Это перевод оригинальной статьи, написанной на английском языке: Learning Analytics and Data-Driven Approaches to Improve Learning Experience Design
Введение в аналитику обучения
Аналитика обучения – это новая область, которая сосредотачивается на измерении, сборе, анализе и предоставлении данных о студентах и их контексте с целью улучшения процесса обучения. Основная цель аналитики обучения заключается в том, чтобы помочь преподавателям, учебным заведениям и организациям улучшить учебный опыт для студентов, используя мощь больших данных и принятия решений на основе данных. В цифровую эпоху студенты генерируют огромное количество данных при взаимодействии с различными платформами и системами обучения, и анализ этих данных может предоставить ценные данные о поведении в процессе обучения, образцах и результатах. В этой главе представлен обзор Аналитики обучения и ее значения в области дизайна учебного опыта.
Одним из ключевых факторов развития Аналитики обучения в качестве дисциплины является все возрастающее осознание того, что традиционные методы оценки результатов обучения, такие как оценки за тесты и экзамены, не предоставляют полной картины учебного опыта. Более того, эти методы часто не успевают адаптироваться к быстро меняющемуся образовательному ландшафту, характеризующемуся онлайн- и смешанным обучением, перевернутыми классами и индивидуальными обучающими траекториями. Используя мощь данных, Аналитика обучения позволяет преподавателям и дизайнерам учебного опыта лучше понять и оптимизировать процесс обучения, выявляя и устраняя пробелы, персонализируя содержание и вмешательства и способствуя непрерывному совершенствованию.
Кроме того, аналитика обучения служит ценным инструментом для дизайнеров учебного опыта, чтобы обеспечить эффективность и привлекательность их инструкционных стратегий и контента. Наблюдая, анализируя и визуализируя данные о выполнении заданий обучающимися, разработчики инструкций могут определить области, в которых учащиеся испытывают трудности, установить, какой контент или виды деятельности наиболее популярны, и адаптировать учебный опыт в реальном времени для лучшего удовлетворения потребностей обучающихся.
В основе аналитики обучения лежат различные методы и методики анализа данных, которые могут варьироваться в зависимости от конкретного контекста и целей проекта. Некоторые распространенные методы включают описательную аналитику, которая сосредоточена на обобщении и интерпретации данных для получения информации о прошлой деятельности; диагностическая аналитика, которая направлена на выявление коренных причин успеха или неудачи; прогностическая аналитика, которая прогнозирует будущие результаты на основе исторических данных; и нормативная аналитика, которая предлагает рекомендации по оптимизации учебного опыта и воздействия.
Для полного использования потенциала аналитики обучения необходимо учитывать несколько критических факторов, таких как конфиденциальность данных, безопасность и этика. Аналитика обучения по своей сути связана с обработкой конфиденциальной информации об учащихся и их прогрессе, что делает важным для организаций соблюдение применимых правил защиты данных и обеспечение ответственного использования данных. Кроме того, этические соображения, такие как справедливость, прозрачность и ответственность, должны быть важнейшими компонентами любой инициативы в области аналитики обучения, поскольку эти усилия напрямую влияют на учебный опыт студентов.
Связанное с аналитикой обучения понятие, которое стоит упомянуть – это добыча образовательных данных (Educational Data Mining, EDM), которая также занимается анализом образовательных данных для поддержки принятия решений и улучшения обучения. Несмотря на то что обе области имеют некоторые сходства, EDM, как правило, больше сосредоточена на разработке методов и алгоритмов для извлечения закономерностей и связей из крупномасштабных наборов данных. В свою очередь, аналитика обучения больше фокусируется на человеческой интерпретации и применении полученных знаний для улучшения учебного процесса.
В заключение, аналитика обучения служит мощным инструментом для дизайнеров обучающих программ, позволяя информировать свою стратегию, оптимизировать контент и создавать более эффективные и интересные учебные опыты. Предоставляя данные о поведении учеников и их успехах, аналитика обучения усиливает возможности педагогов и организаций применять эффективные научно обоснованные подходы, адаптироваться к меняющимся условиям образования в цифровую эпоху и, в конечном итоге, помочь ученикам раскрыть свой полный потенциал. По мере развития аналитики обучения возникнут новые возможности для профессионалов в области дизайна обучающих программ для принятия решений, основанных на данных, которые улучшат качество образования для всех.
Применение данных в дизайне учебного опыта
Подходы на основе данных быстро стали неотъемлемыми инструментами для профессионалов в области дизайна учебного опыта (LXD), позволяющими создавать более интересные, эффективные и индивидуальные учебные программы. Используя мощь данных, дизайнеры могут принимать обоснованные решения, учитывающие потребности и предпочтения учащихся, и оптимизировать учебные результаты. В этой главе рассматриваются основные концепции дизайна LXD, основанного на данных, а также основные этапы и ключевые стратегии, которые могут преобразовать ваш учебный опыт.
Прежде всего, важно знать основные источники данных, доступные профессионалам LXD. К таким источникам относятся системы управления обучением (LMS), инструменты оценки, отзывы учащихся и различные аналитические данные. Эффективно собирая, измеряя и интерпретируя эти данные, профессионалы могут получить глубокое представление о пути обучающегося, выявить закономерности и тенденции и принимать обоснованные решения для оптимизации своего учебного дизайна.
Подход на основе данных, в основном, включает три основных этапа:
1. Сбор данных: Быть аккуратным в сборе данных обучающегося из различных источников крайне важно. Данные должны быть комбинированные и включать как качественные (комментарии/отзывы обучающихся), так и количественные показатели (показатели производительности). Эти данные являются основой для анализа и процесса принятия решений в LXD.
2. Анализ данных: Как только у вас есть надежный набор данных, следующим вызовом является понимание и интерпретация данных. Здесь вступают в дело различные статистические и аналитические инструменты, которые позволяют специалистам определять закономерности, тенденции и взаимосвязи, являющиеся критическими факторами для принятия обоснованных решений.
3. Внедрение изменений: На основе анализа данных специалисты могут вносить обоснованные коррективы для улучшения обучающего процесса. Постоянное мониторинг воздействия этих изменений и включение обратных связей в процесс проектирования обеспечивают устойчивые и успешные обучающиеся возможности.
Для профессионала по LXD внедрение следующих ключевых стратегий увеличит эффективность и успех вашего данных-ориентированного подхода:
1. Установить четкие обучающие цели и задачи: Зная, что измерять, вы можете быть уверены, что собираемые вами данные будут актуальными и пригодными для использования. Сформулируйте обучающие цели таким образом, чтобы они были конкретными, измеримыми, достижимыми, актуальными и ограниченными по времени (SMART), чтобы вы могли эффективно оценить результаты вашего обучающего процесса.
2. Используйте множественные точки сбора данных: Используйте широкий спектр источников данных для получения всестороннего представления об опыте обучающихся. Сбор данных из различных точек контакта, таких как отзывы учащихся, результаты обучения и уровень вовлеченности, может дать целостное представление об эффективности вашего LXD.
3. Используйте данные для адаптивного обучения: Внедрение адаптивного обучения в ваш LXD позволит создавать индивидуализированные сценарии, которые соответствуют индивидуальным потребностям учащихся. Анализировая собранные данные, вы можете определить области, где учащимся может потребоваться дополнительная поддержка, и адаптировать обучающий процесс для работы над этими областями, создавая оптимальную обучающую среду для каждого ученика.
4. Установите обратные связи с использованием данных: Поощряйте отзывы учащихся и внедряйте итерационные петли обратной связи, которые позволяют постоянному совершенствованию. Регулярно просматривайте данные и корректируйте ваш LXD соответственно, чтобы убедиться, что ваши ученики вовлечены и их обучающие цели достигаются.
5. Соблюдайте передовые принципы обеспечения конфиденциальности данных: Конфиденциальность данных является критически важным аспектом в сегодняшней цифровой эпохе. Убедитесь, что вы соблюдаете все соответствующие законы о защите данных и собираете только необходимую информацию для аналитических целей и принятия решений. Прозрачное общение с обучающимися о том, как их данные используются, имеет решающее значение для поддержания доверия.
6. Сотрудничайте с заинтересованными сторонами: Работайте со всеми участниками образовательного процесса, такими как преподаватели, эксперты в области предметной области и IT-специалисты. Обмен знаниями и сотрудничество с этими ключевыми участниками может значительно улучшить проектирование и результаты вашего data-driven LXD.
В заключение, применение подхода, основанного на данных, к проектированию обучающего опыта может принести значительные выгоды как профессионалам LXD, так и самим учащимся. Обрабатывая данные из разных источников и устанавливая надежный процесс анализа данных, дизайнеры могут создавать персонализированные, интересные и эффективные обучающие материалы, которые соответствуют меняющимся потребностям учащихся. Всегда помните, что data-driven LXD – это не разовый процесс, а постоянный цикл улучшения, который получает выгоду от регулярной оценки, итерации и совершенствования.
Ключевые метрики и показатели в аналитике обучения
Как профессионалам в области дизайна учебного опыта, нам важно понимать метрики и показатели в аналитике обучения, которые могут помочь нам оценивать и улучшать создаваемые нами учебные материалы. Эти метрики дают представление о производительности учащихся, их вовлеченности и эффективности инструктажных стратегий, что в конечном итоге приводит к более лучшим решениям в области дизайна обучения. В этой главе мы обсудим некоторые важные метрики и показатели, которые могут информировать процесс принятия решений на основе данных.
1. Учебные результаты: Одной из самых важных метрик в аналитике обучения являются учебные результаты, которые оценивают, насколько учащиеся достигли предполагаемых целей и задач курса или учебного опыта. Учебные результаты могут быть оценены различными методами, такими как экзамены, оценки, викторины или качественные оценки, такие как отзывы учащихся, самооценка и взаимооценка. Отслеживая учебные результаты, дизайнеры могут определить области, в которых содержание или подача могут потребовать улучшения, и внести необходимые корректировки для повышения успеха учащихся.
2. Время, затраченное на задачу: Важно отслеживать сколько времени учащиеся тратят на отдельные задачи и деятельность в рамках учебного опыта. Эти данные могут предоставить ценную информацию о степени вовлеченности в содержание, темпе и эффективности инструктажных стратегий. Например, если учащиеся постоянно тратят меньше времени на задачу, чем ожидалось, это может указывать на то, что задача слишком простая, слишком сложная или непонятна. Напротив, если учащиеся тратят больше времени, чем предполагалось, это может свидетельствовать о путанице или высокой когнитивной нагрузке. Дизайнеры могут использовать эту информацию для оптимизации учебного опыта.
3. Показатели завершения: Показатель завершения является важным индикатором вовлеченности обучающихся и их удовлетворенности процессом обучения. Высокие показатели завершения обычно свидетельствуют о том, что обучающиеся находят содержание курса актуальным, интересным и ценным, в то время как низкие показатели могут указывать на неудовлетворенность, отсутствие поддержки или неподходящий контент. Мониторинг показателей завершения может помочь дизайнерам выявить проблемы на ранних стадиях разработки курса и обеспечить мотивацию и подготовку обучающихся к завершению процесса обучения.
4. Метрики взаимодействия: Анализ взаимодействия может быть полезным для понимания того, как обучающиеся взаимодействуют с процессом обучения. Метрики взаимодействия могут включать такие показатели, как клики, навигация, движения мыши, социальное взаимодействие и шаблоны доступа к контенту. Высокие показатели активности могут указывать на активное взаимодействие обучающихся с контентом, а низкие показатели активности могут говорить о замешательстве или потере интереса. Данные о взаимодействии также могут помочь выявить проблемы с удобством использования, так как модели взаимодействия могут указывать на элементы в обучающей среде, которые могут быть непонятными или сложными для навигации обучающимися.
5. Обратная связь от обучающихся: Обратная связь от обучающихся является важным аспектом понимания, насколько эффективен процесс обучения с точки зрения самих обучающихся. Обратная связь может собираться через опросы, анкеты, интервью или неформальные разговоры. Эти качественные данные могут дать представление о том, что обучающиеся считают наиболее ценным, увлекательным и сложным в процессе обучения, указывая на области, требующие улучшения, и подчеркивая успешные стратегии.
6. Социальные метрики: В совместной обучающей среде социальные метрики могут быть полезными для понимания динамики взаимодействия в группе, общения и сотрудничества. Метрики, такие как частота и качество общения, степень сотрудничества и сплоченность группы, могут помочь дизайнерам определить, способствуют ли социальные аспекты обучающей среды достижению обучающихся, или, наоборот, создают помехи. Мониторинг и анализ социальных метрик в совместных контекстах могут привести к улучшению групповой работы, обсуждений и общего прогресса обучающихся.
Понимая и анализируя эти ключевые показатели и индикаторы в аналитике обучения, профессионалы в области дизайна могут принимать обоснованные на данных решения по улучшению обучающего опыта для учащихся. Применение подхода, основанного на данных, может помочь выявлять тренды, закономерности и области для улучшения в проектировании и предоставлении обучающего опыта, что приведет к более эффективному, интересному и успешному образовательному пути учащихся.
Инструменты и технологии для аналитики обучения
Поскольку спрос на принятие решений на основе данных продолжает расти в области дизайна обучающихся, появилось несколько инструментов и технологий, которые облегчают сбор, анализ и отчетность об аналитике обучения. Эти инструменты не только помогают в отслеживании и измерении обучающихся, но и позволяют специалистам определять закономерности, тенденции и инсайты, которые могут послужить основой для создания улучшенных обучающихся. В данной главе рассматриваются некоторые популярные инструменты и технологии, используемые в аналитике обучения, которые вы можете использовать для оптимизации вашего процесса дизайна обучающихся.
1. Системы управления обучением (LMS): LMS – это комплексная платформа, которая позволяет осуществлять доставку, отслеживание и управление различными учебными курсами и программами обучения. Несколько платформ-систем управления обучением, таких как Moodle, Blackboard и Canvas, предлагают встроенные модули аналитики, которые могут генерировать подробные отчеты об участии ученика, его прогрессе и успеваемости. С их помощью вы можете легко определить области, требующие немедленного внимания и корректировки.
2. Склады записей о обучении (LRS): LRS – это база данных, которая хранит и управляет данными обучения, включая индивидуальные обучающиеся опыт, поведение и достижения. Платформы, такие как Watershed, Learning Locker и GrassBlade LRS, часто используют стандарт xAPI (Experience API) для сбора и обработки данных из различных источников, таких как электронные учебные модули, мобильные приложения и даже социальные медиа-платформы. Используя LRS, вы можете точно отслеживать и анализировать данные, связанные с контентом, привлечением внимания, приобретением навыков и общими результатами обучения.
3. Инструменты визуализации данных: Визуализация является важным аспектом аналитики обучения, так как она позволяет легче понимать и интерпретировать сложные данные. Инструменты, такие как Tableau, Microsoft Power BI и Google Data Studio, могут помочь вам создавать интерактивные панели управления и визуальные отчеты, отображающие ключевые моменты в удобном и доступном формате. Используя эти инструменты, специалисты по дизайну учебного опыта могут принимать обоснованные решения на основе визуального представления различных метрик и показателей.
4. Платформы образовательной аналитики: Существует несколько платформ, созданных специально для анализа данных обучения. Решения, такие как Cluelabs User Flow Analytics, Gainsight, Demosphere и IntelliBoard, предлагают расширенные возможности аналитики, включая сегментацию данных, прогнозное моделирование и распознавание образцов. Эти платформы могут помочь вам управлять данными обучения и преобразовывать их в осуществимые данные, позволяя вам постоянно совершенствовать проектирование учебного опыта.
5. Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML): Технологии AI и ML играют все более важную роль в анализе и интерпретации данных обучения большого масштаба. Используя сложные алгоритмы и возможности обработки естественного языка, инструменты на основе AI, такие как IBM Watson, Google Cloud ML Engine и Amazon ML, могут обрабатывать и извлекать образцы из сложных, неструктурированных наборов данных. В результате вы можете получить более глубокие представления о поведении учащихся, предпочтениях и результативности, что в конечном итоге позволит разрабатывать более персонализированные и эффективные учебные программы.
6. Инструменты анализа социальных сетей (SNA): Социальные обучающие процессы часто включают взаимодействие и сотрудничество между учащимися. Инструменты SNA, такие как SocNetV, NodeXL и Gephi, позволяют анализировать данные отношений, полученные из этих взаимодействий, чтобы лучше понять коллаборативные процессы обучения и выявлять способы повышения вовлеченности в учебное сообщество.
В заключение, выбор инструментов и технологий для аналитики обучения во многом зависит от целей вашей организации, наличия ресурсов и конкретных аспектов дизайна обучающего опыта, которые вы хотите улучшить. Выбирая и интегрируя подходящие инструменты для ваших потребностей, вы можете получить всестороннее понимание потребностей, предпочтений и поведения ваших учеников, в конечном итоге разрабатывая более эффективные обучающие программы. Будьте готовы исследовать, экспериментировать и адаптироваться, чтобы использовать полный спектр возможностей, которые могут предложить инструменты и технологии аналитики обучения.
Практическое применение и кейс-стади
Поскольку профессионалы в области дизайна учебных программ все чаще принимают на вооружение методологии на основе данных, важно понимать практическое применение и кейс-стади, демонстрирующие силу аналитики обучения в улучшении учебных возможностей. В этой главе представлены реальные примеры успешного внедрения аналитики обучения для повышения результатов обучения и важные замечания для профессионалов, учитывая их инициативы.
1. Индивидуальные обучающие пути
Одно из самых перспективных преимуществ аналитики обучения заключается в возможности создания индивидуализированных обучающих путей для студентов. Прекрасный пример подхода, иллюстрирующего это, – Адаптивное обучение в Аризонском Государственном Университете (ASU), который использует аналитику обучения для настройки обучающего процесса путем отслеживания прогресса каждого студента и корректировки содержания и рекомендаций соответствующим образом. Платформа анализирует данные об успеваемости студентов, навыках и предпочтениях для разработки индивидуализированных обучающих путей, что приводит к повышению вовлеченности студентов, их удовлетворенности и к лучшим результатам обучения.
2. системы раннего предупреждения для студентов, испытывающих трудности
Аналитика обучения имеет потенциал помочь учреждениям определить студентов, испытывающих трудности в академическом, психологическом или социальном плане. Проанализировав исторические и фактические данные, учебные заведения могут создать системы раннего предупреждения, которые информируют преподавателей и администрацию о студентах, которые могут быть в опасности отчисления, что позволяет принимать своевременные меры по предоставлению дополнительной поддержки.
Например, в Университете Пердью система Course Signals использует аналитику обучения для создания оценки рисков для студентов на основе их академической успеваемости, прошлых достижений и уровня вовлеченности. Система может предупреждать преподавателей об учениках, находящихся в группе риска, позволяя своевременно предпринимать меры и предоставлять руководство перед усугублением проблем.
3. Коллаборативные обучающие среды
Внедрение аналитики обучения в коллаборативных средах может предоставить ценные сведения о групповой динамике и эффективности обучающихся опытов. SpeakUp-приложение, разработанное Сиднейским университетом, является одним из примеров аналитики обучения в коллаборативной среде. Приложение позволяет студентам задавать вопросы, голосовать за темы обсуждения и взаимодействовать со сверстниками в реальном времени, а преподаватели могут получать данные об участии студентов и особенностях их обучения. Эта информация помогает определить возможные направления улучшения как обучающей среды, так и индивидуальной производительности студентов.
4. Геймификация и аналитика обучения
Геймификация образовательного опыта путем внедрения игровых элементов может еще больше использовать аналитику обучения для повышения мотивации студентов, вовлеченности и общего обучающего опыта. Примером этого является инициатива «Mission US» от Корпорации спонсоров радиовещания и Национального фонда гуманитарных наук, интерактивная игра, предназначенная для изучения американской истории.
Игра использует аналитику обучения для отслеживания успеваемости и вовлеченности студентов, что позволяет образователям следить за индивидуальным прогрессом студентов, выявлять зоны слабых сторон и обеспечивать целевую поддержку. Данные аналитики также используются для усовершенствования самой игры, создания более погружающего и результативного обучающего опыта для студентов.
5. Оценка качества MOOCs (массовых открытых онлайн-курсов)
В связи с ростом MOOCs и платформ онлайн-обучения возрастает потребность в оценке качества и эффективности таких обучающих программ. Аналитика обучения может помочь специалистам изучать MOOCs, анализируя огромное количество данных, генерируемых тысячами пользователей. Coursera, популярный провайдер MOOCs, использует аналитику обучения для отслеживания и мониторинга показателей, таких как процент завершения курсов, время, потраченное на изучение материалов, результаты тестов и другие метрики. Эта информация помогает Coursera усовершенствовать и улучшать свои курсы, что выгодно как для преподавателей, так и для учащихся.
Эти кейсы демонстрируют универсальность и практическую применимость аналитики обучения для улучшения образовательного процесса. Выявляя закономерности, тенденции и возможности, аналитика обучения позволяет учебным заведениям и профессионалам в области дизайна обучения создавать персонализированные, интересные и эффективные обучающие программы, что в конечном итоге приносит пользу как учащимся, так и преподавателям.
Проблемы и перспективы развития аналитики обучения
Аналитика обучения доказала свою ценность для улучшения обучающегося опыта и помощи instructional дизайнеров в создании более интересных и индивидуализированных обучающих сред. В последние годы область значительно выросла, разрабатывается всё больше инструментов и техник для сбора, анализа и использования данных для информирования и улучшения обучающегося опыта. Однако, как и в любой новой сфере, существуют проблемы, с которыми сталкивается аналитика обучения, некоторые из них будут обсуждены ниже, наряду с перспективами развития данной области.
Конфиденциальность данных и этические вопросы
Одной из основных проблем в области аналитики обучения является обработка чувствительных данных, касающихся обучающихся. Сбор, хранение и управление данными об отдельных лицах ставят вопросы конфиденциальности и этики, такие как информированное согласие, безопасность данных и соблюдение требований законодательства о защите данных, таких как GDPR. Учебные заведения и специалисты, использующие аналитику обучения, должны находить тонкое равновесие между выгодами использования данных для улучшения образовательного процесса и соблюдением прав на конфиденциальность информации. Это требует формирования прозрачных политик и строгого соблюдения руководства по защите данных.
Качество и актуальность данных
Эффективность аналитики обучения во многом зависит от качества и актуальности собираемых данных. Существует риск использования поверхностных данных или неправильного толкования выводов, если собранные данные не соответствуют результатам обучения или не относятся к конкретному контексту, в котором происходит обучение. Обеспечение правильного сбора, измерения и интерпретации данных требует глубокого понимания обучающей среды и переменных, которые способствуют успешным учебным опытам. Оно также требует постоянного совершенствования методов и моделей аналитики в ответ на эволюционирующие педагогические подходы и образовательные парадигмы.
Междисциплинарное сотрудничество
Аналитика обучения является внутренне междисциплинарным полем, объединяющим области, такие как наука о данных, психология, педагогика и инструкционный дизайн. Этот междисциплинарный характер порождает проблемы в эффективном сотрудничестве и общении между заинтересованными сторонами с разными знаниями и профессиональным опытом. Преодоление этих разрывов требует выработки культуры сотрудничества, в которой разные участники делятся своими знаниями, взглядами и навыками для создания всеобъемлющего и обоснованного подхода к аналитике обучения.
Интеграция с дизайном учебного опыта
Еще одной значительной проблемой в области является эффективная интеграция аналитики обучения в процесс дизайна учебного опыта. Инструкционные дизайнеры и педагоги должны быть оснащены навыками и знаниями для понимания и применения результатов, полученных из анализа данных, для внесения значимых улучшений в учебные опыты. Для этого требуется не только технические знания, но и твердое основание в педагогике и понимание сложного взаимодействия между различными техниками обучения и обучения. Кроме того, необходимо устанавливать тесные обратные связи для постоянной оценки и усовершенствования эффективности аналитически обоснованных вмешательств.
Будущие перспективы для аналитики обучения
Несмотря на вызовы, существует несколько захватывающих будущих перспектив для аналитики обучения. При продолжении развития искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML), возрастает потенциал для еще более сложных и персонализированных выводов аналитики обучения. AI и ML могут способствовать автоматизации определенных аспектов аналитики обучения, что позволит сосредоточить больше внимания на разработке интервенций и обучающих стратегий.
Кроме того, увеличивающееся использование аналитики обучения в различных секторах, таких как корпоративное обучение, высшее образование и среднее образование, открывает новые возможности и перспективы для улучшения обучения в целом по отрасли. Через обмен лучшими практиками и сотрудничество между этими секторами, аналитика обучения может развиваться в более сильное и зрелое направление.
Наконец, возникновение таких новых технологий, как виртуальная реальность, дополненная реальность и интернет вещей (IoT), представляет собой захватывающие возможности для более погруженных и интерактивных обучающих опытов. По мере того как эти технологии становятся более популярными, аналитика обучения может использовать данные, генерируемые этими новыми средами обучения, для получения еще более глубоких взглядов на поведение и предпочтения учащихся.
В заключение, путь аналитики обучения полон трудностей, но потенциальные выгоды для учащихся, преподавателей и разработчиков обучающих программ огромны. Поскольку область продолжает развиваться и решать эти проблемы, перспективы использования возможностей анализа данных для создания более эффективных и интересных обучающих программ становятся все более заметными. Сосредоточившись на приватности, качестве, междисциплинарном сотрудничестве и передовых технологиях, аналитика обучения способствует значительному продвижению в разработке обучающих опытов.
Эта статья доступна на нескольких языках:
Learning Analytics and Data-Driven Approaches to Improve Learning Experience Design
Lernanalytik und datengesteuerte Ansätze zur Verbesserung des Lern-Experience-Designs
Leeranalyse en Data-Gedreven Methoden om Leerervaring Ontwerp te Verbeteren
Навчальна Аналітика та Даних-Орієнтовані Підходи для Покращення Дизайну Навчального Досвіду
Öğrenme Analitiği ve Veriye Dayalı Yaklaşımlarla Öğrenme Deneyimi Tasarımını Geliştirmek
Analiza Edukacyjna i Strategie Bazujące na Danych dla Poprawy Projektowania Doświadczeń w Nauce
Läranalys och Data-Drivna Metoder för att Förbättra Läsupplevelsens Design
Læringsanalytikk og Datadrevne Tiltak for å Forbedre Design av Læringsopplevelsen
Læring Analytik og Data-Drevne Metoder til at Forbedre Læring Oplevelses Design
Обучающая Аналитика и Данные, Основанные на Подходах для Улучшения Проектирования Обучающего Опыта