Ceci est une traduction de l’article original écrit en anglais: Mastering the Use of eLearning Interaction Data to Impact Learning Outcomes
Introduction aux Données d’Interaction en eLearning
Le eLearning est bien plus que la simple livraison de contenus éducatifs par le biais de moyens numériques. Il s’agit d’une exploration des modèles et comportements numériques des apprenants, en utilisant ces informations pour optimiser et personnaliser les méthodes d’enseignement et le matériel fourni. Sous-tendant ce processus se trouve la solide fondation des données d’interaction en eLearning.
Mais qu’est-ce que les données d’interaction en eLearning ? En termes simples, cela peut être décrit comme les ‘empreintes’ numériques laissées par les étudiants dans un environnement d’apprentissage en ligne. Cela peut inclure des détails tels que les modules auxquels ils ont accédé, le temps qu’ils ont passé sur chaque partie, les chemins qu’ils ont empruntés à travers le cours, leurs performances dans les vérifications d’apprentissage et les quiz, leur participation à des discussions ou des forums, et plus encore. Toutes ces interactions créent une trace de données numériques qui, lorsqu’elle est correctement analysée, peut fournir des insights sur la façon dont les apprenants interagissent avec le matériel.
Systématiquement collectées et analysées, ces données peuvent révéler beaucoup sur le comportement, les progrès et les modèles d’apprentissage de l’apprenant individuel. Plus qu’un simple rapport passif, ces données aident à construire un environnement d’apprentissage interactif et dynamique, où l’enseignement n’est pas un processus à sens unique, mais un dialogue engageant entre l’étudiant et le matériel d’apprentissage. Cela aide à créer un environnement d’apprentissage flexible qui répond aux besoins de divers apprenants plutôt que d’appliquer un modèle ‘taille unique’.
Pourtant, malgré son potentiel, il est important d’aborder les données d’interaction avec une conscience de ses limites. Les données peuvent éclairer ce qui se passe dans un cours eLearning, mais elles n’apportent souvent pas de clarté sur le ‘pourquoi’. Elles n’indiqueront pas, par exemple, pourquoi un étudiant a passé un temps plus long sur une certaine page web. Cela signifie-t-il qu’ils l’ont trouvé plus intéressante ou plus difficile, ou étaient-ils simplement distraits? En tant que tel, les données d’interaction devraient être utilisées en conjonction avec d’autres méthodes pour obtenir une image plus claire et plus complète des progrès d’un apprenant.
De plus, il est essentiel de se rappeler que la confidentialité des données est primordiale dans un contexte eLearning. Toutes les données doivent être collectées de manière à respecter la vie privée de l’apprenant et à se conformer aux réglementations pertinentes en matière de protection des données. Tout abus de ces données pourrait entraîner de graves conséquences, tant sur le plan éthique que juridique.
En général, les données d’interaction eLearning servent d’outil puissant pour guider les décisions de conception et de livraison de cours, en mettant en lumière les comportements, les préférences et les progrès des apprenants. Armés de ces connaissances, les éducateurs et les administrateurs peuvent offrir une expérience d’apprentissage plus personnalisée, engageante et efficace.
Définir les Résultats d’Apprentissage
Les résultats d’apprentissage sont les spécificités de ce qu’un apprenant devrait être capable de faire, comprendre et appliquer après avoir terminé un programme ou un cours particulier. Ces résultats servent de colonne vertébrale au développement du curriculum, sous-tendant la conception du contenu des cours, des méthodes d’enseignement et des stratégies d’évaluation.
La portée des résultats d’apprentissage peut être décomposée en trois catégories principales :
1. Cognitif : Il s’agit du développement des connaissances et des compétences. Cela comprend la mémorisation, la compréhension, l’application, l’analyse, la synthèse et l’évaluation.
2. Affectif : Cela englobe les attitudes, les sentiments et les valeurs qu’un apprenant développe ou change. Il s’agit de savoir à quel point un apprenant valorise, apprécie, gère, aligne et adopte.
3. Psychomoteur : Cela implique des compétences manuelles ou physiques qu’un apprenant développe. Il comprend l’imitation, la performance, l’habitude, l’adaptabilité et l’innovation.
Lors de la conception d’un cours, il est important de bien définir les résultats d’apprentissage visés. Vous devrez être spécifique sur ce que vous voulez que vos apprenants accomplissent. Lors de la définition des résultats d’apprentissage, envisagez de les rendre SMART (Spécifiques, Mesurables, Atteignables, Pertinents et Temporels).
Spécifique: Soyez précis sur ce que vous voulez que les apprenants accomplissent. Au lieu d’affirmer que les apprenants comprendront un certain sujet, spécifiez quels aspects de ce sujet ils comprendront et dans quelle mesure.
Mesurable: Définissez les résultats de manière à ce qu’ils puissent être mesurés. Cela vous permettra de suivre les progrès et de déterminer quand le résultat a été atteint. Selon le résultat, vous pourriez le mesurer à travers des tests, des devoirs, ou des observations.
Atteignable: Assurez-vous que vos résultats sont réalisables dans les limites du cours ou du programme. Ils devraient être stimulants, mais à la portée des capacités de l’apprenant à être accomplis.
Pertinent: Les résultats doivent être pertinents pour les objectifs ou le parcours professionnel de l’apprenant. Cherchez à développer des compétences qui seront précieuses pour le travail ou les projets académiques futurs de l’apprenant.
Limité dans le temps: Considérez quand vous vous attendez à ce que les apprenants atteignent ces résultats. Cela pourrait être à la fin d’une leçon, d’un cours, ou d’un programme.
La beauté de la définition des résultats d’apprentissage réside dans sa capacité intrinsèque à créer un plan directeur qui guide les éducateurs et les apprenants. Avec des résultats clairement définis et communiqués, les apprenants comprennent les attentes et peuvent mieux suivre leur propre progression. D’autre part, les éducateurs sont motivés à créer du contenu et des activités qui favorisent la réalisation de ces résultats. Ainsi, le processus délicat de la définition des résultats d’apprentissage est en effet une étape cruciale dans la création d’expériences d’eLearning efficaces.
Comprendre la Connexion entre l’Interaction en eLearning et les Résultats d’Apprentissage
Le eLearning est une plateforme numérique dynamique qui offre une myriade d’opportunités d’interaction avec le matériel d’apprentissage. Ces données d’interaction – chaque clic, réponse, vue de page, temps passé et au-delà – peuvent sembler être une richesse écrasante d’informations disjointes à première vue. Cependant, lorsqu’elles sont correctement comprises et efficacement utilisées, elles peuvent apporter des informations sans précédent sur le processus d’apprentissage et annoncer des améliorations significatives dans les résultats d’apprentissages.
Pour saisir la connexion entre l’interaction en eLearning et les résultats d’apprentissage, nous devons d’abord comprendre le concept d’interactivité dans le eLearning. Simplement dit, l’interactivité est le processus de communication entre l’apprenant et l’environnement d’apprentissage. Elle ne se limite pas à répondre à des quiz ou à cliquer sur un diaporama, mais inclut également des niveaux plus élevés d’implication tels que la résolution de problèmes ou la participation à une simulation.
L’interactivité rend donc le eLearning adaptatif aux besoins de l’apprenant et réceptif à leurs progrès, créant un environnement enveloppant qui est naturellement propice à de meilleurs résultats d’apprentissage.
Le type et le degré d’interactivité et les résultats qui en découlent peuvent être classés en quatre niveaux de base :
1. Passif : L’apprenant agit uniquement en tant que récepteur d’informations, avec une interaction minimale. Les résultats d’apprentissage à ce niveau sont souvent centrés sur la simple répétition de faits.
2. Interactivité limitée : Cela pourrait inclure des exercices simples tels que le “glisser-déposer” ou l’appariement de paires. Les résultats d’apprentissage impliquent souvent le rappel et la compréhension, avec une application limitée des connaissances.
3. Interactif : Des exercices plus complexes tels que les laboratoires virtuels ou l’accomplissement de tâches dans un environnement simulé entrent dans cette catégorie. Les résultats d’apprentissage pourraient inclure l’application et l’analyse.
4. Interactivité intensive : Ce plus haut niveau d’interaction pourrait impliquer un apprentissage basé sur des jeux sophistiqués ou la réalité virtuelle. Les résultats d’apprentissage ici impliquent souvent la synthèse et l’évaluation, les compétences de haut niveau selon la Taxonomie de Bloom.
Le niveau d’interactivité peut influencer les résultats d’apprentissage. Par exemple, un engagement accru dans des scénarios d’interactivité intensive peut favoriser l’apprentissage complexe et les compétences de pensée critique, formant des apprenants bien arrondis plutôt que de simples entrepôts d’informations.
Cependant, le type et le niveau d’interactivité doivent être soigneusement choisis pour s’aligner avec les objectifs d’apprentissage. Ce n’est pas simplement une question de volume ; la qualité prime sur la quantité. Des scénarios d’interactivité intensives ne se traduisent pas toujours par de meilleurs résultats d’apprentissage si l’objectif était simplement de mémoriser ou de comprendre.
C’est ici que les données d’interaction eLearning entrent en jeu, agissant comme une boussole vous guidant vers de meilleurs résultats d’apprentissage. C’est une immersion dans le processus d’apprentissage réel, offrant une visibilité transparente sur la façon dont les apprenants interagissent avec le contenu.
Par exemple, le temps passé par diapositive pourrait signifier un intérêt ou une difficulté, des rejoues fréquentes pourraient indiquer un contenu complexe ou déroutant, les performances aux quiz peuvent révéler des lacunes de connaissances. Simultanément, des interactions peu fréquentes ou des clics rapides pourraient être des symptômes de désengagement ou d’ennui.
L’analyse de ces données peut aider à adapter l’expérience d’apprentissage aux lacunes et aux préférences de l’apprenant, rendant le parcours d’apprentissage plus personnel, pertinent et donc, efficace. Cela améliore non seulement l’atteinte des objectifs d’apprentissage, mais aussi l’engagement et la satisfaction globale de l’apprenant, créant un impact positif sur les résultats d’apprentissage à court et à long terme.
En conclusion, les données d’interaction eLearning sont un outil vital entre les mains des professionnels de la conception d’expériences d’apprentissage, destinée à éclairer le chemin vers de meilleurs résultats d’apprentissage. Fait intéressant, le trésor de données qu’il fournit n’impacte pas seulement la conception des expériences eLearning actuelles, mais aussi les plans de futurs parcours d’apprentissage, transformant progressivement mais significativement le paysage de l’apprentissage numérique.
Techniques pour Collecter et Analyser les Données d’Interaction en eLearning
Comprendre comment les apprenants interagissent avec les plateformes d’eLearning est crucial pour améliorer l’efficacité des expériences d’apprentissage. Pour y parvenir, vous devriez collecter et analyser les données d’interaction en eLearning.
La première étape vers la collecte de données d’interaction en eLearning consiste à identifier quel type de données est le plus pertinent pour vos objectifs. Ces données peuvent inclure des informations sur les actions des apprenants au sein de la plateforme d’eLearning, telles que les taux d’achèvement des cours, le nombre de fois qu’un apprenant se connecte, et les types de matériaux d’apprentissage avec lesquels il interagit.
Il existe plusieurs façons de collecter ces données. L’une des méthodes les plus courantes est l’utilisation des systèmes de gestion de l’apprentissage (LMS). La plupart des plateformes LMS sont dotées d’outils analytiques intégrés qui vous permettent de surveiller et de suivre l’activité des apprenants en temps réel. Ils fournissent une vue d’ensemble des interactions de l’apprenant, comme la progression des cours, les scores aux tests et la participation aux discussions.
Une autre méthode consiste à recueillir directement les commentaires des apprenants. Cela peut être fait par le biais d’enquêtes, de questionnaires ou de formulaires de feedback. Bien que ces données auto-déclarées ne soient peut-être pas aussi objectives que les données collectées par machine, elles fournissent des informations précieuses sur les perceptions et les sentiments de l’apprenant concernant l’expérience d’apprentissage.
Vous pouvez également utiliser des outils de cartographie thermique qui fournissent des représentations visuelles des données, indiquant où les apprenants passent le plus de temps sur votre plateforme. Ils aident à identifier les ‘points chauds’ de haute activité et les ‘points froids’ de faible activité ou d’engagement.
Des outils d’analyse web tels que Google Analytics peuvent suivre et rapporter les interactions sur le site Web, fournissant des données sur le comportement et les attitudes des utilisateurs.
Une fois que vous avez recueilli suffisamment de données, l’étape suivante est l’analyse. L’analyse d’apprentissage consiste à examiner, catégoriser et interpréter ces données pour identifier des motifs et des tendances. Vous pouvez effectuer une analyse quantitative – en regardant les chiffres et les statistiques, ou une analyse qualitative – en se concentrant sur les données interprétatives et subjectives.
Les outils de visualisation, tels que les tableaux de bord, peuvent aider dans ce processus en présentant les données de manière visuellement accessible et compréhensible. Ils peuvent fournir un aperçu de l’engagement de vos apprenants et de leurs progrès dans le temps, et identifier les domaines qui ont besoin d’amélioration.
Une technique d’analyse est la segmentation, qui implique de diviser vos apprenants en groupes basés sur des caractéristiques communes, comme le niveau d’engagement ou la performance de cours. Cela peut aider à adapter les ressources et stratégies d’apprentissage pour répondre efficacement aux différents segments.
L’analytique prédictive implique l’utilisation de données pour prévoir les résultats futurs, vous permettant de traiter proactivement les problèmes ou défis potentiels.
N’oubliez pas que l’analyse de données ne doit pas être une activité ponctuelle mais un processus continu. Au fur et à mesure que les apprenants progressent et interagissent avec le contenu d’eLearning, il est important de surveiller et d’analyser les nouvelles données pour ajuster et affiner vos stratégies d’apprentissage pour de meilleurs résultats.
Enfin, il est essentiel de se rappeler que l’éthique des données doit être au premier plan de chaque entreprise de collecte et d’analyse de données. Assurez-vous d’avoir le consentement pour collecter et utiliser les données, de protéger la vie privée des données des apprenants, et d’utiliser les informations de manière responsable pour améliorer l’expérience d’apprentissage.
En conclusion, l’utilisation intelligente des données d’interaction d’eLearning a le potentiel d’avoir un impact significatif sur les résultats d’apprentissage. La capacité de collecter et d’analyser efficacement ces données devient un outil puissant pour les professionnels du design de l’expérience d’apprentissage, leur permettant de fournir une expérience d’apprentissage plus personnalisée, captivante et efficace.
Stratégies axées sur les données pour améliorer les résultats d’apprentissage
Dans un monde de plus en plus numérique et axé sur les données, il est important pour les professionnels de la conception d’expériences d’apprentissage de tirer parti de la grande quantité de données de interaction d’eLearning dont ils disposent pour améliorer les résultats d’apprentissage. En intégrant l’analyse de données dans les plateformes d’eLearning, les professionnels peuvent extraire des informations précieuses et élaborer des stratégies qui peuvent considérablement améliorer l’efficacité des méthodes d’enseignement et, finalement, les résultats d’apprentissage.
La première étape de ce processus d’intégration est d’identifier les indicateurs clés. Les indicateurs pourraient inclure le temps qu’un apprenant passe sur une page, le nombre de tentatives qu’ils font sur un quiz, ou leur participation à des forums de discussion. Les indicateurs peuvent également être adaptés à des objectifs d’apprentissage ou des compétences spécifiques, tels que la pensée critique ou la collaboration. Une fois ces indicateurs identifiés, il est possible de suivre, de surveiller et d’analyser ces données.
Grâce à l’analyse de ces données, il est possible d’identifier des modèles et des tendances. Par exemple, si une grande partie des apprenants passe une quantité disproportionnée de temps sur une page spécifique, cela peut indiquer que le contenu est trop complexe ou pas assez clair. Alternativement, si les apprenants manquent constamment une question sur un sujet particulier, cela peut suggérer que ce sujet doit être élaboré davantage.
La prochaine étape consiste à aborder ces perspectives et à ajuster les matériels d’apprentissage en conséquence. En se basant sur les informations extraites des données, des modifications peuvent être apportées au contenu, au format ou à la livraison du matériel pour mieux répondre aux besoins des apprenants. Par exemple, plus de ressources peuvent être allouées aux sujets qui se révèlent être plus difficiles ou des aides visuelles pourraient être incorporées là où les apprenants semblent avoir du mal avec du contenu chargé en texte.
De plus, des parcours d’apprentissage personnalisés peuvent également être créés grâce à l’utilisation d’analyses. En comprenant les comportements et les performances des apprenants individuels, les parcours peuvent être adaptés pour répondre à leurs besoins et styles d’apprentissage uniques. Cela non seulement augmente l’engagement, mais améliore également la rétention et l’efficacité de l’expérience d’apprentissage.
De plus, favoriser une culture d’amélioration continue est essentiel. En revoyant et en mettant à jour régulièrement les mesures suivies, les professionnels peuvent s’assurer qu’ils collectent les données les plus pertinentes. Cela leur permet de rester agiles et d’adapter leurs stratégies d’enseignement pour répondre aux besoins évolutifs de leurs apprenants.
En conclusion, l’exploitation des données d’interaction eLearning est sans doute l’un des outils les plus puissants à la disposition des professionnels de la conception pédagogique aujourd’hui. Non seulement cela permet une compréhension approfondie du comportement de l’apprenant, mais cela fournit également des insights clés qui peuvent guider la création d’expériences d’apprentissage significatives et personnalisées qui ont un impact significatif sur les résultats d’apprentissage. Adopter cette approche basée sur les données assure une amélioration et un succès continus dans un environnement d’apprentissage qui change rapidement.
Études de cas : application réussie des données d’interaction d’eLearning
Au fil des ans, plusieurs institutions éducatives et entreprises ont efficacement appliqué les données d’interaction d’eLearning pour améliorer leurs résultats d’apprentissage. Ces études de cas fournissent un contexte réel pour comprendre comment ces données peuvent mener au succès.
Tout d’abord, regardons un contexte universitaire, spécifiquement l’Université Harvard. Harvard a incorporé des analyses de leur plateforme d’apprentissage en ligne, HarvardX, pour augmenter l’engagement et les performances des étudiants. Ils ont découvert que les étudiants qui interagissaient avec les vidéos de cours et participaient aux forums de discussion montraient un taux d’achèvement de cours nettement plus élevé. En se basant sur ces éclairages, ils ont affiné la conception des cours en intégrant davantage de composantes interactives, telles que des quiz, dans les conférences vidéo et en favorisant une communauté d’apprentissage en ligne dynamique. Leur approche basée sur les données a conduit à un taux d’engagement des étudiants plus élevé et à une amélioration des taux d’achèvement.
Notre prochain exemple vient d’un contexte d’entreprise – la Bank of America. L’entreprise a rencontré un challenge pour former sa vaste main-d’œuvre répartie sur plusieurs sites. En utilisant les données d’interaction d’eLearning, ils ont appris que leurs employés préféraient des modules d’eLearning courts et condensés qui peuvent s’adapter à leurs emplois du temps chargés. La banque a restructuré son programme d’eLearning en modules de micro apprentissage, ce qui a conduit à une augmentation substantielle des taux de réussite des cours et de l’acquisition de compétences.
Le troisième exemple fait référence à une école primaire en Californie, qui a intégré l’eLearning pour compléter l’enseignement traditionnel en classe. En étudiant attentivement les données d’interaction des élèves, l’école a identifié des modèles d’élèves éprouvant des difficultés en mathématiques, plus précisément en multiplication et en division. Ces idées ont conduit au développement de jeux interactifs ciblant ces domaines spécifiques, entraînant une amélioration des résultats aux tests.
Notre dernière étude de cas présente l’application britannique d’apprentissage des langues, Duolingo. Duolingo utilise efficacement son vaste ensemble de données d’interaction utilisateur pour offrir des expériences d’apprentissage personnalisées. En analysant continuellement les interactions des utilisateurs, comme le temps passé sur une tâche, les taux d’erreur, ou le moment préféré d’étude, Duolingo ajuste le contenu du cours pour s’assurer que les utilisateurs sont engagés et apprennent à un rythme optimal.
Ces études de cas soulignent la valeur potentielle des données d’interaction eLearning dans divers contextes éducatifs, des universités aux écoles primaires en passant par les entreprises et les applications d’apprentissage des langues. Le principal enseignement de ces exemples est que comprendre comment les apprenants interagissent avec l’eLearning peut aider à identifier les points douloureux de l’éducation, à personnaliser le contenu et à améliorer ainsi les résultats d’apprentissage globaux. À mesure que nos paysages éducatifs continuent d’évoluer avec la technologie, les données d’interaction eLearning joueront sans aucun doute un rôle de plus en plus crucial.
Perspectives futures : Prochaines étapes dans l’utilisation des données d’interaction en eLearning
À mesure que nous avançons davantage dans l’ère numérique, l’importance des données d’interaction en eLearning continuera à augmenter. Ces données sont et resteront un outil puissant pour améliorer la qualité des expériences éducatives et par conséquent, améliorer les résultats d’apprentissage.
Néanmoins, comme tout outil, son efficacité dépend en grande partie de la manière dont il est utilisé. En tant que professionnels de l’expérience d’apprentissage, il est essentiel de rester à jour sur les tendances et les techniques émergentes dans l’utilisation des données pour orienter le développement des cours et l’interaction des étudiants.
L’une des perspectives recherchées est l’intégration de techniques d’analyse de données plus sophistiquées et d’IA. Par exemple, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour examiner les données d’interaction en eLearning et prédire les résultats d’apprentissage. Au fur et à mesure que les créateurs de cours alimentent ces algorithmes avec plus de données, ils peuvent mieux prédire les performances des apprenants et prendre des actions proactives pour fournir des matériaux supplémentaires, initier des interventions, voire personnaliser le rythme et le contenu de l’apprentissage.
Une autre tendance est le passage à l’analyse de données en temps réel. Plutôt que d’attendre pour évaluer les données après un trimestre ou un cours, les professionnels de la conception d’expériences d’apprentissage peuvent utiliser des données en temps réel pour apporter des modifications immédiates au contenu du cours. Ils peuvent ensuite mesurer l’impact de ces ajustements, également en temps réel.
De plus, la prévalence de l’apprentissage mobile a ouvert de nouvelles dimensions pour la collecte et l’analyse de données. Les données de géolocalisation peuvent ajouter un niveau d’excitation à la personnalisation et au contexte d’apprentissage. Cette tendance peut être exploitée pour créer des expériences d’apprentissage basées sur la localisation, telles que des voyages sur le terrain numériques ou des jeux éducatifs basés sur la réalité augmentée.
De plus, l’importance croissante des ‘compétences douces’ telles que la pensée critique, la collaboration et la résolution de problèmes dans le lieu de travail du 21ème siècle nécessite des méthodes plus sophistiquées pour évaluer ces capacités. Ici, les données d’interaction d’eLearning peuvent s’avérer particulièrement utiles, offrant des informations précieuses sur les processus de résolution de problèmes des apprenants ou les spécificités de leur engagement en équipe.
Il est tout aussi crucial de noter que l’avenir de l’eLearning doit continuer de prioriser la confidentialité et la sécurité des données. Alors que des données plus sensibles deviennent disponibles dans les environnements d’éducation numérique, les créateurs de cours doivent s’assurer que toutes les données sont collectées, stockées et traitées conformément aux lois sur la protection des données en vigueur et aux meilleures pratiques.
En fin de compte, notre mission en tant que concepteurs d’expériences d’apprentissage est d’améliorer les résultats de l’apprentissage. Alors que nous continuons à explorer et à expérimenter avec les technologies émergentes et les pratiques basées sur les données, nous devons toujours garder cet objectif à l’esprit. En exploitant les données d’interaction de l’eLearning de manière innovante, nous pouvons continuer à créer des expériences d’apprentissage plus engageantes, efficaces et personnalisées.
N’oubliez pas, l’avenir de l’eLearning ne concerne pas seulement la technologie que nous utilisons, mais comment nous l’utilisons pour favoriser des expériences éducatives significatives pour tous les apprenants. Les possibilités sont énormes, et l’avenir s’annonce brillant. Tant que nous nous engageons dans cette perspective, nous sommes certains de voir encore plus de possibilités intrigantes devenir une réalité dans la prochaine vague d’éducation numérique.
Cet article est disponible en plusieurs langues:
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
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