16. От педагогической диагностики к учебной аналитике

Почему возникает учебная аналитика?

Учебная аналитика - следствие того, что формируется сетевая наука и учебный процесс рассматривается как сетевой феномен.

Социокультурные изменения

Сетевое объединение людей и устройств порождает лавинообразный рост цифровых записей. Сетевые приложения, бизнес-транзакции, социальные сервисы, подключенные к сети приборы, мобильные вычисления, датчики с одежды каждую секунду порождают биллионы событий, многие из которых фиксируются для дальнейшего анализа или для анализа в реальном времени. Термин Большие данные отражает не только количественные, но и качественные социокультурные изменения, требующие новых способов мышления.


В кратком руководстве UNESCO Аналитика определяется как термин, используемый в науке и бизнесе для обозначения компьютерной поддержки в сборе данных для принятия решений. С появлением больших данных и ростом вычислительных возможностей компьютеров аналитика поддерживает цифровую инфраструктуру быстрой обратной связи, позволяющую принимать незамедлительные меры, воздействие которых в свою очередь может быть проверено.

Учебная аналитика распространяет эту концепцию цифровой инфраструктуры на образование. Как должна выглядеть такая цифровая нервная система, если акцент делается на результатах обучения?

Безусловно, учебная аналитика близка интеллектуальному анализу данных в целях образования.


Тотальное отслеживание (tracking) действий пользователей. На основании отслеживания могут сделаны рекомендации по изменению системы и рекомендации к пользователям по изменению их поведения. Вопрос в том, как использовать эти данные и методы в целях организации лучшего обучения.


Поддержка преподавателей и учеников средствами визуализации происходящего внутри сетевого сообщества, является непременным условием цифровой образовательной среды.

Социокультурные изменения в образовательной среде

Все действия субъектов образования в сетевой среде доступны для наблюдения и анализа. ССД это деятельность в цифровом поле, где все действия субъектов и все изменения объектов сохраняются и могут быть подвергнуты анализу и обсуждению. Как следствие, необходимым условием эффективной совместной деятельности является умение наблюдать и анализировать деятельность субъектов образования.

Сетевые средства амплифицируют рефлексию совместной деятельности, поскольку у субъектов совместной деятельности есть возможность использовать для анализа совместной деятельности данные о действиях всех участников и данные об изменении всех объектов, которые совершаются в ходе совместной деятельности. В ходе сетевой деятельности между участниками формируются отношения, опосредованные общими ценностями и объектами (статьями, фотография, диаграммами, программами), над которыми они совершают свои действия.

Термин аналитика широко используется в бизнесе и науке по отношения к компьютерному сбору данных, которые могут использоваться при принятии решений.

П.Бликштейн выделяет и конструктивные основания появления учебной веб-аналитики - необходимость обучать навыкам 21 века к которым относятся способности к творчеству, инновациям, критическому мышлению, решению проблем, общению и взаимодействию. Эти умения достаточно сложно измерять, используя принятые методы оценивания: тесты, открытые вопросы или портфолио. Это создает сложности с обучением новым умения, поскольку отсутствуют способы оценивания этих умений. Сложность связана с тем, что современные способы оценивания основываются на конечном продукте (оценка на экзамене, проект, портфолио), а не на процессе, поскольку данные о процессе для множества учеников трудно собрать.

Данные для анализа

Источники данных для анализа:

Журналы или лог-файлы серверов
— файл с записями о событиях в хронологическом порядке. Специальные файлы, в которых протоколируются определённые действия пользователя или программы на сервере. Например, в лог-файлы веб-сервера записывается информация, откуда пришёл тот либо иной посетитель, когда и сколько времени он провел на сайте, что там смотрел и скачивал, какой у него браузер и какой IP-адрес у его компьютера
Журналы программ
Некоторые программные среды могут записывать все действия пользователя: изменения переменных, нажатие кнопок, изменения, которые вносятся в код программы.

Access_log содержит следующую информацию:

  • IP-адрес посетителя;
  • дата и время запроса;
  • текст запроса (в том числе, URL запрашиваемого файла);
  • название браузера посетителя;
  • код ответа сервера;
  • размер файла, запрашиваемого посетителем.
  • страница, по ссылке с которой пришел посетитель;
  • имя пользователя (при использовании HTTP-аутентификации);
  • ip-адрес web-сервера;

Методы анализа

Набор методов, позволяющих субъектам образования принимать решения на основании данных, собираемых компьютерами. Учебная аналитика использует интеллектуальный анализ данных (Data Mining) - совокупность методов обнаружения в данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Одно из важнейших назначений методов интеллектуального анализа данных состоит в наглядном представлении результатов вычислений (визуализация), что позволяет использовать этот инструментарий людьми, не имеющими специальной математической подготовки.


Средства интеллектуальной обработки данных в настоящее время активно используются экономистами, маркетологами и бизнес-аналитиками и позволяют на основе анализа количественных и качественных экономических показателей решать вопросы синтеза и прогнозирования финансово-экономических процессов. Адаптация данных методов для обработки педагогической информации и широкое их внедрение в образовательный процесс могут резко повысить качество управления обучением и контроль над ним.

Определения

Учебная аналитика
Learning analytics - измерение, сбор, анализ и представление данных об учениках и их действиях с целью понимания и оптимизации учебного процесса и той среды, где это этот процесс происходит.
Использование данных и моделей для прогнозирования успеваемости и достижений, а также способность действовать на основе этой информации
Набор методов, позволяющих учителям и ученикам лучше понимать происходящее в учебном процессе.
Шнейдер - аналитика учебного процесса
Шнейдер и соавторы определяют аналитику учебного процесса как набор методов, которые позволяют обучающим и обучаемым лучше понимать события, происходящие в рамках учебного сценария - над чем работают участники, как они взаимодействуют, что они создают, какие средства они используют, в какой среде они протекает учебная деятельность. В центре внимания проектно-ориентированный и студентоцентрированный дизайн - проектное, исследовательское, проблемное обучение.

Возникновение учебной аналитики связано ростом числа данных о деятельности учеников, которые могут быть собраны компьютерами, для дальнейшего использования в учебном процессе. В тех случаях, когда участие субъекта образования в учебном процессе опосредовано цифровыми устройствами, данные о поведении участника автоматически могут быть получены, сохранены и использованы для анализа.

Э.Дюваль отмечает, что учебная аналитика может помочь учащемуся улучшить свое обучение за счет тщательного анализа тех следов, которые учащийся оставляет в цифровой среде. На основании анализа этих следов система и тех целей, которые учащийся поставил перед собой, система может рекомендовать учащемуся обратить большее внимание на изучение или использование тех или иных ресурсов или средств, взаимодействие с учениками, которые ставят перед собой схожие образовательные цели.

Учебная аналитика направлена на сбор следов, которые оставляет ученик в системе, и использовании этих следов для улучшения процесса обучения.

Где осуществляется учебная аналитика?

Системы управления обучением

Аналитика процесса обучения
Комплексные интерактивные системы, такие как системы управления обучением, собирают огромное количество данных, описывающих поведение пользователей. Эти данные могут быть использованы в качестве основы для огромного количества исследований. Кроме того, существует острая необходимость в таких исследованиях для улучшения структур этих систем и выявления их недостатков. Особенно интересной областью для исследований является поиск частотных навигационных моделей в пользовательских данных, записанных в лог-файлах или базах данных.
Аналитика в LMS
    Сбор данных по действиям учеников внутри системы и дальнейшая визуализация этих данных для преподавателя, чтобы он мог проследить за действиями обучаемых.

Среды общего назначения

Это различные CMS общего назначения, блоги, вики, документы Google и другие среды совместной деятельности, которые разрабатывались для сетевой деятельности, но не были специально созданы для нужд образования. Преподаватели успешно работают в этих средах, но каких-то специальных средств для анализа учебной деятельности здесь нет. В связи с этим и для учителей и для учеников трудно отслеживать совместную деятельность.

Возможности и трудности учебной аналитики

Несмотря на огромные потенциальные возможности, которые содержит учебная аналитика, ее методы практически не используются для анализа учебного процесса, в связи с отсутствием опыта использования данных как индикаторов учебной деятельности.

Даже в тех случаях, когда исследователи заинтересованы в получении данных о сетевой структуре организации и сетевых взаимодействиях субъектов образования, основным методом исследования остается анкетирование. В качестве примера можно привести исследование К.М. Ушакова, в котором он выстраивает модель сетевой структуры взаимодействия учителей внутри образовательной организации на основании ответов на вопросы анкеты. Сама попытка диагностировать сетевую структуру образовательной организации представляется крайне интересной, но недостатки способа получения информации очевидны:

  1. Результаты основываются на ответах анкетируемых - анализируются представления, а не действия.
  2. Сбор и обработка данных занимает значительный период времени, в течение которого индикаторы могут утратить актуальность. Для управления развивающейся системой свежесть данных имеет значение.
  3. Данные и методы их преобразования доступны только исследователю, который эти данные собирает.


  • Ушаков К.М. Диагностика реальной структуры образовательной организации // Вопросы образования. 2013. Т. 4. С. 241 – 254.

Отличия учебной аналитики от традиционной педагогической диагностики представлены в следующей таблице:

 ПЕДАГОГИЧЕСКАЯ ДИАГНОСТИКА УЧЕБНАЯ АНАЛИТИКА
 Результаты основываются на ответах анкетируемых - анализируются представления, а не действия. Исходными данными являются записи компьютера о действиях ученика - время пребывания на страницах, созданные объекты, число и содержание редактирований.
 Сбор данных для исследования является специальной процедурой, которая занимает значительный период времени, в течение которого индикаторы могут утратить актуальность. Сбор и сохранение данных осуществляется непрерывно.
 Данные и методы их обработки, преобразования и представления доступны только исследователю, который эти данные собирает. Данные и методы их обработки и визуализации доступны и могут использоваться всеми субъектами образования для корректировки своей деятельности.