Learning analytics

Qual è l’utilità dell’analisi dell’apprendimento?

Ricercatori e progettisti di software stanno già utilizzando l’analisi dell’apprendimento per creare soluzioni di apprendimento su misura e adattare il contenuto di ogni corso alle esigenze degli studenti.

In questo articolo analizziamo alcuni dei vantaggi della learning analytics.

1. Adattare la formazione ai profili degli studenti

L’analisi dell’apprendimento consentirà di determinare un profilo per ciascuno studente e quindi di identificare potenziali situazioni di insuccesso in base a queste categorie di profilo. L’obiettivo è quello di adattare qualsiasi intervento didattico alle esigenze degli studenti. In questo modo, per ogni allievo, si eliminano gli elementi inutili o ridondanti e si rielaborano quelli bloccanti.

2. Migliorare il contenuto della formazione

La fase più importante è quella di analisi, che esamina il modo in cui il corso è stato progettato e identifica le aree di miglioramento per ottimizzare il percorso di apprendimento dello studente. Inoltre, permette di stabilire correlazioni tra diversi indicatori, come la durata della formazione e il tasso di successo.

Più in generale, la learning analytics permetterà di identificare i corsi di formazione che offrono i migliori risultati (in termini di prestazioni, ad esempio), quelli che invece forniscono il minor valore aggiunto per gli studenti e quelli che sono più costosi per l’azienda o il centro di formazione.

3. Pensare al ritorno sull’investimento 

Un’analisi accurata della formazione erogata consente di ottimizzare la durata di un corso, di adattare i contenuti agli studenti e di ottenere risultati precisi per ogni corso o modulo di formazione. Disponendo di indicatori precisi è inoltre possibile valutare il costo della formazione e di conseguenza misurare il ritorno sull’investimento per ciascuna delle offerte del catalogo di formazione.

4. Anticipare i problemi

Analizzando i dati sulla formazione, è più facile anticipare i problemi futuri. Alcuni progettisti di corsi di e-learning riescono ad adattare il corso nel momento stesso in cui si svolge. Infatti, in base alle risposte fornite dagli studenti durante una sessione di formazione (ad esempio, in seguito alla distribuzione di questionari di soddisfazione), sarà possibile modificare, adattare o eliminare alcuni elementi per ciascuno dei percorsi degli studenti.

Esempi di indicatori di prestazioni analizzati nella formazione

L’analisi grezza e descrittiva sarà di scarso interesse per il formatore, l’azienda o gli studenti. L’aspetto più importante è identificare le cause dei risultati ottenuti e trovare aree di miglioramento per anticipare potenziali problemi e migliorare l’esperienza degli studenti.

Abbiamo stilato un elenco di alcuni indicatori di prestazione che possono essere raccolti e analizzati durante una sessione di formazione. Questo elenco non è ovviamente esaustivo e può essere integrato in base alle esigenze delle aziende o dei centri di formazione.

• Tasso di partecipazione: quale percentuale di dipendenti/studenti/corsisti ha partecipato alla formazione? È quindi importante interrogarsi sui motivi per cui questa popolazione ha seguito la formazione. Questo indicatore permette di valutare l’interesse e l’attrattiva del corso.
• Tasso di abbandono: quale percentuale di dipendenti/studenti/corsisti non ha completato il corso? Quali sono stati i motivi dell’abbandono (complessità, mancanza di interesse, durata dei moduli, ecc.)? Questo indicatore è molto utile per identificare il momento in cui gli studenti non sono più in grado di seguire un corso e quali formati didattici dovrebbero essere privilegiati. Ad esempio, aggiungendo il tutoraggio a una sessione di e-learning, il tasso di completamento aumenta di diversi punti.
• Durata di connessione: in media, per quanto tempo gli studenti rimangono connessi alla piattaforma? Questa media tende a diminuire o ad aumentare? Queste informazioni saranno utilizzate anche per misurare l’attrattiva del corso e adattare il percorso didattico a ciascuno studente.

Questi indicatori permettono di capire cosa attrae gli studenti e cosa invece non apprezzano. Per i formatori, ciò significa che possono ripensare i formati dei loro corsi di formazione, ad esempio incorporando nuove attività di apprendimento rapido o più divertenti.

Quali sono le caratteristiche della learning analytics?

L’uso dell’analisi dell’apprendimento implica che ci sia stata una precedente interazione con lo studente.

Le analisi dell’apprendimento specificano, ad esempio

• il tasso di completamento di un modulo,
• il tempo impiegato dallo studente per completarlo,
• gli errori commessi dallo studente,
• il numero di visualizzazioni registrate dal modulo,
• l’ambiente digitale in cui lo studente sta lavorando.

Quali sono i vantaggi e gli svantaggi della learning analytics?

Le analisi dell’apprendimento consentono di migliorare costantemente il contenuto di un corso di formazione. Sono un’ottima fonte di informazioni sull’andamento della formazione e forniscono elementi oggettivi su cui basarsi. Alcuni detrattori sottolineano che gli studenti hanno diritto alla privacy. Ma l’analisi dell’apprendimento viene trasmessa solo al formatore, che la utilizza per migliorare la qualità e i metodi di apprendimento. L’autorizzazione alla raccolta dei dati deve essere richiesta all’inizio del corso.

Nel suo libro bianco Les chiffres 2021 du digital learning, l’ISTF spiega che “il 65% dei corsi con tutoraggio ha un tasso di completamento superiore al 60%”. Le cifre per la formazione senza tutoraggio sono minime. La metà degli studenti ha il 10% di probabilità di completare il corso. Queste cifre, che fanno capire l’importanza di utilizzare un tutor, sono state ottenute utilizzando l’analisi dell’apprendimento.