Por que a mineração de dados educacionais é um divisor de águas para designers instrucionais
A rápida evolução das tecnologias educacionais transformou significativamente a natureza do ensino e da aprendizagem. À medida que as tecnologias da Internet, o software educacional e os recursos digitais diversos tornam -se cada vez mais integrados aos ambientes educacionais, é gerada uma quantidade enorme de dados – muitas vezes referida porquê pools educacionais de dados – é gerada. Esses repositórios contêm informações valiosas sobre os comportamentos, interações e resultados dos alunos, formando uma verdadeira mina de ouro para as partes interessadas da instrução.
O crescente volume de dados educacionais oferece um vasto potencial para não somente modelar e entender o processo de aprendizagem, mas também estimar a eficiência dos sistemas de aprendizagem e melhorar a tomada de decisões nos níveis gerencial e instrucional. É cá que a mineração de dados educacionais (EDM) entra em jogo. Em sua núcleo, o EDM envolve a emprego de técnicas de mineração de dados-como estudo estatística, tirocínio de máquina e reconhecimento de padrões-a conjuntos de dados educacionais em larga graduação para extrair insights acionáveis.
Instituições educacionais, plataformas de tirocínio e sistemas instrucionais agora produzem dados diariamente, decorrentes de uma variedade de atividades de ensino e aprendizagem. Essa opulência de dados catalisou o surgimento do EDM porquê uma disciplina de pesquisa distinta focada em desvendar padrões ocultos em dados educacionais que seriam difíceis ou impossíveis de detectar manualmente.
O que é mineração de dados educacionais?
O EDM refere -se ao desenvolvimento e uso de métodos computacionais para explorar e estudar grandes conjuntos de dados educacionais. Esses métodos revelam informações que podem informar uma ampla variedade de decisões educacionais, da instrução personalizada à política institucional.
De uma perspectiva, o EDM envolve a construção de modelos de alunos para descrever seu conhecimento atual, motivação, metacognição e atitudes. No entanto, o escopo do EDM se estende muito aliás. Pode ser aplicado a vários tipos de dados educacionais, incluindo:
- Interações individuais do sistema do aluno.
- Comportamentos colaborativos entre os alunos.
- Informações demográficas.
- Dados administrativos.
- Indicadores de engajamento cognitivo e emocional.
Por termo, a EDM atende a várias partes interessadas, permitindo uma compreensão mais profunda e melhor gerenciamento dos processos e resultados de aprendizagem. Ele também suporta o design de tecnologias de tirocínio mais inteligente e oferece informações para educadores e alunos.
Aplicações e tendências no EDM
Apesar de ser uma disciplina relativamente jovem, o EDM se desenvolveu rapidamente e demonstrou um potencial transformador considerável. Está cada vez mais avezado a:
- Descubra porquê os alunos aprendem.
- Prever o desempenho acadêmico.
- Analise o comportamento real da aprendizagem.
- Identifique os alunos em risco de ceder.
- Cluster os alunos com base em comportamentos de aprendizagem.
- Melhorar as estratégias instrucionais.
- Avalie a eficiência do currículo.
- Oriente o planejamento institucional e a formação de políticas.
Numerosos estudos ilustram essas aplicações. Alguns se concentram na previsão do sucesso acadêmico ou na identificação de estudantes em risco, enquanto outros exploram a eficiência e a qualidade dos métodos de ensino. O EDM também foi usado para tomada de decisão administrativa, projetando sistemas de recomendação, analisando sistemas de gerenciamento de aprendizagem e desenvolvendo estruturas de tirocínio adaptativo. O objetivo geral nesses diversos estudos é aprimorar a qualidade, eficiência e personalização dos sistemas educacionais por meio de insights orientados a dados.
Por que os designers instrucionais devem se preocupar com a mineração de dados educacionais
Os designers instrucionais têm a tarefa de produzir experiências de tirocínio eficazes, envolventes e orientadas a resultados. O EDM oferece uma lente exclusiva através da qual os designers podem validar suas escolhas e iterar seus projetos com base no comportamento real do aluno. Veja porquê o EDM é principalmente relevante:
1. Design de tirocínio personalizado
Com o EDM, os designers podem ir além de uma abordagem de tamanho único. Ao identificar porquê diferentes alunos se envolvem com o teor, os designers podem personalizar caminhos de aprendizagem, recomendar recursos e projetar avaliações adaptativas que atendam a variados estilos de aprendizagem e níveis de proficiência.
2. Tomada de decisão orientada a dados
Os designers podem usar informações do EDM para estimar quais estratégias instrucionais funcionam melhor. Por exemplo, se os dados mostrarem que os vídeos interativos levam a uma retenção mais subida do que o texto estático, o teor porvir poderá ser otimizado de convénio.
3. Mediação e suporte precoce
Ao prever estudantes em risco com base em seus dados de interação, os designers instrucionais podem produzir mecanismos de mediação precoce no design do curso-como alertas, loops de feedback ou recursos adicionais para concordar os alunos em dificuldades.
4. Melhoria contínua
O EDM fornece um loop de feedback que permite que os designers medam a eficiência de seu teor e entrega ao longo do tempo. Isso suporta um processo de design iterativo, onde os cursos podem ser refinados com base no que os dados revelam.
5. Melhorando o engajamento do aluno
Os padrões nos dados de interação do usuário podem primar os pontos de desengajamento. Os designers instrucionais podem usar essas informações para aprimorar a interatividade, ajustar a estimulação ou introduzir novos formatos que capturam melhor a atenção.
Tipos de dados úteis para designers instrucionais
Os designers instrucionais podem se beneficiar da estudo de uma variedade de dados educacionais, porquê:
- Dados do clickstream
Mostra porquê os alunos navegam pelo teor. - Dados de avaliação
Destaca a compreensão e a retenção de conhecimento. - Postagens de fórum ou dados de discussão
Revela a colaboração do aluno e o pensamento crítico. - Métricas de tempo na tarefa
Indica níveis de engajamento. - Dados de pesquisa ou feedback
Oferece informações diretas sobre a satisfação do aluno.
Ao entender esses dados, os designers instrucionais podem ajustar a experiência de tirocínio para ser mais eficiente e responsiva às necessidades reais do aluno.
Aplicações do mundo real do EDM em design instrucional
- Plataformas de eLearning adaptativas
Sistemas que usam dados em tempo real para ajustar a dificuldade de teor e o estilo de apresentação. - Sistemas de feedback automatizado
Forneça respostas instantâneas e personalizadas com base na ingresso do aluno. - Refinamento do currículo
Analise as tendências de desempenho para ajustar o teor e o sequenciamento instrucional. - Estratégias de gamificação
Use métricas de engajamento para ajustar os sistemas de recompensa e a motivação do aluno.
Desenlace
A mineração de dados educacionais não é mais somente um noção de pesquisa – é uma instrumento prática e precípuo para designers instrucionais modernos. Em uma idade em que os dados do aluno são abundantes, alavancar o EDM permite que os designers se movam para decisões instrucionais mais inteligentes e impactantes. Seja adaptando o teor, aumentando o engajamento ou apoiando os alunos em dificuldades, o EDM capacita os designers instrucionais a produzir ambientes de tirocínio que não são somente informados por dados, mas impulsionados por ele. Em resumo, o EDM equipa os designers instrucionais para projetar com insights-criando experiências de tirocínio eficazes, adaptáveis e verdadeiramente centradas no aluno.
