Využití analýzy výukových dat z pohledu učitele Radek Pelánek OSK 2018 E-learning pro studenty interaktivita multimédia bezprostřední zpětná vazba personalizace, adaptabilita mobilita, dostupnost E-learning, data, učitelé Analýzy, otázky analýzy dat nemusí být komplikované zásadní je umět položit dobrou otázku, mít dobrá data analýzy by měly být „actionable = vedoucí ke konkrétní akci Obecné otázky, akce Na co klást ve výuce pozornost? Co dělá studentům studentům největší potíže, co je jednoduché? ⇒ změna důrazu v rámci přednášek, cvičení, přípravy Fungují dobře metody hodnocení? ⇒ úpravy metod hodnocení Vyskytují se v průběhu hodnocení chyby, podvádění? ⇒ bezprostřední zásah ⇒ změna „procesů , prevence do budoucna Výzkum Educational Data Mining, Learning Analytics, Artificial Intelligence in Education modelování znalostí studentů personalizace příkladů, nápověd adaptabilita, doporučení výukového obsahu predikce problémových studentů detekce emocí Příklady webové výukové systémy pro ZŠ/SŠ slepé mapy matematika čeština příklady analýz dat z ISu IB111 Základy programování Slovní úlohy Časté chyby Časté chyby Podobnost položek: projekce do roviny Příklady akcí na základě dat rozdělení otázek podle obtížnosti doplnění, úprava vysvětlení identifikace odlehlých položek: „kdo [s/z] koho , „[Z/S]borov , „je 0 dělitelná 10? přeskupení „konceptů k procvičování: „bě/bje, vě/vje, pě, mě/mně „koncovky přídavných jmen „vizualizace zlomků Analýzy dat z ISu odpovědníky poznámkové bloky známky, průchody studentů studiem aktivita v ISu (např. diskuzní fórum) Odpovědníky – obtížnost Odpovědníky – obtížnost Odpovědníky – obtížnost Poznámkové bloky – histogram Poznámkové bloky – korelace Poznámkové bloky – korelace Další otázky Vztah více předmětů: Jak souvisí hodnocení v mém předmětu s výkonem studentů v předcházejících / navazujících předmětech? Jak souvisí hodnocení v mém předmětu s průběhem celého studia? Je pravda, že „kdo to nedá, tak prakticky končí ? Korelace známek Další otázky Předmět s mnoha cvičícími, kteří opravují domácí úlohy: Hodnotí cvičící rovnoměrně? Je někdo příliš / málo přísný? Hodnotí cvičící včas? Liší se výkony studentů jednotlivých cvičících u závěrečné písemky? ⇒ potřeba snadné analýzy dat „podle cvičení Shrnutí díky e-learningu máme data díky datům můžeme mít vhled díky vhledu můžeme zlepšit výuku Diskuze Computers are useless. They can only give you answers. (Picasso) Základ je položit si dobré otázky. Jaké otázky zajímají Vás? Jakou podporu / data byste potřebovali, abyste je mohli odpovědět?