ניתוח למידה

ניתוח למידה (באנגלית: Learning Analytics – LA) כולל פעולות של מדידה, איסוף וניתוח נתונים ודיווח אודות לומדים בהקשרים שונים, במטרה להבין ולשפר את סביבת הלמידה ותוצאותיה. ניתוח למידה הוא תחום מחקר המשלב תאוריה ופרקטיקה מתחומים שונים במטרה לחקור את תגובות הלומד בסביבות למידה ולספק נתונים רלוונטיים לגבי תהליך למידתו.

 הגדרת המושג ניתוח למידה 
משמעות מושג זה שנויה במחלוקת. הגדרה רווחת טוענת כי ניתוח הלמידה עושה שימוש במגוון נתונים דיגיטליים לשם ניבוי תהליכי למידה וייעוץ ביחס לתהליכי למידה. בעידן הדיגיטלי, ניתוח למידה הוא איסוף העקבות הדיגיטליים אותם השאיר אחריו הלומד במהלך האינטראקציה עם מערכות הלמידה הממוחשבות. ניתוח עקבות התלמיד מאפשר לעמוד אחר מתאמים או קשרים בין פעולות התלמיד לבין תוצרי הלמידה ואיכותה. כדוגמאות לעקבות התלמיד אשר מתועדים ונאספים לשם ניתוח הלמידה ניתן למנות את מספר הפעמים בהם התלמיד נכנס לאתרי למידה, זמני הגשת מטלות וציונן הסופי, זמן שהייה כולל במרחב הווירטואלי, כמות הודעות שנכתבו או נקראו ועוד. ניתוח הלמידה מאפשר לעקוב אחר גורמים שהמורה לא מסוגל להגיע אליהם.

קיימת ביקורת בקרב חוקרים ביחס לשיוך האבסולוטי של ניתוח הלמידה אל התחום הדיגיטלי. יש המכלילים בתחום את כל השיטות לניתוח למידה, כולל מודלים מהתקופה שקדמה ללמידה הדיגיטלית.

התרומה הרבה של מסקנות מחקרי ניתוח למידה באים לידי ביטוי ב:
 שיקוף הישגים ודפוסי התנהגות של הלומד הבודד ביחס ללומדים אחרים
 איתור תלמידים הזקוקים לתמיכה ותשומת לב
 סיוע לצוות ההוראה בתמיכת לומדים
 שיפור קורסים קיימים ופיתוח תוכניות לימוד חדשות
 קבלת החלטות בקרב מנהלי מוסדות ביחס לשיווק והתייעלות

 ההבדל בין ניתוח למידה לבין כריית מידע בחינוך 
יש להבדיל בין ניתוח למידה לבין כריית מידע בחינוך. לפי סימנס, כריית מידע בחינוך היא מושג כללי יותר הכולל הן ניתוח למידה והן ניתוח אקדמי. ברוקס מציע הבחנה מתקדמת יותר בין המושגים הקשורה למקור מהם נובעים התחומים. לפיו, בעוד שניתוח למידה מתמקד בחקר מערכות וארגוני למידה כגון מערכות ניהול למידה, הרי שחוקרים בתחום כריית מידע בחינוך מתמקדים באינטליגנציה ולמידה. עם זאת, בין שני תחומי מחקר אלו קיימת חפיפה משמעותית ביחס למטרות ושיטות המחקר.

 שיטות ניתוח 

 ניתוח תוכן – ניתוח תוצרי הלמידה ושאר משאבים שהתלמיד יצר.
 ניתוח שיח – ניתוח הדיונים בין התלמידים תוך התמקדות במאפייני השפה של הלומדים והאינטראקציות המילוליות בתהליך הלמידה.
 ניתוח למידה חברתית – חקר האינטראקציות החברתיות שמתרחשות במהלך הלמידה ותפקידן. תחום זה מדגיש את חשיבות הלמידה החברתית.
 ניתוח מאפייני התלמיד – תחום זה מבקש לאפיין את תכונות הלומד מתוך תהליך למידתו ופעולותיו. לדוגמה, זיהוי לומד סקרן על פי כמות השאלות הרבה שהוא שואל.

 התפתחות עתידנית 

למרות תשומת הלב המחקרית הניתנת למושג ניתוח למידה והפיתוח המואץ של שיטות הניתוח, לרוב אנשי החינוך אין גישה לכלי ההערכה ולשיטות הניתוח. משום כך, אין המורה מן השורה מסוגל לבצע הערכות מורכבות ומגוונות ביחס לתהליכי הלמידה של תלמידיו. גם ללומדים אין כיום את המידע אודותיהם כפי שקיים במערכות הממוחשבות. מידע אשר עשוי להגביר את המוטיבציה שלהם ללמידה בהציגו תמונה של התקדמותם וביצועיהם.

לכן, שלב התפתחותי חשוב בתחום ניתוח הלמידה הוא פיתוח כלים אשר יסייעו לארגונים ולמוסדות לימוד להעריך את פעילויות הלומדים, לעקוב אחר התקדמותם ולנצל את ניתוח הלמידה לשיפור מגוון הזדמנויות הלמידה. רצוי כי תוצאות ניתוח הלמידה יוצגו ללומדים עצמם, יאפשרו להם לעקוב אחר פעילותם ובכך לשפר את אופן למידתם.

 ביקורת אודות ניתוח למידה 
הביקורת על ניתוח הלמידה מתמקדת בעיקר בבעיות אתיות ביחס לאיסוף נתונים ומידע אודות אנשים שונים ושימושים שונים בהם. קיימת אפשרות לשימוש נתונים בין מערכות, ארגונים ובעלי עניין אשר מנסים לקדם את מטרותיהן האישיות על סמך ניתוח הלמידה של כלל הגולשים ברשת. השימוש במידע שנאסף פוגע בפרטיות של הלומד ולעיתים נוגדת את מטרותיו ורצונו ונעשה ללא ידיעתו.

 תוצאות ניתוח הלמידה 
ניתוח מהלך הלמידה הוא בעל תועלת רבה לכל הנוטלים חלק במלאכת ההוראה והחינוך החל מהתלמיד ועד לחוקרים, למקבלי ההחלטות ולמעצבי המדיניות החינוכית. משמש לשם:

ניבוי: כמו זיהוי תלמידים בעלי פוטנציאל גבוה לנשירה מהלימודים, או איתור תלמידים מתקשים.

התאמה אישית: תוצאות הניתוח מאפשרות לעצב לכל תלמיד תוכנית למידה המתאימה בדיוק לידע, למיומנויות וליכולות שלו, כפי שבאו לידי ביטוי בהתנהלותו הדיגיטלית עד כה.

התערבות: הצגת המידע בפני מורה אשר יכול להתערב ולתמוך בתלמיד.

הדמיית מדע: סיפוק סקירה מקיפה של נתוני הלמידה באמצעים ויזואליים כגון גרפים או לרנוגרמות.

 ראו גם 
 כריית מידע בחינוך
 שיטות מחקר כמותניות
 מחקר איכותני
 הערכה מקוונת

 לקריאה נוספת 
Arnold, K. E., & Pistilli, M. D. (2012, April). Course Signals at Purdue: Using learning analytics to increase student success. In Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge (pp. 267-270). ACM.

Blikstein, P. (2011, February). Using learning analytics to assess students' behavior in open-ended programming tasks. In Proceedings of the 1st international conference on learning analytics and knowledge (pp. 110-116). ACM.

Kizilcec, R. F., Piech, C., & Schneider, E. (2013). Deconstructing disengagement: Analyzing learner subpopulations in massive open online courses. In Proceedings of the Third International Conference on Learning Analytics and Knowledge, 170–179. Pappano, L 2012, November 2). The year of the MOOC. The New York Times

Siemens, G., & d Baker, R. S. (2012, April). Learning analytics and educational data mining: towards communication and collaboration. In Proceedings of the 2nd international conference on learning analytics and knowledge (pp. 252-254). ACM. Siemens, G. (2010). What are learning analytics. Retrieved March, 10, 2011. Shum, S. B., & Ferguson, R. (2012). Social Learning Analytics. Educational Technology & Society, 15(3), 3-26

קישורים חיצוניים
כתב עת בנושא ניתוח למידה 
מידע אודות ניתוח למידה 
חמש מגמות בטכנולוגיה חינוכית שיש לשים לב אליהן (מתורגם)
הכנס הבינלאומי לניתוח למידה וידע International Conference Learning Analytics & Knowledge
 Educational Data mining
 Educause resources on learning analytics
 US Department of Education report on Learning Analytics. דוח משרד החינוך האמריקאי אודות ניתוח למידה
 Society for Learning Analytics Research (SoLAR) - ניתוח למידה ברשת
 Learning Analytics Google Group דיונים בנושא ניתוח למידה.

 הערות שוליים 

קטגוריה:למידה
קטגוריה:שיטות מחקר במדעי החברה