Перейти к основному содержимому

Как использовать аналитику обучения

Аналитика обучения — алгоритмы, которые прогнозируют и выявляют аспекты учебного процесса по историческим данным и поведению студентов: риски отчисления, предстоящие сроки, вовлечённость. Инструкция предназначена для администраторов и менеджеров обучения.

Предварительные условия​

  • Права администратора платформы.
  • Достаточный объём исторических данных на сайте (для моделей машинного обучения).

Основные шаги​

  1. Настройте систему аналитики: перейдите в раздел Настройки аналитики и выполните первоначальную настройку (включая ML-бэкенд при необходимости).
  2. Выберите модели: по умолчанию большинство моделей отключено. Включите модели, соответствующие образовательным целям учреждения.
  3. Обучите модели машинного обучения на данных сайта — без обучения прогнозные модели работать не будут.
  4. Включите уведомления — система будет отправлять проактивные уведомления с инсайтами.
  5. Работайте с инсайтами: по каждому уведомлению предоставляется список рекомендуемых действий — например, отправить сообщение студенту или открыть отчёт по его активности.
  6. Управляйте моделями: отслеживайте производительность и точность моделей (см. Управление аналитикой).

💡 Совет: начните с встроенной модели «Студенты, рискующие бросить обучение» — она даёт преподавателям конкретные действия (написать студенту, посмотреть его активность).

Важно: модели машинного обучения должны быть обучены на сайте с данными — до этого они не делают прогнозов. Выбирайте модели под образовательные приоритеты учреждения.

Возможности​

  • Два типа моделей: машинное обучение (прогнозные) и «статические» (простые правила для выявления проблемных ситуаций).
  • Три встроенные модели: «Студенты, рискующие бросить обучение», «Предстоящие сроки выполнения заданий», «Нет обучения».
  • Индикаторы вовлечённости учащихся на основе модели Community of inquiry (Показатели).
  • Проактивные уведомления с рекомендуемыми действиями.
  • API для создания индикаторов и моделей сторонними плагинами.

Частые вопросы​

  • Проблема: Модель не делает прогнозов. Решение: Модели машинного обучения нужно обучить на данных сайта — проверьте настройки и наличие исторических данных.
  • Проблема: Не приходят уведомления аналитики. Решение: Проверьте, что модель включена, обучена, и настроены уведомления в настройках аналитики.
  • Проблема: Прогнозы неточные. Решение: Оцените точность модели в управлении аналитикой; для улучшения нужно больше качественных данных.

Смотрите также​

Оригинал: https://docs.moodle.org/502/en/Analytics