Abstract
The article presents a description of the approach to the use of data visualization in various educational Analytics tools when building University courses. In addition to the analysis of educational behavior, socio-psychological approaches, including the theory of expectations and social values, and the social network approach, are separately considered as prospects for analysis. An example of designing training Analytics using modern data analysis and visualization tools is analyzed.
Highlights
Designing Educational Analytics Tools Using Visualization Based on Behavioral, Motivational, and Social Network Data
The article presents a description of the approach to the use of data visualization in various educational Analytics tools when building University courses
Musabirov, “Designing Educational Analytics Tools Using Visualization Based on Behavioral, Motivational, and Social Network Data,” Computer tools in education, no. 4, pp. 81–93, 2019; doi:10.32603/2071-2340-2019-4-81-93
Summary
Стоящие перед университетами в процессе перехода к новым образовательным моделям, требуют улучшения информационного обеспечения процессов проектирования как образовательных программ, так и отдельных специализаций или курсов. Учебная аналитика [1] предоставляет набор концепций и инструментов поддержки педагогического дизайна, однако значимая часть работ и подходов в этой области осно-. В этих условиях учёт социальных и социально-психологических факторов способен внести важный вклад в педагогический дизайн и учебную аналитику, требуя от специалистов компетенций в областях социальных и социально-психологических теорий в области образования, анализа мультимодальных социальных образовательных данных, дизайн-теорий и принципов педагогического дизайна. В настоящей статье обсуждается пример проектирования инструментов учебной аналитики для планирования таких курсов от обсуждения базовых теоретических концепций до прототипирования с использованием средств анализа данных и визуализации, коммуницирующих интерпретацию образовательных данных с точки зрения теорий. При этом учитываются три группы факторов — учебная мотивация, социальное окружение, учебное поведение, которые вносят вклад в формирование академического результата, в частности как в смешанном обучении (blended learning), так и в условиях курсов, объединяющих смешанные когорты студентов (mixed major classroom). На примере специализации «Обработка и анализ данных» [3] Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» Санкт-Петербург приводится описание применения и внедрения данного подхода
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Free) 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a call
