Архив Галактики

Использование учебной аналитики (центральность)

Блог стайного советника / 18.05.2014

Это продолжение обсуждения путей использования компьютерной аналитики в учебном процессе для мониторинга субъектной центрированности и центральности. Хочу обратить внимание, что кроме обсуждения самой темы аналитики в публикациях по этой теме всегда есть и практические советы - как приспособить для аналитических целей простые и знакомые инструменты.

Еще раз про учебную аналитику и откуда она возникает. Сетевое объединение людей и устройств порождает лавинообразный рост цифровых записей, которые объединены обобщающим термином «большие данные» (Big Datа). Большие данные образуются в процессе цифрового отслеживания действий агентов различной природы, источниками которых могут быть непрерывно поступающие данные с измерительных устройств, события от радиочастотных идентификаторов, потоки сообщений из социальных сетей, метеорологические данные, данные о бизнес-транзакциях, данные дистанционного зондирования Земли, потоки данных о местонахождении абонентов сетей сотовой связи, данные с устройств аудио- и видеорегистрации. В качестве определяющих характеристик для больших данных рассматриваются такие характеристики как скорость (данные быстро образуются и для обработки массивов данных нужны высокие вычислительные скорости), объем (объемы исходных данных огромны), разнообразие (данные поступают из различных источников и связаны с множеством различных агентов). Термин «большие данные» часто употребляется в отношении открытых данных, т.е. данные которые находятся в открытом доступе и доступны для прочтения и использования людям и вычислительным машинам.

В кратком руководстве UNESCO аналитика определяется как процесс компьютерного сбора и обработки данных, необходимых для принятия решений. С появлением больших данных и ростом вычислительных возможностей компьютеров аналитика обеспечивает в науке и бизнесе «цифровую нервную систему организаций» позволяющую принимать решения и осуществлять незамедлительные меры, воздействие которых в свою очередь может быть проверено.


С появлением больших данных и ростом вычислительных возможностей компьютеров аналитика обеспечивает в науке и бизнесе «цифровую нервную систему организаций», позволяющую принимать решения и осуществлять незамедлительные меры, воздействие которых в свою очередь может быть проверено. Одно из важнейших назначений методов компьютерной аналитики состоит в наглядном представлении результатов извлечения знаний из исходных данных. Возможности компьютерной аналитики привлекли внимание образования. В последние пять лет сформировалось несколько направлений исследований, связанных со сбором компьютерных данных, извлечением из них знаний и использовании этих знаний для принятия решений в сфере образования. Устойчивый интерес международного образовательного сообщества к компьютерной аналитике подтверждается ростом числа публикаций и участников конференций по теме учебной аналитики (Learning Analytics). В настоящее время учебная аналитика объединяет множество исследований, основанных на использовании цифровых записей о деятельности учеников в целях образования.

Записи, которые используются для учебной аналитики, могут включать мобильные данные о местоположении ученика, специальные журналы программ, в которых хранятся хронологические записи обо все действия пользователя: изменение переменных, нажатие кнопок, изменения в код создаваемого текста или компьютерной программы. Во всех случаях для учебной аналитики важны следующие отличительные характеристики:

1. Исходными данными являются цифровые записи о действиях субъектов образования: время пребывания на страницах, созданные объекты, число и содержание редактирований, эмоциональное состояние и т.д. Эти данные появляются в результате постоянного отслеживания и регистрирования сигналов о действиях обучающих и обучаемых, а не извлекаются из анкет или тестов.
2. Методы обработки данных, извлечения и визуализации знаний доступны всем субъектами образования и могут использоваться для корректировки их деятельности.
3. Полученные в результате анализа знания помогают обучающим и обучаемым лучше понимать события, происходящие в рамках учебного сценария над чем работают участники, как они взаимодействуют, что они создают, какие средства они используют, в какой среде протекает учебная деятельность.