![Page 1: Proč a jak (ne)využívat data o chování studentů](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022021919/587daecc1a28abae2f8b59f9/html5/thumbnails/1.jpg)
Proč a jak (ne)využívat data o chování studujícíchDeep in Data 2016Michal Černý, @eduinteres KISK
![Page 2: Proč a jak (ne)využívat data o chování studentů](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022021919/587daecc1a28abae2f8b59f9/html5/thumbnails/2.jpg)
Daty řízené vzdělávání
Evaluace výuky (data pro učitele jak učí) Adaptabilní a personalizované vzdělávání Školská politiky, hodnocení škol (via PISA či TIMSS)
„Je velký rozdíl mezi analýzou dat pro studenta a o studentovi.“ Martin Weller
„Naším ideálním cílem by mělo být, aby studující dostal informace pro své vlastní rozhodování a podporu učitele.“ Bořivoj Brdička
![Page 3: Proč a jak (ne)využívat data o chování studentů](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022021919/587daecc1a28abae2f8b59f9/html5/thumbnails/3.jpg)
Adaptabilní a personalizované systémy
Diferencované učení Personalizované učení Adaptivní učení
Konec MOOC?
![Page 4: Proč a jak (ne)využívat data o chování studentů](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022021919/587daecc1a28abae2f8b59f9/html5/thumbnails/4.jpg)
Vsuvka … MOODLE
Velké škaredé zvířátko Existuje minimálně 7 miliónů kurzů, které prochází asi
70 miliónů unikátních uživatelů z 227 zemí světa. Nejvíce registrovaných webů s Moodle mají USA – 8600, následované Španělskem 4700, Brazílií 3700 a téměř třemi tisíci ve Spojeném království.
![Page 5: Proč a jak (ne)využívat data o chování studentů](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022021919/587daecc1a28abae2f8b59f9/html5/thumbnails/5.jpg)
MOODLE
![Page 6: Proč a jak (ne)využívat data o chování studentů](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022021919/587daecc1a28abae2f8b59f9/html5/thumbnails/6.jpg)
MOODLE: Monitoring činností
Event monitoring Souhrnné statistiky Participation report Activity report Log soubory Odznáčky Externí nástroje: Piwik Analytics či SmartKlass,…
![Page 7: Proč a jak (ne)využívat data o chování studentů](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022021919/587daecc1a28abae2f8b59f9/html5/thumbnails/7.jpg)
Piwik Analytics
![Page 8: Proč a jak (ne)využívat data o chování studentů](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022021919/587daecc1a28abae2f8b59f9/html5/thumbnails/8.jpg)
MOODLE Detailní pohled na každého
jednotlivého uživatele a na každou jednotlivou komponentu systému (pokud neembedujete)
![Page 9: Proč a jak (ne)využívat data o chování studentů](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022021919/587daecc1a28abae2f8b59f9/html5/thumbnails/9.jpg)
Dva směry
Data pro studenta:– Trackování činností– Zpětná vazba– Práce s testy– Adaptabilní učení– PLE– Kurátorství– …
Data pro druhé, tedy o studentovi – formálně mohou být podobná
![Page 10: Proč a jak (ne)využívat data o chování studentů](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022021919/587daecc1a28abae2f8b59f9/html5/thumbnails/10.jpg)
Příklad dat pro studenta
![Page 11: Proč a jak (ne)využívat data o chování studentů](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022021919/587daecc1a28abae2f8b59f9/html5/thumbnails/11.jpg)
Withmya.com
Výběr obsahu na základě:– Preference tématu– Preference formátu (vida, audia, články, kurzy)– Podle triggeru– …
Provázanost s Evernote (a PLE?)
Doporučovat obsah jako u hudby?– Ale ani tam to moc nefunguje
![Page 12: Proč a jak (ne)využívat data o chování studentů](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022021919/587daecc1a28abae2f8b59f9/html5/thumbnails/12.jpg)
Withmya.com
![Page 13: Proč a jak (ne)využívat data o chování studentů](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022021919/587daecc1a28abae2f8b59f9/html5/thumbnails/13.jpg)
Withmya.com
![Page 14: Proč a jak (ne)využívat data o chování studentů](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022021919/587daecc1a28abae2f8b59f9/html5/thumbnails/14.jpg)
PLE
Osobní vzdělávací prostředí:– Místo, kam dáváme obsah, nástroje, lidi… s kterými se učíme.– Těsně navazuje na vzdělávací plán– Sebe-určené nebo sebe-řízené učení– Návaznost na kurátorství obsahu
K čemu velká data?– Doporučování na základě podobnosti– Analýza potřeb– Strojové učení– Učební asistenti
![Page 15: Proč a jak (ne)využívat data o chování studentů](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022021919/587daecc1a28abae2f8b59f9/html5/thumbnails/15.jpg)
Výhody
Adaptabilita či personlisovatelnost obsahu Respektování oblíbených forem a způsobů učení Vyšší efektivita Větší zábavnost (ale jak dlouho?) Integrace do jednoho prostředí
![Page 16: Proč a jak (ne)využívat data o chování studentů](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022021919/587daecc1a28abae2f8b59f9/html5/thumbnails/16.jpg)
Možné problémy
Sebeverifikační teorie a „bubliny“ Pouze lokální optima Doporučovat obsah pořád moc neumíme Problém s hledáním nových obzorů Vzdělávání, učení a výchova
Co s tím může udělat AI a AC?
![Page 17: Proč a jak (ne)využívat data o chování studentů](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022021919/587daecc1a28abae2f8b59f9/html5/thumbnails/17.jpg)
Možné problémy II
Ochrana soukromí Zkreslení dat Dehumanisace Chyby Falešná kauzalita
… Odkud bereme data? Jaká? Koho se vlastně ptáme?
![Page 18: Proč a jak (ne)využívat data o chování studentů](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022021919/587daecc1a28abae2f8b59f9/html5/thumbnails/18.jpg)
Personalizované učení via FI MU
![Page 19: Proč a jak (ne)využívat data o chování studentů](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022021919/587daecc1a28abae2f8b59f9/html5/thumbnails/19.jpg)
Umíme česky
![Page 20: Proč a jak (ne)využívat data o chování studentů](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022021919/587daecc1a28abae2f8b59f9/html5/thumbnails/20.jpg)
MatMat
![Page 21: Proč a jak (ne)využívat data o chování studentů](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022021919/587daecc1a28abae2f8b59f9/html5/thumbnails/21.jpg)
Big data v klasickém školství
Učení zažívá cestu od umění k inženýrskému přístupu (evidence based learning)
BI třetí generace řeší (úspěšně) práci s neúplnými daty. Možnosti získávání – LMS, scenování testů, další data
(knihovny, sociální sítě, speciální aplikace, kvantifikační systémy,…)– SCORM– xAPI
![Page 22: Proč a jak (ne)využívat data o chování studentů](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022021919/587daecc1a28abae2f8b59f9/html5/thumbnails/22.jpg)
Velká data pro velké hráče
![Page 23: Proč a jak (ne)využívat data o chování studentů](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022021919/587daecc1a28abae2f8b59f9/html5/thumbnails/23.jpg)
Informační systémy ve školství
Bakaláři SAS eTridnice iŠkola Škola OnLine … IS MU
Primárně většinou vždy především shromaždiště dat – a to je málo
![Page 24: Proč a jak (ne)využívat data o chování studentů](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022021919/587daecc1a28abae2f8b59f9/html5/thumbnails/24.jpg)
Business inteligence a school inteligence?
BI: z dat, která informační systém zpravuje, ale také z externích zdrojů, získávat analýzy, data, souvislosti… a pomáhat manažerům se rozhodovat.
Témata jako:– Complex event processing – Práce s dashbord– Dolování dat– Práce s externími zdroji a databázemi
Co má umět „school inteligence?“
![Page 25: Proč a jak (ne)využívat data o chování studentů](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022021919/587daecc1a28abae2f8b59f9/html5/thumbnails/25.jpg)
Využití
Předmětové ankety, evaluace kurzů Vzdělávací politika Hodnocení institucí Státní maturity Standardizace čehokoliv (kohokoliv) … ale „Je velký rozdíl mezi analýzou dat pro studenta
a o studentovi.“ Martin Weller
![Page 26: Proč a jak (ne)využívat data o chování studentů](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022021919/587daecc1a28abae2f8b59f9/html5/thumbnails/26.jpg)
Design, evaluace, inovace
![Page 27: Proč a jak (ne)využívat data o chování studentů](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022021919/587daecc1a28abae2f8b59f9/html5/thumbnails/27.jpg)
![Page 28: Proč a jak (ne)využívat data o chování studentů](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022021919/587daecc1a28abae2f8b59f9/html5/thumbnails/28.jpg)
![Page 29: Proč a jak (ne)využívat data o chování studentů](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022021919/587daecc1a28abae2f8b59f9/html5/thumbnails/29.jpg)
Děkuji za pozornost