ليست تحليلات التعلم بالموضوع الجديد. فجذورها تتشعب في العديد من المجالات بما في ذلك الأعمال الذكية، والنماذج البحثية، وما إلى ذلك. الجديد في الأمر هو ارتفاع كمية ونوعية البيانات التي يتم التقاطها في وجود المتعلمين من جميع أنحاء العالم والمشاركة في عمليات التعلم المختلفة. تحوز حاليا التحليلات التعليمية على الاهتمام الأكبر في مجال التعليم, نتيجة للرغبة في الحصول على البيانات الأفضل وقدرتها على تجميع البيانات بشكل فوري وتغير هيكل ديناميكية التعلم؛ إذ يستطيع المدرسون استخدام البيانات لتعديل أساليب تدريسهم كي تلبي احتياجات الطلاب بصورة أفضل. هناك ثلاثة أنواع من التحليلات: التعلم learning ، البيانات التعليمية educational data ، والبيانات الأكاديمية academic data.
التحليلات التعليمية: هي قياس وتحليل بيانات المتعلمين وسياقاتها, بهدف فهم عملية التعلم و البيئات التي يحدث فيها التعلم. كما يمكن اعتبار ذلك بالاستخدام الذكي للبيانات.
تضم التحليلات التعليمية مجموعة متنوعة من أدوات جمع البيانات والتقنيات التحليلية لدراسة مشاركة الطلاب وأدائهم وتقدمهم بالممارسة العملية؛ بهدف استخدام ما يتم تعلمه لتنقيح المناهج التعليمية والتدريس والتقييم الآني. وتشمل أدوات التعلم التحليلية التطبيقات التجارية المصممة لأغراض أخرى، والتي من الممكن تكييفها لدعم قضية استخدام التحليلات التعليمية.
قد لا تهم الطريقة التي يتم التعريف بها لهذا المصطلح، بقدر ما هو مهم معرفة أثره الكبير اليوم على المتعلمين والمربين في جميع أنحاء العالم.
[youtube http://www.youtube.com/watch?v=-cvcQL9xpV8&w=560&h=315]
التحليلات التعليمية وتقرير الأفق:
كنت قد تحدثت سابقا وفي تدوينه بعنوان ستة تكنولوجيات من شأنها تغيير التعليم العالي عن تقرير هورايزون والذي أعده اتحاد الإعلام الجديد (NMC) عام 2012 بالتعاون مع مؤسسة (EDUCASE)، ليحدد ويشرح التقنيات الناشئة التي من المحتمل أن يكون لها تأثير كبير على التعليم والتعلم والبحث في مجال التعليم العالي في السنوات القادمة في جميع أنحاء العالم. حدد التقرير التكنولوجيات، ومن ثم فصل بينهما من خلال ثلاثة أطر زمنية (آفاق) والتي تشير إلى الأطر الزمنية المحتملة لانتشار وسيادة هذه التقنيات في بيئة التعليم والتدريس والبحث الإبداعي. والتي يرون أنها سوف تتداخل معاً عندما تدخل حيز الاستخدام الفعلي.
وقد تم الإشارة إلى تحليلات التعلم Learning Analytics كإحدى هذه التكنولوجيات الستة والتي ستظهر في الأفق الثاني, الأفق متوسط المدى (سنتين إلى ثلاث سنوات).
يتم حاليا استخدام تحليلات التعلم للتنبؤ الأفضل بنتائج أداء كل طالب على حده في الفصل أو المشروع أو الاختبار. مع تحليلات التعلم، يمكن للمدرسين التكيف مع أساليب التدريس التي أحدثتها التكنولوجيا والشبكات الاجتماعية. يمكن أن يستخدم للمعلمين تحليلات التعلم للوقوف على أداء الطلاب ومعرفة مستوياتهم ودرجات تحصيلهم ومناطق الضعف والقصور لديهم. يستطيع المعلمين من خلال الأسئلة متعددة الاختيار المقدمة للطلاب التعرف على هذه المناطق بسهولة. تَعلُّم نُظُم تحليلات التعلم يتطلب قدرا كبيرا من الجهد من جميع مستخدمي هذه البرنامج، ابتداءً من مطور النظام إلى المسئول عنه، مروراً بالمعلم والطالب.
لم يتم استخدام مثل هذه البرامج على نطاق واسع حتى الآن خوفا من فقدان الخصوصية, الأمر قد لا يكون متواجدا مع التطور الذي شهدته هذه البرامج والنظم خلال العامين الأخيرين رغبة في تقديم الحلول المثلى.
نظم وبرامج تحليلات التعلم
تنتشر الآن بصورة كبيرة هذه النظم, سنركز هنا على واحدٍ منها, نظرا لبداية انتشاره في عالمنا العربي وهو نظام Ellucian والذي يساعد مؤسسات التعليم على الازدهار في عالم ديناميكي مفتوح, من خلال
تقديم مجموعة واسعة من الحلول التقنية، التي وضعت بالتعاون مع مجتمع التعليم العالمي، وتوفير التوجيه الاستراتيجي لمساعدة مؤسسات التعليم، وتحقيق قدر أكبر من الشفافية. أكثر من 2.400 مؤسسة منتشرة في 40 دولة تري في Ellucian نظام يهدف إلى تحريك التعليم إلى الأمام، ومساعدة الناس في كل مكان لاكتشاف مستقبلهم من خلال التعلم.
.إن ™Ellucian Course Signals عبارة عن نظام تدخل مسبق يحذر الطلاب المعرضين لخطر الفشل في الدراسة، أو الطلاب الذين سجلوا أداء ضعيفاً، ويطلعهم على أدائهم وما إذا كان جيداً، أو ثابتاً أو ضعيفاً، ويحثهم على اتخاذ ما يلزم للعودة إلى المسار الصحيح. باستخدام Course Signals، يمكن لأعضاء هيئة التدريس أيضاً التدخل بسهولة أكبر واقتراح الإجراءات التي يجب اتخاذها لتحسين معدلاتهم ونقاطهم.
كما أنه يمكن للمؤسسات تحديد أسماء الطلاب المهددين بالفشل خلال الأسبوع الثاني من الفصل الدراسي ومساعدتهم وتوجيههم ودعم احتياجاتهم للعودة إلى المسار الصحيح.
ومن أهم مميزات مؤشرات التعليم هذه:
- سرعة تحديد أسماء الطلاب المهددين بالفشل في الدورة الدراسية أو الطلاب الذين سجلوا أداء ضعيفاً.
- تنبيه الطلاب بوضعهم، وما إذا كانوا مهددين بالفشل (إشارة حمراء) أو أدائهم ضعيف (إشارة صفراء) أو أدائهم جيد (إشارة خضراء)
- تزويد أعضاء هيئة التدريس بالأدوات الضرورية لتصحيح مسار الطلاب.
- أتمتة التواصل بين أعضاء هيئة التدريس والطلاب لتوفير دعم أفضل.
برمجيات وأدوات تحليلات التعلم:
يقول آلبرت انشتاين: "لم أكن أُعلِّم تلاميذي، إنما أحاول فقط توفير الظروف التي يمكن من خلالها التعلم"Albert Einstein"
تشير نظم التعلم عبر الإنترنت إلى أهمية برمجيات التعلم وبيئة التعلم التفاعلي لتنظيم استخدام البيانات ومساعدة الطلاب على التكيف في بيئات التعلم. نورد هنا بعض من أمثلة برمجيات تحليلات التعلم.
: SNAPP أداة تحليلات التعلم تظهر شبكة من التفاعلات الناتجة عن المشاركات في المنتديات المتخصصة للنقاش والردود. وهي تعمل على إتاحة الفرصة أمام المعلمين للتحديد السريع لأنماط سلوك المستخدمين والتعرف على طبيعة مراحل تطور الطلبة. وقد تم تطوير SNAPP لمتابعة تفاعلات المستخدمين سواء في أنظمة إدارة التعلم الإلكتروني مفتوحة المصدر (Open-Source) مثل نظام المودل (moodle) أو أنظمة إدارة التعلم الالكتروني التجارية (Commercial) مثل نظام WebCT أو نظام Blackboard.
SNAPP متوافق لكل من مستخدمي أجهزة الكمبيوتر الشخصية والماك Mac ويتعامل مع متصفحات الانترنت: Internet Explorer, Firefox, Safari.
معظم بيانات الطلاب المتولدة من نظم إدارة التعلم (LMS) تشتمل على تقارير عن عدد من الدورات (تسجيل الدخول)، والوقت (كم استغرقت الجلسة) وعدد من التنزيلات. كما أن مناقشات الطلاب تعتبر مؤشرا جيدا لتفاعلات الطلاب ويتم التقاطها بشكل منتظم من قِبل معظم نظم إدارة التعلم LMS. يستخدم SNAPP المعلومات الخاصة بنشاط الطلاب داخل جلسة النقاش ( من الذي يناقش ويسأل ويتفاعل ويرد , وما هي أهم النقاط الأساسية للنقاش ) ويتم تحليلها وعرضها في رسم تخطيطي شبكي.
LOCO: أداة لتحليل سياقات التعلم التي تحدث في بيئة التعلم على شبكة الإنترنت، وبالتالي تساعد على تحسين المحتوى والبناء التعليمي لدراستهم على شبكة الإنترنت.
يزود LOCO المعلمين بالتغذية الراجعة فيما يتعلق بما يلي:
• جميع أنواع الأنشطة التي نفذها طلابهم أو شاركوا فيها أثناء عملية التعلم،
• مدى الاستخدام والشمولية لمحتوى التعلم الذي توفره أنظمة إدارة المحتوى (CMS) ،
• التفاعلات الاجتماعية بين الطلاب وسياقاتها (مثال الشبكات الاجتماعية) في بيئة التعلم الافتراضية.
:SAM أداة مخصصة لمراقبة نشاط الطلاب في بيئات التعلم الشخصية. تم تطوير SAM (Student Activity Monitor) في سياق مشروع الاتحاد الأوروبي "Responsive Open Learning "Environments والذي يهدف إلى زيادة الوعي و التأمل الذاتي بين الطلاب والمعلمين. على الرغم من أن SAM من الأدوات التي تركز على تطوير وبناء بيئات التعلم الشخصية، إلا أنه يمكن استخدامه في سياقات أخرى وحيث تكون عمليات التعلم موجهة إلى حد كبير بأنشطة التعلم الذاتي. المراقبة والمتابعة التي توفرها هذه الأداة لها الأثر الكبير فيما يتعلق بآليات التوصية والتأمل الذاتي:
- المراقبة الذاتية للمتعلمين.
- الوعي للمعلمين.
- إعطاء الوقت أهمية
- الأخذ بعين الاعتبار مدي أهمية تعلم عملية اقتراح التوصيات.
:BEESTAR INSIGHT نظام يقوم بتجميع مشاركة الطلاب والحضور في الوقت الفعلي, ويوفر الأدوات التحليلية للطلاب والمعلمين وإدارة. "إنسايت Insight" هي تكنولوجيا المواقع الذكية التي ترصد أنشطة الحضور، ومشاركات الطلاب وتساعدهم على اتخاذ القرارات. تزود المشاركين بالبيانات في الوقت الحقيقي وتقدم الحلول, مما يوفر ما يصل إلى 73٪ من جهود الإدارة. كما أنها تعرض نشاط الحرم الجامعي في جميع الأوقات للمعلمين والطلاب، وإدارة أعضاء هيئة التدريس والمكاتب الإدارية والكليات.
خلاصة:
" المشاكل المجنونة تتطلب حلولاً مجنونة (Griff Richards, 2005)"
فهل تكون تحليلات التعلم هي الحلول المجنونة والمثلى لمشاكل التعليم وتحسن الأداء ؟ الرسم الانفوجرافيكي التالي يوضح لنا طبيعة تحليلات التعلم والآثار التي تحدثها والنتائج المترتبة على استخدامها.
إعداد- هيام حايك
المصادر:
http://edudemic.com/2012/08/learning-analytics-101-what-to-expect-when-data-enters-the-classroom/
http://netgened2013.flatclassroomproject.org/Learning+Analytics
