ما هي عمليات تحليل البيانات الضرورية للتعليم الإلكتروني الفعال؟
لا يمكن إنكار التقدم الذي أحرزه التعليم الإلكتروني في السنوات الأخيرة. مع تطور التكنولوجيا، أصبح المصممون التعليميون قادرين على إنشاء تجارب تعليمية فعالة تسمح بالتعلم المرن والموجه للمستخدم. إحدى الطرق التي تمكنوا من خلالها من تحقيق ذلك هي الاستفادة من قوة البيانات للحصول على رؤى قيمة. في هذه المقالة، نناقش أهمية تحليل البيانات للتعليم الإلكتروني، متبوعًا بعمليات تحليل البيانات الأكثر شيوعًا وأنواع التحليلات التي يمكنك استخدامها لضمان فعالية دورة التعلم الإلكتروني الخاصة بك.
كيف يدعم تحليل البيانات نجاح التعلم الإلكتروني؟
يعد تحليل البيانات أمرًا بالغ الأهمية لنجاح أي برنامج للتعليم الإلكتروني، لأنه يوفر فهمًا عميقًا لمشاركة المتعلم وأدائه وتفضيلاته. فهو يكتشف الأنماط والاتجاهات والتفاعلات في الحجم الكبير من البيانات الناتجة عن أنظمة إدارة التعلم ومنصات التعلم الإلكتروني الأخرى، مما يسمح لمحترفي التعليم الإلكتروني بتحديد مجالات التحسين. علاوة على ذلك، يمكن أن يساعد في إنشاء تجارب تعليمية مخصصة تلبي احتياجات وتفضيلات التعلم المتميزة. أخيرًا، من خلال تتبع البيانات بانتظام، يمكن لتحليل البيانات اكتشاف الاتجاهات وإجراء تنبؤات من شأنها توجيه عملية اتخاذ القرار في المستقبل. بشكل عام، يساهم استخدام البيانات في التعليم الإلكتروني في تطوير برامج تعليمية تتكيف مع الاحتياجات المتغيرة باستمرار للعالم الرقمي.
خطوات وتقنيات تحليل البيانات التي تحتاج إلى معرفتها
تحليل البيانات هو عملية يمكن أن تمنحنا إمكانية الوصول إلى معلومات قيمة طالما تم تنفيذها بشكل صحيح. دعونا نلقي نظرة على الخطوات الفردية التي يتعين عليك اتخاذها.
1. تحديد الغرض
ربما تكون الخطوة الأولى من العملية هي الأكثر أهمية أيضًا. إنها اللحظة المناسبة للتفكير في مشكلة عملك أو سؤالك وتحديد أنواع تحليلات التعلم الإلكتروني التي تتطلع إلى جمعها وما تريد تحقيقه من خلال تحليلها. على سبيل المثال، قد ترغب في العثور على الوحدات غير الفعالة في برنامجك التدريبي عبر الإنترنت حتى تتمكن من تعديلها أو استبدالها.
2. جمع البيانات
مسترشدًا بالملاحظات والقرارات التي تم اتخاذها خلال الخطوة الأولى، أنت جاهز للبدء في جمع البيانات الضرورية. عادةً ما تكون هناك حاجة إلى بيانات كمية ونوعية، والتي يمكن تجميعها من خلال الاستطلاعات والمقابلات والمراقبة المباشرة وما إلى ذلك. تأكد من العثور على مستودع أو مساحة سحابية موثوقة حيث يمكنك تخزين هذه المعلومات وتنظيمها، حيث من المتوقع أن يزيد الحجم تكون كبيرة إلى حد ما.
3. تنظيف البيانات
ونظراً للكمية الكبيرة من البيانات المتاحة، فمن المنطقي ألا تكون جميعها مفيدة. لذلك، خلال هذه المرحلة، يجب عليك فرز البيانات وتنظيفها عن طريق حذف التكرارات أو القيم المتطرفة التي لا تساهم في النتائج النهائية. على الرغم من أن هذه العملية يمكن أن تكون طويلة ومرهقة لمحللي البيانات، إلا أنها ضرورية إذا كنت تريد أن تكون عملية التحليل اللاحقة ناجحة.
4. تحليل البيانات
في هذه المرحلة، تكون بياناتك نظيفة ومنظمة وجاهزة للتحليل. هناك العديد من التقنيات أو الأساليب التي يمكنك استخدامها لاكتشاف الأنماط والاتصالات، والتي يمكنك من خلالها العثور على إجابات لسؤال عملك أو عمل تنبؤات للمستقبل. فيما يلي بعض تقنيات تحليل البيانات الأكثر شيوعًا:
- التحليل الوصفي يتضمن وصف الميزات الرئيسية لمجموعة البيانات. لهذا السبب، فإنه يستخدم مقاييس مثل المتوسط والوسيط والمنوال وما إلى ذلك. إنها تقنية رائعة لتحديد الأنماط والاتجاهات.
- التحليل التشخيصي يقوم بفحص البيانات المتوفرة بهدف اكتشاف علاقات السبب والنتيجة فيما بينها. ويستخدم أساليب مثل الحفر، واستخراج البيانات، والعلاقات، من بين أمور أخرى.
- التحليل التنبؤي يتم استخدامه للتنبؤ بالاتجاهات والعلاقات والنتائج في المستقبل. إنها تقنية تحليل شائعة جدًا وشائعة، حيث ترغب الشركات في الاستعداد للمستقبل. ويعتمد عادةً على النمذجة الإحصائية وخوارزميات التعلم الآلي، على سبيل المثال لا الحصر.
- تحليل توجيهي يأخذ التحليل التنبئي خطوة أخرى إلى الأمام ليس فقط من خلال تقديم التنبؤات ولكن أيضًا تحديد الإجراءات التي يتعين عليك اتخاذها في المستقبل. إنها طريقة رائعة يمكن استخدامها لتحسين تخصيص الموارد واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات.
- التحليل الاستدلالي يستخدم لاستخلاص استنتاجات أو التنبؤات حول عدد أكبر من السكان. ويستخدم اختبار الفرضيات، وفترات الثقة، وتحليل الانحدار. يمكن للمرء أن يقول أنه يجمع بين الأفكار من طرق التحليل السابقة للوصول إلى استنتاجات عامة بناءً على عينة من السكان.
5. تصور البيانات
الخطوة الأخيرة في عملية تحليل البيانات هي التصور. بمعنى آخر، هذه هي المرحلة التي تضع فيها نتائجك في رسوم بيانية أو مخططات أو نقاط لعرضها على الآخرين. يعد تصور نتائج تحليل البيانات أمرًا مهمًا بشكل خاص في التعلم الإلكتروني حيث يتعين عليك في كثير من الأحيان أن تثبت لأصحاب المصلحة – في كثير من الأحيان، غير تقنيين – أن برنامجك عبر الإنترنت يحقق النتائج المرجوة.
7 تحليلات للتعليم الإلكتروني يجب التركيز عليها للحصول على أفضل النتائج
تعد معرفة خطوات عملية تحليل البيانات أمرًا حيويًا للوصول إلى الاستنتاجات الصحيحة حول نجاح مشروع التعلم الإلكتروني الخاص بك. ولكن ما يحمل أيضًا أهمية كبيرة هو معرفة البيانات التي تحتاج إلى جمعها من جمهورك. فيما يلي نظرة عامة مختصرة على 7 تحليلات شائعة ستساعدك على تحديد مدى فعالية برنامج التعلم عبر الإنترنت الخاص بك.
معدلات رضا المستخدم
يعد رضا المتعلمين عبر الإنترنت تحليلًا مهمًا جدًا للمؤسسات التي ترغب في تطوير برامج تعليمية إلكترونية ناجحة. باستخدام استطلاعات الرأي والاستطلاعات، يمكنك قياس ما إذا كان المتعلمون عبر الإنترنت يستمتعون بتجربة التعلم التي أنشأتها لهم، وحتى تحديد التنسيقات والوحدات التي يفضلونها أكثر.
اكتساب المهارات
ما تحاول تحقيقه من خلال التعليم الإلكتروني هو مساعدة المتعلمين على اكتساب مهارات جديدة، وليس مجرد إكمال أكبر عدد ممكن من الوحدات والجلسات. لذلك، من المهم مراقبة مستوى كفاءتهم طوال عملية التعلم. سوف ترسم تحليلات التعلم الإلكتروني صورة واضحة عن مدى جودة استيعاب المتعلمين للمعلومات الجديدة وما إذا كانوا قادرين على تنفيذها في فحص مفاجئ.
الوقت المستغرق في الجلسات
يمكن أن يوفر لك مقدار الوقت الذي يقضيه المتعلمون في الجلسات العديد من الأفكار القيمة حول فعالية برنامج التعلم. على سبيل المثال، يمكنك مقارنة المدة المقدرة للجلسة مع الوقت الذي يقضيه المتعلمون فعليًا فيها. إذا كان الإكمال يتطلب وقتًا أطول مما خططت له، فقد يشير ذلك إلى مجموعة من المشكلات، مثل المعلومات المفقودة أو وجود خلل في التصميم يتسبب في حدوث تأخيرات.
نوع الجهاز
من المهم معرفة الأجهزة التي يستخدمها جمهورك لحضور الدورة التعليمية عبر الإنترنت. ماذا لو كان الأغلبية يستخدمون هواتفهم الذكية ولكنك قمت بتصميم الدورة مع الأخذ في الاعتبار في الغالب الأجهزة ذات الشاشات الأكبر، مثل أجهزة الكمبيوتر والأجهزة اللوحية؟ ما الخطوات التي يمكنك اتخاذها لجعل التعليم الإلكتروني أكثر سهولة في الاستخدام للمتعلمين على الأجهزة الصغيرة؟
سهل مقابل. أسئلة صعبة
كل من الأسئلة السهلة والصعبة لها مكانها في الدورة التعليمية. الأول موجود للحفاظ على اهتمام المتعلمين، والثاني هو تحديهم. ومع ذلك، هل من المفترض أن تكون الأسئلة التي يجيب عليها معظم المستخدمين بشكل صحيح في المحاولة الأولى بهذه السهولة، أم أنك بحاجة إلى تغييرها؟ وبالمثل، هل هناك متعلمون يواجهون صعوبة كبيرة في حل الأسئلة الصعبة؟ هل هناك أي طريقة لدفعهم إلى الأمام عندما يتعثرون؟
معدلات الإنزال
يشير هذا التحليل إلى الحالات التي يغادر فيها المستخدمون الصفحة قبل إكمال ما كانوا يعتزمون القيام به. قد يشير هذا إلى وحدة صعبة بشكل خاص ولا تتوفر لديهم المعلومات اللازمة عنها. يمكن أن يشير أيضًا إلى أخطاء في التصميم أو أخطاء أو مواطن الخلل في النظام. حدد الصفحات التي بها مشكلات واكتشف جذر المشكلة.
تقدم المتعلم
حدد المعالم والمواعيد النهائية على طول مسار البرنامج التعليمي الذي يمكنك من خلاله التحقق من تقدم المتعلم. إلى أي مدى تقدم المتعلم بعد أسبوع أو شهر؟ قد يستفيد المتعلمون المتفوقون بشكل كبير من المواد الأكثر تحديًا، في حين قد يحتاج المتعلمون المتخلفون إلى محتوى أسهل أو دعم خارجي للوصول إلى أهدافهم.
خاتمة
لقد أصبح تحليل البيانات جزءًا لا غنى عنه في صناعة التعلم الإلكتروني، حيث يقدم فوائد كان الكثير منا يعتبرها مستحيلة من قبل. على الرغم من أنهم لا يحتاجون إلى أن يصبحوا محللي بيانات، إلا أن جميع المتخصصين في التعليم الإلكتروني يحتاجون إلى التعرف على خطوات عملية تحليل البيانات لتحقيق أقصى استفادة منها. من المهم أيضًا معرفة تحليلات التعليم الإلكتروني التي يجب التركيز عليها، اعتمادًا على الأسئلة التي تريد الإجابة عليها. نأمل أن تكون المعلومات التي شاركناها في هذه المقالة قد ساعدتك على فهم المزيد حول عملية تحليل البيانات وكيف يمكنك الاستفادة منها لتحقيق أهدافك.
