Comment utiliser le Big Data dans le eLearning

Imaginez ce que ce serait si vous pouviez en apprendre davantage sur les comportements des élèves. Laissez-moi deviner, c’est le principal défi de votre carrière en e-learning. La bonne nouvelle est que des tonnes de données de LMS vous permettent d’en savoir plus sur le comportement des élèves. Mais comment? Examinons de plus près ce qu’est le Big Data et comment l’utiliser dans le eLearning.

Que de big data!

Lorsque les étudiants suivent des modules eLearning, les LMS collectent toujours une grande quantité de données utilisateur. Ces données peuvent être triées, filtrées et analysées pour rechercher des modèles et des informations permettant de résoudre les problèmes. L’utilisation du Big Data pour améliorer l’apprentissage en ligne s’appelle «Learning Analytics». Ces analyses peuvent être très utiles pour votre organisation.

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Premièrement, ils pourraient vous aider à suivre les progrès de l’apprentissage, les problèmes sur place et à découvrir des modèles. Ils pourraient également évaluer l’utilité des matériels d’apprentissage et aider les élèves en difficulté. De plus, ces analyses pourraient aider à créer des expériences personnalisées, permettre aux apprenants d’adapter leur expérience d’apprentissage à leurs préférences et de s’adapter aux besoins de l’élève en fonction de ses performances. Incroyable, non?

Sources de données à collecter

Une fois que vous avez appris comment le Big Data fonctionne en eLearning et quels avantages vous pouvez retirer de la collecte et de l’analyse de ces données, vous vous demandez peut-être comment trouver les données que vous devriez collecter. Votre première étape dans le processus de collecte de données devrait être d’expliquer pourquoi vous devez les collecter. Vous pouvez donc sélectionner le type de données adapté à vos besoins.

Il existe trois principaux types de statistiques fournies par votre LMS: les statistiques d’engagement, les statistiques de performance et le support de cours ou de site. Les statistiques de participation incluent les journaux du site, l’emplacement / l’adresse IP, l’accès aux cours et le temps passé. Ces statistiques vous renseignent sur les activités préférées des élèves ainsi que sur les activités ennuyeuses. Les statistiques de performance comprennent les scores de spécification, les auto-évaluations et les commentaires des étudiants en ligne. Et ces statistiques pourraient éclairer les parties les plus difficiles du cours. Enfin, le cours sur site ou helpdesk comprend les questions fréquemment posées et les problèmes soulevés par les étudiants. Ces questions pourraient refléter les parties ambiguës des activités du cours qui nécessitent des éclaircissements supplémentaires.

Conversion de l’analyse d’apprentissage en résultats exploitables

Vous avez maintenant collecté des données sur le comportement et les performances des élèves. Vous avez fait du bon travail! Mais attendez une minute, vous n’avez pas encore atteint votre objectif. Vous devez transformer ces analyses d’apprentissage en résultats exploitables au profit de votre organisation. Vos analyses devraient vous dire ce qui s’est passé, pourquoi cela s’est produit, ce qui va se passer ou ce que vous devez faire. Alors, comment pouvez-vous faire ça? Le processus de conversion de l’analyse d’apprentissage en résultats exploitables comportera 3 étapes: l’analyse des données, l’analyse des tendances et l’action.

  1. L’analyse des données
    Commencez par collecter et rapporter les données. Vous pouvez utiliser plusieurs formats de rapport, cependant, il est préférable d’utiliser des vues de données. Cependant, vous devez collecter à la fois des données d’engagement et de performance, vous devez vous assurer de ne pas collecter d’informations que vous n’utiliserez pas.
  2. Analyse de tendance
    Utilisez ensuite les rapports et les vues générés pour analyser les tendances. Vous pouvez comparer l’activité d’un étudiant avec d’autres personnes du même programme, avec des étudiants qui ont déjà suivi le cours ou avec des sujets de cours. Gardez à l’esprit que plus vous collectez de données, meilleurs sont les modèles que vous trouverez pour améliorer l’apprentissage.
  3. action
    Vous êtes maintenant prêt à agir et à atteindre votre objectif. En vous basant sur l’analyse de l’apprentissage, vous pouvez prédire les résultats du cours ou même le modifier pour le rendre plus attrayant et amusant pour vos étudiants. Vous pouvez inclure différents types de médias, d’interactivité ou d’évaluations que les participants ont tendance à faire mieux. Vous pouvez également aider les élèves en difficulté en effectuant une intervention personnalisée et ponctuelle ou en leur fournissant simplement un simple retour d’expérience.

Conclusion

En bref, le Big Data et l’analyse de l’apprentissage pourraient grandement profiter à vos étudiants en ligne et les aider à mieux réussir. Avoir une idée claire de la façon dont le Big Data et l’analyse de l’apprentissage peuvent vous aider à améliorer vos cours, aider les étudiants en difficulté et créer des expériences d’apprentissage plus personnalisées. Tout ce dont vous avez besoin est de définir votre objectif, de collecter des données, de créer des rapports et de transformer les analyses d’apprentissage en résultats exploitables.


Avec ces outils, vous pourrez :
– Créer et produire grossir votre liste e-mail.
– Créer des pages de captures, des pop-ups et des formulaires que l’on peut concentrer sur son site web pour collecter des e-mails.
– Créer des tunnels de ventes pas mal facilement. On peut modifier le tunnel de vente aisément en déplaçant pages du tunnel.
– Créer et héberger des genèse numériques. Cours en ligne en vidéo, ebook… Vous pouvez héberger vos formations gratuites tel que payantes sur votre compte.
– Vendre des produits physiques. Tout se connecte systématiquement pour envoyer votre produit en or client.


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