ДАШБОРДЫ УЧЕБНОЙ АНАЛИТИКИ ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ ОБУЧЕНИЯ ПО ДИСЦИПЛИНЕ : доклад, тезисы доклада

Описание

Перевод названия: LEARNING ANALYTICS DASHBOARDS TO SUPPORT LEARNING IN A COURSE

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ОБРАЗОВАНИЯ И МЕТОДИКА ЭЛЕКТРОННОГО ОБУЧЕНИЯ: ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБРАЗОВАНИИ; Красноярск; Красноярск

Год издания: 2023

Ключевые слова: LMS Moodle, dashboard, learning analytics, digital footprint, дашборд, учебная аналитика, цифровой след

Аннотация: В работе рассматривается проблема информирования обучающихся о динамике и прогнозах успешности обучения с помощью дашбордов учебной аналитики. Предлагается структура и дизайн дашборда для сопровождения обучения студентов по дисциплинам, реализуемым в смешанном формате, излагается процедура работы с данными цифрового следа обучающихПоказать полностьюся для построения дашбордов. Проводится анализ эффективности применения дашбордов для повышения активности и успеваемости обучающихся. The article discusses the problem of informing students about the dynamics of their studying and forecasts of their learning success using learning analytics dashboards. We propose a structure and design for a dashboard to support students' learning in disciplines taught in a blended format, and outline a procedure for processing student digital footprint to build dashboards. We report the results of analysis of the effectiveness of using dashboards to increase student activity and performance.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ОБРАЗОВАНИЯ И МЕТОДИКА ЭЛЕКТРОННОГО ОБУЧЕНИЯ: ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБРАЗОВАНИИ

Номера страниц: 1172-1176

Место издания: Красноярск

Издатель: Красноярский государственный педагогический университет им. В.П. Астафьева

Персоны

  • Кустицкая Т. А. (Сибирский федеральный университет)
  • Есин Р. В. (Сибирский федеральный университет)
  • Митянин И. С. (Сибирский федеральный университет)
  • Токарев А. Е. (Сибирский федеральный университет)

Вхождение в базы данных