уроке - ученики тратят 2 минуты или 15? Это говорит о вовлеченности.
- Выполнение домашних заданий - сколько сдали первое задание в течение 48 часов?
Один из преподавателей из Санкт-Петербурга заметил: те, кто не сдал первое задание за два дня, с вероятностью 78% бросали курс. Он внедрил автоматические напоминания - и отток снизился на 22%. Это не удача. Это когортный анализ в действии.
Важно: не отслеживайте все подряд. Начните с 2-3 ключевых метрик. Слишком много данных - это как смотреть на карту с 500 точками. Вы ничего не увидите. Выберите то, что связано с вашей главной гипотезой: «Ученики уходят, потому что курс слишком сложный с самого начала» - тогда фокус на первых заданиях и первых 7 днях.
Простой алгоритм для старта
Не нужно быть аналитиком, чтобы начать. Вот пошаговая схема, которую используют онлайн-школы в России и США:
- Определите когорту. Например: «Все, кто записались на курс по математике в январе 2026 года».
- Выберите метрики. Удержание на 7 и 30 день, завершение первого модуля.
- Настройте сбор данных. Большинство LMS (Learning Management Systems) - Moodle, Bitrix24, Skillspace - уже умеют это. Даже Google Analytics может отслеживать события, если настроить правильно.
- Собирайте данные 2-3 месяца. Когортный анализ не дает результатов за неделю. Нужно увидеть динамику.
- Сравните когорты. Нарисуйте простой график: по оси X - дни после старта, по оси Y - процент оставшихся. Каждая линия - одна когорта.
- Сделайте вывод и действуйте. Если когорта в феврале резко падает на 5-й день - проверьте первое задание. Может, оно слишком сложное или не объяснено.
Самое важное - не останавливайтесь после одного анализа. Это не разовая операция. Это постоянный цикл: смотрите → думаете → пробуете → проверяете.
Что ломает анализ - и как этого избежать
Многие школы пробуют когортный анализ, но потом бросают. Почему? Потому что делают три типичные ошибки.
Ошибка 1: Сравнивают разные когорты без учета контекста. Например, январская когорта хуже, чем ноябрьская. Но в январе у всех в школах - четвертные экзамены. Это не про курс - это про календарь. Учитывайте внешние факторы: каникулы, ЕГЭ, сезонные нагрузки.
Ошибка 2: Используют слишком маленькие когорты. Если у вас всего 12 учеников в январе - это не когорта. Это случайность. Минимум - 30 человек. Иначе вы не увидите закономерности, только шум.
Ошибка 3: Доверяете автоматике без понимания. Некоторые платформы теперь предлагают «AI-анализ когорт». Он может сказать: «Ученики уходят, потому что задания сложные». Но почему именно эти задания? Кто их не сдал? Что было до этого? Без человеческого анализа AI подскажет, но не объяснит. Он не знает, что в январе у всех в классе был сильный стресс из-за контрольной по физике.
Правило: если вы не можете объяснить вывод своими словами - вы не понимаете данные. Даже если система говорит, что все правильно.
Какие инструменты использовать
Не нужно покупать дорогие системы. Начните с того, что уже есть.
- Bitrix24 - есть встроенные функции для отслеживания прогресса и сегментации пользователей.
- Skillspace - специально создан для когортного обучения. Позволяет создавать потоки, отслеживать активность и получать предупреждения, если группа «сваливается».
- Google Analytics 4 - если вы используете сайт с курсами, можно настроить события: «начал курс», «сдал задание», «покинул урок».
- Excel или Google Sheets - да, простой лист с данными и графиком. Многие школы в регионах России до сих пор используют именно его. Главное - систематично собирать данные.
Не ищите идеальный инструмент. Ищите удобный. Лучше 2 месяца собирать данные в Excel, чем месяц тратить на настройку сложной системы, которую никто не будет использовать.
Почему это работает - и почему это будущее образования
В 2023 году рынок образовательной аналитики вырос до $4,7 млрд. 78% крупных платформ - Coursera, Skillbox, Udemy - используют когортный анализ. В России 65% онлайн-школ уже применяют его. Это не мода. Это необходимость.
Почему? Потому что образование больше не про «все одинаково». Оно про персонализацию. Про то, чтобы каждый ученик получил то, что ему нужно. Когортный анализ - первый шаг к этому. Он показывает: вот эта группа нуждается в поддержке, вот эта - в ускорении, а вот эта - в другом формате объяснения.
Согласно исследованиям, школы, использующие когортный анализ, повышают эффективность обучения на 25-30%. Почему? Потому что они перестают гадать. Они видят, где именно ломается процесс. И исправляют именно это.
А в будущем - интеграция с ИИ. Уже в 2025 году 60% платформ будут автоматически предлагать рекомендации: «Когорта X показывает снижение активности. Предложите им чат-бота для поддержки». Но пока что - это ваша задача. Не ждите, пока ИИ сделает всё. Начните сами. С одной когорты. С одной метрики. С одного вопроса: «Почему они ушли?»
Что делать прямо сейчас
Если вы преподаватель, руководитель школы или администратор - вот что вы можете сделать уже сегодня:
- Возьмите последнюю когорту (например, тех, кто начал в декабре 2025).
- Посчитайте, сколько человек дошло до конца первого модуля.
- Спросите у 5-7 учеников, которые ушли: «Что стало причиной?»
- Сравните с предыдущей когортой. Есть ли разница?
- Запишите вывод. Просто одну фразу: «Ученики уходят, потому что не понимают, зачем им это нужно».
- Следующий месяц - попробуйте изменить вступительное видео. Сделайте его короче, понятнее, с реальными примерами.
- Повторите анализ через 30 дней.
Это не про технологии. Это про внимание. Про то, чтобы не смотреть на цифры, а смотреть на людей за ними.
Что такое когорта в образовании?
Когорта в образовании - это группа учеников, которые начали обучение в один и тот же период времени (например, в январе 2026 года) или объединены общим признаком (например, прошли один и тот же вводный курс). Когортный анализ отслеживает, как эта группа ведет себя с течением времени - сколько остается, сколько завершает модули, когда уходит.
Почему обычные статистики не работают для школ?
Общие показатели, например «40% учеников бросили курс», скрывают важные детали. Может быть, 70% ушли в первую неделю - и это проблема с вступлением. А 30% остались, но не сдали задания - и это проблема с материалом. Без когортного анализа вы не увидите, где именно ломается процесс. Вы видите только результат, но не причину.
Сколько учеников должно быть в когорте, чтобы анализ был достоверным?
Минимум - 30 человек. Меньше - и вы не увидите закономерностей, только случайности. Например, если в когорте 10 человек, и 3 ушли - это 30%. Но если один из них заболел или уехал на каникулы, это не значит, что курс плохой. С 30+ человеками вы начинаете видеть реальные тренды.
Можно ли использовать когортный анализ в обычной школе, а не онлайн?
Да, и это особенно полезно. Например, вы можете создать когорту по классу - все ученики 9-А, которые начали изучать алгебру в сентябре. Отслеживайте, кто начал отставать, когда, и какие темы вызывают трудности. Используйте простые таблицы в Excel: даты, оценки, посещаемость, участие. Это не требует сложных систем - только систематичность.
Какие ошибки чаще всего совершают при когортном анализе?
Три основные: 1) Сравнивают когорты без учета внешних факторов (экзамены, каникулы); 2) Используют слишком маленькие группы (меньше 30 человек); 3) Доверяют автоматическим выводам ИИ без проверки. Главное - не забывать, что данные - это не правда, а подсказка. Правду знает только человек, который знает учеников.
Сколько времени нужно, чтобы увидеть результаты?
Как минимум 1-2 месяца. Когортный анализ - это не мгновенная диагностика. Это наблюдение за динамикой. Если вы начали в январе, смотрите на данные до конца февраля или марта. Только тогда вы увидите, уходят ли люди быстро или медленно, и почему.
5 Комментарии
Sofiya Shazal
января 31, 2026 AT 21:45Когортный анализ - это просто новая форма контроля над учениками под видом «персонализации». Вы разбиваете их на группы, отслеживаете каждое движение, а потом решаете, кто «достоин» продолжения, а кто - «шум». Это не образование, это социальный инжиниринг. И да, я знаю, что вы думаете, что это «данные». Но данные - это просто оружие, упакованное в Excel-таблицы. Кто решает, что считать «нормой»? Кто определяет, когда ученик «упал»? Не учитель. Не ребёнок. А алгоритм. И он не знает, что у этого мальчика папа умер в декабре. Или у девочки - депрессия. А вы просто смотрите на цифру. И называете это «анализом».
wladimir mundaca
февраля 1, 2026 AT 01:14О, конечно, давайте еще и в Excel будем вести статистику по детям, как будто они - клиенты в Shopify. 🤡
Мы же не учим математике - мы продаем «образовательный опыт». А потом удивляемся, почему дети уходят. Ну да, когда твой первый модуль - это 17 страниц с формулами и «вот так вот, ребята, вы теперь поняли», - конечно, убегут. Особенно если ты 14-летний, а не аналитик из Яндекса.
Сколько тут «инструментов»? Bitrix24, Skillspace, GA4... А где инструмент, который говорит: «Почему ты не спал три ночи, потому что мама пьёт, а ты боишься прийти в школу?»
Сколько ещё «аналитики» понадобится, прежде чем кто-то просто поговорит с ребёнком?
maria smoleva
февраля 1, 2026 AT 19:35Я преподаю в маленькой школе в Твери, и мы используем просто Google Таблицы - и это работает. Не потому что мы умнее, а потому что мы видим лица. Мы не отслеживаем «процент завершения», мы отслеживаем, кто перестал присылать домашку, кто в чате стал молчать, кто вчера написал: «Сегодня не могу, у бабушки плохо». Это и есть когорта - не по дате, а по чувствам.
Мы не знаем, что такое «AI-анализ», но знаем, что если у тебя в классе 25 человек, и один перестал отвечать - это уже сигнал. Не цифра. Сигнал.
Не надо бояться простого. Иногда самое мощное - это просто спросить: «Ты в порядке?»
Геннадий Кроль
февраля 2, 2026 AT 22:54Ваше представление о «когортном анализе» - это поверхностная, инструментально-деградированная версия системной педагогической динамики, которая, в свою очередь, является производным от кибернетической модели управления образовательными потоками, адаптированной под постиндустриальную парадигму личностной оптимизации.
Когорта - это не «группа, начавшая в январе» - это эмерджентный феномен, возникающий в результате нелинейного взаимодействия социокультурных, когнитивных и временных параметров.
Вы говорите о «метриках» - но не упоминаете о мета-метриках: метрике мета-вовлеченности, метрике контекстуальной релевантности, метрике когнитивного диссонанса в условиях экзистенциального давления школьной системы!
Использование Excel - это, по сути, интеллектуальный самосаботаж. Это - не анализ. Это - археология цифрового мусора.
Алгоритмы, которые вы используете, - это не инструменты. Это - паразиты, питающиеся вашим доверием к «объективности».
Если вы не понимаете, что когорта - это не сегмент, а поле взаимодействия, вы не просто не увидите тренды - вы уничтожите педагогику.
И да - 30 человек - это минимум. Но даже 30 - это слишком мало, если вы не учитываете гендерно-демографические векторы, региональные когнитивные паттерны и сезонные эмоциональные циклы.
Пожалуйста. Перестаньте. Прочитайте Бодрийяра. И тогда вы поймете: вы не анализируете когорты. Вы - их жертвы.
Христофор Подойницин
февраля 3, 2026 AT 22:19Братан, я тут вчера в школе смотрел на свои таблицы - и понял, что 80% ребят, которые не сдали первое задание, вообще не открывали его. 😅
Потому что оно было на 12 страницах и написано как инструкция к космическому кораблю.
Я переписал его - 3 абзаца, мем с котом, и «если не понял - пиши в чат, я тут».
Удержание выросло на 37%.
Не надо сложных систем. Надо просто не быть кретином. 🤝😂