Cómo usar Big Data en eLearning
Imagine cómo sería si pudiera aprender más sobre los comportamientos de sus alumnos. Déjame adivinar, este es el principal desafío de tu carrera como especialista en eLearning. Buenas noticias: las toneladas de datos que provienen de su LMS facilitan aprender más sobre los comportamientos de sus alumnos. ¿Pero cómo? Echemos un vistazo más de cerca a qué es Big Data y cómo usarlo en eLearning.
¡Qué es el Big Data!
Cuando los alumnos pasan por los módulos de eLearning, los LMS siempre recopilan una gran cantidad de datos de usuario. Estos datos se pueden ordenar, filtrar y analizar para buscar patrones y conocimientos para resolver problemas. El uso de Big Data para mejorar el aprendizaje en línea se llama “Learning Analytics”. Estos análisis pueden ser de gran beneficio para su organización.
El uso de Big Data para mejorar el aprendizaje en línea se llama “Learning Analytics”.
Primero, podrían ayudarlo a monitorear el progreso del aprendizaje, detectar problemas y descubrir patrones. También podrían evaluar la utilidad de los materiales de aprendizaje y ayudar a los alumnos con dificultades. Además, estos análisis podrían ayudar a crear experiencias personalizadas, permitir que los alumnos adapten su experiencia de aprendizaje a sus preferencias y se adapten a las necesidades del alumno en función de su rendimiento. Asombroso, ¿no?
Fuentes de datos que se recopilarán
Una vez que ya haya aprendido cómo funciona Big Data en eLearning y los beneficios que podría obtener al recopilar y analizar estos datos, es posible que se pregunte cómo obtener los datos que debe recopilar. Su primer paso en el proceso de recopilación de datos debe ser averiguar por qué necesita recopilarlos. Por lo tanto, puede seleccionar el tipo de datos apropiado para su propósito.
Hay tres tipos principales de estadísticas proporcionadas por su LMS: estadísticas de participación, estadísticas de rendimiento y soporte técnico del curso o del sitio. Las estadísticas de participación incluyen registros del sitio, ubicación/IP, acceso al curso y tiempo dedicado. Estas estadísticas le informan sobre las actividades preferidas de los alumnos, las aburridas también. Las estadísticas de rendimiento incluyen puntajes del libro de calificaciones, autoevaluaciones y comentarios de los alumnos en línea. Y estas estadísticas podrían arrojar luz sobre las partes más difíciles del curso. Finalmente, el servicio de asistencia técnica del curso o del sitio incluye las preguntas más frecuentes y los problemas planteados por los alumnos. Estas preguntas podrían reflejar las partes ambiguas de las actividades del curso que necesitan más aclaración.
Convertir análisis de aprendizaje en resultados procesables
Ahora ha recopilado los datos sobre el comportamiento y el rendimiento de sus alumnos. Hiciste un gran trabajo! Pero espera un minuto, aún no has logrado tu objetivo. Debe convertir estos análisis de aprendizaje en resultados procesables para beneficiar a su organización. Sus análisis deben informarle sobre lo que sucedió, por qué sucedió, qué sucederá o qué debe hacer. Entonces, ¿cómo puedes hacer eso? El proceso de convertir el análisis de aprendizaje en resultados procesables constará de 3 pasos: análisis de datos, análisis de tendencias y acción.
En primer lugar, recopile e informe los datos. Puede usar varios formatos de informe, sin embargo, se prefiere usar visualizaciones de datos. Debe recopilar datos de participación y rendimiento; sin embargo, debe asegurarse de no recopilar información que no utilizará.
Luego, use los informes y visualizaciones generados para analizar las tendencias. Puede comparar la actividad de un alumno con otros en el mismo programa, con alumnos que han tomado el curso anteriormente o con las rúbricas del curso. Tenga en cuenta que cuantos más datos recopile, mejores patrones encontrará para mejorar el aprendizaje.
Ahora estás listo para tomar acción y lograr tu objetivo. Con base en el análisis de aprendizaje, puede predecir los resultados del curso o incluso puede modificar el curso para hacerlo más atractivo y entretenido para sus alumnos. Puede incluir diferentes tipos de medios, interactividad o evaluaciones con los que los alumnos tienden a hacerlo mejor. También puede ayudar a los alumnos con dificultades realizando una intervención personalizada y oportuna o simplemente brindando comentarios simples.
Conclusión
En resumen, Big Data y el análisis de aprendizaje podrían beneficiar enormemente a sus alumnos en línea y ayudarlos a tener más éxito. Tener una idea clara de cómo Big Data y el análisis de aprendizaje pueden ayudarlo a mejorar sus cursos, ayudar a los estudiantes con dificultades y crear experiencias de aprendizaje más personalizadas. Todo lo que necesita es establecer su propósito, recopilar datos, generar informes y convertir sus análisis de aprendizaje en resultados procesables.
Referencias:
- La guía esencial para el análisis del aprendizaje en la era de los grandes datos