Sử dụng phân tích học viên để cải thiện chất lượng khóa học trực tuyến

Mọi giáo viên đều có thể học cách sử dụng phân tích khóa học có sẵn thông qua hệ thống quản lý khóa học của họ để cải thiện việc học của sinh viên.

Phân tích học viên ở đây là một cách tận dụng dữ liệu được thu thập, thường là tự động. Điều này cho phép người hướng dẫn, trưởng khoa và người thiết kế hướng dẫn vượt ra ngoài các cuộc khảo sát đơn giản và điểm học sinh làm thước đo thành nhiều thông tin hơn dễ hiểu và dễ phản hồi.

Hoola muốn giới thiệu đến bạn ba loại phân tích sinh viên sẵn có và dễ sử dụng:

Phép đo dựa trên thời gian Các phép đo dựa trên thời gian có lẽ là kiểu phân tích mà các giáo viên quen thuộc nhất. Ví dụ: dữ liệu có thể cho thấy rằng sinh viên đăng nhập vào lớp thường xuyên hơn vào cuối tuần hoặc thường xuyên hơn vào ban đêm hoặc vào giờ ăn trưa. Sau đó, giảng viên có thể tìm cách điều chỉnh lịch trình của riêng mình cho phù hợp với nhu cầu của sinh viên và mục tiêu của khóa học.

Ví dụ, một giảng viên có thể quyết định rằng tốt nhất là khuyến khích sinh viên đăng nhập vào những thời điểm không phải cuối tuần, và vì vậy cô ấy có thể quyết định đưa ra các bài tập và nhận xét của hội đồng thảo luận vào giữa tuần. Hoặc một giảng viên có thể nhận ra rằng lớp của cô ấy gồm nhiều người lớn vừa làm việc vừa học và có thể chọn cung cấp phần lớn thông tin vào cuối tuần khi có nhiều sinh viên đăng nhập hơn.

Bài tập / nội dung cá nhân
Một phân tích  hữu ích khác là phân tích từng mục hoặc bài tập, chẳng hạn như tần suất sinh viên xem một phần tử khóa học cụ thể, chẳng hạn như video. Ví dụ: một học sinh có thể xem video nhiều lần hơn so với những học sinh còn lại trong lớp. Điều này có thể chỉ ra rằng người hướng dẫn nên can thiệp theo một cách nào đó, có lẽ bằng cách hỏi xem học viên có bất kỳ câu hỏi nào về nội dung không.

Tuy nhiên, điều quan trọng là giáo viên không nên sử dụng phân tích bỏ túi theo cách khiến sinh viên cảm thấy không thoải mái. Trong ví dụ trên, việc hỏi học sinh cá nhân tại sao lại xem video nhiều lần như vậy có lẽ không phù hợp. Thay vào đó, các điểm dữ liệu như thế này có thể gợi ý người hướng dẫn gửi câu hỏi chung cho bất kỳ sinh viên nào có câu hỏi để câu trả lời có thể được thảo luận. Ngoài ra, dữ liệu cho thấy rằng nhiều học sinh đang xem liên tục một phần thông tin khóa học cụ thể có thể là dấu hiệu cho thấy thông tin khó hoặc không rõ ràng khiến họ phải nghe giảng lại nhiều lần. Trong trường hợp này, giảng viên “có thể tổ chức đánh giá hoặc ghi lại bài giảng.

Cải thiện hoạt động thảo luận

Dưới đây liệt kê các kỹ thuật để cải thiện hoạt động thảo luận, bao gồm:

• “Đăng các câu hỏi tiếp theo (ngẫu nhiên) khi câu trả lời là ít nhất. Các sinh viên có thể có nhiều khả năng trả lời các câu hỏi tiếp theo từ giáo viên vào các thời điểm ngẫu nhiên trong tuần. "
• “Tạo Chính sách Tương tác Ban Thảo luận, yêu cầu sinh viên đăng bài trước ngày học và sau đó là một thời điểm khác trước một ngày khác.”
• “Kết nối [bảng] thảo luận với một phần chính của các chủ đề khóa học, và do đó với một phần quan trọng của lớp học sinh.”
• “Làm cho các chủ đề của hội đồng thảo luận kéo dài hơn một tuần để cho phép các chủ đề bổ sung.”

Nhìn chung, phân tích dữ liệu bỏ túi cho phép người hướng dẫn giải quyết các vấn đề của học sinh và các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng tác động đến việc học và hiệu suất của học sinh. Điều này trái ngược với các cách tiếp cận phản ứng hơn, trong đó người hướng dẫn chỉ thực hiện các thay đổi khóa học vào cuối khóa học khi họ nhìn thấy kết quả cuối cùng của sinh viên. Bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu học sinh, giáo viên có thể trả lời trong thời gian thực cho các vấn đề mà học viên gặp phải.