Это перевод оригинальной статьи, написанной на английском языке: Mastering the Use of eLearning Interaction Data to Impact Learning Outcomes
Введение в данные взаимодействия с eLearning
eLearning – это больше, чем просто предоставление учебного контента через цифровые средства. Это исследование цифровых образцов и поведения обучающихся, использование этой информации для оптимизации и адаптации методов обучения и предоставляемого материала. Основанием этого процесса являются данные о взаимодействии с eLearning.
Но что такое данные о взаимодействии с eLearning? В простых терминах это можно описать как цифровые ‘следы’, оставленные студентами в онлайн-обучении. Это может включать такие детали, как модули, к которым они получали доступ, сколько времени они тратили на каждую часть, пути, которые они выбирали по курсам, их успеваемость в проверочных работах и тестах, их участие в обсуждениях или форумах, и многое другое. Все эти взаимодействия создают цифровую дорожку данных, которая, при правильном анализе, может дать представление о том, как обучающиеся взаимодействуют с материалом.
Систематически собранные и проанализированные данные могут многое рассказать о поведении отдельного учащегося, его прогрессе и образцах обучения. Более того, эти данные помогают в построении взаимодействующей, динамической среды обучения, в которой преподавание – это не односторонний процесс, но увлекательный диалог между студентом и учебным материалом. Это помогает создать гибкую среду обучения, которая отвечает потребностям различных учащихся, а не применяет модель ‘один размер подходит всем’.
Тем не менее, несмотря на его потенциал, к данным об взаимодействии важно подходить с пониманием их ограничений. Данные могут осветить ‘что’ происходит в электронном курсе, но они часто не дают ясности по пункту ‘почему’. Они не показывают, например, почему студент задержался на определенной странице в Интернете дольше обычного. Значит ли это, что он нашел ее более интересной или сложной, или просто отвлекся? Таким образом, данные взаимодействия должны использоваться вместе с другими методами для получения более ясной и полной картины прогресса учащегося.
Более того, необходимо помнить, что соблюдение конфиденциальности данных является первостепенным в контексте электронного обучения. Все данные должны собираться таким образом, чтобы уважать конфиденциальность учащихся и соответствовать соответствующим нормам по защите данных. Любое злоупотребление этими данными может привести к серьезным последствиям, как с этической, так и с юридической точки зрения.
В целом, данные взаимодействия с электронным обучением служат мощным инструментом для направляющего принятия решений по дизайну и представлению курсов, раскрывают поведение, предпочтения и прогресс учащихся. Вооружившись этими знаниями, преподаватели и администраторы могут предоставить более индивидуализированный, интересный и эффективный учебный процесс.
Определение результатов обучения
Результаты обучения – это конкретные аспекты, которые учащийся должен уметь делать, понимать и применять после завершения определенной программы или курса. Эти результаты служат основой разработки учебных программ, лежа причиной проектирования содержания курса, методов обучения и стратегий оценивания.
Объем результатов обучения можно разделить на три основных категории:
1. Когнитивная: это относится к развитию знаний и навыков. Она включает восприятие, понимание, применение, анализ, синтез и оценку.
2. Аффективная: это охватывает отношение, чувства и ценности, которые учащийся развивает или меняет. Здесь все сводится к тому, насколько учащийся ценит, оценивает, управляет, выравнивает и принимает.
3. Психомоторная: здесь речь идет о ручных или физических навыках, которые развивает учащийся. Она включает имитацию, выполнение, привычку, адаптацию и инновации.
При проектировании курса важно ясно определить предполагаемые результаты обучения. Вам потребуется конкретизировать то, чего вы хотите добиться от вашего учащегося. При определении результатов обучения рассмотрите возможность их формулирования по принципу SMART (Специфические, Измеримые, Достижимые, Релевантные и Ограниченные по времени).
Конкретность: Будьте точны в том, чего вы хотите достичь от учащихся. Вместо того чтобы говорить, что учащиеся поймут определенную тему, укажите, какие аспекты этой темы они будут понимать и в какой степени.
Измеримость: Определите результаты так, чтобы их можно было измерить. Это позволит вам отслеживать прогресс и определить, когда цель будет достигнута. В зависимости от результата, вы можете измерять его через тесты, задания или наблюдения.
Достижимость: Убедитесь, что ваши цели достижимы в рамках курса или программы. Они должны быть сложными, но в пределах возможностей учащегося.
Релевантность: Результаты должны быть релевантными для целей или карьерного пути учащегося. Стремитесь развивать навыки, которые будут полезны для работы или будущих академических занятий учащегося.
Ограниченность по времени: Рассмотрите, когда вы ожидаете, что учащиеся достигнут этих результатов. Это может быть в конце урока, курса или программы.
Прелесть определения обучающих результатов заключается в его внутренней способности создавать дорожную карту, которая направляет как преподавателей, так и учеников. С четко определенными и сообщенными результатами, учащиеся понимают ожидания и могут лучше отслеживать свой собственный прогресс. С другой стороны, преподаватели стремятся создавать контент и деятельность, которые способствуют достижению этих результатов. Таким образом, сложный процесс определения обучающих результатов действительно является критическим шагом в создании эффективных учебных опытов в электронном обучении.
Понимание связи между взаимодействием в электронном обучении и результатами обучения
Электронное обучение – это динамичная цифровая платформа, которая предлагает множество возможностей для взаимодействия с обучающим материалом. Эти данные взаимодействия – каждый клик, ответ, просмотр страницы, затраченное время и многое другое – на первый взгляд могут показаться ошеломляющим богатством разрозненной информации. Однако, при правильном понимании и эффективном использовании, они могут дать беспрецедентные взгляды на процесс обучения и принести значительные улучшения в обучающих результатах.
Чтобы понять связь между взаимодействием в электронном обучении и результатами обучения, сначала нужно понять концепцию взаимодействия в электронном обучении. Говоря простым языком, взаимодействие – это процесс общения между обучающимся и средой обучения. Оно не просто включает ответы на викторины или переходы по слайд-шоу, но также включает более высокие уровни вовлеченности, такие как решение проблем или участие в симуляции.
Таким образом, взаимодействие делает электронное обучение адаптивным к потребностям учащегося и реагирующим на их прогресс, создавая располагающую среду, которая естественно способствует улучшению результатов обучения.
Вид и степень взаимодействия и получаемые результаты можно классифицировать на четыре основных уровня:
1. Пассивный: ученик выступает исключительно в качестве получателя информации, с минимальным взаимодействием. Результаты обучения на этом уровне часто связаны с простым воспроизведением фактов.
2. Ограниченное взаимодействие: это может включать простые упражнения, такие как ‘перетащите и отпустите’ или соответствие пар. Результаты обучения часто включают воспроизведение и понимание с ограниченным применением знаний.
3. Интерактивный: более сложные упражнения, такие как виртуальные лаборатории или выполнение заданий в симулированной среде, попадают в эту категорию. Результаты обучения могут включать применение и анализ.
4. Интенсивное взаимодействие: это высший уровень взаимодействия может включать сложное игровое обучение или виртуальную реальность. Результаты обучения здесь часто включают синтез и оценку, высшие навыки по таксономии Блума.
Уровень взаимодействия может влиять на результаты обучения. Например, увеличенное вовлечение в интенсивные сценарии взаимодействия может способствовать развитию сложного обучения и критического мышления, формируя всесторонне развитых учащихся, а не просто информационные репозитории.
Однако, тип и уровень интерактивности следует тщательно подбирать в соответствии с образовательными целями. Это не просто игра на объем; качество важнее количества. Сценарии с интенсивной интерактивностью не всегда приводят к лучшим образовательным результатам, если целью обучения было простое воспроизведение или понимание.
Вот где вступает в игру данные об интеракции в электронном обучении, действуя как компас, указывающий вам путь к лучшим образовательным результатам. Это своего рода взгляд в реалистичный процесс обучения, предлагающий прозрачное видение того, как учащиеся взаимодействуют с контентом.
Например, время, проведенное на каждом слайде, может указывать на интерес или сложности, частые повторы могут намекать на сложный или запутанный контент, результаты викторин могут указывать на пробелы в знаниях. Одновременно, редкие взаимодействия или быстрое нажатие могут быть симптомами отсутствия вовлеченности или скуки.
Анализ таких данных может помочь настроить обучающий опыт под потребности и предпочтения учащегося, делая обучающий процесс более личным, актуальным и, следовательно, эффективным. Это повышает не только достижение образовательных целей, но и общее удовлетворение учащегося, создавая позитивное влияние на образовательные результаты как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе.
В заключение, данные об интеракции в электронном обучении представляют собой важный инструмент в руках профессионалов по дизайну образовательного опыта, призванный осветить путь к улучшению образовательных результатов. Интересно, что сокровищница данных, которую она предоставляет, влияет не только на дизайн текущих программ электронного обучения, но и на стратегии будущих образовательных путешествий, постепенно, но значительно преобразуя ландшафт цифрового обучения.
Методы сбора и анализа данных взаимодействия в системе электронного обучения
Понимание того, как обучающиеся взаимодействуют с платформами электронного обучения, имеет решающее значение для повышения эффективности обучающего процесса. Для этого необходимо собирать и анализировать данные о взаимодействии в системе электронного обучения.
Первым шагом для сбора данных о взаимодействии в системе электронного обучения является определение типа данных, наиболее соответствующего вашим целям. Эти данные могут включать информацию о действиях обучающихся в рамках платформы электронного обучения, такую как скорость прохождения курса, количество входов в систему и типы обучающих материалов, которые они просматривают.
Существует несколько способов сбора этих данных. Один из наиболее распространенных методов – использование систем управления обучением (LMS). Большинство платформ LMS оборудованы встроенными инструментами аналитики, которые позволяют в реальном времени следить и отслеживать активность обучающихся. Они дают общую картину взаимодействия обучающихся, такую как прогресс по курсу, результаты тестов и участие в обсуждениях.
Еще один метод – это получение прямой обратной связи от обучающихся. Это может быть сделано через опросы, анкеты или формы обратной связи. Хотя эти данные, полученные от обучающихся, могут быть не такими объективными, как данные, собранные машинным способом, они предоставляют ценные отзывы о восприятии и чувствах обучающихся относительно обучения.
Вы также можете использовать инструменты теплового картографирования, которые представляют визуальные отображения данных, указывающие, где обучающиеся проводят большую часть времени на вашей платформе. Они помогают определить “горячие точки” высокой активности и “холодные точки” низкой активности или вовлечения.
Инструменты веб-аналитики, такие как Google Analytics, могут отслеживать и отчитываться о взаимодействиях на веб-сайте, предоставляя данные о поведении и отношении пользователей.
После того, как вы собрали достаточно данных, следующий шаг – анализ. Аналитика обучения включает в себя изучение, категоризацию и толкование этих данных для выявления закономерностей и тенденций. Вы можете провести количественный анализ – оцените цифры и статистику, или качественный анализ – сосредоточьтесь на интерпретативных и субъективных данных.
Инструменты визуализации, такие как панели управления, могут помочь в этом процессе, представляя данные в визуально доступной и понятной форме. Они могут дать мгновенный обзор вовлеченности и прогресса вашего ученика со временем, а также выявить области, требующие улучшения.
Одной из техник анализа является сегментация, которая включает в себя разделение ваших учеников на группы по общим характеристикам, таким как уровень вовлеченности или результаты курса. Это может помочь адаптировать учебные ресурсы и стратегии, чтобы эффективно отвечать потребностям различных сегментов.
Прогностическая аналитика включает использование данных для прогнозирования будущих результатов, позволяя вам заранее решить возможные проблемы или вызовы.
Помните, что анализ данных не должен быть одноразовой активностью, а скорее непрерывным процессом. По мере того как ученики продвигаются и взаимодействуют с контентом eLearning, важно контролировать и анализировать новые данные для корректировки и уточнения ваших обучающих стратегий для достижения лучших результатов.
Наконец, необходимо помнить, что этика данных должна быть во главе угла каждой активности по сбору и анализу данных. Убедитесь, что у вас есть согласие на сбор и использование данных, защищайте конфиденциальность данных обучающихся и используйте полученные данные ответственно для улучшения обучающегося опыта.
В заключение, умное использование данных о взаимодействии с электронным обучением имеет потенциал существенно повлиять на результаты обучения. Возможность собирать и анализировать эти данные эффективно становится мощным инструментом для профессионалов в области дизайна обучающего опыта, позволяя им предоставить более персонализированный, интересный и эффективный обучающий опыт.
Стратегии, основанные на данных, для улучшения обучающих результатов
В мире, который становится все более цифровым и ориентированным на данные, важно для специалистов по дизайну обучающего опыта использовать огромное количество данных о взаимодействии в электронном обучении, которые у них есть в распоряжении, для улучшения обучающих результатов. Интегрируя аналитику данных в платформы электронного обучения, профессионалы могут извлекать ценные знания и разрабатывать стратегии, которые могут значительно улучшить эффективность методов обучения и, в конечном итоге, результаты обучения.
Первым шагом в этом процессе интеграции является идентификация ключевых метрик. Метрики могут включать время, которое учащийся проводит на странице, количество попыток, которые они делают на викторине, или их участие в дискуссионных панелях. Метрики также могут быть адаптированы к конкретным обучающим целям или навыкам, таким как критическое мышление или сотрудничество. После того, как эти метрики были идентифицированы, можно отслеживать, контролировать и анализировать эти данные.
Через анализ этих данных можно идентифицировать паттерны и тренды. Например, если большая часть учащихся тратит несоразмерное количество времени на определенной странице, это может быть индикатором того, что контент слишком сложный или недостаточно понятный. Или, если учащиеся регулярно ошибаются в вопросе на определенную тему, это может предполагать, что эту тему нужно детальнее развивать.
Следующим шагом является внедрение этих знаний и соответствующее изменение обучающих материалов. На основе информации, извлеченной из данных, можно вносить изменения в содержание, формат или способ представления материала, чтобы лучше соответствовать потребностям учащихся. Например, можно выделить больше ресурсов на темы, которые показались более сложными, или включить визуальные подсказки там, где учащимся представляется сложным контент с большим количеством текста.
Кроме того, персонализированные пути обучения также могут быть созданы с использованием аналитики. Понимая индивидуальное поведение и эффективность учащихся, можно адаптировать пути для удовлетворения их уникальных потребностей и стилей обучения. Это не только повышает вовлеченность, но и улучшает усвоение материала и эффективность обучающего опыта.
Более того, содействие культуры непрерывного совершенствования является необходимым. Регулярно пересматривая и обновляя отслеживаемые показатели, специалисты могут гарантировать, что они собирают наиболее релевантные данные. Это позволяет им оставаться гибкими и адаптировать свои стратегии обучения для удовлетворения меняющихся потребностей их учеников.
В заключение, использование данных об взаимодействии с электронным обучением, безусловно, является одним из самых мощных инструментов, доступных профессионалам в области дизайна обучения сегодня. Оно не только позволяет глубоко понять поведение учащихся, но и предоставляет ключевые инсайты, которые могут стимулировать создание значимого, персонализированного обучающего опыта, который значительно влияет на обучающие результаты. Принятие этого подхода, основанного на данных, гарантирует постоянное улучшение и успех в быстро меняющейся образовательной среде.
Кейсы: успешное применение данных взаимодействия в электронном обучении
На протяжении многих лет, многие образовательные учреждения и корпорации эффективно использовали данные взаимодействия в электронном обучении для повышения результативности обучения. Эти кейсы демонстрируют реальные примеры применения таких данных для достижения успеха.
Во-первых, давайте рассмотрим университетскую среду, а именно Гарвардский университет. Гарвард использовал аналитику своей платформы онлайн-обучения, HarvardX, чтобы повысить вовлеченность и результаты учебы студентов. Они обнаружили, что студенты, которые взаимодействуют с видеоматериалами курса и участвуют в дискуссионных форумах, значительно чаще завершают курсы. Основываясь на этих данных, они улучшили дизайн курса, вставив больше интерактивных компонентов, таких как викторины, в видео лекций и создав активное онлайн-сообщество. Их подход, основанный на данных, привел к повышению активности студентов и улучшению результатов.
Наш следующий пример из корпоративной среды – Bank of America. Компания столкнулась с проблемой обучения своего обширного персонала, расположенного в разных местах. Используя данные взаимодействия в электронном обучении, они выяснили, что их сотрудники предпочитают короткие модули электронного обучения, которые можно вписать в их загруженный график. Банк перестроил свою программу электронного обучения в модули микрообучения, что привело к значительному увеличению числа завершенных курсов и приобретению навыков.
Третий пример относится к начальной школе в Калифорнии, которая внедрила электронное обучение для дополнения традиционного классного обучения. Тщательно изучив данные взаимодействия учеников, школа определила паттерны учеников, испытывающих трудности с математикой, в частности при умножении и делении. Эти данные помогли в разработке интерактивных игр, направленных на эти конкретные области, что привело к улучшению результатов тестирования.
Наше последнее исследование приводит обучающее приложение для изучения английского языка Duolingo. Duolingo эффективно использует огромный объем данных взаимодействия пользователей для предоставления персонализированного опыта обучения. Постоянно анализируя пользовательские взаимодействия, такие как время, проведенное за заданием, частоту ошибок или предпочтительное время учебы, Duolingo корректирует контент курса, чтобы пользователи были заинтересованы и обучались с оптимальной скоростью.
Эти исследования подчеркивают потенциальную ценность данных взаимодействия с электронным обучением в различных образовательных контекстах, от университетов до начальных школ, корпораций и приложений для изучения языков. Главный вывод из этих примеров состоит в том, что понимание того, как учащиеся взаимодействуют с электронным обучением, может помочь в определении образовательных проблем, персонализации контента и, следовательно, улучшения общих результатов обучения. Поскольку наши образовательные лестницы продолжают развиваться с технологиями, данные о взаимодействии с электронным обучением, безусловно, будут играть все более важную роль.
Перспективы будущего: следующие шаги в использовании данных взаимодействия с электронным обучением
По мере того, как мы углубляемся в цифровую эпоху, значимость данных взаимодействия с электронным обучением продолжает расти. Эти данные являются и будут оставаться мощным инструментом для улучшения качества образовательного процесса и, следовательно, для улучшения образовательных результатов.
Тем не менее, как и любой инструмент, его эффективность во многом зависит от того, как он используется. Как профессионалы по образовательному опыту, важно быть в курсе новых тенденций и методик использования данных для создания курсов и взаимодействия со студентами.
Одна из перспективных возможностей – это интеграция более сложных методов анализа данных и технологий AI. Алгоритмы машинного обучения, например, могут быть использованы для анализа данных взаимодействия с электронным обучением и прогнозирования обучающих результатов. При подаче большего количества данных в эти алгоритмы, создатели курсов смогут лучше предсказывать успеваемость учащихся и предпринимать проактивные действия для предоставления дополнительных материалов, инициирования вмешательств или даже персонализации темпа и содержания обучения.
Еще одна тенденция – это переход к анализу данных в реальном времени. Вместо ожидания оценки данных после семестра или курса, профессионалы по дизайну образовательного опыта могут использовать данные в руеальном времени для немедленного внесения изменений в содержание курса. Затем они могут измерить влияние этих корректировок, также в реальном времени.
К тому же, распространение мобильного обучения открыло новые возможности для сбора и анализа данных. Данные геолокации могут добавить увлекательный уровень персонализации и контекста к обучению. Эта тенденция может быть использована для создания местоположенчески ориентированных образовательных опытов, таких как цифровые экскурсии или образовательные игры на основе дополненной реальности.
Более того, растущее значение «мягких навыков», таких как критическое мышление, сотрудничество и решение проблем в рабочем веке 21-го века, требует более изощренных способов оценки этих способностей. Здесь данные об интеракции в электронном обучении могут оказаться особенно полезными, предлагая ценные сведения о процессах решения проблем учащихся или особенностях вовлечения команды.
Крайне важно отметить, что в будущем электронное обучение должно продолжать приоритизировать конфиденциальность и безопасность данных. Поскольку все больше конфиденциальных данных становится доступными в цифровых образовательных средах, создатели курсов должны гарантировать, что все данные собираются, хранятся и обрабатываются в соответствии с установленными законами о конфиденциальности данных и лучшими практиками.
В конечном итоге, нашей миссией как дизайнеров обучающего опыта является улучшение результатов обучения. Продолжая исследовать и экспериментировать с новыми технологиями и практиками, основанными на данных, мы всегда должны помнить об этой цели. Используя данные об интеракции в электронном обучении новаторскими способами, мы можем продолжать создавать более интересные, эффективные и персонализированные образовательные опыты.
Помните, будущее электронного обучения – это не только технологии, которые мы используем, но и то, как мы их используем, чтобы сформировать значимый образовательный опыт для всех учащихся. Возможности огромны, и будущее выглядит светлым. Пока мы придерживаемся этой точки зрения, мы обязательно увидим еще больше увлекательных возможностей, которые становятся реальностью в следующей волне цифрового образования.
Эта статья доступна на нескольких языках:
Mastering the Use of eLearning Interaction Data to Impact Learning Outcomes
Beherrschen der Nutzung von E-Learning Interaktionsdaten zur Beeinflussung von Lernergebnissen
Dominando el Uso de Datos de Interacción de eLearning para Impactar los Resultados de Aprendizaje
Dominando o Uso de Dados de Interação de eLearning para Impactar Resultados de Aprendizado
Het Beheersen van het Gebruik van eLearning Interactie Data om Leerresultaten te Beïnvloeden
Освоєння Використання Даних про Взаємодію з Електронним Навчанням для Впливу на Результати Навчання
Opanowanie Wykorzystania Danych Interakcji eLearningu do Wpływania na Wyniki Nauczania
Behärska Användningen av eLearning-Interaktionsdata för att Påverka Inlärningsresultat
Å Mestre Bruken av eLærings-Interaksjonsdata for å Påvirke Læringsresultater
Beherskelse af Brug af eLearning Interaktionsdata til at Påvirke Læreudfald
Öğrenme Sonuçlarını Etkilemek için eÖğrenme Etkileşim Verilerinin Kullanımında Uzmanlaşma