Penetrating the fog: analytics in learning and education
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Nell’era di Internet, delle tecnologie mobili e dell’istruzione aperta, la necessita di interventi per migliorare l’efficienza e la qualita dell’istruzione superiore e diventata pressante. I big data e il Learning Analytics possono contribuire a condurre questi interventi, e a ridisegnare il futuro dell’istruzione superiore. Basare le decisioni su dati e sulle evidenze empiriche sembra incredibilmente ovvio. Tuttavia, l’istruzione superiore, un campo che raccoglie una quantita enorme di dati sui propri “clienti”, e stata tradizionalmente inefficiente nell’utilizzo dei dati, spesso operando con notevole ritardo nell’analizzarli, pur essendo questi immediatamente disponibili. In questo articolo, viene evidenziato il valore delle tecniche di analisi dei dati per l’istruzione superiore, e presentato un modello di sviluppo per i dati legati all’apprendimento. Ovviamente, l’apprendimento e un fenomeno complesso, e la sua descrizione attraverso strumenti di analisi non e semplice; pertanto, l’articolo presenta anche le principali problematiche etiche e pedagogiche connesse all’utilizzo delle tecniche di analisi dei dati in ambito educativo. Cionondimeno, il Learning Analytics puo penetrare la nebbia di incertezza che avvolge il futuro dell’istruzione superiore, e rendere piu evidente come allocare le risorse, come sviluppare vantaggi competitivi e, soprattutto, come migliorare la qualita e il valore dell’esperienza di apprendimento.
[1] L. Morris,et al. Tracking student behavior, persistence, and achievement in online courses , 2005, Internet High. Educ..
[2] Shane Dawson,et al. Mining LMS data to develop an "early warning system" for educators: A proof of concept , 2010, Comput. Educ..
[3] Charles Anderson,et al. The end of theory: The data deluge makes the scientific method obsolete , 2008 .