學習分析是什麼？
學習分析利用數據來了解學生需要，從而改善教育服務。它可用於測試各種學習技巧的效率，追蹤學生的進度，並識別需要改進的範圍，讓教育工作者了解什麼是最有效的教學方法。學習分析利用數據挖掘、分析和人工智能 (AI) 等技術，來改善學習體驗，並以從數據中獲得充足資訊的方法，使學生能夠獲得更好的支援。學院可以透過學習分析，來改善學生的成績、留級率和畢業率。
學習分析需要收集學校和大學的數據，衡量學生在不同領域或學科的理解和成就，然後評估最適合教育工作者採用的資源和後續追蹤策略。這種分析技術可以有效支援教育工作者，幫助他們了解學生的問題領域和學習機會。這是一種由數據驅動的教育方法，因為並非每個學生都有相同的問題或以相同的方式學習，而學習分析可以幫助教育工作者為他們制定個人化的教學計畫，以因應特定需求和挑戰。許多平台都為學生提供個人化的結果和建議，既可以幫助教師制定未來的課程計畫，也能讓學生更了解他們的學習重點。
學習分析可以利用學校、大學、線上資源、政府和其他教育機構所收集的大數據，藉由探勘這些大量的數據來源，找到改善教育成果的絕佳機會。不幸的是，因為在學習環境中應用大數據分析是比較新穎的做法，所以相關數據來源通常尚未開發或未被充分利用。但隨著越來越多機構為此特定目的而聘請分析師，以及越來越多教育工作者執行自助分析，可見學習分析將會繼續增長，運用數據來改善教育成果。
欲分析的學習數據類型
學習分析可用於理解各種教育數據，包括但不限於以下類型：
- 學生反饋調查：學生和畢業生提供的調查數據是非常寶貴的，可以幫助教育機構評估教育工作者表現、解決問題領域和提高學生滿意度
- 招生數據：大學通常很關心申請人數、錄取百分比和最終有多少錄取學生來報到
- 考試成績：從基本表現水準來看，教育工作者可以知道各種學習策略所得到的考試成績趨勢
- 畢業率：教育機構一般以畢業率作為機構表現的衡量基準
- 學生參與：學生最喜歡參與什麼內容，以及如何改善教育內容來提高學生參與度
- 關鍵績效指標 (KPI)：衡量學生的成就和教育效果
學習分析的好處
學習分析對教育工作者和學生而言皆是獲益良多，這種分析技術可以幫助研究最佳教學工具和策略，並協助開發新穎和更好的學習方式，從而顯著改善學生的體驗。隨著越來越多年輕人受惠於個人化教育、提高畢業率和傳播知識，這些改變將對社會帶來深遠影響。
隨著學習分析領域的發展，教育機構將開始憑藉這些實務方法，來充分利用既有的資源，並做到所承諾的學生成功結果。因為分析技術在學生發展和提升學習效果等方面成效顯著，如果教育機構抗拒投資在分析技術上，將會錯失大好的機會。
總括來說，學習分析的主要好處：
- 充分利用有限資源：分析可以幫助資源有限的教育機構，以數據驅動的方式，更聰明地管理資源。這也有助於發揮資源的最佳影響力，確保提供最有價值的資源，並降低其他非必要項目的優先順序。
- 增加責任感：教育工作者通常要向國家、家長或學生負責，其中學生本人是最希望從教育中獲得最大價值的人。學習分析可以幫助量化此價值，並衡量長期下來的進步狀況，使教育工作者可以提供更多支援來影響學生的表現。
- 分享成果：學習分析的另一個好處是提高教育的透明度，這種開放性不僅可在單一教育機構內實施，甚至可以跨越多個採用相同分析程式的教育中心，從而發現更好的學習方法。
- 從數據中獲得充足資訊的教育方式：學習分析可以幫助教育工作者充分了解自己的學生，制定資訊充足的明智決策，來幫助學生解決他們最重大的挑戰、找出可以改進的領域。
- 賦予學生權力：學習分析最有益但又常被忽視的好處之一，是將學習重新交到學生手中，讓學生主動去了解他們不知道的東西，然後利用這些資訊修改自己在課堂內外的學習策略。
如何執行學習分析
執行學習分析時，需要考慮幾個因素：
- 自助分析：如果教育機構希望為教育者推出一個分析程式來追蹤學生的學習進度，那麼該解決方案必須完全是自助式的，教育工作者也應該獲得該程式的充分培訓。此外，為了讓這類程式成功，教育機構必須推廣數據驅動的文化，亦即，教育工作者和教育機構領導人必須致力於經常善用數據來推動變革。此計畫的成功關鍵，取決於能否確實廣泛使用該分析程式。
- 分析師／教育工作者的溝通：如果機構正在聘請專門的分析師，甚至外包分析工作，那麼這些分析師和利用數據的教育工作者之間，必須有開放的溝通管道。教育工作者仍需要接受相關的指導和培訓，以了解如何與分析師溝通。教育工作者還需要了解如何成功利用分析師所提供的資訊，以及如何提出進一步的問題供分析師進行調查。
- 數據隱私：教育機構受到數據隱私法規的約束，必須遵守政府關於收集、分析、使用和分享學生與教職員工數據的指導方針。處理數據的教育工作者必須了解隱私規定，並接受有關如何維護個人資訊隱私的充分培訓，這點很重要。例如，當教育機構要對外分享學習數據時，應該確保這些數據是匿名的，以保護學生和教職員工的個資安全。
- 機器學習自動化：某些教育機構甚至可能考慮將學生數據和回報發現的分析過程自動化，這類學習分析解決方案可以利用機器學習，深入研究預先決定的問題，為學生或教育工作者建議最佳下一步行動，甚至在出現需要特別關注的學習領域時，自動發送警報或通知。