Аналитика учебная

Материал из Поле цифровой дидактики


Описание Аналитика учебная. (Learning analytics) — измерение, сбор, анализ и представление данных об учениках и их действиях с целью понимания и оптимизации учебного процесса и той среды, где это этот процесс происходит. Набор методов, позволяющих учителям и ученикам лучше понимать происходящее в учебном процессе.
Область знаний NetSci, Информатика, Образование
Авторы UNESCO
Поясняющее видео
Близкие понятия Сетевой анализ, Цифровой объект, Аналитика, Аналитика мультимодальная, Самоконтроль цифровой
Среды и средства для освоения понятия R, Snap!, Python, J

Термин «учебная аналитика» определяет направление исследований, основанное на компьютерном сборе, анализе и представлении данных об учениках и их действиях с целью понимания и оптимизации учебного процесса и той среды, где этот процесс происходит. В настоящее время учебная аналитика объединяет множество исследований, в основании которых лежит анализ цифровых записей о деятельности субъектов образования. Таких записей становится всё больше, поскольку участие субъекта образования в учебном процессе всё чаще опосредуется цифровыми устройствами, благодаря которым данные о поведении участника автоматически могут быть получены, сохранены и использованы для анализа.

Данные учебной аналитики могут включать специальные электронные журналы, в которых хранятся хронологические записи обо все действия пользователя: изменение переменных, нажатие кнопок, изменения в коде создаваемого текста или компьютерной программы; мобильные данные о местоположении ученика и т.п.

Современные среды коллективной работы с электронными документами, как и среды электронного обучения, позволяют сохранять в электронной памяти записи о действиях пользователей и записи об изменении или использовании цифровых объектов. Эти записи могут служить первичным источником данных для учебной аналитики. Важно, что данные для учебной аналитики формируются в результате постоянного отслеживания и регистрирования сигналов о действиях обучающих и обучаемых, а не извлекаются из анкет или тестов. Методы обработки данных, извлечения и визуализации знаний могут быть доступны всем субъектам образования. Полученные в результате анализа знания помогают и обучаемым, и обучающим лучше понимать события, происходящие в рамках учебного сценария над чем работают участники, как они взаимодействуют, что они создают, какие средства они используют, в какой среде протекает учебная деятельность

Патаракин, Е.Д.
Педагогический дизайн совместной сетевой деятельности субъектов образования, https://www.mgpu.ru/uploads/adv_documents/4131/1490167704-DissertatsiyaPatarakinED.Pdf, (2017).
П. Бликштейн,
обосновывая педагогическое значение учебной аналитики, выделяет её возможности для оценивания умений XXI века: способности к творчеству, инновациям, критическому мышлению, решению проблем, общению и взаимодействию.
  • Blikstein P. Using Learning Analytics to Assess Students’ Behavior in Open-ended Programming Tasks LAK ’11 / New York, NY, USA: ACM, 2011. 110–116 с.

Типы аналитики

Максим Скрябин - https://iite.unesco.org/ru/news/prezentatsiya-novogo-onlajn-kursa-vvedenie-v-uchebnuyu-analitiku/
Опираясь на функциональную таксономию учебной аналитики, выделяет три области учебной аналитики:
  1. аналитика контента,
  2. аналитика учащихся
  3. аналитика событий

Аналитические задачи

Тип Данные образовательные Задачи Примеры
Описательная Отчеты о посещаемости, ведомости оценок, оценки работы учителей Описание данных Меры разброса, характеристики распределения
Диагностическая Cистема относительных оценок, расчет среднего балла учащихся. Причинно-следственные связи, связи между переменными Проверка гипотез, дисперсионный анализ, кластерный анализ, корреляционный анализ
Предсказательная На основании количества поступлений прогнозировать поступления будущего года Составление прогнозов Регрессионный анализ
Предписывающая Действия на основании имеющихся данных Оптимизация и управление Имитационное моделирование, экспертные системы