Desbloqueando idéias ocultas dos dados LMS
Os cursos on -line geram uma riqueza de dados, mas poucos educadores alavancam efetivamente esses dados. Escondidos em todos os sistemas de gerenciamento de aprendizagem (LMS) estão padrões que revelam uma vez que os alunos aprendem, se envolvem e conseguem. No entanto, a maioria dos projetos de cursos depende de suposições, em vez de evidências. Leste item explora uma vez que a mineração de dados educacionais pode desenredar esses padrões ocultos e transformá -los em insights acionáveis. Ao usar métodos orientados a dados alinhados com teorias de aprendizagem estabelecidas, uma vez que a Comunidade de Sindicância (COI) e a estrutura de interação de Moore, os educadores podem transformar sua abordagem de design de cursos, passando de ajustes reativos para melhorias proativas e baseadas em evidências.
Por que os dados são importantes na aprendizagem online
Os dados do LMS são mais do que somente um registro de cliques – é uma janela sobre uma vez que os alunos se envolvem, onde lutam e o que os mantém motivados. Ao examinar esses dados, os designers instrucionais podem desenredar padrões que influenciam o sucesso do aluno. Por exemplo, a interação com o teor do curso, uma vez que acessar leituras e vídeos, emergiu uma vez que o preditor mais poderoso do desempenho dos alunos em minha pesquisa.
Fundamentos teóricos: Comunidade de Sindicância e Estrutura de Interação de Moore
Essa abordagem é fundamentada em duas teorias fundamentais: a estrutura da comunidade de sindicância (COI), desenvolvida por Garrison, et al. (2000) e a estrutura de interação de Moore (1989). A estrutura COI destaca três tipos de interação essenciais essenciais para uma aprendizagem significativa:
- Presença social
Interações que constroem um tino de comunidade entre os alunos. - Presença de ensino
Ações do instrutor que orientam, facilitam e apóiam o tirocínio. - Presença cognitiva:
O envolvimento do aluno com o teor do curso, levando a um pensamento crítico.
A estrutura de interação de Moore enfatiza ainda mais três tipos de interação sátira para a instrução a intervalo:
- Interação do teor do aluno
Engajamento direto com materiais de aprendizagem. - Interação do aluno-instrutor
Feedback, orientação e escora dos educadores. - Interação do aluno-learner
Informação e colaboração de pares.
Ao alinhar a estudo de dados do LMS com essas estruturas, os designers instrucionais podem diagnosticar quais tipos de interação estão prosperando e quais estão faltando, fornecendo um caminho simples para a melhoria do curso.
Técnicas práticas de mineração de dados educacionais para educadores
Alunos de ajuntamento
Use o cluster de K-Means para agrupar os alunos com base em seus padrões de interação. Isso ajuda a identificar alunos de tá engajamento, equilibrado e de inferior engajamento, permitindo suporte direcionado.
Modelagem preditiva
Aplique algoritmos de classificação para prever quais comportamentos se correlacionam mais fortemente com o sucesso, com a interação de teor mostrando o impacto mais sucoso.
Estudo de tendências
Acompanhe os dados semanais de engajamento para identificar quando os alunos tendem a se desengatar e introduzir intervenções no momento visível.
Exemplo do mundo real: uma vez que a mineração de dados transformou um curso de pós-graduação
Em minha pesquisa sobre um programa de pós-graduação totalmente on-line, apliquei o ajuntamento K-Means para identificar três perfis do aluno: estudantes de tá engajamento, equilibrado e de inferior engajamento. Os alunos equilibrados alcançaram a maior satisfação e desempenho. A modelagem preditiva revelou ainda que a interação frequente com o teor do curso e a participação nas discussões on -line estava entre os preditores mais significativos de sucesso.
Ou por outra, a estudo mostrou que os alunos que retornaram a leituras específicas ou as palestras em vídeo reformularam demonstraram maior retenção e desempenho. Esse insight levou à introdução de lembretes periódicos para leituras essenciais e um módulo de revisão no meio do curso.
3 princípios de design acionáveis
1. Design para todos os três tipos de interação
Alinhe as atividades do curso com a estrutura da comunidade de consulta (COI):
- Para presença cognitiva (teor do aluno), inclua palestras de vídeo interativas, testes de auto-avaliação e estudos de caso do mundo real.
- Para a presença de ensino (aluno-instrutor), mantenha anúncios consistentes, forneça feedback personalizado e sessões de perguntas e respostas do host.
- Para presença social (aluno; ganhador), facilite discussões de pares, projetos de grupo e atividades de revisão por pares.
2. Monitore os dados LMS semanalmente
Configure uma rotina clara de revisão de dados:
- Utilize os painéis LMS para monitorar métricas semanais de engajamento, incluindo aproximação ao teor, participação na discussão e conclusões do teste.
- Configure alertas automatizados para baixa atividade, direcionando os alunos que não acessaram os principais módulos.
- Use o Invocador de dados antecipados para identificar alunos em risco e fornecer cutucadas ou lembretes direcionados.
3. Itera com base nos dados
Faça ajustes orientados a dados ao longo do ciclo de vida do curso:
- Em seguida a realização de cada curso, analise os dados para identificar quais atividades foram mais envolventes e quais eram menos envolventes.
- Experimente diferentes formatos de teor (vídeos, infográficos, podcasts) para ver qual melhora o engajamento.
- Revise e atualize regularmente as avaliações para manter o alinhamento com os objetivos do curso e as necessidades do aluno.
Desenlace
A mineração de dados educacionais não é somente para cientistas de dados. Os designers instrucionais podem usar essas técnicas para tomar decisões informadas por dados, aprimorar o design do curso, aumentar o engajamento e melhorar os resultados da aprendizagem. Comece explorando seus dados do LMS, permitindo que ele revele os comportamentos do aluno e informe as estratégias de design do curso.
Ao alinhar sua estudo com a estrutura da Comunidade de Sindicância (COI) e a estrutura de interação de Moore, você ganha uma lente clara para determinar a qualidade do design do seu curso. Os alunos estão envolvidos com o teor (presença cognitiva)? Eles estão interagindo com instrutores (presença de ensino) ou colegas (presença social)? Os dados podem responder a essas perguntas e orientar melhorias direcionadas.
Quando os educadores tomam decisões com base nos dados, eles passam do ensino reativo para proativo e adaptativo. Isso não somente melhora os resultados dos alunos, mas também promove uma cultura de melhoria contínua na instrução on -line. Os designers instrucionais que alavancam os insights de dados não estão somente projetando cursos – eles estão projetando melhores experiências de tirocínio.
