# Lak12 – Vantaggi e svantaggi dell’analisi dell’apprendimento

Mi propongo di tenere traccia del percorso che seguo in questo, per me nuovo corso connettivista,  perciò mi accingo a operare una sintesi di quanto ho compreso delle letture operate nello svolgersi della seconda settimana di #Lak12, in questo modo potrò contare, in vista di un elaborato conclusivo, di materiale già pronto.

L’argomento è Quali sono le analisi dell’ apprendimento?

Un po’ di lessico.

a) Big data: l’esplosione nella quantità (e talvolta, qualità) dei dati disponibili e potenzialmente rilevanti, conseguenza del tracce dell’identità digitale lasciate nel corso delle interazioni digitali.

Nell’ambito dell’istruzione l’analisi dei dati assume denominazioni diverse: b) EDM educativa data mining, c) analisi accademiche d) analisi di apprendimento.

Alcune definizioni dalle quali si evincono differenze.

  • Per analisi dell’ apprendimento s’intende la misurazione, la raccolta, analisi e reporting dei dati dei discenti e delle loro contesti, ai fini della comprensione e ottimizzazione dell’apprendimento e degli ambienti in cui si verifica.
  • L’analisi accademica si associa a grandi insiemi di dati con tecniche statistiche e modelli predittivi per migliorare il processo decisionale.
  • Educational Data Mining: è una disciplina emergente, riguarda lo sviluppo di metodi per esplorare i tipi unici di dati che provengono da contesti educativi. L’utilizzazione di questi metodi è finalizzata a una migliore comprensione degli studenti.

Le istanze.

Come sarà il futuro dell’istruzione? Saranno le nuove tecnologie a dominare? i dispositivi saranno informatici onnipresenti?

La ricerca dice che l’analisi di grandi dati costituirà la base di decisioni finalizzate a migliorare il rendimento e la produttività.

Nell’istruzione superiore i dati raccolti sono impressionanti ma la loro utilizzazione è inefficace nonostante sia quanto mai necessario valutare gli abbandoni annuali degli studenti per attivare interventi di supporto, pianificare e sapere dove collocare / distribuire le risorse.
Da più parti, sollecitazioni da internet, telefonia mobile, educazione aperta premono e sottolineano la necessità di mutare registro.

La scuola/ l’istruzione è giudicata poco efficace e non rende giustizia agli ingenti investimenti e costi. Ma mancano dati oggettivi per ispirare una riforma scolastica.

In che modo l’analisi di grandi dati potrà generare valore per l’istruzione superiore?

In vari modi, per esempio potrà:

  1. migliorare l’allocazione delle risorse, le decisioni amministrative ed organizzative
  2. identificare uno studente a rischio e fornire un intervento per aiutarlo a raggiungere il successo
  3. creare, attraverso l’analisi trasparente di dati, una comprensione condivisa dei successi dell’istituzione
  4. innovare e trasformare il sistema universitario  così come i modelli accademici e gli approcci pedagogici
  5. aiutare a dare un senso di argomenti complessi attraverso la combinazione di reti sociali,  reti tecniche e informazioni
  6. aumentare la produttività e l’efficacia organizzativa
  7. fornire agli studenti una panoramica delle proprie abitudini di apprendimento e avanzare raccomandazioni per il miglioramento.

Tabella: Analisi apprendimento e accademico - ricavata da G. Siemens e P. Long Penetrating the Fog: Analytics in Learning and Education

Conclusione.

L’analisi dell’apprendimento è ancora nelle prime fasi di attuazione e sperimentazione ma presenti sono le zone d’ombra, i timori che  riguardano la privacy, la profiliazione, la condivisione delle informazioni, la gestione dei dati.

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