Оптимізація контенту онлайн-курсу за даними статистики активності користувачів
Структура за темами
-
-
Форум
-
Манчинська Н.Б.
Харківський національний університет радіоелектроніки
Оптимізація контенту онлайн-курсу за даними статистики активності користувачів
Аналітика навчальної діяльності студентів під час освоєння ними онлайн-курсів один із інструментів підвищення якості навчання. Розуміння поведінки користувачів у системах онлайн-навчання може значно покращити якість та полегшити навчання надалі. Аналіз поведінки дозволить прискорити вивчення матеріалу, надаючи контент, який точно відповідатиме потребам учнів.
В результаті аналізу поведінки користувача в системі навчання можна формувати відомості про регулярність участі користувача в освітньому процесі, оцінювати його успішність і багато іншого. Дослідження поведінки учня дозволяє проводити аналіз споживаного контенту конкретними користувачами та створювати рекомендації щодо поліпшення процесу навчання [1, 2].
В системі дистанційного навчання Мoodle є інструмент «звіти», який надає звіти по різним типам активності. Стандартні звіти доступні у розділі «Звіти» на панелі «Керування курсом».
На основі журналу подій можна побудувати зведені звіти (наприклад, активності лише певного користувача або активності, що стосуються заданого елемента курсу). «Звіт про діяльність» формується на основі журналу подій, вивчивши його, можна самостійно зробити висновки про найпопулярніші та непопулярніші елементи курсу у студентів. Для дослідження інтенсивності використання дистанційного курсу за певний час необхідно встановити відповідний часовий фільтр в «Звіт про діяльність».
Звіт «Участь на курсі» може дати загальне уявлення про інтенсивність використання студентами різних елементів курсу (але легше це зробити за звітом про діяльність). Звіт доцільно використовувати у разі необхідності вивчити активність конкретного студента щодо обраного елемента (рис. 1) або ряду елементів, у іншому випадку необхідно будувати кілька звітів по кожному з елементів, що цікавлять, і самостійно їх об'єднувати, щоб зробити висновки. Під час перегляду звіту є можливість виділити деяких студентів (наприклад, які не переглянули цей елемент) та надіслати їм повідомлення. Аналізуючи інформацію можна виявити (передбачити) студентів, які ризикують не закінчити курс або будуть мати заборгованості.
Рисунок 1. Активність конкретних студентів щодо обраного елемента курса
В розділі «статистика» дається інформація про діяльності учасників освітнього процесу за певний період часу. Аналіз статистики активності студентів в онлайн-курсі з місячною структурою (рис. 2) показав, що навчання на курсі супроводжується помітною активністю студентів із самого початку семестру, потім були вимушені канікули і активності не було, з поновленням навчання активність відновилась, а пік активності прийшовся на період сесії, значно нижчою активність була в період ліквідації академічної заборгованості.
Рисунок 2. Графік активності користувачів курсу протягом семестру
Виявити проблемних студентів також можна за допомогою розділу «Учасники» на панелі «Керування курсом». В фільтрі потрібно вибрати «показати користувачів, які були неактивними більше ніж» і задати період часу (рис. 3).
Рисунок 3. Інформація про відвідування курсу за вибраний період часу за обраним фільтром
Висновок: аналіз звітів виявляє "проблемні" матеріали, на які користувачі витратили багато часу або до яких поверталися кілька разів; вказує на «порожні» матеріали, які користувачі у більшості випадків пропускали. Використання таких інструментів дозволяє покращувати якість освітнього контенту, а також створює інформаційну базу для розробки методів побудови індивідуальних освітніх траєкторій.
Список використаних джерел
Тевяшев А. Д., Литвин О. Г., Манчинська Н. Б. Досвід використання системи дистанційного навчання Moodle при вивчанні фундаментальних математичних дисциплін // П’ята міжнародна науково-практична конференція «MoodleMoot Ukraine 2017». Теорія і практика використання системи управління навчанням Moodle». (Київ, КНУБА, 26–27 травня 2017 р.): доповідь. – К.: КНУБА, 2017. https://2017.moodlemoot.in.ua/course/view.php?id=84
Манчинська Н. Б. Особливості дистанційного викладання математичних дисциплін в період військового стану. // Збірник матеріалів Всеукраїнської міждисциплінарної науково-практичної конференції (м. Чернігів, 10 червня 2022 року). Чернігів : ГО «Науково-освітній інноваційний центр суспільних трансформацій», 2022. – с. 219-221.
-