Cos'è la Learning Analytics?

La Learning Analytics descrive l'uso dei dati per comprendere i bisogni degli studenti e migliorare di conseguenza i servizi educativi. Può essere usata per testare l'efficacia di diverse tecniche di apprendimento, tracciare i progressi degli studenti individuando le aree di miglioramento e fornire agli insegnanti una visione delle tattiche di maggior successo. La Learning Analytics utilizza tecnologie come il data mining, l'analisi dei dati e l'intelligenza artificiale (IA) per migliorare l'esperienza di apprendimento e sostenere meglio gli studenti con approcci informati sui dati. Attraverso la Learning Analytics, le istituzioni possono vedere un miglioramento dei voti, della memoria e delle percentuali di laureati tra gli studenti.

Diagramma della Learning Analytics

La Learning Analytics si occupa di raccogliere dati scolastici e universitari, misurare la comprensione e il successo degli studenti in diverse aree o materie, e valutare le risorse e le strategie di follow-up che funzionano meglio per gli insegnanti. L'analisi dei dati può sostenere gli insegnanti e aiutarli a capire le aree problematiche e le opportunità di apprendimento degli studenti. È un approccio all'istruzione basato sui dati, perché non tutti gli studenti hanno gli stessi problemi o imparano nello stesso modo. La Learning Analytics può aiutare gli insegnanti a personalizzare i loro programmi per affrontare esigenze e sfide specifiche. Molte piattaforme forniscono risultati personalizzati e raccomandazioni per gli studenti, in grado di aiutare gli insegnanti nello sviluppo di programmi delle lezioni futuri, ma anche fornire agli studenti una visione migliore di dove dovrebbero concentrare i loro studi.

La Learning Analytics può utilizzare big data raccolti da scuole, università, fonti online, governi e altri istituti di istruzione. Queste massicce fonti di dati, se estratte, forniscono una grande opportunità per migliorare i risultati scolastici. Purtroppo, queste risorse sono spesso non sfruttate o sottoutilizzate in quanto l'applicazione della Big Data Analytics ai contesti di apprendimento è abbastanza nuova. Tuttavia, con un maggior numero di istituzioni che assumono analisti per questo scopo specifico e di insegnanti che si impegnano personalmente con l'analisi dei dati, la Learning Analytics continua a crescere e a utilizzare i dati per migliorare l'istruzione.

Tipi di dati di apprendimento da analizzare

La Learning Analytics può essere utilizzata per comprendere una varietà di dati educativi, compresi, a titolo esemplificativo ma non esaustivo, i seguenti:

  • Sondaggi di feedback degli studenti: i dati dei sondaggi degli studenti e dei laureati possono essere estremamente preziosi nel modo in cui gli istituti scolastici valutano le prestazioni degli insegnanti, affrontano le aree problematiche e migliorano la soddisfazione degli studenti.
  • Dati sulle ammissioni: le università sono spesso interessate al numero di iscritti che ricevono, alla percentuale che viene accettata e a quanti studenti accettati frequentano.
  • Voti degli esami: da un livello di rendimento di base, quali tendenze possono osservare gli educatori nei voti degli esami come risultato di diverse strategie di apprendimento.
  • Tassi di laureati: i tassi di laureati sono anche spesso utilizzati come base per consentire alle istituzioni di capire le loro prestazioni da un alto livello.
  • Coinvolgimento degli studenti: quali sono i contenuti che coinvolgono maggiormente gli studenti e come i contenuti educativi possono essere migliorati per aumentare tale coinvolgimento.
  • Key Performance Indicators (KPI): misurazioni del successo degli studenti e dell'efficacia educativa.
Inizia con la Learning Analytics
Prova TIBCO Spotfire - Prova gratuita
Con TIBCO Spotfire, la soluzione di analisi più completa sul mercato, scopri facilmente nuove insight dai tuoi dati.

Vantaggi della Learning Analytics

La Learning Analytics porta benefici sia agli insegnanti sia agli studenti. L'analisi dei dati può aiutare a fornire ricerche sui migliori strumenti e sulle migliori strategie per l'insegnamento e assistere nello sviluppo di nuovi e migliori metodi di apprendimento che migliorano significativamente l'esperienza degli studenti. L'impatto di questi cambiamenti può avere effetti di vasta portata sulla società, poiché un maggior numero di giovani beneficia di un'istruzione personalizzata, aumentando i tassi di laureati e diffondendo la conoscenza.

Man mano che il campo della Learning Analytics cresce, le istituzioni si affideranno a queste pratiche per sfruttare al meglio le loro risorse e fornire i risultati promessi per il successo degli studenti. Sarebbe un'occasione persa per le istituzioni non investire nell'analisi dei dati, perché il ritorno in termini di sviluppo e di miglioramento dell'efficacia degli studenti è significativo.

Nel complesso, i principali vantaggi della Learning Analytics sono:

  • Sfruttare al meglio le risorse limitate. L'analisi dei dati può aiutare gli istituti scolastici con risorse limitate a gestire tali risorse in modo più intelligente e basato sui dati. Può anche aiutare a massimizzare l'impatto di quelle risorse, assicurando che le risorse più preziose siano disponibili e declassando altri elementi meno necessari.
  • Aumentare la responsabilità. Gli insegnanti sono spesso ritenuti responsabili dallo stato, dai genitori o dagli stessi studenti che vogliono ottenere il massimo valore dalla loro istruzione. L'analisi dei dati può aiutare a quantificare questo valore e a misurare i miglioramenti nel tempo, in modo che gli insegnanti possano fornire supporto per l'impatto sul rendimento degli studenti.
  • Condividere i risultati. Un altro vantaggio della Learning Analytics è la maggiore trasparenza che fornisce in merito all'istruzione. Questa apertura può portare a migliori metodi di apprendimento non solo nell'istituzione, ma in molti centri educativi che attuano i risultati di tali programmi analitici.
  • Istruzione informata sui dati. La Learning Analytics aiuta a eliminare le congetture dall'istruzione. Può aiutare gli insegnanti a comprendere appieno i loro studenti e a prendere decisioni informate su come affrontare le loro maggiori sfide e aree di crescita.
  • Potere agli studenti. Uno dei vantaggi più benefici eppure trascurati della Learning Analytics è il modo in cui rimette l'apprendimento nelle mani degli studenti. Può dare agli studenti la possibilità di comprendere ciò che non comprendono. Loro possono quindi usare queste informazioni per rivedere le loro strategie di studio dentro e fuori dall'aula.

Come implementare la Learning Analytics

Ci sono diversi fattori da considerare quando si implementa la Learning Analytics, tra cui:

  • Analisi dei dati self-service. Se un istituto scolastico sta cercando di lanciare un programma di analisi dei dati che consente agli insegnanti di monitorare i progressi degli studenti, la soluzione deve essere veramente self-service e gli educatori devono essere adeguatamente formati su tutti i suoi componenti. Inoltre, perché un programma del genere abbia successo, l'organizzazione deve promuovere una cultura orientata ai dati in cui gli educatori e i dirigenti dell'istituzione si impegnino a usare spesso e bene i dati per guidare il cambiamento. Garantire l'adozione diffusa del programma di analisi dei dati è essenziale per il successo dell'iniziativa.
  • Comunicazione analista-insegnante. Se l'istituzione sta assumendo analisti specifici o addirittura sta esternalizzando il lavoro di analisi, ci devono essere canali di comunicazione aperti tra questi analisti e gli insegnanti che utilizzano i dati. Gli insegnanti avranno ancora bisogno di istruzioni e formazione su come farlo. Devono capire come sfruttare con successo le informazioni date loro e come porre ulteriori domande agli analisti per indagare.
  • Riservatezza dei dati. Le istituzioni scolastiche non sono esenti dalle normative sulla riservatezza dei dati e devono rispettare le linee guida del governo per la raccolta, l'analisi, l'uso e la condivisione dei dati di studenti e docenti. È importante che gli insegnanti che trattano i dati siano consapevoli delle linee guida in materia di privacy e adeguatamente formati su come mantenere la riservatezza delle informazioni personali. Per esempio, quando questi dati sono condivisi all'esterno, le istituzioni devono assicurarsi che i dati siano resi anonimi in modo che le informazioni personali di studenti e docenti siano protette.
  • Automazione col machine learning. Alcune istituzioni possono anche prendere in considerazione l'automazione del processo di analisi dei dati degli studenti e il resoconto sui risultati. Col machine learning, le soluzioni analitiche possono approfondire domande predeterminate, fare raccomandazioni sulle migliori azioni da intraprendere per lo studente o l'insegnante e anche inviare avvisi automatici o notifiche se un'area di apprendimento ha bisogno di particolare attenzione.