Lorsque les apprenants interagissent avec le contenu de votre cours, ils laissent derrière eux des « miettes de pain numériques », pour ainsi dire, qui donnent des indices sur le processus d’apprentissage. Nous sommes désormais en mesure de collecter et de suivre ces données par le biais des systèmes de gestion de l’apprentissage (LMS), des réseaux sociaux et d’autres médias qui mesurent la façon dont les étudiants interprètent, considèrent et arrivent à des conclusions sur le matériel de cours.
La bonne nouvelle est que ces informations – appelées Big Data – peuvent faire des merveilles pour l’enseignement personnalisé, en particulier dans le secteur de l’apprentissage en ligne. La moins bonne nouvelle est que l’essor du Big Data s’accompagne de nombreux risques et dilemmes éthiques, qui doivent tous être abordés avant d’aller de l’avant avec cette nouvelle approche.
Voici quelques façons dont le Big Data devrait aider l’éducation dans un avenir proche :
1. Feedback: Les données d’apprentissage Big Data peuvent être informatives du point de vue du feedback et du contexte. Parce que quelqu’un pourrait souvent échouer à un sujet sans savoir pourquoi il échoue, il devient intéressant lorsque l’apprenant peut regarder non seulement lui-même, mais aussi d’autres personnes qui ont eu la même expérience. Il peut certainement obtenir un aperçu soit qui l’expliquerait pour ne pas être frustré, soit qu’il pourrait utiliser pour le corriger afin de réussir à nouveau.
2. Motivation : Si vous avez mis en œuvre le big data de manière complète, les apprenants s’investissent potentiellement dans l’entrée des données dans le processus parce qu’ils voient l’impact de la façon dont cela fonctionne.
3. Personnalisation : Le big data va changer la façon dont nous abordons la conception de la formation en ligne en permettant aux développeurs de personnaliser les cours pour répondre aux besoins individuels de leurs apprenants. Cela permettra aux professionnels de la formation en ligne de continuer à élever la norme en matière de cours de formation en ligne efficaces et exceptionnels.
4. Efficacité : Le Big Data peut nous faire gagner des heures et des heures de temps et d’efforts lorsqu’il s’agit de réaliser nos objectifs et les stratégies dont nous avons besoin pour les atteindre. Supposons que quelqu’un veuille occuper le poste B, après avoir exercé le poste A pendant un an. Les big data indiqueraient, tout d’abord, le nombre de personnes qui ont exercé le métier A et qui ont ensuite accédé au métier B. Parmi les personnes qui ont accédé au métier B, quelle a été leur préparation ? Cela indiquerait également quels programmes d’apprentissage ont été les plus efficaces, et quel était le moment où ils ont tenté de passer à l’emploi B.
5. Collaboration : Le plus souvent, les spécialistes de plusieurs départements doivent se réunir pour qu’un système de gestion de l’apprentissage fonctionne au mieux. Cela encourage la coopération, la collaboration et les processus de pensée interdisciplinaires.
6. Suivi : Le Big Data peut nous aider à comprendre plus efficacement les modèles réels de nos apprenants en nous permettant de suivre l’expérience d’un apprenant dans un cours d’apprentissage en ligne. En examinant les empreintes numériques ou les » miettes de pain » que les apprenants laissent derrière eux, nous sommes en mesure de suivre leur parcours tout au long de l’expérience d’apprentissage.
7. Comprendre le processus d’apprentissage : En suivant les Big Data dans le cadre de la formation en ligne, nous pouvons voir quelles parties d’un devoir ou d’un examen étaient trop faciles et quelles parties étaient si difficiles que l’étudiant est resté bloqué. D’autres parties du parcours que nous pouvons maintenant suivre et analyser incluent les pages revisitées souvent, les sections recommandées à des pairs, les styles d’apprentissage préférés et le moment de la journée où l’apprentissage fonctionne le mieux.
Pour autant, lorsque nous discutons des Big Data d’apprentissage, nous devons honnêtement considérer les risques qu’elles soulèvent, qui dans certains cas peuvent l’emporter sur les avantages.
