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tecniche di Learning Analytics nel contesto formativo



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.

Principi e limiti

Nell’articolo del 2015 Learning Analytics: Principles and Constraints, Khalil ed Ebner definiscono i principi e i limiti entro cui le tecniche di LA possono operare.

Di seguito una sintesi dell’articolo.

Ciclo di vita

Come primo step, gli autori delineano il ciclo di vita dei LA, suddiviso in quattro parti:

  • ambiente di apprendimento, in cui gli stakeholder producono i dati;
  • big data, costituiti da grandi quantità di set di dati;
  • tecniche di analisi;
  • azione.

Tipologie di tecniche di LA

Si suddividono in metodi quantitativi e qualitativi.

i metodi quantitativi

sono di 3 tipi:

  • statistico;
  • visuale;
  • Social Network Analysis (SNA).

I metodi qualitativi

Sono di 2 tipi:

  • Intelligenza emotiva;
  • Social Network Analysis qualitativa, che può assumere la forma dell’etnografia virtuale, facendo riferimento a osservazioni, interviste e ricerche.

Azione

In questa fase vengono interpretati i risultati dell’analisi che, al fine di ottimizzare gli obiettivi, possono portare a interventi che interessano l’ambiente di apprendimento e gli stakeholder.
Gli obiettivi per cui sono utilizzate le tecniche di LA sono:

  • predire;
  • indirizzare gli interventi;
  • fornire suggerimenti;
  • consentire la personalizzazione;
  • favorire la riflessione e l’iterazione negli studenti;
  • benchmarking, cioè l’individuazione delle migliori pratiche da seguire.

Limiti

Infine, gli autori individuano 8 limiti, che devono essere presi in considerazione quando si utilizzano le tecniche di LA:

  • la privacy che, includendo dati sensibili degli studenti, richiede la loro anonimizzazione o deidentificazione;
  • l’accesso, che riguarda la profilazione, per cui uno studente deve accedere e poter aggiornare le sue informazioni, il docente accedere alle informazioni degli studenti, tranne ai dati sensibili;
  • la trasparenza, che riguarda la divulgazione delle informazioni, per cui i metodi di LA dovrebbero essere descritti in modo semplice agli staff e agli studenti;
  • la politica, che riguarda la descrizione e la spiegazione, da parte delle istituzioni dei motivi per cui utilizzano le tecniche di LA, dei benefici da esse derivanti, del periodo esatto nel quale rileveranno i dati e la loro successiva eliminazione;
  • la sicurezza, che fa riferimento agli espedienti per mantenere i risultati delle analisi e le registrazioni degli studenti al riparo da ogni minaccia esterna e interna. In particolare, al fine di garantire la riservatezza, si fa ricorso alla crittografia;
  • l’Accuratezza e la validità dei dati;
  • le restrizioni, fanno riferimento all’adeguamento, da parte delle istituzioni, dell’uso delle tecniche di LA alla normativa vigente nel Paese di appartenenza, che stabiliscono i limiti temporali, specifici obiettivi per cui i dati vengono raccolti e le modalità di sicurezza necessarie affinchè possano essere consultati solo da chi è autorizzato;
  • la proprietà , secondo cui è necessario stabilire se i dati siano degli studenti o delle istituzioni che erogano la formazione oppure, come propongono alcuni modelli ibridi, a entrambi con diritti differenti.

Consulta il database per trovare altre risorse su questo argomento

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