लर्निंग एनालिटिक्स: उच्च शिक्षा में छात्र जुड़ाव के लिए एक पत्रिका
दूरस्थ शिक्षा और मिश्रित शिक्षा लगभग रातोंरात इस शैक्षणिक वर्ष में प्राथमिक शिक्षण और सीखने की विधि बन गई। इसके साथ, ऑनलाइन सीखने की रणनीतियों की आवश्यकता आई जो अकादमिक सफलता सुनिश्चित करती हैं। लर्निंग एनालिटिक्स सीखने और शिक्षण को बेहतर बनाने के लिए सूचित और प्रभावशाली निर्णय लेने के लिए छात्र सगाई डेटा का उपयोग करने की प्रक्रिया है।
हर बार एक छात्र अपने विश्वविद्यालय, कॉलेज या स्कूल के साथ बातचीत करता है। इसलिए, जब वे पुस्तकालय में जाते हैं, अपने एलएमएस में लॉग इन करते हैं, या ऑनलाइन आकलन और क्विज़ में चेक-इन करते हैं - वे एक डिजिटल पदचिह्न बनाते हैं।
जब हम इस सभी समृद्ध डेटा को एक साथ लाते हैं, तो हम उन मीट्रिक को समझना शुरू करते हैं जो मायने रखते हैं। नेतृत्व, संकाय, सलाहकार और छात्र प्रत्येक छात्र की समग्र प्रगति, प्रतिधारण संभावना और सफल होने की संभावना का एक लाइव डैशबोर्ड देख सकते हैं।
इन कठिन समय में, प्रारंभिक चेतावनी संकेतक संभावित कल्याण या भलाई के मुद्दों वाले छात्रों को सतह कर सकते हैं। फिर, सलाहकार आगे की जांच करने और छात्र जुड़ाव में सुधार करने के लिए तेजी से पहुंच सकते हैं।
उच्च शिक्षा में भविष्य कहनेवाला विश्लेषण के लाभों को तेजी से ट्रैक करने में आपकी मदद करने के लिए, छात्र जुड़ाव के लिए हमारी शीर्ष 3 विशेषताएं यहां दी गई हैं:
1. संघर्षरत छात्रों के लिए रीयल-टाइम अर्ली अलर्ट
एक व्यापक छात्र मामला प्रबंधन समाधान वास्तविक समय की प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली के बिना पूरा नहीं होता है। संस्थान अक्सर डेटा के माध्यम से मैन्युअल रूप से स्थानांतरित करने में समय बर्बाद करते हैं, डेटा साइलो के साथ संघर्ष करते हैं और छात्र की शैक्षणिक प्रगति को धीमा करने या जोखिम वाले छात्र को पूरी तरह से याद करने का जोखिम उठाते हैं। स्वचालित प्रारंभिक चेतावनी वर्कफ़्लोज़ बनाना जो ट्रिगर करने के लिए सेट किया जा सकता है जब कोई छात्र अपने आवश्यक सगाई मानदंड तक पहुंचने में विफल रहता है, छात्र की सफलता के लिए महत्वपूर्ण है। कुंजी बहुत देर होने से पहले पहचानना और हस्तक्षेप करना है।
2. उच्च शिक्षा छात्र सगाई मेट्रिक्स को ट्रैक और मापें जो मायने रखते हैं
छात्र सगाई के स्तर की नियमित रूप से निगरानी करके और गंभीर रूप से ड्रॉप-ऑफ करने से पहले छात्रों को फिर से उलझाकर अधिक सक्रिय दृष्टिकोण अपनाएं। छात्र विश्लेषण स्पष्ट, संक्षिप्त होना चाहिए और चल रहे शैक्षणिक जुड़ाव स्तरों का प्रतिनिधित्व करना चाहिए। इसके अलावा, एनालिटिक्स सीखने को वास्तविक जीवन को प्रतिबिंबित करने की आवश्यकता है। उस छात्र के समूह के सापेक्ष एक छात्र के जुड़ाव के स्तर को स्कोर करें।
छात्र सहभागिता डैशबोर्ड को अनुकूलित और कॉन्फ़िगर किया जा सकता है, जिसका अर्थ है कि प्रत्येक समूह के लिए महत्वपूर्ण सहभागिता मीट्रिक को अलग-अलग भारित और स्कोर किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, एक इंजीनियरिंग छात्र के लिए वास्तविक जीवन सीखने की व्यस्तता प्रयोगशालाओं में बिताए गए समय पर बहुत अधिक आधारित होगी; जबकि एक कानून के छात्र के पास अपने आभासी सीखने के माहौल की गतिविधि और पुस्तकालय और ऑनलाइन संसाधनों के साथ बातचीत पर अधिक वजन हो सकता है, जैसे शिक्षा के लिए Microsoft Teams का उपयोग करना या ज़ूम पर व्याख्यान में भाग लेना।
यदि उनकी शिक्षा के एक महत्वपूर्ण हिस्से के साथ किसी छात्र की व्यस्तता का स्तर घटने लगता है, तो आपका लर्निंग एनालिटिक्स अब ऑनलाइन सीखने से जूझ रहे छात्रों की पहचान करने और प्रभावशाली हस्तक्षेप करने में आपकी मदद करने की स्थिति में है। अपनी व्यापक छात्र प्रतिधारण रणनीतियों के हिस्से के रूप में प्रभावी शिक्षा विश्लेषण का उपयोग करें।
3. छात्रों को उनकी सगाई का स्वामित्व दें
छात्रों को इस बारे में जानकारी दें कि वे कैसे प्रगति कर रहे हैं और अपने शैक्षिक लक्ष्यों को पूरा करने के लिए उन्हें क्या करने की आवश्यकता है। छात्र के दृष्टिकोण से एनालिटिक्स सीखना, अपने स्वयं के सीखने पर नियंत्रण रखने का अवसर प्रदान कर सकता है। यह उन्हें वास्तविक समय में उनके वर्तमान प्रदर्शन का बेहतर विचार देता है और उन्हें अपनी सगाई के बारे में सूचित निर्णय लेने में मदद करता है।
उपसंहार
लर्निंग एनालिटिक्स में सीखने के वातावरण में प्रभाव और परिणामों को मापने और छात्र जुड़ाव को समझने के तरीके को बदलने की क्षमता है। यह प्रदाताओं को शिक्षण और सीखने में उत्कृष्टता प्राप्त करने के नए तरीके विकसित करने में सक्षम बनाता है। इसके अलावा, यह छात्रों को उनकी शिक्षा के बारे में सर्वोत्तम विकल्प बनाने के लिए नई जानकारी प्रदान करता है। विश्वविद्यालयों को छात्र जुड़ाव डेटा को पकड़ने और उपयोग करने के इस अवसर को पकड़ना चाहिए, ताकि एक छात्र मिश्रित शिक्षा में कभी न खोए।
