Analisi dei dati nell’eLearning: guida per principianti

Nel mondo di oggi, la capacità di analizzare e interpretare i dati sta diventando sempre più cruciale in tutti i campi. Dal settore commerciale e sanitario a quello dell’istruzione e oltre, l’analisi dei dati consente a individui e organizzazioni di prendere decisioni informate, risolvere problemi complessi e ottenere risultati significativi.

Tuttavia, per chi non si è mai approcciato a questa attività, il regno dell’analisi dei dati può spesso sembrare scoraggiante e complesso. In questo articolo vogliamo demistificare il processo di analisi dei dati, fornendo una guida per principianti che vi aiuterà a usare questa preziosa abilità con fiducia e a sfruttarla al meglio nell’ambito dell’apprendimento online.

Cos’è l’analisi dei dati

L’analisi dei dati è il processo di esame, filtraggio, trasformazione e interpretazione dei dati per scoprire preferenze, intuizioni, tendenze e modelli significativi. Che si tratti di dati numerici, testo, immagini o altre forme di informazione, l’obiettivo dell’analisi dei dati è quello di estrapolare informazioni chiave che possano essere usate nel processo decisionale.

Nel caso dell’eLearning l’analisi dei dati è essenziale per comprendere il comportamento degli studenti, migliorare l’efficacia dei corsi e ottimizzare la progettazione didattica.

L’analisi dei dati applicata all’eLearning

Come abbiamo visto, i dati sono cruciali per migliorare la vostra offerta formativa. Tuttavia, gestirli e proteggerli è una responsabilità da non sottovalutare. Leggi anche “ Come gestire i dati degli studenti”.

Ma quali sono le principali tecniche per l’analisi dei dati di apprendimento?

Raccolta dei dati: il primo passo dell’analisi dei dati è la raccolta di dati rilevanti da varie fonti. Si può trattare di sondaggi, database, sensori, social media o altre fonti, a seconda delle esigenze e degli obiettivi specifici.

Pulizia e preparazione dei dati: i dati grezzi sono spesso disordinati e incompleti e richiedono una pulizia e una pre-elaborazione prima dell’analisi. Si tratta di attività quali la rimozione dei duplicati, la gestione dei valori mancanti e la standardizzazione dei formati per garantire accuratezza e coerenza.

Analisi esplorativa dei dati (EDA): l’EDA prevede l’esplorazione visiva e la sintesi dei dati per comprenderne la struttura e le relazioni sottostanti. Tecniche come istogrammi, diagrammi di dispersione e statistiche di sintesi possono aiutare a scoprire modelli e anomalie.

Analisi statistica: i metodi statistici consentono di quantificare le relazioni e di verificare le ipotesi all’interno dei dati.

Per semplificare le cose possiamo dire che esistono tre tipi di analisi utili nel campo dell’eLearning: l’analisi descrittiva, predittiva e prescrittiva:

• analisi descrittiva: l’analisi descrittiva si concentra sulla sintesi dei dati passati per capire cosa è successo. Fornisce informazioni sul comportamento degli studenti e sulle tendenze delle prestazioni.
• analisi predittiva: l’analisi predittiva utilizza i dati storici per prevedere le tendenze e i risultati futuri. Nell’eLearning, l’analisi predittiva può aiutare a identificare gli studenti a rischio o ad anticipare le lacune nelle prestazioni.
• analisi prescrittiva: l’analisi prescrittiva va oltre la previsione dei risultati futuri e suggerisce le azioni da intraprendere per raggiungere i risultati desiderati. Aiuta a consigliare interventi di apprendimento personalizzati in base alle esigenze dei singoli studenti.

Apprendimento automatico: gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere utilizzati per costruire modelli predittivi e scoprire modelli complessi nei dati. Tecniche come la classificazione, il clustering e la regressione possono aiutare ad automatizzare i processi decisionali e a identificare le tendenze.

Strumenti e tecnologie per l’analisi dei dati

È disponibile un’ampia gamma di strumenti e tecnologie per facilitare l’analisi dei dati, dai tradizionali fogli di calcolo ai linguaggi di programmazione e framework più avanzati (in quest’ultimo caso sono necessarie conoscenze da developer). Inoltre, i cosiddetti strumenti di visualizzazione dei dati possono aiutare a comunicare in modo efficace le intuizioni attraverso grafici e dashboard interattivi.

La tecnologia di analisi di dati giusta dipende dalle esigenze e dimensioni dell’attività che svolgete. È possibile iniziare in piccolo raccogliendo i dati da questionari nel caso in cui si abbia a che fare con un piccolo numero di persone; ma nel caso in cui si vogliano raccogliere e analizzare dati di molte persone sarà necessario affidarsi a tecnologie più avanzate.

Le migliori pratiche per un’analisi dei dati efficace

Di seguito vediamo passo per passo le pratiche necessarie per mettere in atto una corretta analisi dei dati.

1. Definire obiettivi e metriche

• Il primo passo da fare è identificare gli obiettivi chiave del tuo programma di eLearning. In altre parole, dovrai chiederti cosa vuoi scoprire da questi dati.
• Definisci metriche misurabili allineate a questi obiettivi che permettano di ottenere dati che rispondano alla domanda che ti sei posto (ad esempio, se cerchi di capire il livello di ritenzione di informazioni del vostro corso, cerca di raccogliere dati sui tassi di completamento, i livelli di coinvolgimento e i punteggi di valutazione).

2. Raccogliere i dati

• Utilizza i sistemi di gestione dell’apprendimento ( LMS) per raccogliere dati sulle attività, i progressi e le prestazioni dei discenti.
• Incorpora strumenti di tracciamento come xAPI (Experience API) per catturare dati più granulari, come le interazioni con i contenuti multimediali o le simulazioni.
• Implementa sondaggi, quiz e valutazioni per raccogliere feedback qualitativi e quantitativi dai discenti.

3. Filtrare e organizzare i dati

• Elimina i duplicati, le incongruenze e i punti di dati irrilevanti.
• Standardizza i formati e le etichette dei dati per facilitare l’analisi.
• Organizza i dati in categorie o segmenti pertinenti (ad esempio, dati demografici, moduli del corso, ecc.).

4. Analizzare i dati

• Utilizza metodi statistici e tecniche di visualizzazione per esplorare modelli e tendenze nei dati.
• Calcola le statistiche descrittive di base (media, mediana, modalità, deviazione standard) per comprendere le tendenze e la variabilità.
• Conduci analisi comparative tra diversi gruppi di studenti o corsi per identificare correlazioni.
• Utilizza strumenti di visualizzazione dei dati come grafici, diagrammi e mappe di calore per presentare i risultati in modo chiaro.

5. Interpretare i risultati

• Trai spunti dall’analisi dei dati in relazione agli obiettivi definiti.
• Identifica le aree di forza e di miglioramento del programma eLearning.
• Esplora i fattori che influenzano il coinvolgimento, la fidelizzazione e le prestazioni dei discenti.
• Considera i feedback qualitativi insieme alle metriche quantitative per una comprensione completa.

6. Implementare le modifiche

• Sulla base delle conoscenze acquisite, prendi decisioni basate sui dati per migliorare l’esperienza eLearning.
• Modifica i contenuti del corso, i metodi di erogazione o le strategie di valutazione per risolvere i problemi identificati.
• Sperimenta percorsi di apprendimento personalizzati o tecniche di apprendimento adattativo per soddisfare meglio le esigenze dei singoli studenti.
• Monitora costantemente l’impatto delle modifiche.

7. Valutare l’efficacia

• Misura l’efficacia degli interventi o dei miglioramenti implementati sulla base di decisioni basate sui dati.
• Traccia le variazioni delle metriche chiave nel tempo per valutare i progressi.
• Assicurati che ci sia un ciclo di feedback costante degli studenti e degli istruttori per valutare la soddisfazione e i miglioramenti percepiti.

8. Garantire la privacy e la sicurezza dei dati

• Aderisci alle normative sulla privacy e alle migliori pratiche per la gestione dei dati dei discenti.
• Anonimizza i dati quando necessario per proteggere la privacy dei discenti.
• Implementa solide misure di sicurezza per salvaguardare i dati da accessi non autorizzati o violazioni.

9. Migliorare continuamente

• Tratta l’analisi dei dati come un processo continuo piuttosto che come un’attività una tantum.
• Rivedi e aggiorna regolarmente i metodi di raccolta dei dati, le metriche e le tecniche di analisi per adattarsi alle esigenze e alle tecnologie in evoluzione.
• Promuovi una cultura che insegni e spieghi il processo di analisi dei dati e del processo decisionale basato sulle evidenze tra gli stakeholder dell’eLearning.