Phân tích học tập đề cập đến việc thu thập và phân tích dữ liệu về người học và môi trường của họ nhằm mục đích hiểu và cải thiện kết quả học tập.
Phân tích học tập là nơi dữ liệu lớn đáp ứng các phương pháp định lượng truyền thống trong giáo dục. Các chính phủ, trường đại học, tổ chức khảo thí và các nhà cung cấp khóa học trực tuyến mở rộng lớn đang thu thập dữ liệu về người học và cách họ học. Tuy nhiên, tất cả dữ liệu đó hầu như chưa được khai thác cho đến khi có sự phát triển khá gần đây của các phương pháp và công cụ để làm như vậy. Phần lớn dữ liệu hiện có không có định dạng gọn gàng, được tổ chức tốt và được thu thập. Nó tồn tại ở nhiều dạng khác nhau trên các hệ thống và tại các địa điểm khác nhau. Các nhà phân tích ngày nay cần các kỹ năng để truy cập và chuyển đổi dữ liệu này, vì vậy chúng ta có thể hiểu rõ hơn không chỉ những gì học sinh biết mà còn cả cách học sinh biết nó như thế nào. Phân tích học tập và khai thác dữ liệu giáo dục là những công cụ để chuyển đổi dữ liệu này thành kiến thức và cuối cùng dẫn đến cải thiện giáo dục.
Phân tích học tập nằm ở điểm hội tụ của Học tập (ví dụ: nghiên cứu giáo dục, khoa học học tập và đánh giá, công nghệ giáo dục), Phân tích (ví dụ: thống kê, trực quan, khoa học máy tính/dữ liệu, trí tuệ nhân tạo) và Thiết kế lấy con người làm trung tâm (ví dụ: khả năng sử dụng, thiết kế có sự tham gia, tư duy hệ thống công nghệ xã hội).
Phân tích học tập được sử dụng như thế nào?
Phân tích học tập là một trong những chiến lược kỹ thuật số và công nghệ dự kiến sẽ được sử dụng trong tương lai gần. Do đó, các nhà phân tích dữ liệu có kỹ năng là cần thiết để hỗ trợ các sáng kiến dựa trên phân tích này và mang lại thành công về thể chế.
Một trong những động lực thúc đẩy sự phát triển trong lĩnh vực phân tích học tập là các cơ sở giáo dục đang phải đối mặt với thách thức về nguồn lực hạn chế và trách nhiệm giải trình ngày càng tăng. Các chương trình phân tích từng được dành cho các doanh nghiệp lớn hiện đang được sử dụng rộng rãi trong các cơ sở giáo dục đại học và K-12 để đo lường sự phát triển của học sinh, thông báo các quyết định về chương trình học và xác định học sinh có nguy cơ trượt một khóa học hoặc chương trình.
Ngoài những ứng dụng thực tế này, việc phân tích học tập thường được sử dụng để:
- Đo lường các chỉ số chính về kết quả học tập của học sinh.
- Hỗ trợ học viên phát triển các kỹ năng và chiến lược học tập suốt đời.
- Cung cấp phản hồi được cá nhân hóa và kịp thời cho sinh viên về việc học của họ.
- Hiểu và nâng cao hiệu quả của thực hành giảng dạy.
- Thông báo cho các quyết định thể chế và chiến lược.
Tuy nhiên, có một chương trình phân tích không phải là một giải pháp kỳ diệu cho những thách thức giáo dục. Thay vào đó, bất kỳ sáng kiến phân tích học tập nào cũng nên được bổ sung bằng sự giao tiếp chặt chẽ giữa nhà phân tích và các nhà giáo dục để tận dụng thành công những hiểu biết sâu sắc thu thập được bằng nỗ lực. Để xây dựng một chương trình phân tích học tập thành công tại một cơ sở giáo dục, điều quan trọng là phải thu hút và thông báo cho lãnh đạo trường học, lắng nghe nhu cầu của giáo viên và học sinh, đồng thời hướng dẫn người dùng cách sử dụng và hành động trên dữ liệu được trình bày. Giáo viên và quản trị viên sẽ chỉ cam kết đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu nếu họ có thể thấy giá trị của nó và được giáo dục về cách biến những thông tin chi tiết thu thập được từ dữ liệu thành hành động.
Phương pháp nghiên cứu
Phân tích mô tả: thông tin chi tiết về quá khứ.
Sử dụng tổng hợp dữ liệu và khai thác dữ liệu để hiểu xu hướng và các chỉ số đánh giá theo thời gian. Phần lớn việc sử dụng số liệu thống kê nằm trong danh mục này được giới hạn trong dữ liệu quá khứ và bao gồm:
- Phản hồi của sinh viên được thu thập từ sự hài lòng của sinh viên và khảo sát sau đại học.
- Phân tích dữ liệu ở tất cả các giai đoạn của vòng đời học sinh bắt đầu từ quá trình nhập học, đến định hướng cho học sinh, ghi danh, chăm sóc mục vụ, hỗ trợ học tập, thi và tốt nghiệp.
Phân tích chẩn đoán: tại sao điều đó xảy ra.
Hình thức phân tích nâng cao này được đặc trưng bởi các kỹ thuật như đi sâu, khám phá dữ liệu, khai thác dữ liệu và các mối tương quan để kiểm tra dữ liệu hoặc nội dung để trả lời câu hỏi - "Tại sao điều đó lại xảy ra?" và bao gồm:
- Phân tích dữ liệu để thông báo và nâng cao các chỉ số hiệu suất chính trong toàn tổ chức.
- Phân tích các mẫu để thiết kế các số liệu phù hợp.
- Báo cáo tiếp cận công bằng và phân tích các chiến lược hiệu quả để hỗ trợ sinh viên.
- Các chỉ số của hệ thống quản lý học tập để cải thiện mức độ tương tác của sinh viên.
Phân tích dự đoán: hiểu tương lai.
Kết hợp dữ liệu lịch sử để xác định các mẫu trong dữ liệu và áp dụng các mô hình và thuật toán thống kê để nắm bắt mối quan hệ giữa các bộ dữ liệu khác nhau để dự báo xu hướng và bao gồm:
- Phát triển Bảng điều khiển của Nhân viên để giúp dự đoán số lượng học sinh và khả năng di chuyển theo nhóm thông qua các chương trình hỗ trợ xác định các lĩnh vực cần cải thiện.
Phân tích mô tả: tư vấn về các kết quả có thể xảy ra.
Vượt ra ngoài mô tả và dự đoán bằng cách đề xuất một hoặc nhiều lựa chọn sử dụng kết hợp học máy, thuật toán, quy tắc kinh doanh và mô hình tính toán như:
- Tập trung vào chủ đề/khóa học mà những thay đổi nhỏ có thể có tác động lớn đến việc cải thiện sự tham gia, phản hồi và kết quả của sinh viên.
- Trực quan hóa dữ liệu thông qua các công cụ cụ thể để cung cấp các thước đo cấp độ chương trình/cấp độ về số lượng sinh viên đăng ký, giai đoạn chương trình, kết quả và phản hồi khảo sát để cung cấp cho đội ngũ giảng viên những bức ảnh chụp nhanh trực quan về sinh viên trong chương trình của họ.
Tác động của phân tích học tập đến tương lai giáo dục
Đã đến lúc để bước vào lĩnh vực phân tích học tập và tạo ra sự khác biệt trong việc giáo dục học sinh hiện tại và người học suốt đời. Để làm được như vậy, đòi hỏi nhà quản lý và giáo viên phải có kiến thức nền tảng vững chắc về các phương pháp định lượng, kết hợp với kiến thức chuyên môn về xây dựng, hợp nhất, quản lý, làm sạch và phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng phần mềm và kỹ thuật tiên tiến.