Анализ на обучението
Анализът на обучението е измерване, събиране, анализ и отчитане на данни за учещите и средата им; целта е разбиране и оптимизиране на ученето и средата му.[3] Нарастването на онлайн обучението от 1990-те години, особено във висшето образование, допринася за напредъка на подобни анализи, тъй като данните за учещите могат да бъдат следени и структурирани за анализ.[4][5][6] Когато учащите ползват СУО, социални медии или подобни онлайн инструменти, техните щракания, навигация из съответния инструмент, време за изпълнение на задачата, социални мрежи, информационен поток и развитие на разбирането чрез дискусии могат да бъдат проследени. Бързото развитие на масови отворени онлайн курсове (MOOC) предлага допълнителни данни за изследователите за оценка на преподаването и ученето в онлайн среда.
Определение[редактиране | редактиране на кода]
Въпреки че по-голямата част от литературата за Learning Analytics започна да приема гореспоменатата дефиниция, определението и целите на Learning Analytics все още са оспорвани.
Анализът на обучението като модел за прогнозиране[редактиране | редактиране на кода]
По-ранна дефиниция предполага, че анализът на обучението е използването на интелигентни данни, данни идващи от учащите, и модели за анализ с цел откриване на информация и социални връзки за прогнозиране и даване на съвети относно ученето на хората. Но Джордж Сименс[7] и Майк Шарки[8] критикуват тази дефиниция.
Анализът на обучението като вземане на решения чрез данни[редактиране | редактиране на кода]
По-широкият термин „аналитикс“ е наука за изследване на данни с цел да се направят заключения и, когато се използва при вземане на решения, с цел да се предложат възможни следващи действия.[9] От тази гледна точка, анализът на обучението е конкретен тип аналитикс, в който вземането на решения цели да подобри ученето и образованието.[10] През 2010 г. тази дефиниция на аналитикс се разраства, за да включи елементи от операционните изследвания, като дървета на решенията и стратегически карти за установяване на прогнозни модели и за определяне на вероятностите за определени следващи действия.[9]
Източници[редактиране | редактиране на кода]
- ↑ Siemens, G., Connectivism: A learning theory for the digital age, International Journal of Instructional Technology and Distance Learning 2 (10), 2005.
- ↑ George., Siemens. Knowing knowledge. [Place of publication not identified], [publisher not identified], 2006. ISBN 978-1-4303-0230-8. OCLC 123536429.
- ↑ Call for Papers of the 1st International Conference on Learning Analytics & Knowledge (LAK 2011) // Посетен на 12 February 2014.
- ↑ Andrews, R., Haythornthwaite, Caroline. Handbook of e-learning research. London, UK, Sage, 2007.
- ↑ Anderson, T. The theory and practice of online learning. Athabasca, Canada, Athabasca University Press, 2008.
- ↑ Haythornthwaite, Caroline, Andrews, R. E-learning theory and practice. London, UK, Sage, 2011.
- ↑ "I somewhat disagree with this definition—it serves well as an introductory concept if we use analytics as a support structure for existing education models. I think learning analytics—at an advanced and integrated implementation—can do away with pre-fab curriculum models." George Siemens in the Learning Analytics Google Group discussion, August 2010 Архив на оригинала от 2020-05-17 в Wayback Machine.
- ↑ "In the descriptions of learning analytics we talk about using data to "predict success". I've struggled with that as I pore over our databases. I've come to realize there are different views/levels of success." Mike Sharkey, Director of Academic Analytics, University of Phoenix, in the Learning Analytics Google Group discussion, August 2010[неработеща препратка]
- ↑ а б Picciano, Anthony G. The Evolution of Big Data and Learning Analytics in American Higher Education. (pdf) // Journal of Asynchronous Learning Networks 16 (3). 2012. DOI:10.24059/olj.v16i3.267. с. 9–20.
- ↑ Elias, Tanya. Learning Analytics: Definitions, Processes and Potential // Unpublished Paper. January 2011. с. 19. Архивиран от оригинала на 2019-01-11.