E-Öğrenim Uzmanları Neden Tahmine Dayalı Analitiği Kullanmalı?

Tahmine Dayalı Analitik e-Öğrenime Nasıl Yardımcı Olur?

Tahmine dayalı analitik, kalıpları belirlemek ve öğrencilerin gelecekte nasıl performans göstereceklerini tahmin etmek için öğrenci performansı, katılım ve diğer davranışlar gibi verileri kullanır. Bu yöntem, eğitimcilerin ve e-Öğrenim uzmanlarının, öğrencilerini desteklemek ve mümkün olan en iyi sonuçları elde etmek için stratejilerinde ve planlamalarında veriye dayalı değişiklikler yapmalarına yardımcı olur. Bu makalede, tahmine dayalı analitiği kullanmanın avantajlarını ve uygulamaya karar verirken dikkat etmeniz gereken şeyleri keşfedeceğiz.

Tahmine Dayalı Analitiğin E-Öğrenimde 5 Faydası

1. Kişiselleştirilmiş Öğrenme

Öğrenim Yönetim Sisteminizden (LMS) geçmiş verileri kullanırken, öğrencilerinizin davranışlarındaki kalıpları analiz edebilirsiniz. Bunlar, öğrenme tercihleri, güçlü yönleri veya iyileştirme alanları olabilir. Ardından, ilgi alanlarını ve yeteneklerini göz önünde bulundurarak her bir öğrenciniz için sonuçlar çıkarabilir ve özel öğrenme yolları oluşturabilirsiniz. Bu, öğrenme deneyimlerini optimize eder ve dikkatlerini çeker, böylece katılımlarını ve motivasyonlarını artırır.

2. Risk Altındaki Öğrencilerin Belirlenmesi

Öğrencilerinizin katılımı ve performansı hakkında her şeyi bilmek, kimlerin derslere katılmayı bırakma, geride kalma ve hatta tamamen bırakma olasılığının daha yüksek olduğunu görmenizi sağlar. Kim olduklarını tespit ettiğinizde, onlara kişiselleştirilmiş rehberlik sağlamak ve karşılaşabilecekleri zorluklarda yol almalarına yardımcı olmak için LMS’nizi kullanabilirsiniz. Bu rehberlik, özel ders verme, akıl hocalığı yapma veya ek öğrenme önerileri sağlama şeklinde olabilir.

3. Geliştirilmiş Kurs Tasarımı

Öğrencilerin derslerle etkileşimi ve katılımına ilişkin verileri analiz etmek, e-Öğrenim kurslarının hangi unsurlarının etkili olduğunu ve hangilerinin olmadığını belirlemenizi kolaylaştırır. Bu şekilde, öğrencilerinizin tercihlerine göre daha alakalı materyaller oluşturabilirsiniz. Örneğin, tahmine dayalı analitik, öğrencilerinizin belirli bir dersi tamamlamakta zorlandıklarını gösteriyorsa. Böylece, onları desteklemek için ipuçlarını veya mikro öğrenme modüllerini dahil edebilirsiniz.

4. Geliştirilmiş Öğrenci Sonuçları

Tahmin analitiğinin temel amacı, öğrencilerin öğrenme hedeflerine ulaşmalarına yardımcı olmaktır. Kişiselleştirilmiş kurslar ve ek destek gibi yukarıda belirtilen her şey, öğrencilerin dersleri daha kolay tamamlamalarına ve öğrenim kilometre taşlarına daha hızlı ulaşmalarına yardımcı olacaktır. Bu, genel olarak daha yüksek tamamlama ve öğrenci tutma oranlarına yol açar.

5. Azaltılmış Maliyetler

Öğrencilere yardım etmede hangi kaynakların etkili olduğunu belirleyerek, gereksiz olanları azaltabilir ve maliyetleri azaltabilirsiniz. Genel öğrenme deneyimine hiçbir katkısı olmayan kaynaklara odaklanmadığınız için zamandan da tasarruf edersiniz. Sonuç olarak, biriktirdiğiniz tüm para, öğrenim programınızın öğrencilerinize daha fazla fayda sağlayacak ve derslerin kalitesini artıracak başka bir yönüne yeniden yatırılabilir.

Riskler Nelerdir?

Ayrımcılık

Algoritmaların belirli öğrenci gruplarına karşı önyargı gösterme riski vardır. Bunun nedeni, tahmine dayalı analitiklerin ayrımcılığa veya geçmişteki adaletsizliklere dayanabilecek tarihsel verilere dayanmasıdır. Örneğin, öğrencileri cinsiyetlerine, ırklarına ve diğer faktörlere göre kategorize ederek yanlış sonuçlar gösterebilir ve bu öğrencilerin haksız bir şekilde değerlendirilmesine neden olabilir. Bunun üstesinden gelmek için algoritmanın doğru şekilde eğitildiğinden emin olun.

Gizlilik ve güvenlik

Verilerin toplanması ve analizi ile uğraşırken, dikkatli olmak esastır. Bu veriler, öğrencilerin adları, adresleri ve sınıfları gibi hassas ve potansiyel güvenlik ihlali riski taşıyan kişisel bilgilerini içerir. Verilerin korunduğundan emin olun ve bir kriz önleme planına sahip olun. Ayrıca, öğrencilerinize kimlik avı ve dolandırıcılık e-postalarına dikkat etmeyi ve kimlik bilgilerini çevrimiçi olarak paylaşmaktan kaçınmayı öğreterek güvenlik bilinci eğitimi almanız da yararlıdır.

Şeffaflık Eksikliği

Algoritmalar, eğitimcilere öğrencilerinin öğrenme davranışlarıyla ilgili içgörü ve geri bildirim sağlamak için oluşturulur. Ancak, her zaman şeffaf değiller. Spesifik olarak, tahmine dayalı analitiğin sonuçları nasıl oluşturduğu e-Öğrenim profesyonelleri için açık değildir ve bu da notlarını ve değerlendirme sonuçlarını alan öğrenciler için net değildir. Bu kafa karıştırıcı olabilir ve güvensizliğe yol açabilir. Bu nedenle, olabildiğince şeffaf olduğunuzdan emin olun ve sistemin sonuçlarını yorumlarınızla da tamamlayın.

E-Öğrenimde Tahmine Dayalı Analitik Nasıl Uygulanır?

Amaçlar ve hedefler

İlk olarak, e-Öğrenim programınızla neyi başarmak istediğinizi ve tahmine dayalı analitikle neyi ölçmeniz gerektiğini belirlemeniz yararlıdır. Örneğin kurslara katılımı artırmak istiyor musunuz? Yoksa öğrencilerinize kişiselleştirilmiş dersler mi sunmak istiyorsunuz? Hedeflerinizi belirledikten sonra, tahmine dayalı analitiği nasıl kullanacağınızı bilmek daha kolaydır; bu nedenle, bu bilgiyi öğrencilerinize iletmek daha kolaydır.

Verilerin toplanması ve analizi

Ardından, performans verileri, katılım, etkileşim, giriş bilgileri vb. gibi sizin için yararlı olan ve hedeflerinizle uyumlu verileri toplayın. Bu, LMS’nizden, anketlerinizden veya eğitim platformlarıyla diğer öğrenci etkileşimlerinden toplanabilir. Ardından, eğilimleri ve kalıpları bulmak için verileri nasıl analiz edeceğinizi tanımlayın. Bunu Makine Öğrenimi (ML) veya algoritmalarla yapabilirsiniz.

Doğru Araçları Seçin

Tahmine dayalı analitiği uygulamak için, programı sunmak ve izlemek için doğru teknolojileri seçmelisiniz. Kararınızı kolaylaştırmak için bir uzmana danışın ve kuruluşunuzun ihtiyaçlarını dikkate alın. Ayrıca kendi ödevinizi yapabilir ve gerekli bilgileri toplamak için çevrimiçi forumlara ve incelemelere göz atabilirsiniz.

Tahmine Dayalı Modeller Oluşturun ve Test Edin

Son adım, ölçmek istediğiniz şey için tahmine dayalı modeller oluşturmak üzere algoritmaları ve diğer yöntemleri kullanmaktır. Tamamlama oranını veya öğrenci performansını değerlendirirken, bu modelleri oluşturmak genellikle istatistik analizi uzmanlığı gerektirir. Neyse ki, görev için doğru becerilere ve araçlara sahip e-Öğrenim şirketleri var. Son olarak, topladığınız verilerin doğru olup olmadığını belirlemek için oluşturduğunuz modelleri test etmeniz gerekir.

Çözüm

Tahmine dayalı analitik, e-Öğrenim profesyonellerinin stratejilerini ve derslerini şekillendirme şeklini değiştirme potansiyeline sahiptir. Bu, e-Öğrenim kurslarınız için gelecekteki sonuçları tahmin etmenin ve öğrencilerin derslerinde kalmalarını veya dersleri tamamen bırakmalarını önlemenin devrim niteliğinde bir yoludur. Ancak, tahmine dayalı analitiklere fazla güvenmemelisiniz ve tek bilgi kaynağınız bu olmamalıdır. Bunun yerine, tahmine dayalı analitiği kendi uzmanlığınızla ve öğrencilerinizin öğrenme kalıpları ve davranışları hakkında size daha fazla içgörü sağlayabilecek çeşitli değerlendirme araçlarıyla birlikte kullanın.