开放教育手册/开放数据和学习分析

在线教育正在产生大量关于学生的数据。许多在线课程是公开提供的，这些课程中的数据也应该公开。这些数据将使学术机构和课程提供者能够更有效率、更恰当地向学生提供课程。它还将允许学生个性化他们的学习体验，以最适合他们的需求。收集的数据可以包括管理数据、人口统计信息、成绩信息、出勤和活动数据、参与度指标、课程选择等。

学习分析是指对学习者及其环境的数据进行测量、收集、分析和报告，目的是为了理解和优化学习及其发生的環境。

在线课程中的数据可以：

• 使成绩预测和学生成功成为可能
• 提高学生留存率
• 确定学习者知道什么以及他们目前不知道什么
• 监控学习者的参与度
• 个性化学习
• 确保提供相关内容
• 减少课堂管理工作
• 衡量学生表现
• 还有待发现的其他用途

开放数据可以支持学生：

• 通过创建新的工具，使分析和访问数据成为可能，例如残疾人无障碍地图、学科工具
• 通过丰富资源，使其更容易分享和查找，以及如何个性化其呈现方式
• 通过允许学生探索各种领域的资源、概念、想法和物体
• 在教育方面做出明智的选择，例如通过比较分数、课程数据等。

开放数据可以支持教育机构：

• 学习分析数据可以帮助留住学生
• 使用数据可以提高实践效率，例如图书馆数据可以帮助支持图书购买
• 基准测试和绩效衡量
• 为学习提供真实世界的例子