Аналитика обучения, или учебная аналитика (learning analytics) – измерение, сбор, анализ и представление данных об обучающихся и образовательной среде с целью понимания особенностей обучения и максимальной его оптимизации[8].

Задачи учебной аналитики[9]

Связь учебной аналитики и анализа образовательных данных[10]

Связь учебной аналитики и бизнес-аналитики по уровню принятия решений

(HR analytics / people analytics / talent analytics / training and development (T&D) analytics – в зависимости от детализации)

• Для бизнес-аналитики – запрос со стороны бизнеса (ключевое – бизнес-ценность).

• Для учебной аналитики – запрос со стороны учебного процесса (ключевое – понимание и оптимизация обучения и окружения).

Деление не всегда может быть жестким, речь идет скорее о разных аспектах и целях анализа.

Построение модели обучающегося на основе больших данных (model based on Big Data)

Источники доказательств

Административные данные

Показатели периферийного контекста: преподаватель, школа, район, местная община или государство.

Взаимодействие с образовательными ресурсами

Показатели взаимодействия во время обучения, включая: манеру навигации, ответы на упражнения и тесты, типы совершаемых ошибок, временны́е характеристики, связанные с деятельностью студента во время обучающих мероприятий.

Временна́я история

Показатели ближайшего контекста, представляющие временну́ю историю действий обучающегося, данные о которой доступны в конкретный день.

Демографическая информация

Показатели периферийного контекста: демографическая информация об обучающемся.

Настойчивость или упорство

Ретроспективные показатели настойчивости или упорства обучающегося при столкновении в процессе обучения с трудностями, которые индексируются как ошибки.

Нарушения в классе

Показатели ближайшего и периферийного контекста о нарушениях в классе обучаемого согласно записям о поведении в конкретный день или в течение времени.

Предпочитаемые обучающие медиа или жанры

Ретроспективные показатели предпочтительных для обучающегося медиа или жанров в тех случаях, когда выбор был возможен.

Прошлая деятельность

Ретроспективные показатели прошлой деятельности обучающегося, раскрывающие усвоение идей, навыков или компетенций на текущий момент.

Социальные показатели

Показатель взаимодействия учащегося с другими обучающимися и преподавателем в процессе обучения или с записанной речью (со всеми ее разнообразными свойствами, например семантическим содержанием, просодией и т. д.).

Социальные связи

Показатели ближайшего окружения, такие как социальные отношения и данные о социальных связях.

Тип мышления

Данные из анкеты или самоотчета о том, как учащийся устанавливает связь между своими стратегическими усилиями во время обучения и развитием компетенций, а также о том, как происходит индивидуальный процесс обучения.

Эмоциональное состояние

Ближайшие показатели, относящиеся к обучению, например эмоциональное состояние, качество сна, показатели питания.

Анализ образовательных данных (educational Data mining, EDM) и «добыча данных», интеллектуальный анализ (Data mining)

Из всех методологических категорий универсальными для всех типов Data mining считаются предсказательный анализ, кластерный анализ и поиск взаимосвязей. Однако более известными подходами к EDM считаются «Открытия с помощью моделей» и «Очистка данных (Data cleaning) для оценки человеком».