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Spiegazione dell'analisi dei dati per l'eLearning: processi e tecniche che devi conoscere
Pubblicato il: 22/01/2024Quali processi di analisi dei dati sono necessari per un eLearning efficace?
Il progresso dell’eLearning negli ultimi anni è innegabile. Con l'evoluzione della tecnologia, i progettisti didattici sono in grado di creare esperienze di apprendimento efficaci che consentono un apprendimento flessibile e orientato all'utente. Un modo in cui sono riusciti a raggiungere questo obiettivo è sfruttando la potenza dei dati per ottenere informazioni preziose. In questo articolo, discutiamo l'importanza dell'analisi dei dati per l'eLearning, seguiti dai processi di analisi dei dati più comuni e dai tipi di analisi che puoi utilizzare per garantire l'efficacia del tuo corso di eLearning.
In che modo l'analisi dei dati supporta il successo dell'eLearning?
L'analisi dei dati è fondamentale per il successo di qualsiasi programma di eLearning, poiché fornisce una comprensione approfondita del coinvolgimento, delle prestazioni e delle preferenze degli studenti. Scopre modelli, tendenze e interazioni nell'ampio volume di dati generati dagli LMS e da altre piattaforme di eLearning, consentendo ai professionisti dell'eLearning di identificare le aree di miglioramento. Inoltre, può aiutare a creare esperienze di apprendimento personalizzate che soddisfano esigenze e preferenze di apprendimento distinte. Infine, tenendo traccia regolarmente dei dati, l’analisi dei dati può rilevare tendenze e fare previsioni che guideranno il processo decisionale per il futuro. Nel complesso, l’utilizzo dei dati per l’eLearning contribuisce allo sviluppo di programmi di apprendimento che si adattano alle esigenze in continua evoluzione del mondo digitale.
Passaggi e tecniche di analisi dei dati che devi conoscere
L’analisi dei dati è un processo che può garantirci l’accesso a informazioni preziose purché implementato correttamente. Diamo un'occhiata ai singoli passaggi che devi compiere.
1. Stabilire uno scopo
La prima fase del processo è probabilmente anche la più importante. È il momento di riflettere sul tuo problema o domanda aziendale e decidere quali tipi di analisi eLearning stai cercando di raccogliere e cosa vuoi ottenere attraverso la loro analisi. Ad esempio, potresti voler trovare i moduli più inefficaci nel tuo programma di formazione online in modo da poterli modificare o sostituire.
2. Raccolta dati
Guidati dalle osservazioni e dalle decisioni prese durante la prima fase, sei pronto per iniziare a raccogliere i dati necessari. Di solito sono necessari dati quantitativi e qualitativi, che possono essere accumulati attraverso sondaggi, interviste, osservazioni dirette, ecc. Assicurati di trovare un deposito o uno spazio cloud affidabile dove archiviare e organizzare queste informazioni, poiché si prevede che il volume essere piuttosto grande.
3. Pulizia dei dati
Data la grande quantità di dati disponibili, è logico che non tutti siano utili. Pertanto, durante questa fase, è necessario ordinare i dati e ripulirli eliminando duplicati o valori anomali che non contribuiscono ai risultati finali. Sebbene questo processo possa essere lungo ed estenuante per gli analisti di dati, è necessario se si desidera che il successivo processo di analisi abbia successo.
4. Analisi dei dati
In questa fase, i tuoi dati sono puliti, organizzati e pronti per essere analizzati. Esistono varie tecniche o metodi che puoi utilizzare per rilevare modelli e connessioni, attraverso i quali puoi trovare risposte alla tua domanda aziendale o fare previsioni per il futuro. Ecco alcune delle tecniche di analisi dei dati più comuni:
- L’analisi descrittiva prevede la descrizione delle principali caratteristiche del dataset. Per questo motivo utilizza misure come media, mediana, moda, ecc. È un'ottima tecnica per identificare modelli e tendenze.
- L'analisi diagnostica esamina i dati disponibili con lo scopo di scoprire le relazioni di causa-effetto tra di essi. Utilizza metodi come drill down, data mining e correlazioni, tra gli altri.
- L'analisi predittiva viene utilizzata per prevedere tendenze, correlazioni e risultati più avanti nel percorso. È una tecnica di analisi molto comune e popolare, poiché le aziende vogliono essere preparate per il futuro. Di solito si basa su modelli statistici e algoritmi di machine learning, per citarne un paio.
- L'analisi prescrittiva porta l'analisi predittiva a un ulteriore passo avanti non solo effettuando previsioni ma anche identificando le azioni che è necessario intraprendere in futuro. È un ottimo metodo da utilizzare per ottimizzare l'allocazione delle risorse e prendere decisioni basate sui dati.
- L'analisi inferenziale viene utilizzata per trarre conclusioni o fare previsioni su una popolazione più ampia. Utilizza test di ipotesi, intervalli di confidenza e analisi di regressione. Si potrebbe dire che combina le intuizioni dei metodi di analisi precedenti per raggiungere conclusioni generalizzate basate su una popolazione campione.
5. Visualizzazione dei dati
La fase finale del processo di analisi dei dati è la visualizzazione. In altre parole, questa è la fase in cui inserisci i tuoi risultati in grafici, diagrammi o elenchi puntati da presentare agli altri. Visualizzare i risultati dell'analisi dei dati è particolarmente importante nell'eLearning poiché spesso devi dimostrare alle parti interessate, spesso non tecniche, che il tuo programma online sta producendo i risultati desiderati.
7 analisi eLearning su cui concentrarsi per risultati ottimali
Conoscere le fasi del processo di analisi dei dati è fondamentale per raggiungere le giuste conclusioni sul successo del tuo progetto di eLearning. Ma ciò che è anche di grande importanza è sapere quali dati devi raccogliere dal tuo pubblico. Ecco una breve panoramica di 7 analisi comuni che ti aiuteranno a determinare l'efficacia del tuo programma di apprendimento online.
Tassi di soddisfazione degli utenti
La soddisfazione degli studenti online è un'analisi molto importante per le organizzazioni che desiderano sviluppare programmi di eLearning di successo. Utilizzando sondaggi e sondaggi, puoi valutare se gli studenti online stanno apprezzando l'esperienza di apprendimento che hai creato per loro e persino individuare i formati e i moduli che preferiscono di più.
Acquisizione di abilità
Ciò che stai cercando di ottenere attraverso l'eLearning è aiutare gli studenti ad acquisire nuove competenze, non solo a completare il maggior numero possibile di moduli e sessioni. Pertanto, è importante monitorare il loro livello di competenza durante tutto il processo di apprendimento. L’analisi dell’eLearning dipingerà un quadro chiaro di quanto bene gli studenti stanno assorbendo nuove informazioni e se sono in grado di implementarle in un controllo a campione.
Tempo trascorso nelle sessioni
La quantità di tempo che gli studenti trascorrono nelle sessioni può fornire molte informazioni preziose sull'efficacia del programma di apprendimento. Ad esempio, puoi confrontare la durata stimata di una sessione con il tempo effettivamente dedicato dagli studenti. Se il completamento richiede più tempo del previsto, ciò potrebbe indicare una serie di problemi, come informazioni mancanti o un difetto di progettazione che causa ritardi.
Tipo di dispositivo
È importante sapere quali dispositivi utilizza il tuo pubblico per frequentare il tuo corso di apprendimento online. E se la maggior parte utilizzasse gli smartphone ma tu avessi progettato il corso tenendo presente soprattutto i dispositivi con schermi più grandi, come computer e tablet? Quali misure potresti intraprendere per rendere l’eLearning più user-friendly per gli studenti che utilizzano dispositivi più piccoli?
Facile vs. Domande complicate
Sia le domande facili che quelle difficili hanno il loro posto in un corso di apprendimento. Il primo è lì per mantenere gli studenti interessati, il secondo per sfidarli. Tuttavia, le domande a cui quasi tutti gli utenti rispondono correttamente al primo tentativo dovrebbero essere così facili o è necessario modificarle? Allo stesso modo, ci sono studenti che lottano troppo con domande complicate? C'è un modo per spingerli in avanti quando rimangono bloccati?
Tariffe di riconsegna
Questa analitica si riferisce ai casi in cui gli utenti lasciano una pagina prima di completare ciò che intendevano fare. Ciò potrebbe indicare un modulo particolarmente difficile per il quale non dispongono delle informazioni necessarie. Potrebbe anche indicare errori di progettazione, bug o problemi tecnici nel sistema. Individua le pagine problematiche e scopri la radice del problema.
Progresso dello studente
Stabilisci traguardi e scadenze lungo il corso del programma di apprendimento durante i quali controlli i progressi degli studenti. Quanto è progredito lo studente dopo una settimana o un mese? Gli studenti che sono significativamente più avanti potrebbero trarre vantaggio da materiale più impegnativo, mentre quelli che sono indietro potrebbero aver bisogno di contenuti più semplici o di supporto esterno per raggiungere i propri obiettivi.
Conclusione
L’analisi dei dati è diventata una parte indispensabile del settore dell’eLearning, introducendo vantaggi che molti di noi prima avrebbero considerato impossibili. Sebbene non sia necessario diventare analisti di dati, tutti i professionisti dell'eLearning devono conoscere le fasi del processo di analisi dei dati per trarne il massimo. È anche fondamentale sapere su quali analisi dell'eLearning concentrarsi, a seconda delle domande a cui si desidera rispondere. Ci auguriamo che le informazioni che abbiamo condiviso in questo articolo ti abbiano aiutato a comprendere meglio il processo di analisi dei dati e come utilizzarlo per raggiungere i tuoi obiettivi.
