Lo scopo dei Learning Analytics è fornire a studenti, tutor e leader istituzionali informazioni rilevanti che li aiutino a capire e ottimizzare i processi di insegnamento e apprendimento. Quello dei Learning Analytics è un campo giovane e in espansione.
Molte istituzioni che potrebbero beneficiarne, hanno iniziato a farne uso solo da poco.
In tal senso, abbiamo raccolto una serie di definizioni utili a chiarire dubbi e a prendere confidenza con i concetti di base dei learning analytics.
Adaptive Learning
Il termine “Adaptive learning” si riferisce ai software capaci di monitorare la performance dei discenti. Questi dati sono utili ad adattare i contenuti presentati nel percorso formativo in base ai dati raccolti.
Intelligenza artificiale (AI)
Un ramo dell’informativa che mira a costruire macchine capaci di simulare il processo decisionale. In pratica, l’intelligenza artificiale può essere più o meno sofisticata. Si basa su algoritmi di machine learning più o meno complessi. Gli istituti formativi e la formazione aziendale esplorano l’applicazione dell’intelligenza artificiale.
Pertanto, collezionano dati che rendono più semplice l’automatizzazione dei processi che facilitino e migliorino i processi formativi.
Big Data
Ampi set di dati che attraverso analisi computazionali possono rilevare trends e associazioni utili. L’istruzione superiore in particolare, può generare corposi data set attraverso i Big Data. La sfida sta nel distillare dai dati informazioni utili a generare valore a beneficio di discenti e dei formatori.
Code of Practice
Sono linee guida che scandiscono le responsabilità delle istituzioni. Il fine è quello di assicurare che i learning analytics siano utilizzati in maniera etica, responsabile ed efficiente.
Dashboard (cruscotto)
Una serie di widgets che forniscono all’utente una panoramica dei report e delle metriche utili a perseguire uno o più obiettivi. Nei learning analytics, le dashboard sono destinata principalmente al personale istituzionale, agli amministratori e ad altri responsabili.
Anche i discenti possono trarre beneficio dall’utilizzo di dashboard specifiche.
Democratizzazione dei dati
La possibilità per tutti i membri di una certa organizzazione di accedere ad informazioni in formato digitale, non solo per manager o specialisti. I servizi di data warehouse supportano la democratizzazione dei dati per gli istituti formativi. Sono utili a dirigenti, instructional designers, formatori e studenti. Permette loro di allineare ciò che accade nelle classi con gli obiettivi istituzionali.
Data Governance
Il sistema di gestione e di sicurezza che assicura che i dati di un istituto o un’azienda siano sempre accurati, completi, coerenti. In aggiunta, devono essere affidabili e disponibili per le persone giuste al momento giusto.
Scienza dei dati
Un ramo della scienza che combina diversi metodi computazionali e di visualizzazione. Utili ad estrarre informazioni importanti da grandi set di dati. La scienza dei dati trova spesso applicazione nella formulazione di previsioni utili ad altri processi o alla comprensione di un qualche fenomeno. Oltre che nella formazione, la scienza dei dati è applicata in diversi ambiti. La finanza, le scienze biologiche, la sanità, l’astronomia e le attività online, quelli più diffusi.
Data Warehouse
Un sistema informativo di dati aziendali o istituzionali. Questi sono organizzati e strutturati per un facile accesso da parte degli utenti. Una Data Warehouse rappresenta una fonte di informazioni centralizzata affidabile. Ha l’obbiettivo di migliorare la comunicazione e di supportare i processi decisionali.
Educational Data Mining (EDM)
È una disciplina riguardante lo sviluppo di metodi per l’esplorazione dei dati estrapolati dai contesti formativi. Al fine di comprendere meglio gli studenti e le modalità di apprendimento. L’Educational Data Mining è molto vicina ai Learning Analytics. Questi ultimi, però, pongono maggiore enfasi sull’unione tra l’analisi dei dati e l’osservazione dei contesti di insegnamento e apprendimento. L’obbiettivo comune dell’EDM e dei Learning Analytics è di estrarre dai dati informazioni a supporto dei processi decisionali a miglioramenti della didattica. In generale, l’EDM si concentra maggiormente sulle tecniche e sulle metodologie. I learning analytics, invece, riguardano soprattutto l’applicazione.
Internet of Things
Un concetto riguardante gli oggetti di uso comune che sono connessi alla rete. Possono collezionare e scambiarsi dati, relazionandosi con altri dispositivi e database. Gli oggetti connessi a internet contengono sensori che utilizzano per collezionare dati e aumentare la visibilità dei ricercatori nei processi formativi.
Learning Analytics
I Learning Analytics usano i dati estrapolati dai processi apprendimento per migliorare la formazione e assistere i discenti stessi. Il concetto copre una varietà di tecniche. Sono inclusi il machine learning, il design di dashboard, l’analisi del social network, writing analytics e natural language processing.
Machine Learning
Un ramo delle scienze informatiche che cerca di rendere i computer in grado di imparare come le persone. Così facendo, migliorano i loro processi di apprendimento in maniera autonoma. Il tutto tramite l’ausilio di dati ed informazioni sotto forma di osservazione e interazione.
Analisi predittiva
L’analisi predittiva o predictive analytics, può aiutare i formatori a capire la probabilità che certi eventi si verifichino. Questo grazie alle analisi dei dati correnti e passati. Nella formazione, i modelli predittivi possono usare i dati demografici e di performance dei discenti. Sono utili a generare previsioni e identificare quali discenti potrebbero trovarsi in difficoltà.
In tal modo si può intervenire tempestivamente per assicurare il successo formativo.
Writing Analytics
L’analisi di testi prodotti dai discenti per comprendere i loro processi di scrittura e inquadrare i prodotti nel contesto. Mira ad utilizzare i Learning Analytics per sviluppare una conoscenza e consapevolezza più profonda di quello che costituisce l’abilità di scrittura.
Migliora la didattica con Intelliboard e i Learning Analytics
Saper leggere e analizzare i dati può avere un notevole impatto sulla gestione dei processi formativi. Una piattaforma LMS versatile come Moodle offre diverse possibilità di monitoraggio e reportistica ampliabili tramite plugin.
Intelliboard è il plugin che raccoglie e organizza efficacemente i dati in report multipli. In tal modo, aiutano a migliorare metodologie di insegnamento, grazie a una maggiore consapevolezza delle attività che si svolgono sulla piattaforma LMS.
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