Це переклад оригінальної статті, написаної англійською мовою: Mastering the Use of eLearning Interaction Data to Impact Learning Outcomes
Вступ до даних про взаємодію в eLearning
eLearning – це більше, ніж просто навчальний контент, що передається за допомогою цифрових засобів. Це дослідження цифрових зразків та поведінки учнів, використання цієї інформації для оптимізації та настроювання методів навчання та наданих матеріалів. Під час цього процесу сильною основою є дані про взаємодію в електронному навчанні.
Але що таке дані про взаємодію в eLearning? Простими словами, це можна описати як цифрові ‘сліди’, які залишають студенти у середовищі онлайн-навчання. Це можуть бути дані про те, які модулі вони відвідували, скільки часу вони витратили на кожну частину, якими шляхами вони проходили курс, їхній успіх у навчальних перевірках та тестах, їхню участь у дискусіях або форумах та більше. Всі ці взаємодії створюють цифровий шлях даних, який, при правильному аналізі, може дати уявлення про те, як учні працюють з матеріалами.
Систематично зібрані та проаналізовані, ці дані можуть багато чого розповісти про поведінку окремого учня, його прогрес та зразки навчання. Більше ніж просто пасивний звіт, ці дані допомагають у створенні взаємодійного, динамічного навчального середовища, де навчання – це не односторонній процес, а захоплюючий діалог між студентом та навчальним матеріалом. Це допомагає створити гнучке навчальне середовище, яке відповідає потребам різних учнів, а не застосовує модель “один розмір для всіх”.
Однак, незважаючи на свій потенціал, важливо підходити до даних взаємодії зі свідомістю про їх обмеження. Дані можуть освітлювати ‘що’ відбувається в курсі електронного навчання, але вони часто не дають ясності щодо ‘чому’. Наприклад, вони не вказують, чому студент затримався на певний час на певній веб-сторінці. Чи це означає, що вони вважають її більш цікавою або більш складною, чи вони просто відволікалися? Тому дані взаємодії слід використовувати разом з іншими методами для отримання більш чіткого та більш повного зображення перебігу навчання вчителя.
Більше того, ключовим є пам’ятати, що приватність даних має вирішальне значення в контексті електронного навчання. Всі дані повинні збиратися таким чином, щоб поважати приватність учнів і дотримуватися відповідних положень про захист даних. Будь-яке неправильне використання цих даних може призвести до серйозних наслідків, як з етичної, так і з правової точки зору.
В цілому, дані взаємодії в електронному навчанні служать потужним інструментом для керівництва призначенням та проведенням курсу, висвітлюючи поведінку, уподобання та прогрес учнів. Зброєні цим знанням, викладачі та адміністратори можуть забезпечити більш персоналізований, захоплюючий та ефективний досвід навчання.
Визначення результатів навчання
Результати навчання – це конкретизоване, що здобувач має змогу робити, розуміти та застосовувати після завершення певної програми чи курсу. Ці результати служать основою розвитку навчальних програм, будучи основою для проектування змісту курсу, методів викладання та стратегій оцінювання.
Сферу дії результатів навчання можна розбити на три основні категорії:
1. Когнітивне: Це стосується розвитку знань і навичок. Воно включає в себе відтворення, розуміння, застосування, аналіз, синтез і оцінювання.
2. Афективне: Це охоплює ставлення, почуття та цінності, які здобувач формує або змінює. Це все про те, наскільки здобувач цінує, оцінює, управляє, коригує і приймає.
3. Психомоторне: Це стосується ручних або фізичних навичок, які здобувач формує. Воно включає в себе імітацію, виконання, звичку, адаптивність та інноваційність.
При проектуванні курсу важливо чітко визначити передбачувані результати навчання. Вам потрібно буде конкретизувати, що ви хочете, щоб ваші слухачі досягли. При визначенні результатів навчання розгляньте можливість зробити їх SMART (специфічні, вимірювані, досяжні, актуальні, обмежені в часі).
Конкретно: будьте точними щодо того, чого ви хочете досягти від учнів. Замість того, щоб стверджувати, що учні зрозуміють певну тему, визначте, які аспекти цієї теми вони зрозуміють і в якому обсязі.
Вимірюване: визначте результати таким чином, щоб їх можна було виміряти. Це дозволить вам відстежувати прогрес і визначити, коли результат досягнуто. В залежності від результату, ви можете виміряти його за допомогою тестів, завдань або спостережумень.
Досягнене: переконайтеся, що ваши цілі досяжні в рамках курсу або програми. Вони повинні бути викликаючими, але в межах можливості виконання учнем.
Актуальне: цілі повинні бути актуальними для цілей учня або кар’єрного шляху. Намагайтеся розвивати навички, які будуть цінними для роботи учня або майбутніх академічних зусиль.
Обмежений часом: врахуйте, коли ви очікуєте, що учні досягнуть цих результатів. Це може бути в кінці уроку, курсу або програми.
Краса визначення результатів навчання полягає в його властивості створювати дорожню карту, яка керує як освітянами, так і учнями. З чітко визначеними та переданими результатами учні розуміють очікування і можуть краще відстежувати свій власний прогрес. З іншого боку, освітяни спрямовуються на створення контенту та діяльності, які сприяють досягненню цих результатів. Таким чином, складний процес визначення результатів навчання є дійсно важливим кроком у створенні ефективних досвідів електронного навчання.
Розуміння зв’язку між взаємодією в електронному навчанні та результатами навчання
Електронне навчання – це динамічна цифрова платформа, яка пропонує безліч можливостей для взаємодії з навчальним матеріалом. Дані про цю взаємодію – кожний клік, відповідь, перегляд сторінки, витрачений час і так далі – з першого погляду можуть здатися переповненим багатством роз’єднаної інформації. Однак, при правильному розумінні та ефективному використанні, вони можуть дати небачені раніше уявлення про процес навчання та суттєво покращити результати навчання.
Щоб зрозуміти зв’язок між взаємодією в електронному навчанні та результатами навчання, спершу потрібно зрозуміти поняття взаємодії в електронному навчанні. Просто кажучи, взаємодія – це процес комунікації між студентом і навчальним середовищем. Це не лише включає відповіді на вікторини чи перегляд слайд-шоу, але також включає вищі рівні залученості, наприклад, розв’язання проблем або участь в симуляції.
Таким чином, взаємодія робить електронне навчання адаптивним до потреб студента та відповідним до його прогресу, створюючи затишне середовище, яке сприяє кращим результатам навчання.
Тип і ступінь взаємодії та випливаючі результати можна класифікувати на чотири базові рівні:
1. Пасивний: Студент виступає лише як одержувач інформації, з мінімальною взаємодією. Результати навчання на цьому рівні часто обертаються навколо простого відтворення фактів.
2. Обмежена взаємодія: Це можуть бути прості вправи, такі як ‘перетягування і випуск’ або співставлення пар. Результати навчання часто включають відтворення та розуміння, з обмеженим використанням знань.
3. Інтерактивний: Більш складні вправи, такі як віртуальні лабораторії або виконання завдань в симульованому середовищі, попадають в цю категорію. Результати навчання можуть включати застосування та аналіз.
4. Інтенсивна взаємодія: Найвищий рівень взаємодії може включати складне гральне навчання або віртуальну реальність. Результати навчання тут часто включають синтез та оцінку, вищі навички за таксономією Блума.
Рівень взаємодії може впливати на результати навчання. Наприклад, підвищене залучення в сценаріях інтенсивної взаємодії може сприяти складному навчанню та критичному мисленню, формуючи всеосяжних студентів, а не лише інформаційні репозиторії.
Однак тип та рівень інтерактивності слід обирати обережно для відповідності цілям навчання. Це не просто гра в об’єми; якість має велике значення порівняно із кількістю. Інтенсивні сценарії інтерактивності не завжди перетворюються на кращі результати навчання, якщо ціль навчання була простою згадкою або розумінням.
Ось де дані про взаємодію із електронним навчанням починають грати, виступаючи компасом, який направляє вас до кращих результатів навчання. Це включення до реалістичного процесу навчання, що пропонує прозору видимість того, як учасники взаємодіють із контентом.
Наприклад, час, проведений на слайді, може свідчити про інтерес або труднощі, часті повтори можуть натякнути на складний або заплутаний контент, результати в тестах можуть висвітлити прогалини у знаннях. Водночас, рідкісні взаємодії або швидкі клацання можуть бути симптомами відчуження або нудьги.
Аналіз таких даних може допомогти настроїти навчальний досвід відповідно до потреб та симпатій учня, роблячи процес навчання більш особистим, актуальним, а отже, ефективним. Це покращує не тільки досягнення цілей навчання, але й загальне залучення учнів та задоволення, створюючи позитивний вплив як на короткострокові, так і на довгострокові результати навчання.
Як висновок, дані про взаємодію із електронним навчанням є важливим інструментом в руках професіоналів у галузі дизайну навчального досвіду, призначених щоб освітлювати шлях до покращених результатів навчання. Цікаво, що скарби даних, які він надає, не тільки впливають на дизайн поточного досвіду електронного навчання, але й на шляхи майбутніх навчальних подорожей, поступово, але суттєво перетворюючи ландшафт цифрового навчання.
Техніки збору та аналізу даних про взаємодію в електронному навчанні
Розуміння того, як студенти взаємодіють з платформами електронного навчання, є важливим для покращення ефективності навчального процесу. Для цього вам слід зібрати та проаналізувати дані про взаємодію в електронному навчанні.
Першим кроком до збору даних про взаємодію в електронному навчанні є визначення, який вид даних найбільш відповідає вашим цілям. До цих даних може входити інформація про дії студентів на платформі електронного навчання, такі як ступені виконання курсу, кількість входів студента в систему та типи навчальних матеріалів, з якими вони працюють.
Є кілька способів збору цих даних. Одним з найбільш поширених методів є використання Систем Управління Навчанням (Learning Management Systems, LMS). В більшості платформ LMS є вбудовані аналітичні інструменти, що дозволяють відстежувати та контролювати активність студентів в реальному часі. Вони надають загальне уявлення про взаємодію студента, таку як прогрес у курсі, бали в тестах та участь в обговореннях.
Інший метод – це безпосередній зворотній зв’язок від студентів. Його можна отримати за допомогою опитувань, анкетування або форм зворотного зв’язку. Хоча ці самоповідомлені дані можуть не бути такими об’єктивними, як дані, зібрані машиною, вони надають цінні уявлення про сприйняття та почуття студентів щодо навчального досвіду.
Ви також можете використовувати інструменти heatmapping, які надають візуальне представлення даних, вказуючи, де студенти проводять найбільше часу на вашій платформі. Вони допомагають ідентифікувати ‘гарячі точки’ високої активності та ‘холодні точки’ низької активності або взаємодії.
Веб-аналітичні інструменти, такі як Google Analytics, можуть відстежувати та звітувати про взаємодії на веб-сайті, надаючи дані про поведінку та ставлення користувачів.
Як тільки ви зібрали достатньо даних, наступним кроком є аналіз. Аналіз навчальних даних включає вивчення, категоризацію та інтерпретацію цих даних для виявлення шаблонів та тенденцій. Ви можете провести кількісний аналіз – розглядаючи числа та статистику, або якісний аналіз – зосереджуючись на інтерпретації та суб’єктивних даних.
Інструменти візуалізації, такі як інформаційні панелі, можуть допомагти в цьому процесі, представляючи дані у візуально доступному та зрозумілому вигляді. Вони можуть надати кумулятивний знімок зацікавленості та прогресу вашого учня в часі та виявити області, які потребують удосконалення.
Однією з технік аналізу є сегментація, яка передбачає поділ ваших учнів на групи за спільними характеристиками, наприклад рівень зацікавленості або успішність курсу. Це може допомогти адаптувати навчальні ресурси та стратегії для ефективного задоволення потреб різних сегментів.
Прогностична аналітика передбачає використання даних для прогнозування майбутніх результатів, що дозволяє вам заздалегідь вирішувати потенційні проблеми або виклики.
Пам’ятайте, що аналіз даних не повинен бути одноразовою дією, а повинен бути безперервним процесом. У міру прогресу та взаємодії учнів з контентом eLearning, важливо відстежувати та аналізувати нові дані, щоб коригувати та уточнювати ваші навчальні стратегії для кращих результатів.
Нарешті, важливо пам’ятати, що етика обробки даних повинна бути на передньому плані будь-якого збору і аналізу даних. Переконайтеся, що у вас є дозвіл на збір та використання даних, захищайте конфіденційність даних учнів і відповідно використовуйте отримані висновки для поліпшення навчального досвіду.
Підсумовуючи, розумне використання даних про взаємодію в процесі електронного навчання має потенціал значно впливати на навчальні результати. Здатність збирати та аналізувати ці дані ефективно стає потужним інструментом для професіоналів у сфері дизайну навчального досвіду, дозволяє їм надавати більш персоналізований, захоплюючий та ефективний навчальний досвід.
Стратегії, засновані на даніх, для покращення навчальних результатів
У світі, що все більше цифровий та орієнтований на дані, важливо, щоб професіонали у сфері дизайну навчального досвіду використовували велику кількість даних про взаємодію в eLearning, які вони мають в своєму розпорядженні, для покращення навчальних результатів. Інтегруючи аналітику даних в платформи eLearning, фахівці можуть отримувати цінні висновки та розробляти стратегії, які можуть значно підвищити ефективність методів навчання та, в кінцевому рахунку, результати навчання.
Першим кроком у цьому процесі інтеграції є визначення ключових метрик. Метрики можуть включати час, який студент витрачає на сторінці, кількість спроб, які вони роблять на вікторині, або їх участь у форумах для обговорення. Метрики також можуть бути адаптовані до конкретних навчальних цілей або навичок, таких як критичне мислення або співпраця. Після того, як ці метрики були визначені, можливо слідкувати, контролювати та аналізувати ці дані.
Через аналіз цих даних, можна виявити зразки та тренди. Наприклад, якщо велика частина студентів витрачає надмірну кількість часу на певній сторінці, це може бути показником, що контент занадто складний або недостатньо зрозумілий. З іншого боку, якщо учні постійно пропускають питання про певну тему, це може вказувати на те, що цю тему потрібно докладніше розглядати.
Далі – врахувати ці висновки та відповідно скоригувати навчальні матеріали. Виходячи з інформації, отриманої з даних, можуть бути внесені зміни до контенту, формату або способу викладання матеріалу, щоб краще відповідати потребам учнів. Наприклад, більше ресурсів можна виділити темам, які виявилися складнішими, або визуальні допоміжні засоби можуть бути включені там, де учні здаються втруднені з текстовим контентом.
Окрім того, особисті шляхи навчання також можуть бути створені за допомогою аналітики. Розуміючи поведінку і результати окремих учнів, шляхи можуть бути адаптовані для задоволення їх унікальних потреб і стилів навчання. Це не тільки збільшує залучення, але також підвищує засвоєння та эфективність навчального досвіду.
Більш того, створення культури постійного вдосконалення є важливим. Регулярно переглядаючи та оновлюючи відстежувані показники, професіонали можуть гарантувати, що вони збирають найбільш актуальні дані. Це дозволяє їм залишатися гнучкими та адаптувати свої стратегії навчання, щоб задовольнити змінні потреби своїх учнів.
Підводячи підсумок, використання даних взаємодії в eLearning, безсумнівно, є одним з найпотужніших інструментів, доступних сьогодні професіоналам у сфері дизайну навчання. Воно не тільки дозволяє глибоко зрозуміти поведінку учнів, але також надає ключову інформацію, яка може стимулювати створення значущих, персоналізованих навчальних досвідів, які значно впливають на результати навчання. Прийняття цього підходу, заснованого на даних, забезпечує постійне поліпшення та успіх у швидко змінюваному навчальному середовищі.
Студії випадків: Успішне застосування даних про взаємодію з електронним навчанням
Протягом років, численні освітні установи та корпорації ефективно використовували дані про взаємодію з електронним навчанням для покращення своїх навчальних результатів. Ці студії випадків надають реальний контекст для розуміння того, як такі дані можуть сприяти успіху.
По-перше, давайте розглянемо університетське середовище, конкретно Гарвардський університет. Гарвард використовував аналітику зі своєї онлайн-платформи навчання, HarvardX, для збільшення зацікавленості студентів та їхньої успішності. Вони виявили, що студенти, які взаємодіяли з відео курсами та брали участь у дискусіях на форумах, значно частіше завершували курси. На основі цих висновків вони удосконалили дизайн курсів, інтегруючи більше інтерактивних компонентів, як от вікторини, в межах відео-лекцій і сприяючи створенню жвавої онлайн-спільноти. Їх підхід, заснований на даних, призвів до збільшення зацікавленості студентів і покращення показників завершення курсів.
Наступний приклад походить з корпоративного середовища – Банку Америки. Компанія стикалася з проблемою навчання свого великого персоналу, розосередженого в різних місцях. Використовуючи дані про взаємодію з електронним навчанням, вони дізналися, що їхні співробітники віддають перевагу коротким, зрозумілим модулям електронного навчання, які можна вписати у їхній зайнятий графік. Банк реструктурував свій курс електронного навчання на модулі мікронавчання, що призвело до значного зростання показників завершення курсів та придбання навичок.
Третій приклад стосується початкової школи в Каліфорнії, яка впровадила електронне навчання для доповнення традиційного класного навчання. Ретельне вивчення взаємодії учнів з даними дозволило школі виявити моделі боротьби студентів з математикою, зокрема з множенням і діленням. Ці корисні висновки призвели до створення інтерактивних ігор, які цілеспрямовано направлені на ці конкретні області, що в результаті призвело до покращення результатів тестів.
Наш останній випадок дослідження представляє британський додаток для вивчення мови, Duolingo. Duolingo ефективно використовує свою велику кількість даних про взаємодію користувачів для надання персоналізованого досвіду навчання. Продовжуючи аналізувати взаємодію користувачів, таку як час, проведений на завданні, помилки, або популярний час навчання, Duolingo коригує вміст курсу, щоб гарантувати, що користувачі зацікавлені і навчаються з оптимальним темпом.
Ці випадки дослідження підкреслюють потенційну цінність даних про взаємодію в електронному навчанні в різних освітніх контекстах, від університетів до початкових шкіл, корпорацій та додатків для вивчення мов. Головний висновок з цих прикладів полягає в тому, що розуміння того, як учні взаємодіють з електронним навчанням, може допомогти в ідентифікації освітніх слабких місць, персоналізації вмісту і отже, підвищенні загальних результатів навчання. В міру того, як наші освітні ландшафти продовжують розвиватись з технологіями, дані про взаємодію в електронному навчанні безумовно відіграють все більше і більше важливу роль.
Майбутні перспективи: наступні кроки у використанні даних про взаємодію в електронному навчанні
Як ми далі рухаємося в цифрову епоху, значення даних про взаємодію в електронному навчанні продовжує рости. Цей інструмент залишається дієвим засобом покращення якості освітніх досвідів і, відповідно, підвищення якості навчальних результатів.
Проте, як і будь-який інструмент, його ефективність в основному залежить від того, як він використовується. Для професіоналів у сфері навчального досвіду надзвичайно важливо слідкувати за виникаючими тенденціями та методами використання даних для розробки курсів і взаємодії зі студентами.
Одна з потрібних перспектив – інтеграція більш складних методів аналізу даних і технік штучного інтелекту. Наприклад, можна використовувати алгоритми машинного навчання для аналізу даних про взаємодію в електронному навчанні та прогнозування навчальних результатів. Чим більше даних розробники курсів вносять в ці алгоритми, тим краще вони можуть прогнозувати успішність учнів і заздалегідь вживати заходів, щоб забезпечити додаткові матеріали, вступити в інтервенцію або навіть індивідуалізувати темп і зміст навчання.
Інша тенденція – прагнення до аналізу даних в реальному часі. Замість очікування оцінки даних після семестру або курсу, професіонали у сфері дизайну навчального досвіду можуть використовувати дані в реальному часі, щоб вносити негайні зміни в контент курсу. Вони також можуть вимірювати вплив цих налаштувань, також в реальному часі.
Крім того, поширення мобільного навчання відкриває нові горизонти для збору та аналізу даних. Дані геолокації можуть додати захоплюючий рівень персоналізації та контексту до навчання. Цю тенденцію можна використовувати для створення навчальних досвідів, що залежать від місцезнаходження, наприклад, цифрових екскурсій або освітніх ігор на основі доповненої реальності.
Більше того, зростання значення ‘м’яких навичок’ таких як критичне мислення, співпраця та вирішення проблем у робочому місці 21-го століття вимагає більш витончених способів оцінювання цих здібностей. Тут дані взаємодії електронного навчання можуть бути особливо корисними, пропонуючи цінні уявлення про процеси вирішення проблем учнів або специфіку взаємодії в команді.
Не менш важливо зазначити, що майбутнє електронного навчання повинне продовжувати пріоритетну конфіденційність та безпеку даних. У міру того, як більше конфіденційних даних стає доступними в цифрових освітніх середовищах, автори курсів повинні гарантувати, що всі дані збираються, зберігаються та обробляються згідно з установленими законами про конфіденційність даних та найкращими практиками.
Наприкінці, нашою місією як дизайнерів навчального досвіду є поліпшення результатів навчання. Продовжуючи досліджувати та експериментувати з новітніми технологіями та практиками, основаними на даних, ми повинні завжди пам’ятати про цю мету. Використовуючи дані взаємодії електронного навчання інноваційними способами, ми можемо продовжувати створювати більш залучальні, ефективні та персоналізовані навчальні досвіди.
Пам’ятайте, майбутнє електронного навчання це не просто про технологію, яку ми використовуємо, але про те, як ми її використовуємо для створення значущих освітніх досвідів для всіх учнів. Можливості є величезніми, і майбутнє виглядає світло. Дотримуючись цієї перспективи, ми обов’язково побачимо ще більше цікавих можливостей, які стануть реальністю в наступному витку цифрової освіти.
Ця стаття доступна кількома мовами:
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