Analisi dell'apprendimento
L’analisi dei dati di apprendimento (learning analytics) è l’applicazione al mondo della formazione di tecniche di business intelligence come il data mining e l’analisi dei social network. La disciplina mira a raccogliere tutti i dati relativi a un sistema di apprendimento digitale. Tutte queste informazioni vengono archiviate, misurate, utilizzate e analizzate per migliorare e ottimizzare il processo di apprendimento online.
Le tracce di utilizzo di servizi e strumenti online come piattaforme elearning o applicativi in cloud di office automation o manualistica elettronica, sono la fonte primaria dei dati di apprendimento, e riguardano il numero e la durata delle sessioni di lavoro, l’elenco dei contenuti visualizzati, i risultati dei test, la frequenza e le modalità di utilizzo degli applicativi, la frequenza di parole chiave nelle ricerche web.
L’immagine mostra il flusso dei dati e il processo di ottimizzazione che avviene attraverso quattro tipi di analisi: l’ analisi descrittiva, che si chiede che cosa è accaduto, quella diagnostica che si chiede perché è accaduto, l’analisi predittiva che si domanda che cosa accadrà, e infine quella prescrittiva, che cerca di stabilire che cosa vorremmo che accadesse per ottenere miglioramenti significativi. Si comincia da una fase di hindsight (il senno di poi) per evolvere nell’insight (intuizione, conoscenza) e arrivare al foresight (guardare avanti, prevedere gli sviluppi futuri).
Il vantaggio dei learning analytics è duplice: gli utenti ricevono un feedback continuo durante tutto il processo di apprendimento e i responsabili possono avere accesso a una varietà di cruscotti e visualizzazioni.
Possono essere utilizzati anche diversi dispositivi per raccogliere dati fisici:
- dati di geolocalizzazione forniti da dispositivi mobili,
- misurazioni mediante sensori,
- temperatura,
- battito cardiaco,
- ossimetro,
- elettroencefalogramma,
- conduttanza cutanea.
Con una fotocamera si possono raccogliere dati come:
- analisi emotiva dai tratti del viso,
- riconoscimento di un individuo che completa un esame online,
- monitoraggio della pupilla (tramite eye tracker ),
- interazioni in un gruppo.
Un registratore di suoni e un microfono raccolgono conversazioni o livello di rumore in una classe.
I dati elaborati con sistemi di analisi intelligente sono impiegati per molteplici finalità.
L’analisi dell’apprendimento consentirà di determinare un profilo per ogni studente, per adattare qualsiasi intervento pedagogico in base alle esigenze degli studenti. Quando lo studente ha accesso ad un cruscotto che illustra i suoi progressi e la sua situazione in relazione ai membri del suo gruppo, è in grado di impegnarsi in un processo riflessivo che motiva il suo apprendimento.
L’analisi dell’apprendimento può identificare e segnalare ritardi significativi nelle attività online, risultati di valutazione insoddisfacenti che suggeriscono l’intervento dello studente o dell’insegnante con suggerimenti di percorsi personalizzati, o partecipazione a un gruppo di supporto. E’ possibile individuare studenti a rischio da indirizzare verso risorse adeguate. Tutto questo migliora la qualità formativa. Analizzando i dati della formazione, è più facile anticipare i problemi futuri. Alcuni progettisti di formazione elearning riescono ad adattare la formazione in tempo reale, a seconda delle risposte dei discenti fornite durante una sessione di formazione. E’ possibile così modificare, adeguare o eliminare alcuni elementi per ciascuno dei percorsi del discente. Tasso di partecipazione e di abbandono e durata della connessione sono dati che aiutano a capire cosa piace o scoraggia lo studente. Per il formatore, questo permette di ripensare, ad esempio, i format dei suoi corsi di formazione integrando nuove attività molto rapide (fast learning) o integrando attività più divertenti.
L’analisi delle registrazioni video e audio delle interazioni insegnante-studente può fornire un utile feedback sull’uso di un approccio di apprendimento, e sulla facilitazione e il supporto forniti dall’insegnante.
L’ampia gamma di dispositivi di raccolta dati, così come l’interoperabilità nella codifica dei dati, offrono ai ricercatori l’opportunità di studiare, confrontare e valutare le scelte di qualità dell’apprendimento, e di arricchire così il campo della ricerca educativa.
L’analisi dell’apprendimento consentirà di identificare i corsi di formazione che offrono i migliori risultati (in termini di performance, ad esempio), quelli invece che apportano il minor valore aggiunto ai discenti e quelli che sono i più costosi per lo studente, l’azienda o il centro di formazione. Disponendo di indicatori precisi, è anche possibile valutare il costo della formazione e quindi misurare un ritorno sull’investimento per ciascuna delle offerte nel catalogo della formazione.
