Che cos'è l'analisi dell'apprendimento? Trasforma i dati in lezioni significative

A prima vista, potrebbe sembrare che dati ed empatia non abbiano nulla in comune.

Tuttavia, quando vengono messi nel contesto dell'analisi e dell'estrazione di informazioni per trarre conclusioni significative, i dati assumono un significato completamente nuovo.

Che si tratti di ottenere una visione completa dei clienti, innovare nuove soluzioni ai problemi o migliorare il sistema educativo, le istituzioni di tutto il mondo utilizzano i dati per comprendere meglio le persone con cui interagiscono.

E mentre ci sono molti argomenti contro le istituzioni e i software che accedono ai nostri dati personali, i sistemi di gestione dell'apprendimento sono una benedizione nel campo dell'analisi dell'apprendimento.

Le università, le organizzazioni di test standardizzati e le piattaforme di istruzione online utilizzano l'analisi dell'apprendimento per raccogliere dati sulla loro base di studenti e su come apprendono, in modo da poter apportare modifiche al loro approccio se necessario.

L'analisi dell'apprendimento rispecchia da vicino il data mining, che di solito ha una connotazione negativa. Tuttavia, c'è una differenza morale tra il data mining che intende venderti qualcosa e il data mining che lavora per migliorare i sistemi educativi.

Nel contesto dell'analisi dell'apprendimento, questa raccolta di informazioni è chiamata data mining educativo.

Che cos'è il data mining educativo?

Il data mining educativo si riferisce al campo di ricerca che si occupa di raccogliere e applicare dati, apprendimento e statistiche coltivate dai sistemi di apprendimento.

Il data mining educativo è un metodo relativamente nuovo che viene implementato per identificare aree di miglioramento nei sistemi educativi. Raccogliendo informazioni sugli studenti e sui contesti in cui apprendono utilizzando la tecnologia educativa, le istituzioni possono comprendere meglio la loro situazione di apprendimento attuale e identificare il modo migliore per loro di apprendere al suo interno, aprendo porte per quegli studenti per avanzare.

Le informazioni tipicamente raccolte includono quanti studenti hanno avuto accesso a un certo pezzo di informazione, quando è stato visualizzato e per quanto tempo è stato visualizzato sui loro schermi del computer. Il data mining educativo può anche raccogliere informazioni sulle valutazioni degli studenti, come quando qualcuno invia una risposta a un problema e se era corretta o meno.

Questi potrebbero sembrare dettagli minimi riguardo al potenziale complessivo di uno studente, ma quando viene applicata l'analisi dell'apprendimento, questi dettagli possono essere analizzati per trarre conclusioni significative. Queste pratiche hanno fatto meraviglie per la psicologia educativa e l'analisi dell'apprendimento.

Come viene utilizzata l'analisi dell'apprendimento?

Gli istruttori hanno tenuto traccia delle informazioni sugli studenti da quando le istituzioni educative sono state fondate per la prima volta.

Le valutazioni con voti hanno agito come pietra angolare per gli educatori per comprendere dove gli studenti stanno progredendo e dove hanno bisogno di ulteriore supporto. Quando applicate all'era digitale in cui viviamo attualmente, quelle pratiche senza tempo possono continuare a vivere e nuove come l'analisi dell'apprendimento possono essere adattate allo stesso tempo.

Uno degli usi più comuni dell'analisi dell'apprendimento è prevedere il successo degli studenti, incluso determinare se un particolare studente è sul corso di passare, fallire o abbandonare. Oltre a ciò, ci sono un paio di altri motivi per cui le organizzazioni educative implementano l'analisi dell'apprendimento.

Sostenere lo sviluppo degli studenti

Oltre a offrire supporto agli studenti che sono a rischio di avere scarsi risultati o di abbandonare, l'analisi dell'apprendimento può anche offrire agli educatori le informazioni di cui hanno bisogno per assistere gli studenti nel loro sviluppo complessivo.

Questo potrebbe includere trovare le giuste competenze e strategie che corrispondono allo stile di apprendimento preferito di un particolare studente o aiutare gli studenti ad adattarsi al loro attuale ambiente di apprendimento.

Offrire feedback

Basandosi sulle informazioni raccolte con l'analisi dell'apprendimento, gli educatori possono offrire feedback positivi e critiche costruttive agli studenti. Questi consigli possono essere forniti immediatamente, dando agli studenti opportunità rapide di migliorare.

Sviluppare l'autoconsapevolezza degli studenti

Man mano che gli studenti ricevono feedback e comprendono i metodi di sviluppo personale appropriati, la loro autoconsapevolezza aumenta, permettendo loro di trovare modi unici per aiutarsi con il proprio apprendimento.

Fornire un'istruzione di qualità

In generale, il motivo per cui viene utilizzata l'analisi dell'apprendimento è aumentare la qualità dell'istruzione fornita agli studenti. Imparando di più su ciò che funziona e ciò che non funziona, gli educatori possono migliorare l'esperienza.

Approcci all'analisi dell'apprendimento

Gli studenti mostrano i loro progressi, interessi e livelli di abilità in vari modi, il che significa che ci sono diversi percorsi per raccogliere dati per l'analisi dell'apprendimento.

Prima di esaminare alcuni degli approcci che i professionisti dell'analisi dell'apprendimento possono adottare quando raccolgono informazioni, è importante notare che concentrarsi solo su uno di questi potrebbe limitare le conclusioni che si possono trarre dall'analisi dell'apprendimento.

La performance non può essere basata solo sui punteggi dei test o sulla partecipazione: persone diverse apprendono meglio in circostanze diverse. Per ottenere un quadro accurato della situazione di uno studente, più di un'area di input dovrebbe essere analizzata.

• Analisi del contenuto: Osservare come gli studenti si comportano su saggi, test e altre valutazioni. Alcuni materiali per l'analisi del contenuto sono oggettivi, mentre altri sono un po' più soggettivi, quindi è importante utilizzare entrambi i tipi di contenuto.
• Analisi del discorso: Analizzare le interazioni degli studenti e le lingue utilizzate e collegarle al contesto dell'istruzione.
• Analisi dell'apprendimento sociale: Esaminare le interazioni sociali e le reti di apprendimento che si verificano in contesti educativi.
• Analisi della disposizione: Comprendere il modo in cui gli studenti vedono il loro rapporto con l'apprendimento e i livelli di curiosità.

Metodi di analisi dell'apprendimento

Tenendo a mente tutti gli approcci elencati sopra, ci sono quattro metodi chiave utilizzati per raccogliere dati per l'analisi dell'apprendimento. Ogni metodo può essere applicato all'analisi del contenuto, all'analisi del discorso, all'analisi dell'apprendimento sociale e all'analisi della disposizione.

Per chiarire, gli approcci per l'analisi dell'apprendimento (elencati sopra) si riferiscono alle azioni degli studenti che gli educatori osservano per misurare determinate aree di performance, e i metodi sono i mezzi di analisi. Essenzialmente, gli approcci sono le informazioni che raccolgono, e i metodi sono come le analizzano.

Una parte cruciale di qualsiasi metodo di analisi dell'apprendimento è trovare modelli e tendenze nei dati. Facendo una generalizzazione costruttiva e informata sugli studenti e le loro situazioni di apprendimento, riconoscendo anche le eccezioni, queste tendenze sono fondamentali per trovare modi per migliorare l'esperienza degli studenti.

Analisi descrittiva

L'analisi descrittiva si riferisce alla raccolta di dati storici per trarre conclusioni. Nel contesto dell'istruzione, l'analisi descrittiva viene utilizzata per raccogliere informazioni sulle prestazioni passate di uno studente.

Questo può essere fatto in qualsiasi fase del coinvolgimento di uno studente con un'istituzione educativa - dal momento in cui si iscrive a quando inizia a sostenere esami e si laurea.

L'analisi descrittiva è anche uno strumento chiave per raccogliere feedback da un ampio gruppo di studenti per comprendere come le masse si sentono riguardo alla loro esperienza mentre vengono educati. Un consenso generale su cose come il materiale del corso, l'ambiente di apprendimento e i livelli di interazione può offrire preziose intuizioni per gli educatori che cercano di migliorare quei processi e quelle esperienze per gli studenti.

Analisi diagnostica

L'analisi diagnostica raccoglie dati per comprendere le ragioni per cui qualcosa è accaduto. Nel campo dell'istruzione, l'analisi diagnostica viene utilizzata per stabilire perché uno studente ha avuto buoni risultati o ha avuto scarsi risultati.

Si tratta di relazioni: X è accaduto perché Y è avvenuto. Kim ha avuto buoni risultati perché ha avuto più attenzione pratica. Scott non ha avuto buoni risultati perché non vedeva un tutor quando avrebbe dovuto.

Gli educatori esamineranno a fondo le strategie per vedere quali hanno supportato gli studenti e quali avrebbero potuto fare di più. Comprendere perché una certa tattica educativa ha funzionato o non ha funzionato è un componente critico per apportare modifiche.

Analisi predittiva

L'analisi predittiva fa esattamente ciò che chiunque supporrebbe faccia - predice il futuro. Nel campo dell'istruzione, l'analisi predittiva identifica modelli nel comportamento e nelle prestazioni degli studenti per identificare eventuali rischi o opportunità.

Raccogliendo dati storici e tenendo conto delle condizioni mutevoli che influenzeranno gli studenti e l'istituzione educativa in futuro, gli educatori possono prevedere i risultati di prendere o evitare determinate azioni.

Analisi prescrittiva

L'analisi prescrittiva porta i metodi di analisi un passo avanti utilizzando quelle previsioni per offrire consigli sui possibili risultati di una situazione. A causa della sua natura complessa e dell'obiettivo di prevedere accuratamente il futuro, questo metodo utilizza mezzi avanzati di analisi, come l'apprendimento automatico, gli algoritmi e la modellazione computazionale.

Esempi di analisi prescrittiva nell'istruzione includono determinare se un cambiamento nel lavoro del corso influenzerà i livelli di prestazione e coinvolgimento degli studenti prima di apportare effettivamente quelle modifiche o fornire agli educatori metriche che offriranno un'idea di come possono aspettarsi che gli studenti si comportino.

Impatto dell'analisi dell'apprendimento

Le istituzioni educative hanno raccolto dati da quando sono state fondate per la prima volta. Cose semplici come l'indirizzo di uno studente, le risposte ai test e le medie dei voti sono tutti esempi di dati educativi. Tuttavia, è stato solo quando è stata applicata l'analisi dell'apprendimento che questi preziosi dati hanno raggiunto il loro vero potenziale.

Le piattaforme di apprendimento online, i sistemi di gestione dell'apprendimento e la tecnologia utilizzata per valutare le prestazioni degli studenti possono raccogliere centinaia di punti dati. Utilizzando i vari metodi di analisi dell'apprendimento, le istituzioni educative possono sbloccare modelli e tendenze riguardo alle ragioni per cui qualcosa è accaduto, la probabilità di un evento e consigli su come gestire determinate situazioni.

Questo apre un mondo di possibilità per gli educatori. Immagina se potessi prevedere quali studenti passeranno, quali falliranno e le ragioni per cui. Che dire del punto in cui la maggior parte degli studenti abbandona la scuola e quando si verifica quel punto di svolta? Queste informazioni consentono agli insegnanti di essere proattivi prendendo particolari azioni (e evitando altre) per aiutare gli studenti a esibirsi al meglio delle loro capacità.

Ecco i principali beneficiari dell'analisi dell'apprendimento e cosa guadagnano:

• Studenti: ricevono feedback e critiche costruttive nella speranza di migliorare le prestazioni
• Facoltà: trovano modi per offrire materiale del corso e guida nel modo più efficace possibile
• Amministratori: comprendono i risultati di programmi, curriculum e approcci
• Fornitori di corsi online: ottengono una prospettiva sull'impatto di avere lezioni online rispetto a incontri in presenza

In generale, l'analisi dell'apprendimento fornisce agli educatori le informazioni di cui hanno bisogno per offrire agli studenti la migliore possibilità possibile di successo nella loro istruzione.

Domande frequenti sull'analisi dell'apprendimento

Affrontiamo alcune domande sull'analisi dell'apprendimento prima di riassumere questo contenuto educativo.

D: Che cos'è l'analisi dell'apprendimento nell'istruzione superiore?

R: L'analisi dell'apprendimento nell'istruzione superiore consente alle istituzioni di comprendere come stanno andando gli studenti nei loro studi. Aiuta a capire i modi migliori per insegnare e supportare gli studenti. Il processo si basa su approcci tecnologici e basati sui dati per un processo decisionale efficace. Le considerazioni etiche, inclusa la privacy dei dati, sono cruciali nell'implementazione dell'analisi dell'apprendimento.

D: A cosa serve l'analisi dell'apprendimento?

R: L'applicazione dell'analisi dell'apprendimento in contesti educativi include:

• Monitorare i progressi degli studenti.
• Identificare gli studenti a rischio.
• Personalizzare l'istruzione.
• Valutare l'efficacia dei metodi di insegnamento.

D: Che tipo di dati vengono raccolti nell'analisi dell'apprendimento?

R: L'analisi dell'apprendimento raccoglie vari tipi di dati, come dati sulle prestazioni accademiche (voti, punteggi di test e valutazioni), metriche di coinvolgimento (tempo trascorso sui compiti, frequenza, interazione con il materiale del corso), interazioni sociali e altro.

D: Quali sono i benefici dell'analisi dell'apprendimento?

R: L'analisi dell'apprendimento beneficia sia gli educatori che gli studenti. Dove le istituzioni possono fornire supporto tempestivo utilizzando intuizioni basate sui dati e affinare i metodi di insegnamento, agli studenti vengono offerti feedback personalizzati e esperienze di apprendimento migliorate.

D: Quali sono le sfide dell'analisi dell'apprendimento?

R: Le sfide comuni con l'analisi dell'apprendimento includono:

• Problemi di privacy.
• Sicurezza dei dati.
• Interpretazione dei dati.
• Garantire la qualità dei dati.
• E potenziali bias nel processo di analisi.

Migliora con i dati

L'idea dei big data e dell'estrazione di informazioni può essere vista in una luce negativa. Tuttavia, quando applicata al contesto dell'istruzione, è difficile vedere gli svantaggi.

È una verità sfortunata che l'istruzione non sia prioritaria in molti luoghi, e trovare modi per migliorare le strategie di apprendimento può spesso essere trascurato. Per quanto frustrante possa essere, a volte le risposte si trovano direttamente nei dati.

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