Oggi la scienza dei learning analytics (LA) è in continuo sviluppo, e all’Università di Torino siamo interessati al suo potenziale di miglioramento sia per quanto riguarda la didattica che l’apprendimento. Negli ultimi anni con i due progetti Orient@mente, una piattaforma online con funzione di orientamento dove gli studenti possono esercitarsi per i test d’ingresso universitari, e start@unito, che offre insegnamenti universitari aperti online in svariate discipline, abbiamo a disposizione una grande mole di dati. Proviene dall’attività degli studenti online, ad esempio il numero di click, i risultati della valutazione formativa automatica, e il tempo speso ad interagire con le risorse. Anche i questionari sono un’altra importante fonte di dati: vengono poste domande (sottoforma di valutazioni in scala Likert, scelta multipla, sì/no e aperte) riguardo all’utilità e all’usabilità dei materiali forniti e alle abitudini di apprendimento. Attraverso il tracciamento dell’utente e l’analisi semantica e del contenuto, possiamo comprendere come intervenire per migliorare l’apprendimento e l’insegnamento. Nel contributo ci focalizziamo sull’aspetto educativo dei LA, e discutiamo le diverse modalità in cui vengono impiegati all’interno dei nostri progetti, tra cui la correlazione tra i dati e i risultati dei test e degli esami, il miglioramento della progettazione dei corsi, la promozione dell’apprendimento attivo e dell’insegnamento adattivo.

Learning Analytics per migliorare la didattica e l’apprendimento online

Marina Marchisio;Alice Barana;Cecilia Fissore;Francesco Floris;Marta Pulvirenti;Sergio Rabellino;Fabio Roman;Matteo Sacchet;Daniela Salusso
2019

Abstract

Oggi la scienza dei learning analytics (LA) è in continuo sviluppo, e all’Università di Torino siamo interessati al suo potenziale di miglioramento sia per quanto riguarda la didattica che l’apprendimento. Negli ultimi anni con i due progetti Orient@mente, una piattaforma online con funzione di orientamento dove gli studenti possono esercitarsi per i test d’ingresso universitari, e start@unito, che offre insegnamenti universitari aperti online in svariate discipline, abbiamo a disposizione una grande mole di dati. Proviene dall’attività degli studenti online, ad esempio il numero di click, i risultati della valutazione formativa automatica, e il tempo speso ad interagire con le risorse. Anche i questionari sono un’altra importante fonte di dati: vengono poste domande (sottoforma di valutazioni in scala Likert, scelta multipla, sì/no e aperte) riguardo all’utilità e all’usabilità dei materiali forniti e alle abitudini di apprendimento. Attraverso il tracciamento dell’utente e l’analisi semantica e del contenuto, possiamo comprendere come intervenire per migliorare l’apprendimento e l’insegnamento. Nel contributo ci focalizziamo sull’aspetto educativo dei LA, e discutiamo le diverse modalità in cui vengono impiegati all’interno dei nostri progetti, tra cui la correlazione tra i dati e i risultati dei test e degli esami, il miglioramento della progettazione dei corsi, la promozione dell’apprendimento attivo e dell’insegnamento adattivo.
Convegno internazionale SIRD-SIe-L Learning Analytics. Per un dialogo tra pratiche didattiche e ricerca educativa
Roma
10-11 maggio 2019
Ebook integrale degli interventi del Convegno internazionale SIRD-SIe-L Learning Analytics. Per un dialogo tra pratiche didattiche e ricerca educativa
Sie-L
82
83
Learning analytics, tracciamento, analisi semantica e del contenuto, apprendimento attivo, didattica adattiva.
Marina Marchisio, Alice Barana, Cecilia Fissore, Francesco Floris, Marta Pulvirenti, Sergio Rabellino, Fabio Roman, Matteo Sacchet, Daniela Salusso
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