Qu'est-ce que l'analyse de l'apprentissage ? Transformez les données en leçons significatives.

À première vue, il pourrait sembler que les données et l'empathie n'ont rien en commun.

Cependant, lorsqu'on les place dans le contexte de l'analyse et de l'extraction d'informations pour tirer des conclusions significatives, les données prennent un tout nouveau sens.

Que ce soit pour obtenir une vue d'ensemble des clients, innover de nouvelles solutions aux problèmes ou améliorer le système éducatif, les institutions du monde entier utilisent les données pour mieux comprendre les personnes avec lesquelles elles interagissent.

Et bien que de nombreux arguments s'opposent aux établissements et aux logiciels qui exploitent nos données personnelles, les systèmes de gestion de l'apprentissage sont une bénédiction dans le domaine de l'analyse de l'apprentissage.

Les universités, les organisations de tests standardisés et les plateformes d'éducation en ligne utilisent l'analyse de l'apprentissage pour collecter des données sur leur base d'étudiants et la façon dont ils apprennent afin de pouvoir ajuster leur approche si nécessaire.

L'analyse de l'apprentissage reflète de près le data mining, qui a généralement une connotation négative. Cependant, il existe une différence morale entre le data mining qui vise à vous vendre quelque chose et le data mining qui vise à améliorer les systèmes éducatifs.

Dans le contexte de l'analyse de l'apprentissage, cette collecte d'informations est appelée data mining éducatif.

Qu'est-ce que le data mining éducatif ?

Le data mining éducatif fait référence au domaine de la recherche concerné par la collecte et l'application de données, d'apprentissage et de statistiques cultivées à partir de systèmes d'apprentissage.

Le data mining éducatif est une méthode relativement nouvelle mise en œuvre pour identifier les domaines d'amélioration dans les systèmes éducatifs. En recueillant des informations sur les étudiants et les environnements dans lesquels ils apprennent à l'aide de technologies éducatives, les institutions peuvent mieux comprendre leur situation d'apprentissage actuelle et identifier la meilleure façon pour eux d'apprendre dans ce contexte, ouvrant des portes pour ces étudiants à progresser.

Les informations généralement recueillies incluent le nombre d'étudiants ayant accédé à une certaine information, quand elle a été consultée et combien de temps elle a été affichée sur leurs écrans d'ordinateur. Le data mining éducatif peut également collecter des informations sur les évaluations des étudiants, comme le moment où quelqu'un soumet une réponse à un problème et si elle était correcte ou non.

Bien que cela puisse sembler être des détails minuscules concernant le potentiel global d'un étudiant, lorsque l'analyse de l'apprentissage est appliquée, ces détails peuvent être analysés pour tirer des conclusions significatives. Ces pratiques ont fait des merveilles pour la psychologie éducative et l'analyse de l'apprentissage.

Comment l'analyse de l'apprentissage est-elle utilisée ?

Les instructeurs suivent les informations des étudiants depuis que les institutions éducatives ont été établies.

Les évaluations notées ont agi comme la pierre angulaire pour les éducateurs pour comprendre où les étudiants progressent et où ils ont besoin de soutien supplémentaire. Lorsqu'elles sont appliquées à l'ère numérique dans laquelle nous vivons actuellement, ces pratiques intemporelles peuvent perdurer, et de nouvelles comme l'analyse de l'apprentissage peuvent être adaptées en même temps.

Une des utilisations les plus courantes de l'analyse de l'apprentissage est de prédire le succès des étudiants, y compris déterminer si un étudiant particulier est sur le point de réussir, d'échouer ou d'abandonner. Au-delà de cela, il y a quelques autres raisons pour lesquelles les organisations éducatives mettent en œuvre l'analyse de l'apprentissage.

Soutenir le développement des étudiants

En plus d'offrir un soutien aux étudiants qui risquent de mal performer ou d'abandonner, l'analyse de l'apprentissage peut également offrir aux éducateurs les informations dont ils ont besoin pour aider les étudiants dans leur développement global.

Cela peut inclure la recherche des compétences et des stratégies qui correspondent au style d'apprentissage préféré d'un étudiant particulier ou aider les étudiants à s'adapter à leur environnement d'apprentissage actuel.

Offrir des retours

Sur la base des informations collectées avec l'analyse de l'apprentissage, les éducateurs peuvent offrir des retours positifs et des critiques constructives aux étudiants. Ces conseils peuvent être délivrés immédiatement, offrant aux étudiants des opportunités rapides d'amélioration.

Développer la conscience de soi des étudiants

À mesure que les étudiants reçoivent des retours et comprennent les méthodes de développement personnel appropriées, leur conscience de soi augmente, leur permettant de trouver des moyens uniques de s'aider eux-mêmes dans leur propre apprentissage.

Fournir une éducation de qualité

Dans l'ensemble, la raison pour laquelle l'analyse de l'apprentissage est utilisée est d'augmenter la qualité de l'éducation fournie aux étudiants. En apprenant davantage sur ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, les éducateurs peuvent améliorer l'expérience.

Approches de l'analyse de l'apprentissage

Les étudiants montrent leurs progrès, leur intérêt et leurs niveaux de compétence de différentes manières, ce qui signifie qu'il existe plusieurs voies pour collecter des données pour l'analyse de l'apprentissage.

Avant de passer en revue certaines des approches que les professionnels de l'analyse de l'apprentissage peuvent adopter lors de la collecte d'informations, il est important de noter que se concentrer uniquement sur l'une d'entre elles pourrait limiter les conclusions que vous pouvez tirer de l'analyse de l'apprentissage.

La performance ne peut pas être basée uniquement sur les résultats des tests ou la participation - différentes personnes apprennent mieux dans des circonstances différentes. Pour obtenir une image précise de la situation d'un étudiant, plus d'un domaine d'entrée doit être analysé.

• Analyse de contenu : Examiner comment les étudiants se comportent sur des essais, des tests et d'autres évaluations. Certains matériaux pour l'analyse de contenu sont objectifs, tandis que d'autres sont un peu plus subjectifs, il est donc important d'utiliser les deux types de contenu.
• Analyse du discours : Analyser les interactions des étudiants et les langues utilisées et les relier au contexte de l'éducation.
• Analyse de l'apprentissage social : Examiner les interactions sociales et les réseaux d'apprentissage qui se produisent dans les environnements éducatifs.
• Analyse des dispositions : Comprendre la façon dont les étudiants perçoivent leur relation avec l'apprentissage et les niveaux de curiosité.

Méthodes d'analyse de l'apprentissage

Avec toutes ces approches énumérées ci-dessus à l'esprit, il existe quatre méthodes clés utilisées pour collecter des données pour l'analyse de l'apprentissage. Chaque méthode peut être appliquée à l'analyse de contenu, à l'analyse du discours, à l'analyse de l'apprentissage social et à l'analyse des dispositions.

Pour clarifier, les approches de l'analyse de l'apprentissage (énumérées ci-dessus) se réfèrent aux actions des étudiants que les éducateurs examinent pour mesurer certains domaines de performance, et les méthodes sont les moyens d'analyse. Essentiellement, les approches sont les informations qu'ils recueillent, et les méthodes sont la façon dont ils les analysent.

Une partie cruciale de toute méthode d'analyse de l'apprentissage est de trouver des modèles et des tendances dans les données. En faisant une généralisation constructive et informée sur les étudiants et leurs situations d'apprentissage tout en reconnaissant les valeurs aberrantes, ces tendances sont essentielles pour trouver des moyens d'améliorer l'expérience des étudiants.

Analyse descriptive

L'analyse descriptive fait référence à la collecte de données historiques pour tirer des conclusions. Dans le contexte de l'éducation, l'analyse descriptive est utilisée pour recueillir des informations sur les performances passées d'un étudiant.

Cela peut être fait à n'importe quel stade de l'implication d'un étudiant avec une institution éducative - dès le moment où ils s'inscrivent jusqu'à ce qu'ils commencent à passer des examens et obtiennent leur diplôme.

L'analyse descriptive est également un outil clé pour recueillir des retours d'un grand groupe d'étudiants pour comprendre comment les masses ressentent leur expérience tout en étant éduquées. Un consensus général sur des choses comme le matériel de cours, l'environnement d'apprentissage et les niveaux d'interaction peut offrir des informations précieuses pour les éducateurs cherchant à améliorer ces processus et expériences pour les étudiants.

Analyse diagnostique

L'analyse diagnostique collecte des données pour comprendre les raisons pour lesquelles quelque chose s'est produit. Dans le domaine éducatif, l'analyse diagnostique est utilisée pour établir pourquoi un étudiant a bien ou mal performé.

Tout est question de relations : X s'est produit parce que Y s'est produit. Kim a bien performé parce qu'elle a eu plus d'attention pratique. Scott n'a pas bien performé parce qu'il ne voyait pas un tuteur quand il aurait dû.

Les éducateurs plongeront profondément dans les stratégies pour voir lesquelles ont soutenu les étudiants et lesquelles auraient pu faire un peu plus. Comprendre pourquoi une certaine tactique éducative a fonctionné ou n'a pas fonctionné est un élément critique pour apporter des ajustements.

Analyse prédictive

L'analyse prédictive fait exactement ce que quiconque supposerait qu'elle fait - elle prédit l'avenir. Dans le domaine de l'éducation, l'analyse prédictive identifie des modèles dans le comportement et la performance des étudiants pour identifier les risques ou les opportunités.

En recueillant des données historiques et en tenant compte des conditions changeantes qui affecteront les étudiants et l'institution éducative à l'avenir, les éducateurs peuvent prédire les résultats de la prise ou de l'évitement de certaines actions.

Analyse prescriptive

L'analyse prescriptive va plus loin que les autres méthodes d'analyse en utilisant ces prédictions pour offrir des conseils sur les résultats possibles d'une situation. En raison de sa nature complexe et de son objectif de prédire avec précision l'avenir, cette méthode utilise des moyens avancés d'analyse, comme l'apprentissage automatique, les algorithmes et la modélisation computationnelle.

Des exemples d'analyse prescriptive dans l'éducation incluent la détermination si un changement dans le programme affectera les niveaux de performance et d'engagement des étudiants avant de réellement apporter ces modifications ou donner aux éducateurs des métriques qui offriront une idée de la façon dont ils peuvent s'attendre à ce que les étudiants performent.

Impact de l'analyse de l'apprentissage

Les institutions éducatives collectent des données depuis qu'elles ont été établies. Des choses simples comme l'adresse d'un étudiant, les réponses aux tests et les moyennes de notes sont tous des exemples de données éducatives. Cependant, ce n'est que lorsque l'analyse de l'apprentissage a été appliquée que ces données précieuses ont atteint leur véritable potentiel.

Les plateformes d'apprentissage en ligne, les systèmes de gestion de l'apprentissage et la technologie utilisée pour évaluer la performance des étudiants peuvent collecter des centaines de points de données. En utilisant les différentes méthodes d'analyse de l'apprentissage, les institutions éducatives peuvent débloquer des modèles et des tendances concernant les raisons pour lesquelles quelque chose s'est produit, la probabilité d'un événement et des conseils sur la façon de gérer certaines situations.

Cela ouvre un monde de possibilités pour les éducateurs. Imaginez si vous pouviez prédire quels étudiants vont réussir, lesquels vont échouer et les raisons pour lesquelles. Qu'en est-il du point où la plupart des étudiants abandonnent l'école et quand ce tournant se produit ? Cette information permet aux enseignants d'être proactifs en prenant des actions particulières (et en évitant d'autres) pour aider les étudiants à performer au mieux de leurs capacités.

Voici les principaux bénéficiaires de l'analyse de l'apprentissage et ce qu'ils en retirent :

• Étudiants : reçoivent des retours et des critiques constructives dans l'espoir d'améliorer leur performance
• Corps enseignant : trouvent des moyens d'offrir le matériel de cours et des conseils de la manière la plus efficace possible
• Administrateurs : comprennent les résultats des programmes, des curriculums et des approches
• Fournisseurs de cours en ligne : acquièrent une perspective sur l'impact d'avoir des cours en ligne par rapport à des réunions en personne

Dans l'ensemble, l'analyse de l'apprentissage fournit aux éducateurs les informations dont ils ont besoin pour offrir aux étudiants la meilleure chance possible de réussir dans leur éducation.

FAQ sur l'analyse de l'apprentissage

Abordons quelques questions sur l'analyse de l'apprentissage avant de résumer ce contenu éducatif.

Q : Qu'est-ce que l'analyse de l'apprentissage dans l'enseignement supérieur ?

R : L'analyse de l'apprentissage dans l'enseignement supérieur permet aux institutions de comprendre comment les étudiants se débrouillent dans leurs études. Elle aide à déterminer les meilleures façons d'enseigner et de soutenir les étudiants. Le processus repose sur des approches technologiques et basées sur les données pour une prise de décision efficace. Les considérations éthiques, y compris la confidentialité des données, sont cruciales dans la mise en œuvre de l'analyse de l'apprentissage.

Q : À quoi sert l'analyse de l'apprentissage ?

R : L'application de l'analyse de l'apprentissage dans les environnements éducatifs inclut :

• Suivi des progrès des étudiants.
• Identification des étudiants à risque.
• Personnalisation de l'enseignement.
• Évaluation de l'efficacité des méthodes d'enseignement.

Q : Quel type de données est collecté dans l'analyse de l'apprentissage ?

R : L'analyse de l'apprentissage collecte divers types de données, comme les données de performance académique (notes, scores de tests et d'évaluations), les métriques d'engagement (temps passé sur les tâches, présence, interaction avec le matériel de cours), les interactions sociales, et plus encore.

Q : Quels sont les avantages de l'analyse de l'apprentissage ?

R : L'analyse de l'apprentissage bénéficie à la fois aux éducateurs et aux étudiants. Là où les institutions peuvent fournir un soutien en temps opportun en utilisant des informations basées sur les données et affiner les méthodes d'enseignement, les étudiants reçoivent des retours personnalisés et des expériences d'apprentissage améliorées.

Q : Quels sont les défis de l'analyse de l'apprentissage ?

R : Les défis courants de l'analyse de l'apprentissage incluent :

• Préoccupations en matière de confidentialité.
• Sécurité des données.
• Interprétation des données.
• Assurer la qualité des données.
• Et les biais potentiels dans le processus d'analyse.

Améliorez avec les données

L'idée de big data et de l'extraction d'informations peut être perçue sous un jour négatif. Cependant, lorsqu'elle est appliquée au contexte de l'éducation, il est difficile de voir les inconvénients.

C'est une vérité malheureuse que l'éducation n'est pas priorisée dans de nombreux endroits, et trouver des moyens d'améliorer les stratégies d'apprentissage peut souvent être négligé. Aussi frustrant que cela puisse être, parfois les réponses se trouvent directement dans les données.

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