Какие существуют методы анализа вовлеченности студентов?

Некоторые методы анализа вовлечённости студентов:

• Анализ цифровой активности. practicum.yandex.ru Собираются данные по поведению учеников из LMS и CRM-систем, учебных платформ и чатов. practicum.yandex.ru Например, это информация о посещаемости занятий, просмотре видео, активности в групповых чатах, выполнении домашних заданий, времени, проведённом на платформе. practicum.yandex.ru
• Опросы и анкеты. cluelabs.com Их используют для выявления знаний об эффективности курса и предпочтениях учащихся. cluelabs.com Опросы могут исследовать восприятие студентами дизайна курса, учебного плана и удобства использования. cluelabs.com
• Платформы адаптивного обучения. cluelabs.com Они автоматически адаптируются к образовательным потребностям отдельных студентов на основе аналитики и алгоритмов. cluelabs.com Платформы собирают данные, такие как время, проведённое на каждом вопросе или модуле, паттерны правильных и неправильных ответов и путь, которым следовал ученик. cluelabs.com
• Анализ кликстрима. cluelabs.com Этот метод фокусируется на понимании поведения пользователя, исследуя их «клики» или навигацию по онлайн-курсу. cluelabs.com
• Визуальный анализ данных. cluelabs.com Графики, диаграммы и тепловые карты помогают визуализировать данные, упрощая их интерпретацию и понимание. cluelabs.com
• Прогнозный анализ. cluelabs.com С использованием алгоритмов машинного обучения можно показать тренды и сделать прогнозы о будущей успеваемости студентов на основе исторических данных. cluelabs.com