Come usare i Big Data nell’istruzione

31 Gen

Quello di Big Data è senza dubbio il concetto chiave degli ultimi anni. Utilizzati in tutti i tipi di aziende per identificare e prevedere i trends di consumo, i dati prodotti dagli utenti in Rete offrono enormi potenzialità anche al campo dell’istruzione tramite il doppio processo di Data Mining e Learning Analytics. Non a caso, sono stati identificati come una delle maggiori tendenze nel settore.

tunnel-data

COME FUNZIONANO

Ogni attività di studio online genera dati e statistiche che vengono archiviate in un database. Analizzarle ed interpretarle permette di offrire all’utente un’esperienza di e-learning sempre più personalizzata e modellata sulle sue esigenze. Possiamo scoprire quanto tempo impiega nello studio, quali sono i suoi interessi o che tipo di approccio metodologico preferisce, così da proporgli per le sessioni successive materiali che lo facilitino nell’apprendimento. Il processo sarà tanto più semplice e accurato quanto più si diffonde l’istruzione online, e può trovare applicazione anche al di fuori del web: pensate ad una classe che, oltre alle ore di lezione canoniche in aula, inserisca nel programma attività di e-learning collaterali. In base ad esse, e grazie ai dati generati, l’insegnante potrà conoscere un po’ meglio i suoi allievi e proporre attività educative personalizzate ed adeguate al loro livello anche tra le mura scolastiche.

DATA MINING

Il processo di Data Mining sfrutta i dati prodotti dall’utente durante la sua esperienza di e-learning per sviluppare nuovi tool ed algoritmi allo scopo di scovare patterns significativi.

Data-Minning

In ambito educativo, il Data Mining può rispondere alle seguenti domande:

  • Quali argomenti sono più efficaci per l’apprendimento di uno specifico studente?
  • Quali azioni dello studente corrispondono al raggiungimento di voti e livelli d’istruzione più elevati?
  • Quali azioni indicano soddisfazione e provocano l’engagement dello studente? 
  • Quali caratteristiche della piattaforma di e-learning portano ad un’esperienza di e-learning più efficace e produttiva?

LEARNING ANALYTICS 

Le statistiche sull’attività di apprendimento (learning analytics) applicano tools e tecniche su larga scala nel sistema educativo.

Permettono di rispondere alle seguenti domande:

  • Quando sono pronti gli studenti a passare all’argomento successivo?
  • Quando uno studente è a rischio di non arrivare a completare il corso? 
  • Che voto riceverà lo studente senza intervento esterno?
  • Lo studente ha bisogno del supporto di un consulente o tutor?

Ovviamente sono stati rilevati anche dei lati negativi nell’utilizzo dei Big Data nell’istruzione, in particolar modo su temi sensibili quali il rispetto della privacy e il dispendio di tempo e risorse economiche impiegate nell’analisi. Capire e interpretare i dati, isolando quelli realmente utili da quelli superflui, è infatti un’attività che non può essere svolta dal singolo insegnante ma esige quasi sempre l’impiego di professionisti.

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E voi, ritenete maggiori i vantaggi o gli svantaggi derivati dall’utilizzo di Data Mining e Learning Analytics nell’istruzione? Diteci la vostra nei commenti!

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