woensdag 14 november 2012

Learning analytics in Practice

Focus: to detect early warning signs and provide interactions for students who may not be performing wel and are af risk in à Course.
Zie werk van Dr. John Campbell is the Associate Vice President of Academic Technologies at Purdue University. For more than twenty years, John has been involved in the use of technology within higher education. During the past ten years, John has examined methods to use academic analytics to identify students at risk within courses. He was the founder of the Signals project. (Zie ook film op YouTube)
Since the time of "intelligent tutoring systems”, educational technologists have explored methods to improve learning. Today with the emergence of analytics, an exciting set of tools is being built to improve student learning, success within a discipline, and retention at the institution. Based on the works of the Signals Project (http://www.itap.purdue.edu/learning/tools/signals/), Purdue has been refining their analytics work for nearly ten years. Using various types of data from the learning management system, the electronic grade book, and other campus data, Signals predicts which students at risk throughout the term. With help of these data, interventions are initiated to allow students to change their approach to a course. The Signals project has seen significant gains in student success within the course, student retention at the institution, and graduation rate.

Zie ook: Http:// bit.ly/signalsdemo

De grootste kracht is misschien wel dat het ook de studenten zelf ook een signaal krijgen dat ze een risico lopen en dus hun leergedrag dienen te veranderen om de risico's te verkleinen. Studenten zijn dan ook erg positief en enthousiast en ervaren het als positieve aandacht die ze motiveert .... Ook als ze een groen signaal krijgen !! 

Grootste uitdaging: hoe krijgen we de gegevenssilo's in de organisatie open en n verbinding met elkaar om de goede analyses te kunnen doen... 
Institutional challenge: 
- focus on actionable intelligence (en probeer dus niet alles en te veel meteen na te jagen en te analyseren).
- bouw een toegewijd team waarin verschillende typen expertises aanwezig zijn (ICT, data, onderzoekers/analyseren, onderwijskundig adviseurs ivm goede interventies),
- minimaliseer lost opportunities (door gebruik systemen, van uitgevers bijvoorbeeld, waar geen gegevens uitgehaald kunnen wordencdan bijvoorbeeld alleen eindresultaten)
-

New opportunities:
- using data that exists on campus
- taking advantages of existing program as
- bringing a "complete picture" beyond academics
- focusing on the "action" in " actionable intelligence" 

SHARE RESULTS WITH AND FACULTY AND STUDENTS !!!

How to begin:
- keep it simple: Analyses hoeven niet perfect te zijn om tot een goede stoplichtenrapportage te kunnen leiden.
- start with some manual steps before developing/purchasing the " ultimate" system
- have a diverse team
- don't forget the faculty and students as part of the process.

8-12 april: groot learning analytics conferentie in Leuven (SoLAR)

We have the obligation to know which students are at risk !! (It's the students responsibility to (re)act).

Geen opmerkingen: