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L'importanza dell'analisi dei dati nell'eLearning



Pubblicato il: 18/01/2024
Migliorare l'efficienza dell'apprendimento attraverso l'analisi dei dati nell'eLearning
L'analisi dell'apprendimento è presente nella pedagogia da quando l'istruzione di massa ha consentito ai formatori di raccogliere dati sulle prestazioni degli studenti e di gestire l'attenzione, per stabilire parametri di riferimento per test ed esami, l'analisi gioca un ruolo fondamentale nei meccanismi di apprendimento. Con le invenzioni tecnologiche, l’apprendimento viene distribuito sempre più tramite computer e dispositivi mobili. L'apprendimento avviene anche attraverso i social network, i wiki, le e-mail e altri. I dati generati raggiungono un livello senza precedenti, ma l’uso efficace dei dati rimane ancora agli inizi.

L'analisi dei dati nell'eLearning si concentra sull'uso dei dati per sfruttare i risultati della formazione. Con l'utilizzo di strumenti efficaci come l'analisi predittiva, la mappatura della conoscenza multi-fonte e l'apprendimento automatico, è possibile progettare un sistema che soddisfi le esigenze individuali di Learning Analytics. L’integrazione dell’analisi con l’apprendimento online si traduce in una valutazione più completa e approfondita degli studenti.

Analisi dell'apprendimento sociale
Gli archivi di conoscenza sul web come wiki, forum, blog e video condivisi dai contributori stanno diventando sempre più la principale risorsa di apprendimento non solo per gli studenti ma anche per i dipendenti. È importante mappare le interazioni degli studenti con i depositi di conoscenza sociale attraverso fasi che includono:

- Ricerca. Attraverso la ricerca, l’apprendimento può essere personalizzato, mirato al curriculum degli utenti.
- Studio. Può essere monitorato e quindi testato automaticamente per monitorare le prestazioni e il livello di fidelizzazione degli studenti.
- Valutazione e raccomandazioni. Questi vengono raccolti per aiutare gli utenti a trovare i contenuti giusti per un programma di formazione di successo.
- Contributo. Può essere monitorato e premiato al completamento del ciclo di apprendimento sociale. I moderni sistemi di apprendimento dovrebbero essere dotati di strumenti di analisi sociale per implementare potenti formati di apprendimento all’interno dell’ovile.

Automatizzazione dei contenuti tramite analisi
I sistemi adattivi aiutano ad automatizzare i contenuti dell’apprendimento modificando le risposte agli input in base al contesto (dati storici) e alle circostanze (dati raccolti da altre fonti). L'efficienza dei sistemi adattivi è misurata dalla loro capacità di ottimizzare i risultati che influenzano questi cambiamenti. Sistemi così robusti sono progettati per raccogliere dati, analizzare, formulare decisioni per ottimizzare l’esperienza di apprendimento.

In che modo l'analisi dell'apprendimento può essere d'aiuto?
Per le aziende, l’apprendimento e la formazione sono strumenti fondamentali per migliorare il coinvolgimento dei dipendenti e la produttività sul posto di lavoro. L'esperienza di apprendimento complessiva è una serie di clic del mouse, navigazione e interazione con la piattaforma di apprendimento online. Con Learning Analytics è possibile aggregare le attività degli studenti e visualizzarle in forme comprensibili. Inoltre, puoi analizzare chi sono tutti gli studenti attivi, cosa leggono e come interagiscono con i sistemi di gestione dell'apprendimento (LMS). In passato, l’analisi era interamente guidata dalle esigenze del settore dell’istruzione per supportare la pianificazione e il processo decisionale. Durante questo processo, sono stati adottati numerosi approcci di apprendimento provenienti da ambiti diversi, tra cui business intelligence, data mining, modellazione predittiva, analisi web e altro ancora.

A causa della natura multidisciplinare dell’analisi dell’apprendimento e della disponibilità di Big Data, ci sono numerose opportunità per rispondere a domande difficili e fornire soluzioni per affrontare le sfide delle industrie dell’apprendimento. Ad esempio, fornire un feedback tempestivo agli studenti è considerato uno dei modi più importanti per potenziare l’esperienza di apprendimento. Tuttavia, le classi numerose difficilmente potrebbero fornire feedback a un singolo studente. Nella maggior parte dei casi, devono attendere i risultati della valutazione per ottenere un feedback sui loro progressi. Analizzando i dati sui compiti degli studenti e visualizzando i risultati, Learning Analytics può fornire feedback in tempo reale sugli studenti e fornire loro suggerimenti su come migliorare l'apprendimento.

L'analisi dei dati identifica il modo in cui gli studenti interagiscono con i contenuti della formazione, le attività di apprendimento e tra loro. La ricerca di informazioni su tali interazioni aiuta gli educatori a sviluppare una comprensione accurata dei bisogni degli studenti. Fornendo ai formatori la possibilità di monitorare e confrontare il successo tra vari metodi di insegnamento, Learning Analytics li aiuta a migliorare la qualità e l'impatto dei loro corsi.

Le possibilità di utilizzare i dati per migliorare i modelli di formazione sul posto di lavoro sono in aumento. Sempre più organizzazioni stanno adottando l’analisi dei dati nell’eLearning per rimodellare la cultura della formazione sul posto di lavoro. C'è stata una trasformazione costante verso una cultura dell'apprendimento in cui l'analisi dei dati viene utilizzata per supportare il processo decisionale, fornendo un'esperienza di apprendimento efficace sia per gli istruttori che per gli studenti.

Oggi, le organizzazioni dovrebbero essere consapevoli dell’ecosistema che sta emergendo attorno all’idea di analisi. Questi devono avere familiarità con gli strumenti e le strategie giusti e avere il know-how corretto per applicarli nella pratica, analizzando come migliorare l'apprendimento. Indubbiamente, l’integrazione delle tattiche analitiche nell’eLearning ha aperto un nuovo spazio per l’innovazione, che può fornire a educatori e studenti un rapido feedback sui processi di apprendimento. Questa capacità costituisce la base per rimodellare le strutture formative. E affinché si trasformi in realtà, è importante identificare il ruolo della Learning Analytics e il suo impatto sui modelli formativi esistenti e futuri.

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