Analitikom učenja do personaliziranog učenja

“I’ll be honest. We’re throwing science at the wall here to see what sticks” - Portal 2

Ukupan broj (Ntot) prijava u *L*MS, vrij*E*me prij*A*ve (hh:mm), datum p*R*ijave u (dd/mm/yyyy), traja*N*je pojed*IN*e sesije (x̄ mm), min/max trajanje sesije (mm) i σ, trajanja sesije, (N) interakcija s kole*G*ama (N), n*A*jčešće vrijeme i*N*ter*A*kcija s ko*L*egama (hh:mm i dd/mm/*Y*yyy) - [provjeri*TI* ostale platforme], broj (N) objava u forumu, broj (N) odgovora na objave u forumu, o*C*jene (1-5) na zadacima, broj (N) pokušaja do u*S*pješnog izvršavanja zadataka, *FOKUS* (eyetracker + mousetracker), vrijeme (x̄ mm) potrebno za uspješno izvršavanje zadatka, min/max vrijeme (mm) potrebno za uspješno izvršavanje zadatka i σ, ANOVA po *GRUPA*ma za sve, e-Dnevnik_VARS (x̄ ocjena po predmetima, X̄ od x̄, broj izostanaka (hh), korelacija izostanci-ocjena), SES_VARS (prebivalište, boravište, prihodi kućanstva (1-5), razina obrazovanja majke, razina obrazovanja oca), CULT_CAP_VARS (utjelovljeni, objektivizirani, institucionalizirani - max 9 VAR). I još par sitnica… primamo prijedloge.

Strogo tehnički nije big data, ali u svakom slučaju je riječ o velikom broju podataka. Toliko velikom broju podataka da trenutačno znamo samo da - želimo još (?)! Dugo iščekivani skok u razvoju analitike učenja, zahvaljujući prodoru umjetne inteligencije u svaku poru digitalnog svijeta, je ovdje, a uz njega, konačno možemo pričati i o pravom personaliziranom učenju. Ako ste i vi jedni od “onih“ kojima predavanje dušom nije dovoljno već biste radije uz dušu imali i podatke, pridružite nam se u radnoj fokus grupi. Plan je ukratko pojasniti što je analitika učenja i kako nas može dovesti do prave personalizacije učenja, a nakon toga se bacamo u crnu rupu pitanja - kako? Podaci opcionalni, duša isto, već ćemo nešto smisliti.

Ciljana grupa: odgojno-obrazovni djelatnici, ravnatelji škola, stručni suradnici

Potrebna predznanja: Nema

Broj sudionika: 12

Uvjeti za sudjelovanje na radionici: