Le tecniche di Learning Analytics (LA), secondo la definizione fornita dalla SoLAR (Society for Learning Analytics Research) nel 2011, costituiscono la misurazione, la raccolta, l’analisi e la comunicazione dei dati relativi agli allievi e ai loro contesti di apprendimento, al fine di comprendere e ottimizzare l’apprendimento e il contesto in cui questo avviene.
L’impiego di tali tecniche riguarda discipline diverse, quali l’education, la psicologia, la pedagogia, la statistica e le scienze computazionali.
Cosa analizzano
George Siemens (2012)
sottolinea come le tecniche di LA riguardino una serie di attività formative, che fanno riferimento all’intera esperienza di apprendimento degli studenti, come la pre-iscrizione all’università, la progettazione dell’apprendimento, il processo di insegnamento/apprendimento, l’assessment e la valutazione.
Nello specifico, gli applicativi LA usano dati generati dalle attività degli studenti:
- il numero dei click;
- la partecipazione a forum di discussione;
- l’assessment formativo con le tecniche computer assisted.
I dati sul comportamento degli utenti sono spesso integrati con dati di background recuperati da Learning Management Systems (LMS) e da altri sistemi, usati in percorsi formativi precedenti.
La combinazione dei dati derivanti dai LMS con altri dati raccolti intenzionalmente, come misure self report, non è, ancora, una pratica diffusa.
Secondo Siemens, lo sviluppo e il consolidamento nel tempo delle tecniche di LA, che riguarda diversi stakeholder (ricercatori, operatori e fornitori), dipende da 3 fattori:
- lo sviluppo, in primis di nuovi strumenti, ma anche dell’esperienza dei professionisti e di analisi da parte dei ricercatori;
- l’uso dei dati, in termini di apertura, etica e fini da perseguire;
- la definizione delle attività dei target da analizzare;;
- le connessioni con i relativi professionisti e campi di applicazione.