ניתוח למידה

מתוך ויקיפדיה, האנציקלופדיה החופשית
קפיצה אל: ניווט, חיפוש

ניתוח למידה (באנגלית, learning analytics - LA) הוא מושג הכולל פעולות של מדידה, איסוף, ניתוח ודיווח אודות לומדים בהקשרים שונים. זאת לשם הבנה ושיפור סביבת הלמידה ותוצאותיה[1]. ניתוח למידה הוא תחום מחקר חדש המשלב תאוריה ופרקטיקה מדיסציפלינות רבות במטרה לחקור את אינטראקציות הלומד בסביבות למידה ולספק נתונים רלוונטיים לגבי תהליך למידתו[2].

הגדרת המושג ניתוח למידה[עריכת קוד מקור | עריכה]

משמעות מושג זה שנויה במחלוקת. הגדרה רווחת טוענת כי ניתוח הלמידה עושה שימוש במגוון נתונים דיגיטליים לשם ניבוי תהליכי למידה וייעוץ ביחס לתהליכי למידה. בעידן הדיגיטלי, ניתוח למידה הוא איסוף העקבות הדיגיטליים אותם השאיר אחריו הלומד במהלך האינטראקציה עם מערכות הלמידה הממוחשבות. ניתוח עקבות התלמיד מאפשר לעמוד אחר מתאמים או קשרים בין פעולות התלמיד לבין תוצרי הלמידה ואיכותה. כדוגמאות לעקבות התלמיד אשר מתועדים ונאספים לשם ניתוח הלמידה ניתן למנות את מספר הפעמים בהם התלמיד נכנס לאתרי למידה, זמני הגשת מטלות וציונן הסופי, זמן שהייה כולל במרחב הווירטואלי, כמות הודעות שנכתבו או נקראו ועוד. ניתוח הלמידה מאפשר לעקוב אחר גורמים שהמורה לא מסוגל להגיע אליהם[3].

קיימת ביקורת בקרב חוקרים ביחס לשיוך האבסולוטי של ניתוח הלמידה אל התחום הדיגיטלי. יש המכלילים בתחום את כל השיטות לניתוח למידה, כולל מודלים מהתקופה שקדמה ללמידה הדיגיטלית[4].

התרומה הרבה של מסקנות מחקרי ניתוח למידה באים לידי ביטוי ב:

  • שיקוף הישגים ודפוסי התנהגות של הלומד הבודד ביחס ללומדים אחרים
  • איתור תלמידים הזקוקים לתמיכה ותשומת לב
  • סיוע לצוות ההוראה בתמיכת לומדים
  • שיפור קורסים קיימים ופיתוח תוכניות לימוד חדשות
  • קבלת החלטות בקרב מנהלי מוסדות ביחס לשיווק והתייעלות 

ההבדל בין ניתוח למידה לבין כריית מידע בחינוך[עריכת קוד מקור | עריכה]

יש להבדיל בין ניתוח למידה לבין כריית מידע בחינוך. לפי סימנס[5], כריית מידע בחינוך היא מושג כללי יותר הכולל הן ניתוח למידה והן ניתוח אקדמי. ברוקס[6] מציע הבחנה מתקדמת יותר בין המושגים הקשורה למקור מהם נובעים התחומים. לפיו, בעוד שניתוח למידה מתמקד בחקר מערכות וארגוני למידה כגון מערכות ניהול למידה, הרי שחוקרים בתחום כריית מידע בחינוך מתמקדים באינטליגנציה ולמידה. עם זאת, בין שני תחומי מחקר אלו קיימת חפיפה משמעותית ביחס למטרות ושיטות המחקר.

שיטות ניתוח[עריכת קוד מקור | עריכה]

ניתוח תוכן- ניתוח תוצרי הלמידה ושאר משאבים שהתלמיד יצר.

ניתוח שיח- ניתוח הדיונים בין התלמידים תוך התמקדות במאפייני השפה של הלומדים והאינטראקציות המילוליות בתהליך הלמידה.

ניתוח למידה חברתית- חקר האינטראקציות החברתיות שמתרחשות במהלך הלמידה ותפקידן. תחום זה מדגיש את חשיבות הלמידה החברתית[7].

ניתוח מאפייני התלמיד- תחום זה מבקש לאפיין את תכונות הלומד מתוך תהליך למידתו ופעולותיו. לדוגמה, זיהוי לומד סקרן על פי כמות השאלות הרבה שהוא שואל[8].

התפתחות עתידנית[עריכת קוד מקור | עריכה]

למרות תשומת הלב המחקרית הניתנת למושג ניתוח למידה והפיתוח המואץ של שיטות הניתוח, לרוב אנשי החינוך אין גישה לכלי ההערכה ולשיטות הניתוח . משום כך, אין המורה מן השורה מסוגל לבצע הערכות מורכבות ומגוונות ביחס לתהליכי הלמידה של תלמידיהם. גם ללומדים אין כיום את המידע אודותם כפי שקיים במערכות הממוחשבות. מידע אשר עשוי להגביר את המוטיבציה שלהם ללמידה בהציגו תמונת מראה על התקדמותם וביצועיהם.

לכן, שלב התפתחותי חשוב בתחום ניתוח הלמידה הוא פיתוח כלים אשר יסייעו לארגונים ולמוסדות לימוד להעריך את פעילויות הלומדים, לעקוב אחר התקדמותם ולנצל את ניתוח הלמידה לשיפור מגוון הזדמנויות הלמידה. רצוי כי תוצאות ניתוח הלמידה יוצגו ללומדים עצמם, יאפשרו להם לעקוב אחר פעילותם ובכך לשפר את אופן למידתם[9].

ביקורת אודות ניתוח למידה[עריכת קוד מקור | עריכה]

הביקורת על ניתוח הלמידה מתמקדת בעיקר בבעיות אתיות ביחס לאיסוף נתונים ומידע אודות אנשים שונים ושימושים שונים בהם. קיימת אפשרות לשימוש נתונים בין מערכות, ארגונים ובעלי עניים אשר מנסים לקדם את מטרותיהן האישיות על סמך ניתוח הלמידה של כלל הגולשים ברשת. השימוש במידע שנאסף פוגע בפרטיות של הלומד ולעתים נוגדת את מטרותיו ורצונו ונעשה ללא ידיעתו[10].

תוצאות ניתוח הלמידה[עריכת קוד מקור | עריכה]

ניתוח מהלך הלמידה הינו בעל תועלת רבה לכל הנוטלים חלק במלאכת ההוראה והחינוך החל מהתלמיד ועד לחוקרים, למקבלי ההחלטות ולמעצבי המדיניות החינוכית. משמש לשם:

ניבוי: כמו זיהוי תלמידים בעלי פוטנציאל גבוה לנשירה מהלימודים, או איתור תלמידים מתקשים[11].

התאמה אישית: תוצאות הניתוח מאפשרות לעצב לכל תלמיד תוכנית למידה המתאימה בדיוק לידע, למיומנויות וליכולות שלו, כפי שבאו לידי ביטוי בהתנהלותו הדיגיטלית עד כה.

התערבות: הצגת המידע בפני מורה אשר יכול להתערב ולתמוך בתלמיד.

הדמיית מדע: סיפוק סקירה מקיפה של נתוני הלמידה באמצעים ויזואלים כגון גרפים או לרנוגרמות[12].

ראו גם[עריכת קוד מקור | עריכה]

לקריאה נוספת[עריכת קוד מקור | עריכה]

Arnold, K. E., & Pistilli, M. D. (2012, April). Course Signals at Purdue: Using learning analytics to increase student success. In Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge (pp. 267-270). ACM.

Blikstein, P. (2011, February). Using learning analytics to assess students' behavior in open-ended programming tasks. In Proceedings of the 1st international conference on learning analytics and knowledge (pp. 110-116). ACM.

Kizilcec, R. F., Piech, C., & Schneider, E. (2013). Deconstructing disengagement: Analyzing learner subpopulations in massive open online courses. In Proceedings of the Third International Conference on Learning Analytics and Knowledge, 170–179. Pappano, L 2012, November 2). The year of the MOOC. The New York Times

Siemens, G., & d Baker, R. S. (2012, April). Learning analytics and educational data mining: towards communication and collaboration. In Proceedings of the 2nd international conference on learning analytics and knowledge (pp. 252-254). ACM. Siemens, G. (2010). What are learning analytics. Retrieved March, 10, 2011. Shum, S. B., & Ferguson, R. (2012). Social Learning Analytics. Educational Technology & Society, 15(3), 3-26

קישורים חיצוניים[עריכת קוד מקור | עריכה]

הערות שוליים[עריכת קוד מקור | עריכה]

  1. ^ Donald M. Norris, 7 Things You Should Know About First-Generation Learning Analytics, EDUCAUSE Learning Initiative - ELI
  2. ^ Mirriahi, Gasevic, Dawson, & Long, ניתוח למידה
  3. ^ Siemens, George. “What Are Learning Analytics?” Elearnspace, August 25, 2010. http://www.elearnspace.org/blog/2010/08/25/what-are-learning-analytics/
  4. ^ Mike Sharkey - Director of Academic Analytics, University of Phoenix, in the Learning Analytics Google Group discussion, August 2010
  5. ^ Siemens, D. Gasevic, C. Haythornthwaite, S. Dawson, SB Shum, R. Ferguson, E. Duval, K. Verbert, and RSJD Baker. Open Learning Analytics: an integrated & modularized platform
  6. ^ Brooks. Access to data to support interventions assisted instruction Enhanced learning environments. Doctoral dissertation. University of Saskatchewan, Saskatoon, Canada in 2012.
  7. ^ Buckingham Shum, S. and Ferguson, R., Social Learning Analytics. Educational Technology & Society (Special Issue on Learning & Knowledge Analytics, Eds. G. Siemens & D. Gašević), 15, 3, (2012), 3-26. http://www.ifets.info Open Access Eprint: http://oro.open.ac.uk/34092
  8. ^ Brown, M., Learning Analytics: Moving from Concept to Practice. EDUCAUSE Learning Initiative Briefing, 2012.http://www.educause.edu/library/resources/learning-analytics-moving-concept-practice
  9. ^ Siemens G. Gasevic, D., Haythornthwaite, C., Dawson, S., Buckingham – Shum, S., Ferguson, R., Duval, E., Verbert, K. & Baker, R. (2011). Open Learning Analytics: an integrated & modularized platform. SOLAR- society for learning analytics research.
  10. ^ Slade, Sharon and Prinsloo, Paul "Learning analytics: ethical issues and dilemmas" in American Behavioral Scientist (2013), 57(10), pp. 1509-1528. http://oro.open.ac.uk/36594
  11. ^ Macfadyen, L. P. & Dawson S. (2010). Mining LMS data to develop an ‘‘early warning system” for educators: A proof of concept. Computers & Education. 54, 588-599.
  12. ^ הרשקוביץ, א' (1012). ללמוד על הלומק המקוון באמצעות כריית נתוני שימוש. עבודת דוקטורט, בית הספר לחינוך. אוניברסיטת תל אביב.