I big data in campo educativo aprono la strada allo studio del comportamento di apprendimento e possono rappresentare un cambiamento di rotta importante nella valutazione educativa in senso formativo. Le sequenze di azioni e comportamenti attivati dagli studenti ogni volta che interagiscono con un test o con una piattaforma di apprendimento somministrati in modalità elettronica portano infatti con sè grandi potenzialità informative, relative al processo che conduce ad un certo esito (risposta corretta/sbagliata), e possono assistere educatori e stakeholders nella individuazione di profili di studenti con esigenze di apprendimento diversificate. Benché l’affinamento di tecniche informatiche di (educational) data mining consenta oggi di estrarre i big data in campo educativo, essi risultano ancora scarsamente sfruttabili a fini informativi e di policy making. Per risultare tali, è necessario che le tecniche informatiche di data mining costruiscano legami forti con le scienze statistiche e dell’apprendimento. Ma il cammino è appena iniziato.
I big data in campo educativo: potenzialità e limiti
Michela Gnaldi;
2019
Abstract
I big data in campo educativo aprono la strada allo studio del comportamento di apprendimento e possono rappresentare un cambiamento di rotta importante nella valutazione educativa in senso formativo. Le sequenze di azioni e comportamenti attivati dagli studenti ogni volta che interagiscono con un test o con una piattaforma di apprendimento somministrati in modalità elettronica portano infatti con sè grandi potenzialità informative, relative al processo che conduce ad un certo esito (risposta corretta/sbagliata), e possono assistere educatori e stakeholders nella individuazione di profili di studenti con esigenze di apprendimento diversificate. Benché l’affinamento di tecniche informatiche di (educational) data mining consenta oggi di estrarre i big data in campo educativo, essi risultano ancora scarsamente sfruttabili a fini informativi e di policy making. Per risultare tali, è necessario che le tecniche informatiche di data mining costruiscano legami forti con le scienze statistiche e dell’apprendimento. Ma il cammino è appena iniziato.I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.