Learning Analytics nella formazione online

La formazione online e l’uso di protocolli specifici per il tracciamento delle attività degli utenti mettono a disposizione di progettisti, amministratori e docenti un volume di dati notevole: tempi di svolgimento dei test, dati sulle interazioni degli utenti, percentuale di abbandono dei corsi, etc.

Questi dati, il cui volume è in continua crescita grazie allo sviluppo di sistemi di gestione dell’apprendimento (LMS) sempre più sofisticati, hanno un notevole potenziale e, se analizzati correttamente, consentono di capire come si comportano i discenti e come interagiscono con il corso e, di conseguenza, permettono di ottimizzare l’apprendimento, costituendo la base per una pedagogia sempre più efficace.

Più nello specifico, nel settore delle tecniche di analisi in ambito educativo, possiamo distinguere:

• l’Educational Data Mining (EDM), che analizza dal punto di vista tecnico il modo in cui possiamo estrarre valore dai dati correlati all’apprendimento;
• il Learning Analytics, che si focalizza sugli aspetti educativi per ottimizzare le opportunità di apprendimento online.

Cosa si intende per Learning Analtytics?

Il Learning Analytics, ossia l’analisi dei dati dell’apprendimento, altro non è che un processo di raccolta e analisi dei dettagli delle interazioni individuali dei discenti nelle attività di apprendimento online.

L’analisi dei dati dell’apprendimento può essere suddivisa in quattro fasi:

• analisi descrittiva: i dati raccolti vengono utilizzati per analizzare le prestazioni passate;
• analisi diagnostica: i dati raccolti vengono utilizzati per rispondere alle domande sul perché le cose sono successe;
• analisi predittiva: i dati raccolti vengono utilizzati per analizzare le tendenze e suggerire cosa potrebbe succedere in futuro;
• analisi prescrittiva: i dati raccolti vengono utilizzati per rispondere alle domande su cosa si dovrebbe fare in futuro.

Quali sono i dati da monitorare per migliorare un corso online?

Raccogliere le tracce lasciate dagli studenti è una pratica molto utile per migliorare l’apprendimento. Ma quali sono le  metriche dell’eLearning da tenere sotto controllo? Vediamone alcune:

• Soddisfazione degli studenti: misurare reazioni, feedback e altre forme di valutazione degli studenti sul corso e sui docenti può aiutarti ad adattare il tuo corso alle esigenze del tuo target e a creare esperienze didattiche sempre più rispondenti alle aspettative dei discenti;
• Tempo trascorso: misurare il tempo speso in corsi, quiz ed esercizi può essere cruciale per progettare contenuti e test di apprendimento sempre più efficaci;
• Contenuti meno popolari: misurare l'efficacia degli elementi di eLearning (ad esempio, monitorando le parti di corso che generano tempi di fruizione superiori o che aumentano i tassi di abbandono) consente di individuare gli elementi meno popolari e di modificarli o eliminarli, contribuendo a tenere alta la curva dell’attenzione e la motivazione degli studenti.

Vantaggi dell’analisi dei dati dell’apprendimento

Come abbiamo visto, l’analisi dei dati dell’apprendimento di un corso online offre una visione chiara di cosa vogliono gli studenti e di quali approcci didattici rispondono meglio alle loro esigenze. Assumere la prospettiva dei discenti comporta di conseguenza una migliore comprensione dei meccanismi di apprendimento e dei fattori che influenzano il completamento dei corsi e il successo dei discenti.

Allo stesso tempo, i dati degli studenti consentono di sopperire ad alcune lacune della formazione a distanza, prima tra tutte la perdita di quei riferimenti visivi che aiutano i docenti a capire quando i partecipanti non sono sufficientemente motivati, quando sono annoiati o sovraccarichi.

Il risultato è un corso online più ottimizzato, che aumenta il ROI (ritorno dell’investimento) e produce risultati di apprendimento migliori a un prezzo inferiore.