Oppimisanalytiikkaa

Oppimisanalytiikka on oppimiseen liittyvän datan keräämistä, mittaamista ja analysointia, jonka tavoitteena on ymmärtää oppimisen prosesseja ja tuloksia sekä tukea yksilöllistä oppimista ja opetuksen kehittämistä. Se kattaa erilaiset koulutuksen ympäristöt perus-, toisen asteen sekä korkeakoulutuksen konteksteissa.

Tietolähteitä ovat LMS:it ja oppimisympäristöjen käyttöliittymät, tehtävät, kokeet sekä vuorovaikutus ja tapahtumalokit. Analyyttisesti käytetään kuvailevaa sekä ennustavaa lähestymistapaa; joissakin tapauksissa sovelletaan myös koneoppimismalleja oppimismallien ja riskien kartoittamiseen. Datan laatu, eheys ja tietosuoja ovat keskeisiä.

Sovelluksia ovat muun muassa varhaiset varoitusjärjestelmät opiskelijoiden tukemiseksi, personoitu palaute ja adaptiivinen oppiminen sekä oppimispolkujen räätälöinti. Tiedon kautta voidaan parantaa kurssien suunnittelua, ohjausta ja päätöksentekoa sekä oppimistulosten seurantaa.

Haasteita ovat yksityisyyden suoja, tietosuoja-asetukset kuten GDPR, datan laatu ja mahdolliset vinoumat sekä tarve läpinäkyvyydelle ja suostumukselle. Käyttöönoton suositellaan yhdistämään pedagoginen tavoite, eettiset periaatteet sekä opettajien ja oppijoiden osaamisen kehittäminen.