Hoje vou falar sobre algumas fontes das quais os designers instrucionais podem buscar os dados de alunos para melhorar a performance dos cursos criados. O Big Data é um valioso recurso de informação e, certamente é uma coleção de insights, feedback de de aprendizagem e análises que revelam muito sobre seus alunos virtuais. Também lhe dá o poder de avaliar a eficácia do seu curso de e identificar áreas de melhoria, aumentando assim o retorno sobre o investimento. Muitos designers instrucionais já entendem os benefícios que o Big Data pode trazer, mas aprender como puxar/obter esses dados é uma história completamente diferente. Este post vai te ajudar com o processo de mineração de dados. Veja de onde esses dados podem surgir:
1. Acompanhamento do Usuário no Ambiente de Aprendizagem
Muitos sistemas de gerenciamento de aprendizado agora são equipados com recursos detalhados de análise e relatórios. Se o seu ainda não é sugiro que procure seu fornecedor para verificar a possibilidade de integrar esses módulos de acompanhamento. Essas plataformas de LMS revelam se os seus alunos ou colaboradores estão progredindo e a eficácia do seu projeto de curso desenhado. Eles podem até mesmo dizer com que frequência os alunos estão acessando o curso, quanto tempo levam para concluir cada módulo ou atividade e o melhor de tudo: os métodos, recursos e materiais didáticos que preferem. Para obter o Big Data preste muita atenção aos recursos de relatórios. Enquanto alguns cobrem o básico, outros oferecem relatórios detalhados que estão disponíveis em uma ampla gama de formatos. Por exemplo, os LMSs avançados podem informar quantas vezes um aluno compartilhou conteúdo de via mídia social e envia os relatórios diretamente para sua caixa de entrada de e-mail. Legal né? Impossível não imaginar a riqueza que é o designer instrucional obter essa avaliação do curso que desenhou! É o Santo Graal do DI.
2. Resultados da Avaliação de Aprendizagem
Os resultados da avaliação da aprendizagem são uma forma mais específica de Big Data. Trata-se do desempenho dos seus alunos em exames e quanto tempo eles levam para concluir uma avaliação: isso esclarece o progresso geral deste aluno. Também pode chamar sua atenção para os pontos fortes e fracos do design do seu curso: para você melhorar constantemente e em tempo real os recursos, conteúdos e atividades. Por exemplo, se um aluno ou colaborador tiver dificuldades com uma seção específica do seu exame, talvez você precise oferecer suporte adicional. No entanto, se todos os seus alunos tiverem problemas com a mesma seção, você poderá dar uma olhada mais de perto em sua estratégia de aprendizagem: certamente está equivocada: refaça! Para obter resultados precisos, você deve definir metas específicas antes de criar suas avaliações. Todo designer instrucional ou professor do século XXI deve conhecer essas táticas e técnicas de readaptação pedagógica.
3. Aprendizagem Social: Atividade em Mídias Sociais
A atividade de mídia social gerada pelos alunos é um tesouro do Big Data. No Brasil ainda temos pouco hábito de recorrer as mídias sociais dos alunos para conhecer o público de forma mais fiel. Atente-se a importância do uso deste recurso: O aluno informa a frequência com que seus seguidores compartilham suas postagens, quantas pessoas clicam nos links e a porcentagem de seguidores que participam das discussões online. Por exemplo, se metade de seus alunos retuitarem a criação de habilidades virtuais, você poderá pensar em criar mais conteúdo baseado em habilidades para seu curso, correto? Além disso existem as postagens: o fato de receber muito pouca resposta ou atividade, provavelmente não vale a pena compartilhar uma segunda vez. É desta forma que você se torna capaz de se concentrar nos dados gerados pelos sites de mídia social. Certamente valem a pena o tempo e esforço: se voc6e estiver, logicamente preocupado em melhorar o seu trabalho, a instrução do aluno e a qualidade da EaD.
4. Grupos Focais
As ferramentas de feedback dos ambientes virtuais de aprendizagem são fontes poderosas de Big Data, pois permitem que você direcione corretamente as informações coletadas. Você pode personalizar cada pergunta para identificar as necessidades de seus alunos, identificar falhas de desempenho e descobrir como melhorar seu curso de eLearning no futuro. As pesquisas são ideais para alunos remotos que preferem permanecer anônimos, enquanto grupos focais permitem que eles compartilhem suas opiniões e opiniões em um ambiente mais interativo. As pesquisas podem ser feitas por meio de simples enquetes integradas em seu curso, website ou páginas de mídia social para coletar valiosos comentários dos seus alunos/colaboradores. É a maneira mais rápida de coletar Big Data, apesar de algumas limitações, exemplo: os alunos escolhem entre respostas pré-ordenadas, em vez de oferecer sua própria visão. As entrevistas são outra opção, principalmente quando você coleta Big Data corporativo e tem acesso a um grupo diversificado de funcionários.
5. Análise do site
A análise de website ou blog pode ser usado para verificar a atividade em tempo real do aluno/colaborador e determinar os interesses destes. Exemplo: se uma postagem atrai 300 visitantes no primeiro dia, vale a pena explorar melhor o tópico. Considere, inclusive converter o conteúdo em um módulo de curso ou uma atividade de aprendizagem. Esse tipo de informação mune o designer instrucional com idéias e insights importantíssimos para readaptar o conteúdo. No instituto utilizamos muito o analytics para destacar a quantidade de tempo que os visitantes gastam em cada página, o que eles estão procurando, e as taxas de conversão, especialmente se estão gostando do curso e pedindo novidades. Trata-se de um SEO eficaz. Ele permite que, pelas palavras-chave possamos gerar mais adaptação e atendimento às expectativas do aluno.
Para finalizar gostaria de reafirmar que o Big Data está presente na Educação. Considere o uso de dados para melhora constantemente seu trabalho como Designer Instrucional ou Professor no Futuro. Essa competência de saber onde procurar e o que está procurando já é algo básico para personalização do ensino. Limite o escopo de sua mineração dados para até 5 requisitos (já falei deles em posts anteriores) para obter as informações para melhorar sua estratégia de aprendizagem e garantir que todos os alunos permaneçam no curso e no caminho certo. Introjete isso na sua mente: use uma variedade de recursos de dados para obter a imagem completa da situação do seu curso. Saber visualizar e interpretar esses dados será cada vez mais necessário para melhorar e readaptar a informação e vai incidir diretamente nos resultados do evento. Saber extrair dados do Big Data em seu AVA ajudará você a identificar a identidade do seu curso e descobrir se o que você produziu surtiu efeito.
IDI - Instituto de Desenho Instrucional
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