Phân tích dữ liệu học tập – Learning Analytics đang trở thành một lĩnh vực quan trọng trong việc học tập trong các tổ chức nhằm tận dụng những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu học tập để đưa ra quyết định thông minh và cải thiện trong thực tiễn. Tuy nhiên, việc triển khai các phương pháp phân tích dữ liệu học tập cũng đặt ra nhiều thách thức hiện nay. Vậy những thách thức đó là gì và làm thế nào tổ chức có thể vượt qua những hạn chế này? Hãy cùng Nền tảng cloudclass tìm hiểu những kiến thức được chia sẻ bên dưới đây!
Những thách thức trong việc thực hiện phân tích dữ liệu học tập
Không thể xác định được mục đích của việc phân tích
Một trong những thách thức lớn khi triển khai các phương pháp phân tích dữ liệu học tập là các công ty không xác định rõ ràng mục tiêu của mình. Trong quá trình phát triển chiến lược học tập và phát triển tổng thể, các công ty có thể đã quên hoặc thiếu định hướng rõ ràng trong việc thu thập và phân tích dữ liệu học tập và đào tạo.
Khi mục tiêu không được xác định rõ ràng và cụ thể, tổ chức sẽ rơi vào bẫy phân tích dữ liệu mà không biết nó sẽ mang lại giá trị gì cho tổ chức. Điều này dẫn đến lãng phí thời gian và nguồn lực nghiên cứu cho các tổ chức mà không đảm bảo hiệu quả cuối cùng của quá trình phân tích.
Không hiểu rõ đối tượng mục tiêu của phân tích
Một thách thức khác khi triển khai các phương pháp phân tích dữ liệu trong nền tảng học online là tổ chức có thể không xác định chính xác đối tượng mục tiêu chính. Đôi khi sẽ gặp khó khăn trong việc xác định đối tượng cuối cùng mình muốn hướng tới.
Việc không hiểu rõ đối tượng mục tiêu cũng tạo ra những hiểu lầm về yêu cầu, mong đợi của người học. Kết quả là, các tổ chức sẽ không có thông tin chi tiết và thiết thực nhất để hỗ trợ cho các quyết định của mình và cải thiện hiệu quả giảng dạy.
Khó khăn với lượng dữ liệu khổng lồ
Khi triển khai phương pháp phân tích dữ liệu học tập ,tổ chức có thể gặp phải những thách thức liên quan đến lượng dữ liệu khổng lồ.
Điều này không chỉ tạo áp lực lên cơ sở hạ tầng về nguồn nhân lực và vật chất để tận dụng dữ liệu mà còn đặt ra thách thức về khả năng xử lý và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Các phương pháp truyền thống thường không đủ khả năng để xử lý lượng dữ liệu lớn này một cách nhanh chóng và hiệu quả, dẫn đến mất thông tin quan trọng hoặc giảm hiệu suất của quá trình phân tích.
Khả năng lưu trữ, quản lý và bảo quản dữ liệu cũng là một thách thức không nhỏ, đặc biệt khi dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn và có nhiều định dạng (đồ thị, hình vẽ, hình vẽ…). Đảm bảo tính nhất quán và trực quan hóa dữ liệu để phân tích là một quá trình phức tạp.
Không có đảm bảo về vấn đề bảo mật
Thách thức cuối cùng mà tổ chức có thể gặp phải là bảo mật dữ liệu. Đối với nhiều tổ chức, việc thu thập và xử lý dữ liệu học tập và đào tạo nhạy cảm làm tăng mối lo ngại lớn về bảo mật thông tin và quyền riêng tư. Nếu không có các biện pháp bảo mật mạnh mẽ, các tổ chức sẽ phải đối mặt với rủi ro đáng kể về việc mất thông tin quan trọng, quyền riêng tư của người dùng và thậm chí là vi phạm an ninh hệ thống.
Các phương pháp phân tích dữ liệu học tập chính hiện nay
Để giải quyết những thách thức trên, tổ chức có thể áp dụng các phương pháp phân tích dữ liệu học tập tiên tiến như:
- Phân tích mô tả: Đây là phương pháp thống kê dùng để nghiên cứu, tổng hợp dữ liệu lịch sử nhằm xác định mô hình hoặc ý nghĩa của đối tượng nghiên cứu.
- Phân tích chẩn đoán: Phương pháp này sử dụng các quy trình như khai thác dữ liệu, khám phá dữ liệu và truy sâu để làm rõ nguyên nhân dẫn đến hành vi và sự kiện của đối tượng nghiên cứu.
- Phân tích dự đoán: Một phương pháp thống kê sử dụng thuật toán và học máy để nghiên cứu xu hướng dữ liệu và dự đoán hành vi trong tương lai của các đối tượng được nghiên cứu.
- Phân tích theo quy định: Phương pháp thống kê được sử dụng để đưa ra khuyến nghị và quyết định dựa trên kết quả tính toán của các mô hình thuật toán.
Cách triển khai phân tích dữ liệu học tập hiệu quả
Khi triển khai các phương pháp phân tích dữ liệu học tập, tổ chức phải phát triển một cách toàn diện và có kế hoạch. Tổ chức có thể tham khảo hướng dẫn sau:
Xác định mục tiêu kinh doanh
Xác định mục tiêu kinh doanh là bước quan trọng đầu tiên trong việc triển khai Learning Analytics. Mục tiêu này đóng vai trò then chốt trong sự thành công của kế hoạch, giúp công ty tập trung vào các vấn đề cụ thể để đi đúng hướng.
Khi xác định mục tiêu, công ty nên suy nghĩ về những gì họ muốn đạt được trong quá trình phân tích dữ liệu học tập. Điều này có thể bao gồm cải thiện hiệu suất học tập của học viên, dự đoán kết quả chương trình giảng dạy, cung cấp trải nghiệm người dùng tốt hơn, v.v.
Chọn dữ liệu giảng dạy thích hợp
Để đạt được kết quả giải quyết đúng vấn đề và mục tiêu kinh doanh, việc chọn dữ liệu học tập phù hợp là vô cùng quan trọng.
Đầu tiên, phải xác định loại dữ liệu nào trong phân tích dữ liệu học tập sẽ tạo ra những hiểu biết quan trọng nhất liên quan đến mục tiêu của họ. Nguồn dữ liệu có thể được thu thập từ app học online, ứng dụng di động, diễn đàn hoặc khảo sát trực tuyến, v.v.
Thứ hai, quá trình lựa chọn dữ liệu cũng đòi hỏi tính chất và tính đa dạng của dữ liệu. Điều này đảm bảo rằng tất cả các vấn đề quan trọng đều được xem xét đầy đủ, từ sự tham gia và tiến trình đào tạo đến những thay đổi trong hành vi học tập của học viên.
Cuối cùng, việc lựa chọn dữ liệu phải phù hợp với các nguyên tắc và tiêu chuẩn về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu. Điều này không chỉ bảo vệ thông tin cá nhân của học sinh mà còn tạo niềm tin từ phía học sinh.
Chọn công cụ phân tích dữ liệu học tập
Sau khi chọn dữ liệu học tập, tổ chức phải tiến hành lựa chọn công cụ để phân tích dữ liệu học tập đó một cách hiệu quả. Các phương pháp và công cụ truyền thống thường không đủ khả năng để xử lý lượng dữ liệu lớn này một cách nhanh chóng và hiệu quả, dẫn đến mất thông tin quan trọng hoặc giảm hiệu suất của quá trình phân tích. Để đảm bảo lựa chọn được công cụ phân tích dữ liệu hiệu quả, tổ chức nên cân nhắc các câu hỏi như:
- Tính linh hoạt của các công cụ phân tích
- Hiệu suất xử lý lượng lớn dữ liệu
- Trực quan hóa dữ liệu và tương tác
Để tối đa hóa những hiểu biết quan trọng từ lượng dữ liệu khổng lồ, một trong những công cụ phổ biến nhất hiện nay là PowerBI. Bởi vì nó có thể tích hợp với tất cả các sản phẩm của Microsoft, chẳng hạn như Dynamics 365, Excel, Azure và với OES LMS, sau đó nhập dữ liệu trực tiếp để tự động cập nhật báo cáo đào tạo mà không cần quản lý đào tạo can thiệp. Nó cũng có thể kết nối với các tệp dữ liệu (XML, JSON, v.v.) và cơ sở dữ liệu máy chủ SQL.
Điều này sẽ giúp hệ thống kết nối với tất cả các loại nguồn dữ liệu để phân tích và báo cáo đào tạo doanh nghiệp một cách trực quan nhất.
Thu thập và lưu trữ dữ liệu
Quá trình thu thập và lưu trữ dữ liệu là một phần quan trọng của phương pháp phân tích dữ liệu học tập. Điều này không chỉ đảm bảo tính toàn vẹn, đầy đủ của thông tin mà còn ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng phân tích và hiệu quả của toàn bộ quá trình phân tích.
Đầu tiên, trong quá trình thu thập dữ liệu, các tổ chức phải xây dựng các quy trình nghiêm ngặt để đảm bảo rằng dữ liệu được thu thập đến từ các nguồn chính xác. Nên tận dụng các nguồn này dựa trên bước 2 “Chọn dữ liệu học tập phù hợp” ở trên.
Thứ hai, việc lưu trữ dữ liệu đòi hỏi phải lựa chọn cẩn thận cơ sở hạ tầng và phương pháp lưu trữ. Dữ liệu phải được tổ chức trực quan và dễ dàng truy xuất, đồng thời đảm bảo an toàn, bảo mật để tránh mọi nguy cơ mất mát hoặc bảo mật.
Phân tích và hành động
Cuối cùng là phân tích để chuyển đổi dữ liệu thành thông tin quan trọng phục vụ cho các quyết định chiến lược đào tạo, phát triển và hành động kinh doanh nhằm thay đổi và khắc phục các vấn đề trong quá trình đào tạo.
Sau khi chuẩn bị cho các bước trên, tổ chức nên phân tích các yếu tố như tiến độ đào tạo, mô hình hành vi của người học, xu hướng tương tác của sinh viên, v.v. nhằm giúp xác định điểm mạnh, điểm yếu của chương trình đào tạo cũng như những cơ hội và thách thức mà sinh viên gặp phải.
Cuối cùng, công ty phải dựa vào thông tin được phân tích để xây dựng các chiến lược hành động cụ thể. Các quyết định bao gồm điều chỉnh chương trình giảng dạy, tối ưu hóa phương pháp giảng dạy, tạo các chương trình học tập cá nhân hóa để đáp ứng nhu cầu học tập của từng học sinh, cải thiện ROI đào tạo, v.v.
Kết luận
Việc sử dụng các phương pháp phân tích dữ liệu học tập là một công cụ quan trọng mang lại sự thành công cho các chương trình đào tạo và giảng dạy. Hy vọng bài viết này đã cung cấp những thông tin cần thiết cho các tổ chức trong quá trình triển khai Learning Analytics. Để tìm ra cách vượt qua những thách thức này cụ thể thông qua LMS, hãy liên hệ ngay với CloudClass ngay hôm nay.
xem thêm: