Analiza danych dotyczących uczenia sięsą narzędziem do oceny, interpretacji i analizy danych generowanych przez uczących się w środowisku uczenia się online, aby procesy uczenia się i nauczania były bardziej wydajne przez nauczyciela w zakresie interwencji potrzebnych do doradztwa lub konsultacji z uczniami w odpowiednim czasie, aby zwiększyć ich sukces akademicki (Volungeviciene et al., 2021, 12). Istnieją cztery główne kategorie analityki uczenia się: (1) opisowa (co się stało?)prognozowanie (co będzie dalej?)diagnostyka (dlaczego tak się stało?)nakazowe (zrób to, aby poprawić). |
Dane w kontekście tej struktury dane to informacje, które zbieramy o studentach. Może pochodzić z formularzy, testów, interakcji uczniów z zasobami edukacyjnymi lub działaniami itp. |
Efekt uczenia sięKonkretne stwierdzenie, które opisuje dokładnie to, co uczeń będzie w stanie zrobić w jakiś mierzalny sposób. Dla danej kompetencji może być zdefiniowany więcej niż jeden mierzalny wynik (Gosselin, 2020). |
KompetencjaOgólne stwierdzenie opisujące pożądaną wiedzę, umiejętności i zachowania ucznia kończącego program (lub kończącego kurs).Kompetencje powszechnie definiują stosowane umiejętności i wiedzę, które umożliwiają ludziom skuteczne działanie w kontekście zawodowym, edukacyjnym i innych kontekstach życiowych (Gosselin, 2020). |
LA Analityka uczenia się |
LADPanel analityki edukacyjnej |
Learning AnalyticsDashboards są ważnym podzbiorem analityki uczenia się i odnoszą się do wizualnej reprezentacji danych automatycznie generowanych przez system.narzędzia do wizualizacji wyświetlające i przedstawiające informacje w sposób przyjazny dla użytkownika oraz dostarczające „znaczących i praktycznych spostrzeżeń na pierwszy rzut oka” (Pokhrel & Awasthi, 2021:93). |
LMS System zarządzania uczeniem się |
Metapoznaniekrytyczny element udanego uczenia się, który obejmuje samoregulację i autorefleksję procesu uczenia się oraz kontroluje procesy myślenia (Medina i in., 2017). |
MOOCmasowy, otwarty kurs internetowy |