Data Analytics를 사용하여 Cle Course Outcomes 개선

CLE 코스 결과의 데이터 분석 역할 이해

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왜 CLE 코스에 대한 데이터 분석 Matters

CLE 과정은 다양한 주제를 다루고, 종종 대학 학점에 사용됩니다. 데이터없이, 강사는 학생 투쟁의 조기 경고 징후를 놓거나 방법을 가르치는 것은 가장 효과적인 인식하지 못합니다. 데이터 분석은 학생 학습 행동, 지식 격차 및 진행 시간에 명확 렌즈를 제공합니다. 그것은 교육자가 같은 질문에 대답 할 수 있습니다 : 어떤 주제가 가장 혼란을 일으키는 원인이? 특정 인구 통계 또는 협동자가 형성? 이 과정을 고려하는 것은? 적절한 의사 결정의 문제입니까?

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CLE 코스에서 트랙하는 주요 데이터 포인트

효과적인 데이터 분석은 올바른 미터를 식별하는 것입니다. 모든 과정은 고유 한 특성을 가질 수 있지만, 다음 데이터 포인트는 CLE 코스에 대해 보편적으로 귀중한 것입니다. 여러 섹션에서 이러한 추적은 강력한 그림의 과정을 제공합니다.

평가 점수 및 항목 분석

전체 시험 점수를 넘어, 항목 수준의 분석은 일반적으로 놓는 질문의 내용을 나타냅니다. 이 과립은 강사가 강화해야하는 특정 개념을 핀 포인트에 도움이됩니다. 예를 들어, 70 %의 학생들이 확률 규칙에 대한 질문을 놓으면 주제는 집중적 인 검토 세션을 보장합니다. 항목 분석은 또한 내용 어려움보다 오히려 단어로 자라는 것을 이해할 수있는 자주 쓰는 질문을 강조합니다.

출석 및 참여

연구원들은 연구원들이 연구원들의 연구원들이 연구원들의 연구원들이 연구원들의 연구원들의 연구원들이 연구원들의 연구원들의 연구원들이 연구원들의 연구원들의 연구원들을 돕고 있습니다. 연구원들은 연구원들의 연구원들의 연구원들의 연구원들이 연구원들의 연구원들의 연구원들의 연구원들의 연구원들의 연구원들의 연구원들이 연구원들의 연구원들의 연구원들의 연구원들의 연구원들의 연구원들을 돕고 있습니다.

할당량 제출 패턴

제출의 시간 종종 신호 학생 동기 및 시간 관리. 제출 품질 또는 늦은 제출의 급격한 하락은 부패 또는 외부 문제를 나타냅니다. 이 단계에서 조기 중재는 더 큰 문제를 방지 할 수 있습니다. 몇 주 동안의 추세 분석은 중기 위기의 앞에 만성 문제를 국기 할 수 있습니다.

시간 이상 진행

여러 평가에서 개별 학생 성장을 추적하는 것은 학습의 경도보기를 제공합니다. 꾸준히 향상하는 학생은 트랙에있을 수 있으며, 판타우 또는 쇠퇴가 추가 지원이 필요하며, 이 데이터는 단순 라인 차트 또는 학습 대시보드를 사용하여 시각화 할 수 있습니다. 코호트 평균에 대한 학생의 trajectory를 비교하면 기대를 정상화 할 수 있습니다.

학습 자료와 연계

디지털 또는 하이브리드 CLE 코스에서는 강사들은 종종 학생 액세스 읽기, 비디오, 또는 대화 형 모듈에 액세스하는 방법을 추적 할 수 있습니다. 특정 리소스와 낮은 참여는 도움이되지 않았거나 학생들이 사용하는 방법에 대한 지도를 필요로 할 수 있습니다. 학습 관리 시스템의 Clickstream 데이터는 대부분의 사용 및 무시되는 것을 알 수 있습니다.

학생 의견 및 설문 조사

설문조사, 종료 티켓, 포커스 그룹에서 퀄리티 데이터를 보완합니다. 퀄리티, 연구 습관에 대해 학생들을 묻고, 혼자서 할 수없는 상황에 대해 인식했습니다. 이 데이터는 강사가 성능 동향 뒤에 "왜"를 이해하는 데 도움이되며, pedagogy에 대한 조정을 안내 할 수 있습니다.

CLE Outcomes를 개선하기위한 분석 방법

수집 데이터는 첫 단계만 이다. 실제 전력은 적절한 방법을 사용하여 분석에서 온다. 4 가지 일반적인 접근 방식, 진단, 예측, 및 사전 작성-작성-작성에 대한 인식에서 계속.

Descriptive Analytics: 어떤 해체?

이 문서는 번역된 데이터의 요약입니다. 예를 들어, 평균 시험 점수, 출석률, 또는 특정 임계값 위에 있는 학생들의 수를 포함합니다. 대시보드와 보고서는 이 지표를 보여 주는 것은 물론 건강에 대한 기본 이해를 제공합니다. 이 문서 분석은 현재 성능의 기본 질문에 대한 답변이 있기 때문에 모든 데이터 이니셔티브의 시작점입니다.

진단 분석 : 왜 Happen이 되었습니까?

진단 분석은 심층적으로 뿌리 원인을 식별합니다. 예를 들어 특정 시험 섹션이 낮은 점수를 가지고 있다면 강사는 학습 목표와 함께 어려움 수준, 명확성, 또는 정렬을 검토 할 수 있습니다. 상관 분석은 출석과 최종 시험 성과와 같은 관계를 밝혀낼 수 있습니다. 이는 상호 작용 전략을 알 수 있습니다. 학생 하위 그룹에 의해 드릴 다운 또는 필터링과 같은 기술은 혼동 요소를 격리하는 데 도움이됩니다.

예측 분석 : 무슨 일이 일어나는가?

CLE 코스는, 특정 코스에 따라, 학생들은 특정 코스에 따라, 코스에 따라, 코스에 따라, 코스에 따라, 코스에 따라, 코스에 따라, 코스에 따라, 코스에 따라, 코스에 따라, 코스에 따라 코스에 따라 코스에 따라 코스에 따라 코스에 따라 코스에 따라 코스에 따라 코스에 따라 코스를 선택할 수 있습니다. 코스에 따라 코스에 따라 코스에 따라 코스에 따라 코스에 따라 코스를 선택할 수 있습니다. 코스에 따라 코스에 따라 코스에 따라 코스에 따라 코스를 선택할 수 있습니다.

사전 작성된 분석: 우리는 무엇을 해야 합니까?

분석의 가장 진보 된 형태는 특정 행동을 권장합니다. 예를 들어, 모델이 학생이 위험에 처한 경우, 개인화 된 연구 계획, 원-원-원-원 투toring 또는 추가 연습 문제를 제안 할 수 있습니다. 사전 분석은 행동 가능한 단계로 통찰력을 전환합니다. 효과적인 사전 작성 모델은 학생 데이터뿐만 아니라 리소스 가용성과 같은 튜터 일정과 같은 통합되어 탁월한 권고를 제공합니다.

CLE 코스의 데이터 드라이브 전략 구현

이론에서 연습을 위해서는 구조화된 접근법을 필요로 합니다. 아래는 강사와 관리자가 CLE 과정에 데이터를 분석할 수 있는 행동 단계입니다.

단계 1: 명확한 학습 목표 및 데이터 목표 수립

데이터 수집하기 전에, 성공이 좋아 보이는 것을 정의하십시오. 특정 패스 레이트를 목표로합니까? 업적 격차를 줄이기 원합니까? 데이터 포인트가 가장 관련적이고 진행 상황을 측정하는 명확한 목표 가이드. 리더십에서 안전한 구매를 위해 기관 우선 순위와 알고리즘 데이터 목표.

단계 2: 오른쪽 도구와 플랫폼을 선택

현대 학습 관리 시스템 (LMS) 및 분석 플랫폼은 내장보고 기능을 제공합니다. 사용자 정의 솔루션, Directus]는 고급 책, 출석 시스템 및 설문 조사 도구와 같은 다양한 데이터 소스를 연결하는 데 도움이되는 교육자를 허용하도록 설계되어 단일, 유연한 대시보드에 있습니다. Directus의 헤드리스 아키텍처는 CLE 과정 필요에 맞게 사용자 정의 보고서 및 시각화를 만들 수 있습니다. 다른 옵션에는 Power 또는 BI 또는 Visualizations를 포함하지만 사용자 정의 설계자가 아닌 사용자 정의 설계를 위한 통합적 인 인터페이스가 포함됩니다.

단계 3: 데이터 팀 구축 (또는 역할 설계)

이 팀은 데이터 수집, 청소, 분석 및 커뮤니케이션을 담당하고 있습니다. 일반 회의는 트랙에 대한 이니셔티브를 유지하고 크로스 기능 통찰력을 허용합니다.

4 단계 : 수집 및 Clean Data 일관성

데이터 품질은 기하학적입니다. 자동 데이터 수집을 설정하면 인간 오류를 줄일 수 있습니다. 일반적으로 누락된 값, 중복 및 비소를 위한 감사 데이터. 예를 들어, 출석 기록이 정확하고 평가 점수가 표준화 된 형식으로 입력됩니다. 데이터 청소 일정 (예 : 주간 체크)은 쓰레기 ‐에서 ‐garbage ‐out 결과를 방지합니다.

5 단계 : 분석 및 데이터 시각화

단계 6: Insights를 Action으로 번역

Data without action is meanless. 찾는 것을 기반으로, 수업 계획 조정, 대상 검토 자료를 만들거나, 개입 프로그램을 구현. 예를 들어, 데이터가 에세이 구조와 함께 투쟁하는 것을 보여, 전용 쓰기 워크숍을 추가. Edutopia에서 연구는 신속하게 데이터에 행동의 중요성을 강조한다.

단계 7: 감시자와 iterate

데이터 분석은 한 번의 이벤트가 아닙니다. 지속적으로 변화와 정제 전략의 영향을 모니터링합니다. 개입이 점수를 개선하지 않으면 왜 다른 접근법을 조사하십시오. 측정, 행동 및 반사의이 사이클은 데이터 입력 문화의 본질입니다. 다른 개입의 효과를 비교할 수있는 A / B 테스트를 사용하십시오.

CLE 코스의 데이터 분석 사례

데이터 분석의 힘을 설명하려면 이러한 시나리오를 고려하십시오.

Scenario A: 콘텐츠 Gaps 식별. 역사 CLE 코스 사용 항목 분석 및 학생이 Reconstruction 시대에 대한 질문에 대해 지속적으로 수행 된 것을 발견. 강사는 기본 소스 문서와 대화 형 타임 라인이있는 집중된 검토 모듈을 생성하고, 그 질문에 대한 15 % 개선을 보였다. 같은 접근법은 커리큘럼의 다른 약 영역에 적용되었습니다.
Scenario B: Early Warning System. math CLE 코스는 퀴즈 점수와 홈워크 완료율을 사용하여 예측 모델을 구현했습니다. 학생들은 매주 체크 인과 맞춤형 문제 세트를받은 높은 리스크로 뽑아줍니다. 이 코스 패스 비율은 68%에서 83%로 증가합니다. 모델은 또한 강사가 사무실 시간을 더 효과적으로 할당할 수 있도록 도와줍니다.
Scenario C: 맞춤 학습 경로. ]교육에 대한 지침], 강사는 학습 목적에 따라 각 학생의 강점과 약점을 볼 수 있습니다. 이 프로그램은 특정 연습 운동을 할당할 수 있으며, 더 효율적인 학습 시간과 높은 전반적인 점수를 갖게 됩니다. 학생들은 더 많은 지원과 덜 압도적으로 느끼게 한다는 것을 보고했습니다.
Scenario D: Equity Gaps를 닫습니다. CLE 영어 코스에서 인종 및 소득 그룹에 걸쳐 패스 요금을 비교하는 커뮤니티 대학에 사용되는 데이터. 중요한 불평을 찾기, 그들은 더 문화적으로 포함되는 필수 필수 필수 필수 서류를 도입. 세 가지 조건 내에서, 절반으로 감소.

도전과 윤리적 고려

데이터 분석은 많은 혜택을 제공합니다. 책임이 있습니다. 강사는 개인 정보 보호 문제, 데이터 정확성 문제 및 misinterpreting 데이터의 위험을 탐색해야합니다.

데이터 프라이버시 및 보안

학생 데이터는 민감합니다. FERPA (Family Educational Rights and Privacy Act) 및 기관 정책과 같은 규정 준수를 보장합니다. 데이터 및 권한있는 인력에 대한 액세스를 암호화하는 안전한 플랫폼을 사용하십시오. 동의없이 개인 식별 정보를 공유하지 마십시오. 데이터 보유 및 삭제에 대한 명확한 정책을 개발하십시오.

Data Interpretation에서 Bias를 방지

데이터는 신중하게 컨텍스트가 아닌 기존의 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스

Data Quality 관리

Inaccurate 또는 incomplete data can lead to flawed relationships. 데이터 입력, 유효성 검사 및 일반 청소에 대한 프로토콜 개발. 최고의 관행에 데이터 수집에 관련된 모든 직원을 훈련. 항목의 시점에서 일반적인 오류를 잡기 위해 LMS에서 자동화 된 검증 규칙을 사용하여 고려.

Human Judgment를 통한 데이터 처리

데이터는 의사 결정, 교사 전문을 대체하지 않아야합니다. 시험 점수의 딥은 교사가 잡을 수있는 가난한 단어와 같은 간단한 설명이있을 수 있습니다. 항상 숫자 뒤에 상황에 대해 고려하십시오. 데이터가 절대 답변을 제공하지 않는 것보다 오히려 질문을하는 문화를 격려하십시오.

데이터 기반 문화를 활성화하기위한 모범 사례

데이터 분석은 기술에 관한 것과 같은 문화에 대해 매우 중요합니다. CLE 결과가 여러 특성을 공유하기 위해 데이터를 사용하여 성공한 학교 및 부서 :

Leadership Support: Administrators는 데이터 이니셔티브에 대한 자원, 시간 및 교육을 제공합니다. 리더십 역할의 데이터 챔피언은 지속 투자를 위해 옹호 할 수 있습니다.
Collaboration: Teachers, data Analysts, and instructional Designers work together to 해석 data and design interventions. 일반 크로스 기능 회의는 모두 정렬을 유지.
Transparency: 학생들은 파트타임 데이터를 공유하므로 자신의 진도를 추적하고 학습의 소유권을 가져갈 수 있습니다. 학생의 대시보드는 동기와 자기 조절을 증가시키기 위해 표시되었습니다.
Ongoing Professional Development: data 문학, 도구 사용 및 윤리적인 데이터 관행에 대한 워크샵을 제공합니다. 기록된 세션과 직업 훈련을 통해 접근할 수 있습니다.
Celebrating Wins:] 데이터 구동이 향상된 결과, 공개적으로 접근의 가치를 강화하기 위해 팀의 노력을 인식할 때. 높은 성공은 더 넓은 채택을 격려한다.

Start Small: 은 스케일링 전에 하나의 과정 또는 한 부서와 데이터 분석 이니셔티브를 조종합니다. 대규모 오단계를 피하기 위해 배운 교훈을 기반으로합니다.

CLE Outcomes의 데이터 분석의 영향 측정

데이터 분석 노력이 작동되는지 알고 싶으신가요? 영향을 측정해야 합니다. 일반적인 메트릭은 다음과 같습니다.

CLE 시험에 합격률

사전 테스트에서 포스트 테스트에 평균 점수 향상

다른 학생 그룹 간의 업적 격차 감소

학생 만족과 참여 점수

수업료 및 완료율

완료 시간 (어떻게 학생들을 완료)

데이터 중심 전략을 구현한 후 이러한 메트릭을 비교하십시오. 변경이 중요하면 결정할 수 있는 통계 테스트를 사용하십시오. ] Data Quality Campaign은 교육 설정에서 측정 데이터 사용 효과에 대한 지침을 제공합니다. 또한 최종 결과를 시작하기 전에 조정을 결정하는 형식적 평가를 실시합니다.

올바른 Analytics 도구 선택

이 문서는 유연한 플랫폼으로 Directus를 언급하면서, 교육자는 특정 요구에 따라 도구를 평가해야합니다. 기존 LMS와 통합하는 요인을 고려하고 비 기술 직원, 비용, 확장성 및 실시간 대시보드에 대한 지원을위한 사용 용이성. 일부 인기있는 옵션에는 엔터프라이즈 수준의 분석을위한 Google Data Studio 및 사용자 정의 솔루션이 포함되어 있으며, 도구에 관계없이 데이터 개인 정보 보호 표준을 지원하며 외부 분석을위한 수출을 허용합니다.

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