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I Big Data nell’e-learning

16 settembre 2015 | Trend e novità

Big dataUltimamente si è fatto un gran parlare di Big Data, termine con cui si fa riferimento alla mole di dati, strutturati e non, che viene costantemente prodotta dalla nostra interazione quotidiana con i dispositivi elettronici. Basti pensare che ogni minuto vengono inviate più di 200 milioni di email e pubblicati 300mila tweet.

Ciò richiede la messa a punto di tecniche di analisi specifiche, capaci di estrarre dai dati informazioni utili per i processi decisionali dei singoli e delle organizzazioni e, quindi, valore.

 

Nel 2001, l’analista aziendale Doug Laney ha introdotto una definizione dei Big Data attraverso il paradigma delle tre V:

  • Volume: si stima che entro il 2020 verranno generati 35 mila miliardi di gigabyte di dati;
  • Velocità: una volta estratti,  i dati devono essere analizzati tempestivamente affinché non diventino obsoleti e quindi inutili per prendere una “decisione”;
  • Varietà: i dati hanno una natura fortemente eterogenea (testi, immagini, video, ricerche sul web, operazioni finanziarie, email, post su blog e social network, etc.) ed ogni formato necessita di un trattamento dedicato.

Alcuni studiosi suggeriscono di aggiungere alla definizione dei Big Data altre due V:

  • Variabilità: i dati vanno contestualizzati, in quanto il loro significato può variare da contesto a contesto.
  • Viralità: la crescita dei Big Data avviene in maniera esponenziale, a macchia d’olio.

 

Data la loro natura eterogenea, i Big Data possono essere utilizzati in molteplici settori e l’e-learning è uno di questi. Ogni qual volta i discenti interagiscono con il contenuto di un corso, infatti, essi producono dati.

 

Oggi siamo in grado di tracciare e raccogliere questi dati non solo attraverso i learning management systems (LMS), ma anche tramite i social networks e gli altri media che compongono l’ambiente di apprendimento del corso (in questo articolo abbiamo parlato proprio del tracciamento di quelle esperienze formative che avvengono fuori  dalle piattaforme).

 

In un articolo del 2014 dal titolo “Big Data in eLearning: The Future of eLearning Industry”, Christopher Pappas ha elencato a tal proposito 5 benefici che si possono trarre dall’analisi dei dati relativi alla fruizione di un corso e-learning:

  1. L’analisi dei dati consente di individuare quale tipologia di attività didattica è più efficace per il raggiungimento degli obiettivi del corso tra un’attività di problem solving di tipo testuale e una basata su uno scenario reale.

  2. Diventa possibile individuare le aree di miglioramento del percorso didattico: ad esempio,  se un grande numero di discenti impiega un tempo eccessivo per completare un certo modulo, significa che quel modulo deve essere reso più snello e fruibile.

  3. E’ possibile verificare quali sono i moduli più visualizzati e, in presenza di social learning, quali sono i moduli o i  link più condivisi con gli altri discenti.

  4. I dati relativi alla fruizione del percorso didattico sono immediatamente disponibili e non occorre attendere i risultati dei test di assessment per avere il polso della situazione. Ciò consente ai professionisti della formazione di avere sempre a disposizione un quadro complessivo dei comportamenti di fruizione dei discenti e di ottimizzare la strategia di apprendimento quasi in tempo reale.

  5. Sulla base dei dati già analizzati, i progettisti del corso possono fare predizioni sui successi e sui fallimenti dei discenti e sviluppare i corsi in maniera tale che gli studenti abbiano sempre la possibilità di ottenere il miglior risultato possibile.

 

In sintesi, il vantaggio principale della raccolta e dell’analisi dei Big Data nell’e-learning, sta soprattutto nella possibilità di ricavare informazioni utili per personalizzare l’esperienza formativa sulla base delle esigenze e degli stili di apprendimento dei discenti.

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