Phân tích dữ liệu học tập mô hình lý thuyết và đề xuất ứng dụng trong học tập và giảng dạy

TẠP CHÍ CBNG THUONG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU HỌC TẬP - MƠ HÌNH LÝ THUYẾT VÀ ĐE XT ỨNG DỤNG TRONG HỌC TẬP VÀ GIẢNG DẠY • PHẠM THỊ QUỲNH LỆ TĨM TẮT: Trong bối cảnh khoa học cơng nghệ dành cho giáo dục phát triển mạnh mẽ đặt yêu cầu giáo dục trực tuyến eleaming việc thiết kế giảng thu hút, tăng cường tương tác người dạy người học, đặc biệt phân tích liệu học tập để nâng cao kết học tập chất lượng giảng dạy Bài viết nhằm giới thiệu phương pháp nghiên cứu liệu học tập (learning analytics - LA), mơ hình nghiên cứu lý thuyết đề xuất ứng dụng cho đôi tượng liên quan giảng dạy Từ khóa: giáo dục trực tuyến, phân tích liệu học tập, phương pháp giảng dạy l Đặt vân dề Định hướng đổi giáo dục lấy người học làm trung tâm, cá nhân hóa trải nghiệm học tập, buộc sở giáo dục đại học phải đổi phương pháp giảng dạy ứng dụng LA Mặc dù lĩnh vực nghiên cứu mẻ Việt Nam, LA hứa hẹn mang lại thông tin hữu ích việc theo dõi trình học tập, phát vấn đề để người học, người dạy tổ chức giáo dục có điều chỉnh kịp thời Phương pháp nghiên cứu Tác giả thu thập sử dụng tài liệu, số liệu liên đến hoạt động LA tác giả vào nước Tác giả sử dụng phương pháp luận: phân tích, tổng hợp, đối chiếu so sánh, thống kê, đồng thời kế thừa nghiên cứu có liên quan đến viết 150 SỐ 13-Tháng 6/2022 Kết nghiên cứu 3.1 Khái qiiát Learning analytics Phân tích liệu học tập - Learning Analytics (LA) lĩnh vực nghiên cứu thuộc phân tích liệu áp dụng giáo dục để dự đốn thành cơng người học thông báo cho người dạy thời điểm cách can thiệp với người học để giảm nguy thất bại, nhằm mang lại lợi ích cho người học (Martin & Sherin, 2013) Theo Siemens and Long (2011), LA phép đo lường, thu thập, phân tích báo cáo liệu người học bốì cảnh học tập, nhằm mục đích tìm hiểu tối ưu hóa việc học môi trường học tập Theo Seat Sofware, LA bao gồm đo lường, thu thập, phân tích báo cáo liệu tiến người học bối cảnh học tập LA sử dụng QUẢN TRỊ-QUẢN LÝ liệu lớn (Big Data) sẵn có xung quanh hoạt động người học dâu chân kỹ thuật số (digital footprints) hoạt động sinh viên để lại môi trường học tập để cải thiện việc học giảng dạy Vậy hiểu LA tiến trình nghiên cứu liệu từ hoạt động tương tác người dạy người học, người học với nhau, trình tự học, hoạt động khác môi trường học tập, cung câp thông tin cho định liên quan đến việc học tập, giảng dạy, quản lý nhằm cải thiện kết học tập nâng cao chất lượng giáo dục 3.2 Tầm quan phân tích liệu học tập giáo dục trực tuyến Đối với người học: Cá nhân hóa trải nghiệm eleaming thơng qua việc người học lựa chọn chương trình học phù hợp với trình độ khả tiếp thu thân; Cho phép người học kiểm sốt q trình học tập dựa phản hồi người dạy liệu tiến độ học tập Đối với người dạy: Hỗ trợ đánh giá hoạt động người học công cụ đánh giá người học mà hệ thống LA cung cấp chấm điểm, phân tích tỷ lệ lựa chọn câu trả lời, Nâng cao chất lượng dạy học: việc đánh giá người học với sô cụ thể giúp người dạy điều chỉnh, cải tiến phương pháp giảng dạy, đánh giá phù hợp Bên cạnh đó, ứng dụng giảng dạy trực tuyến tích hợp LA cịn cung cấp nhiều cơng cụ thiết kế giảng đa dạng, trực quan, thu hút người học tương tác, góp phần nâng cao chất lượng dạy học Đối với tổ chức giáo dục: Các phản hồi người học giúp cải tiến, xây dựng chương trình học phù hợp Tăng tỷ lệ giữ chân người học quan tâm, theo sát tình hình học tập Tối ưu mặt chi phí, giúp cho việc sử dụng nguồn lực dạy học tốt nâng cao danh tiếng tổ chức 3.3 Phân loại nhóm phân tích liệu học tập - Phân tích mô tả: tạo liệu tổng quan (dashboard) đặc điểm người học - Phân tích dự đốn: dự đoán xu hướng thay đổi người học tương lai - Phân tích đề xuất: đưa khuyến nghị cho hoạt động dạy học 3.4 Quy trình thực phân tích hiệu học tập LA Quy trình thực LA vòng lặp dựa việc thu thập phân tích liệu hoạt động dạy học bối cảnh học tập, giáo dục đào tạo (the learning, education, and training-LET), đưa phản hồi, góp phần cải thiện chất lượng giảng dạy, với điều kiện đảm bảo quyền riêng tư bảo vệ liệu bên liên quan (Hình 1) Các mục liệu đầu vào lấy từ nhiều hoạt động dạy học kết đầu cung cấp phản hồi khuyến nghị để nâng cao kết dạy học Learning and teaching activity process - Tiến trình hoạt động dạy học: Nguồn liệu để thu thập thông qua hoạt động dạy học gồm: đọc giảng, làm tập, thực dự án, Môi trường học tập không đồng nhát người học khác nhân học, trình độ, mức độ sử dụng cơng cụ Hình 1: Quy thực Learning Analytics Nguồn: ISO/IEC TR 20748-1 SỐ 13 - Tháng Ĩ/2022 151 TẠP CHÍ CƠNG THƯƠNG học tập nên liệu cần mô hình hóa (data modeling), tạo luồng liệu có liên quan, chuẩn hóa để phân tích Mơ hình hóa liệu thực câu hỏi sư phạm (padagogical questions), phác thảo khía cạnh việc học cần hỗ trợ Có thể hiểu, bước xây dựng tiêu chí đánh giá người học, như: kết học tập, tiến độ thái độ học tập, phát triển kỹ năng, hay học mức độ tương tác, hiểu bài, chất lượng làm Từ đó, xác định liệu lựa chọn để thu thập liệu mà hệ thống ghi nhận Khi nguồn liệu cần thiết xác định, cần cho phép trước vào khai thác liệu để đảm báo tính riêng tư bảo vệ tính tuyệt mật chủ sở hữu (Hình 2) Learning and teaching activity process - Tiến trình thu thập liệu: Giai đoạn bao gồm tập hợp đo lường thông tin biến quan tâm hoạt động dạy học Hoạt động dạy học nguồn liệu liên quan thiết bị học tập, phần mềm, ứng dụng học tập tài liệu, công cụ học tập, câu hỏi giao, diễn đàn thảo luận, tin nhắn, mạng xã hội, tập nhà, số tín hồn thành, thành tích, nhật ký hệ thống (system logs), cần thu thập chuyển đổi thành liệu API1 Experience APITM (xAPI) IMS Caliper AnalyticsTM Dữ liệu từ hoạt động LET chứa thông tin người học phải đảm bảo quyền riêng tư, tức thông báo đến người học (hoặc cha mẹ, người giám hộ hợp pháp) việc thu thập liệu, cam kết sử dụng cho mục đích LA bảo vệ phương tiện cần thiết mã hóa, khử nhận dạng -de-identification, phân hủy theo thời gian chrono-degradability, giả danh - pseudomization ẩn danh Quy trình thu thập phải kiểm tra phù hợp chuyển đổi liệu trước lưu trữ kho liệu tạm thời, kho lưu trữ kiện IMS Caliper2 lưu trữ hồ sơ học tập xAPI Learning and teaching activity process - Tiến trình lưu trữ xử lý liệu: Là trình chuẩn bị lưu trữ liệu từ nguồn liệu đa dạng không đồng nhát cách sử dụng mô hình biểu diễn liệu chuẩn hóa Dữ liệu học tập xử lý chuyển dịch lọc liệu - Data Translator and Filter Các kết xử lý lưu trữ vào kho liệu phân tích - Hình 2: Quy trình thực Learning Analytics Input data items for learning analytics l< - - H Learning & Teaching Activity Reading Lectures Quiz Projects Homework Media Tutonng Research Assessment Collaboration Annotation Gaming Social Messaging Scheduling Discussion ■> • • • • • • • • • • • lecture material learning tool Quiz/assessment discussion forum message social network homework poor credit achievement system log Data Collection •> Data Processing & Storing o ó secured data exchange Privacy requirements (Q Feedback & Recommendation Visualization Analyzing personalization, intervention and prediction, etc Outcomes from teaming analytics 152 So 13 - Tháng 6/2022 Nguồn: ISO/1EC TR 20748-1 QUẢN TRỊ-QUẢN LÝ Analytics Data Store Trình chuyển dịch liệu hợp - Unified Data Translator chuyển liệu không đồng thành biểu diễn thơng nhất, ví dụ liệu liên kết mở (LOD)3 Nguồn liệu bao gồm liệu ngơn ngữ diễn ngôn - discourse, ngôn ngữ viết, hội thoại, xử lý xử lý ngôn ngữ tự nhiên - Natural Language Processing trước chuyển thành biểu diễn thống Dữ liệu lưu trữ truy cập thông qua giao diện truy vấn liệu chuẩn hóa - Data Query liệu xử lý lưu trữ vào kho liệu phân tích thơng qua di chuyển liệu chuẩn hóa - Data Migration Learning and teaching activity process - Tiến trình phân tích liệu: Là q trình điều tra cách có hệ thống liệu học tập cách kiểm tra mơ hình hố liệu học tập với mục tiêu tạo tri thức mô tả tri thức dự đoán Micro Data4 lưu trữ Analytics Data Store, miền liệu chung chương trình giảng dạy, tài nguyên, lưu trữ Constant Information Thơng qua Analysis Interface, thuật tốn phân tích bên ngồi phân tích dự đốn, phân tích thích ứng, khuyết tật học tập, sử dụng ICT5 xử lý phân tích bao gồm phân tích thơng kê, phân tích chủ đề, phân tích xã hội, Kết phân tích đưa vào mẫu nghiên cứu, mơ hình động phân tích liên kết trước để đề xuất nội dung lộ trình học tập Kết phân tích tinh chỉnh giao diện xử lý liệu - Data Manipulation lưu trữ vào Analytics Data Store cho chu kỳ phân tích sâu bước xử lý sau Visualization process - Tiến trình trực quan hóa liệu: Trực quan hóa truyền đạt thơng tin cách rõ ràng hiệu cho người dùng thông qua đồ họa thống kê, đồ thị, đồ họa trực quan, bảng, biểu đồ, làm cho liệu phức tạp dễ tiếp cận hơn, dễ hiểu sử dụng Dữ liệu Analytics Data Store truy cập thông qua Data Query Biểu diễn trực quan bao gồm thông tin tổng quan, hồ sơ điện tử - ePortfolio, sơ đồ xã hội, lộ trình học tập, tài ngun Thơng tin tổng quan hiển thị so sánh, tiến độ, đánh giá đề xuất dựa chủ đề, biểu đồ mạng xã hội, Dữ liệu hiển thị - Data Interface cung cấp dạng mở cho hệ thống báo cáo trang tổng quan bên ngồi để cung cấp thơng tin phản hồi, chẳng hạn cá nhân hóa, can thiệp dự đoán cho người dùng cá nhân Feedback process - Tiến trình phản hồi: Phản hồi đưa kết chu trình phân tích học tập trở lại người học người thiết kế khóa học, giảng viên, nhà quản lý giáo dục để đề xuất hành động khắc phục Số liệu thống kê sở để đưa phản hồi kiểm soát tốc độ học tập, thay đổi thái độ phương pháp dạy học Điều cho phép tạo môi trường học tập thích ứng cao, cung cấp lộ trình học phi tuyến tính liên quan đến tài nguyên kỹ thuật số nội dung tự đánh giá học tập cá nhân hóa 3.5 Đề xuất ứng dụng LA giảng dạy Hiện tại, chưa có hệ thống LA áp dụng chung cho tất tổ chức giáo dục, trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng LA cần xem xét yếu tô' đặc thù kỹ thuật, mơi trường học tập, hồn cảnh sử dụng, cá nhân người dùng mục tiêu học tập Vì vậy, tác giả có số đề xuất việc ứng dụng LA hoạt động dạy học sau: 3.5.1 Đối với người học Xác định mục tiêu học tập rõ ràng: thơng qua tiêu chí định lượng để khai thác số LA cung cấp, từ điều chỉnh lộ trình học thích hợp Sử dụng ứng dụng học tập lích hợp LA: có nhiều ứng dụng giúp người học tự chọn lộ trình, học dựa vào lực thời gian biểu tự chọn Ví dụ ứng dụng học tiếng Anh Duolingo cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa, như: cung cấp học theo cấp độ người học, báo cáo tiến độ, đưa lời cảnh báo, nhắc nhở chưa hoàn thành mục tiêu lơ dành lời khen, phần thưởng người học có thành thích tốt 3.5.2 Đối với người dạy Sử dụng số công cụ hỗ trợ giáo dục trực tuyến như: Google Classroom; Perusall-nền tảng cho phép giảng viên biết mức độ tương SỐ 13 - Tháng 6/2022 153 TẠP CHÍ CƠNG THƯƠNG tác sinh viên với tài liệu học tập tải lên; GradeCraft - hệ thống quản lý học tập hỗ trợ khóa học thiết kế theo kiểu trị chơi Người dạy đưa nhiều hoạt động, tập khác nhau, tùy chọn thang điểm, cịn người học có quyền lựa chọn nhiệm vụ để thực hệ thông cho biết người học đạt giai đoạn lộ trình đạt mục tiêu; Canvas Learning Management System - phần mềm ứng dụng dành cho quản trị, thống kê, theo dõi, báo cáo phân phối khóa học, chương trình học tập, đào tạo Xác định tiêu chí đánh giá: trước định lựa chọn ứng dụng hỗ trợ học tập tích hợp LA nào, cần xây dựng tiêu chí nên cụ thể, xác định tùy theo đặc điểm tập, môn học, lớp học mong muốn người dạy Đồng thời, kết hợp với chuyên gia/nhà nghiên cứu thiết kế LA để thiết kế tiêu chí nghiên cứu LA phù hợp bám sát với đặc thù giảng dạy 3.5.3 Đối với tổ chức giáo dục Tự thiết kế ứng dụng LA: với tổ chức giáo dục có nguồn lực lớn, tự thiết kế công cụ LA dựa phối hợp người học, người dạy, nhà nghiên cứu, nhà phát triển ứng dụng để đưa tiêu chí liệu cần thu thập phù hợp phản ánh đặc thù môn học, người học, môi trường học tập Kết hợp với tổ chức công nghệ: Đối với tổ chức giáo dục chưa thể thiết kế riêng cơng cụ LA, mua sản phẩm LA có hợp tác với công ty đầu tư công nghệ chuyển đổi số giáo dục để tạo công cụ LA phù hợp với đặc thù mơi trường học tập tổ chức Kết luận Phân tích liệu học tập LA lĩnh vực nghiên cứu chưa phổ biến rộng rãi Việt Nam, khơng thể phủ nhận vai trị to lớn việc phản ánh hoạt động học tập, nâng cao chất lượng giảng dạy xây dựng mối quan hệ tốt sinh viên trường học Vì vậy, tổ chức giáo dục nên phát triển tích hợp hoạt động hệ thống elearning có Tuy nhiên, cần lưu ý rằng, khơng nên kết luận hồn tồn dựa sơ' liệu phân tích Bởi kết LA dựa hoạt động người học lưu lại hệ thông trực tuyến, số trường hợp, người học lý khách quan tương tác trực tuyến, có hoạt động học bên ngồi hồn thành giao Vì vậy, cần đầu tư kỹ lưỡng xây dựng tiêu chí nghiên cứu LA sử dụng nhiều công cụ LA khác để có nhìn tồn cảnh đánh giá người học ■ TÀI LIỆU TRÍCH DẪN: API viết tắt Giao diện lập trình ứng dụng (Application Programming Interface), trung gian phần mềm cho phép hai ứng dụng giao tiếp vói (Theo Hybrid-technologies.vn) 2IMS Caliper: Caliper Analytics - ứng dụng Tổ chức giáo dục toàn cầu IMS, cho phép tổ chức thu thập liệu học tập từ tài nguyên kỹ thuật số để hiểu hình dung rõ hoạt động học tập, đồng thời trình bày thơng tin cho sinh viên, người hướng dẫn cố vấn theo cách có ý nghĩa để giúp cung cấp thông tin 3Hoạt động dạy học với nguồn liệu liên quan thiết bị học tập, phần mềm, ứng dụng học tọc mạng xã hội mang đến nhiều liệu khác Các nguồn bao gồm giảng, tài liệu học tập, công cụ học tập, câu hỏi giao, diễn đàn thảo luận, tin nhắn, mạng xã hội, tập nhà, số tín hồn thành, thành tích, nhật ký hệ thống (system logs), Những liệu học tập cần thu thập chuyển đổi thành liệu API nhưExperience APITM (xAPI) IMS Caliper AnalyticsTM (Caliper) 4Microdata kiểu định dạng lại ngôn ngử html mà google thường hay cập nhật hỗ trợ Microdata hiểu cách đơn giản để thêm liệu có cấu trúc vào website Microdata định nghĩa thuộc tính, đặt vào HTML biết trang web viết mục đích 5ICT - Information & Communication Technologies: Cơng nghệ thơng tin truyền thơng 154 SỐ 13-Tháng Ĩ/2Ũ22 QUẢN TRỊ QUẢN LÝ TÀI LIỆU THAM KHẢO: Claudette Adamrna Kika (2018) Supporting student experience management with learning analytics in the UK higher education sector PhD thesis, University of Bedfordshire, UK Lisa Janine Berry (2017) Using learning analytics to predict academic success in online and face-to-face learning environments [Online] Available at https://scholarworks.boisestate.edu/ cgi/viewcontent.cgi? article-2317&context=td Martin, T., & Sherin, B (2013) Learning analytics and computational techniques for detecting and evaluating patterns in learning: An introduction to the special issue Journal of the Learning Sciences, 22(4), 511 -520 Phil Long and George Siemens (2011) Penetrating the Fog: Analytics in Learning and Education TDTecnologie Didattiche, 22(3), 132-137 Seatssoftware (2017) The Importance of Learning Analytics for Universities and Students [Online] Available at https://www seatssoftware com/wp-content/uploads/2017/09/SEAtS lmportanceofLearningAnalytics_N.pdf Trịnh Minh Giang (2021) Phân tích liệu học tập cách áp dụng hiệu https://trinhminhgiang.com/viVN/bai-vỉet/phan-tich-du-lieu-hoc-tap-va-cach-ap-dung-hieu-qua Yong-Sang Cho (2016) Issue Report: Prospect for Learning Analytics to achieve adaptive learning model [Online] Available at https://www.slideshare.net/zzosang/prospect-for-learning-analytics-to-achieve-adaptivelearning-model Ngày nhận bài: 5/4/2022 Ngày phản biện đánh giá sửa chữa: 3/5/2022 Ngày chấp nhận đăng bài: 13/5/2022 Thông tin tác giả: ThS PHẠM THỊ QUỲNH LỆ Khoa Quản trị kinh doanh Trường Đại học Duy Tân, Đà Nang LEARNING ANALYTICS - THE THEORETICAL RESEARCH MODEL AND APPLICATIONS IN LEARNING • Master PHAM THI QUYNH LE Faculty of Business Administration, Duy Tan University ABSTRACT: The strong development of educational science and technology requires the design of e-learning become more attractive and more interactive to better connect teachers and leaners Especially, learning data should be analyzed to improve the learning outcome and teaching quality This paper introduces the method of learning analytics, the theoretical research model of learning analytics, and proposes applications of this method for relevant stakeholders Keywords: online education, learning analytics, teaching method SỐ 13 - Tháng 6/2022 155 ... tốn phân tích bên ngồi phân tích dự đốn, phân tích thích ứng, khuyết tật học tập, sử dụng ICT5 xử lý phân tích bao gồm phân tích thơng kê, phân tích chủ đề, phân tích xã hội, Kết phân tích. .. thập liệu: Giai đoạn bao gồm tập hợp đo lường thông tin biến quan tâm hoạt động dạy học Hoạt động dạy học nguồn liệu liên quan thiết bị học tập, phần mềm, ứng dụng học tập tài liệu, công cụ học tập, ... cho việc sử dụng nguồn lực dạy học tốt nâng cao danh tiếng tổ chức 3.3 Phân loại nhóm phân tích liệu học tập - Phân tích mơ tả: tạo liệu tổng quan (dashboard) đặc điểm người học - Phân tích dự đốn: