لماذا يجب على محترفي التعلم الإلكتروني استخدام التحليلات التنبؤية

كيف تساعد التحليلات التنبؤية في التعلم الإلكتروني؟

تستفيد التحليلات التنبؤية من البيانات مثل أداء المتعلم والمشاركة والسلوكيات الأخرى ، لتحديد الأنماط والتنبؤ بكيفية عمل المتعلمين في المستقبل. تساعد هذه الطريقة المعلمين ومحترفي التعلم الإلكتروني على إجراء تغييرات تعتمد على البيانات في إستراتيجيتهم وتخطيطهم لدعم المتعلمين وتحقيق أفضل النتائج الممكنة. في هذه المقالة ، سوف نستكشف مزايا استخدام التحليلات التنبؤية ، بالإضافة إلى الأشياء التي يجب أن تبحث عنها عند اتخاذ قرار بتنفيذها.

5 فوائد التحليلات التنبؤية في التعلم الإلكتروني

1. التعلم المخصص

عند استخدام البيانات السابقة من نظام إدارة التعلم (LMS) ، يمكنك تحليل أنماط سلوك المتعلمين. يمكن أن تكون هذه هي تفضيلات التعلم أو نقاط القوة أو مجالات التحسين. بعد ذلك ، يمكنك استخلاص النتائج وإنشاء مسارات تعلم مخصصة لكل من المتعلمين لديك ، مع مراعاة اهتماماتهم وقدراتهم. يؤدي ذلك إلى تحسين تجربة التعلم لديهم وجذب انتباههم ، وبالتالي زيادة مشاركتهم وتحفيزهم.

2. تحديد الطلاب المعرضين للخطر

تتيح لك معرفة كل شيء عن حضور المتعلمين وأدائهم معرفة من الذي من المرجح أن يتوقف عن حضور الدروس ، أو يتخلف عن الركب ، أو حتى يترك المدرسة تمامًا. بمجرد تحديد هويتهم ، يمكنك استخدام نظام إدارة التعلم (LMS) الخاص بك لتقديم إرشادات مخصصة لهم ومساعدتهم على تجاوز التحديات التي قد يواجهونها. يمكن أن يكون هذا التوجيه في شكل دروس خصوصية أو توجيه أو تقديم توصيات تعليمية إضافية.

3. تحسين تصميم الدورة

يسهل عليك تحليل البيانات المتعلقة بمشاركة المتعلمين وتفاعلهم مع الدروس تحديد عناصر دورات التعليم الإلكتروني الفعالة وأيها غير فعالة. بهذه الطريقة ، يمكنك إنشاء المزيد من المواد ذات الصلة بناءً على تفضيلات المتعلمين. على سبيل المثال ، إذا أظهرت التحليلات التنبؤية أن المتعلمين يكافحون لإكمال درس معين. لذلك ، يمكنك دمج النصائح أو وحدات التعليم المصغر لدعمها.

4. تحسين نتائج الطلاب

الغرض الرئيسي من التحليلات التنبؤية هو مساعدة الطلاب على تحقيق أهدافهم التعليمية. كل ما هو مذكور أعلاه ، مثل الدورات المخصصة والدعم الإضافي ، سيقود الطلاب إلى إكمال الدروس بسهولة أكبر والوصول بسرعة إلى مراحل التعلم الخاصة بهم. يؤدي هذا إلى ارتفاع معدلات الإكمال والاحتفاظ بالطلاب في جميع المجالات.

5. تكاليف مخفضة

من خلال تحديد الموارد الفعالة في مساعدة الطلاب ، يمكنك تقليل الموارد غير الضرورية وتقليل التكاليف. يمكنك أيضًا توفير الوقت نظرًا لأنك لا تركز على الموارد التي ليس لديها ما تقدمه لتجربة التعلم الشاملة. وبالتالي ، يمكن إعادة استثمار كل الأموال التي توفرها في جانب آخر من برنامج التعلم الخاص بك والذي سيفيد طلابك أكثر ويحسن جودة الدورات.

ما هي المخاطر؟

تمييز

تتعرض الخوارزميات لخطر إظهار التحيز تجاه مجموعات معينة من الطلاب. يحدث هذا لأن التحليلات التنبؤية تعتمد على البيانات التاريخية ، والتي قد تكون قائمة على التمييز أو المظالم السابقة. على سبيل المثال ، يمكن أن تظهر نتائج غير صحيحة ، وتصنيف الطلاب على أساس جنسهم ، وعرقهم ، وعوامل أخرى ، مما يؤدي إلى تقييم هؤلاء الطلاب بشكل غير عادل. للتغلب على هذا ، تأكد من تدريب الخوارزمية بشكل صحيح.

الخصوصية والأمن

عند التعامل مع جمع البيانات وتحليلها ، فإن اليقظة ضرورية. تتضمن هذه البيانات معلومات شخصية عن الطلاب ، مثل أسمائهم وعناوينهم ودرجاتهم ، وهي معلومات حساسة ومعرضة لخطر الانتهاكات الأمنية المحتملة. تأكد من أن البيانات محمية ولديك خطة لتجنب الأزمات. أيضًا ، من المفيد الحصول على تدريب للتوعية الأمنية للمتعلمين لديك ، وتعليمهم البحث عن رسائل البريد الإلكتروني الاحتيالية والاحتيالية وتجنب مشاركة بيانات اعتمادهم عبر الإنترنت.

انعدام الشفافية

يتم إنشاء الخوارزميات من أجل توفير رؤى وتعليقات للمعلمين فيما يتعلق بسلوك تعلم المتعلمين. ومع ذلك ، فهي ليست شفافة دائمًا. على وجه التحديد ، ليس من الواضح لمحترفي التعليم الإلكتروني كيف أن التحليلات التنبؤية تخلق استنتاجات ، وهذا بدوره ليس واضحًا للمتعلمين الذين حصلوا على درجاتهم ونتائج التقييم. قد يكون هذا محيرًا ويؤدي إلى عدم الثقة. لذا ، تأكد من أنك تتمتع بأكبر قدر ممكن من الشفافية واستكمل نتائج النظام بتعليقاتك أيضًا.

كيفية تنفيذ التحليلات التنبؤية في التعلم الإلكتروني

أهداف و غايات

أولاً ، من المفيد تحديد ما تريد تحقيقه من خلال برنامج التعليم الإلكتروني الخاص بك وما تحتاج إلى قياسه باستخدام التحليلات التنبؤية. على سبيل المثال ، هل تريد زيادة المشاركة في الدورات؟ أو هل ترغب في تقديم دروس مخصصة للمتعلمين لديك؟ بعد تحديد أهدافك ، من الأسهل معرفة كيفية الاستفادة من التحليلات التنبؤية ؛ وبالتالي ، من الأسهل توصيل هذه المعلومات إلى المتعلمين لديك.

تجميع البيانات وتحليلها

بعد ذلك ، اجمع البيانات المفيدة لك وتتوافق مع أهدافك ، مثل بيانات الأداء ، والمشاركة ، والمشاركة ، ومعلومات تسجيل الدخول ، وما إلى ذلك. يمكن جمع ذلك من نظام إدارة التعلم الخاص بك ، أو الاستطلاعات ، أو تفاعلات المتعلم الأخرى مع الأنظمة الأساسية التعليمية. بعد ذلك ، حدد كيف ستحلل البيانات للعثور على الاتجاهات والأنماط. يمكنك القيام بذلك باستخدام التعلم الآلي (ML) أو الخوارزميات.

اختر الأدوات المناسبة

لتنفيذ التحليلات التنبؤية ، عليك تحديد التقنيات المناسبة لتقديم البرنامج وتتبعه. لتسهيل اتخاذ القرار ، استشر خبيرًا وخذ احتياجات مؤسستك في الاعتبار. يمكنك أيضًا أداء واجبك المنزلي والتحقق من المنتديات والمراجعات عبر الإنترنت لجمع المعلومات الضرورية.

بناء واختبار النماذج التنبؤية

الخطوة الأخيرة هي استخدام الخوارزميات وطرق أخرى لإنشاء نماذج تنبؤية لما تريد قياسه. سواء كان تقييم معدل الإكمال أو أداء الطالب ، فإن بناء هذه النماذج غالبًا ما يتطلب خبرة في تحليل الإحصائيات. لحسن الحظ ، هناك شركات تعليم إلكتروني لديها مجموعة المهارات والأدوات المناسبة للمهمة. أخيرًا ، تحتاج إلى اختبار النماذج التي تقوم بإنشائها لتحديد ما إذا كانت البيانات التي يجمعونها دقيقة.

خاتمة

التحليلات التنبؤية لديها القدرة على تغيير الطريقة التي يصوغ بها محترفو التعليم الإلكتروني استراتيجياتهم ودروسهم. إنها طريقة ثورية للتنبؤ بالنتائج المستقبلية لدورات التعلم الإلكتروني الخاصة بك ومنع المتعلمين من الرسوب في دروسهم أو التخلي عنها تمامًا. ومع ذلك ، لا يجب أن تفرط في الاعتماد على التحليلات التنبؤية ، ولا ينبغي أن تكون مصدر معلوماتك الوحيد. بدلاً من ذلك ، استخدم التحليلات التنبؤية جنبًا إلى جنب مع خبرتك الخاصة وأدوات التقييم المختلفة التي يمكن أن تقدم لك رؤى أكبر حول أنماط تعلم المتعلمين وسلوكهم.