Juhendid teemade kaupa - Guidelines by topic
Õppekorralduse sõnaraamat
Õppekorralduslik info siseveebis
Include Page | ||||
---|---|---|---|---|
|
Include Page | ||||
---|---|---|---|---|
|
Tartu Ülikooli eesmärk on õpianalüütika võimalusi kasutades vähendada väljalangevust ülikoolist ja toetada üliõpilaste õpingutes edasijõudmist varajase märkamise põhimõttel.
Ülikoolis on loodud ÕISi andmetel (tulevikus ka Moodle andmetel) põhinev õpianalüütika mudel katkestamist ennustavatest teguritest. Õpianalüütika projekti käigus arendatakse ÕISis automaatne teavitussüsteem, mis annab programmijuhile ja õppekorralduse spetsialistile märku tudengitest, kes vajaksid õpingutega edukaks toimetulekuks täiendavat tähelepanu. Selline teavitus võimaldab aegsasti kavandada vajalikke üliõpilasi toetavaid tegevusi, sh edastada neile infot õpingute olukorrast ja võimalustest seda parandada.
Lisaks pakub õpianalüütika mudel programmijuhile infot oma õppekava analüüsiks, mida saab kasutada nii õppetöö korraldamisel kui ka õppekava arendamisel.
Info |
---|
Tartu Ülikooli õpianalüütika hea tava kirjeldab põhimõtteid, millega tuleb andmete kasutamisel arvestada. |
The aim of the University of Tartu is, applying learning analytics, to reduce the dropout rate
and to support students’ progress in their studies by noticing their difficulties early.
Info |
---|
The good practice of learning analytics at the University of Tartu describes the principles to be considered when using the data. |
Õpianalüütika mudel ja selle rakendamine tugineb teaduslikele alustele. Mudeli aluseks on ÕISi andmed ning see on välja töötatud Tartu Ülikooli haridusteaduste instituudi teadlaste poolt. Õpianalüütikal põhineva info kasutamine katkestamise vähendamisel ning erinevate tugimeetmete rakendamise kasulikkus on tõendatud arvukates teadusartiklites. Õpianalüütika mudelit arendatakse edasi lisades aja jooksul ka Moodle andmed, et pakkuda kiiremat märkamise ja toe pakkumise võimalust, sh esmakursuslastele.
Juurdepääs õpianalüütika isikustatud infole on piiratud. Õpianalüütika infot näevad vaid oma õppekava raames programmijuhid ja õppekorralduse spetsialistid, lisaks süsteemi arendavad ITO töötajad. Õpianalüütika infot võib isikustatult kasutada vaid tudengile täiendava toe pakkumiseks ja tudengi nõustamiseks õpingutes edasijõudmise toetamise eesmärgil. Õppekava tasandil saab programmijuht infot kasutada õppekava arenduseks ja õppetööd toetavate tegevuste kavandamiseks. Isikustatud infot ei tohi jagada teiste õppejõududega ega ülikooli töötajatega.
Õpianalüütika rakendamine on ülikooli jaoks täiendav võimalus jälgida tudengite edasijõudmist ja toetada neid õpingutes. Ülikool kasutab selleks andmeid vastavalt ettenähtud andmetöötluse nõuetele. Tudengeid teavitatakse õpianalüütika rakendamisest ÕISi esimesel kasutamisel. Õpianalüütika arendusega luuakse edaspidi tudengile võimalus näha ÕISis oma õpingute edenemist.
Õpianalüütika mudeli abil saab juba varakult märgata võimalikke riske, see loob võimaluse õigeaegse toetuse pakkumiseks ning sobivate tugimeetmete soovitamiseks. Programmijuht või õppekorralduse spetsialist otsustab, mida saadud infoga teha, ta võib tudengiga ühendust võtta, arutada tema õpingutega seotud olukorda ja anda soovitusi. Kavas on tudengitele saata ka automaatseid teavitusi ÕIS-i kaudu. Tudengil on õigus võtta soovitused teadmiseks ning tal on valik otsustada, kas ja mis osas ta neid järgib, sh õigus pakutud abist ära öelda.
The causes for interruption of study are manifold from the viewpoint of both the student and
the university. Therefore, the notification based on learning analytics data can be used as a
signal for precisely examining the circumstances and/or offering pertinent recommendations. Although not all the causes for interruption of study depend on the university, the university can still deal with several of them either by curriculum development or offering individual support to the learner. For example, the preventive and supportive activities at the UT include several opportunities for counselling by specialists of academic affairs, career counsellors, psychologists, tutors, mentors, courses for development of learning skills, etc.
The learning analytics model and its application are based on research. The model is based
on SIS data and has been created by the researchers of the Institute of Education at the
University of Tartu. The usefulness of using information based on learning analytics and
application of different support measures has been proved in numerous research articles.
The model of learning analytics is developed further by adding Moodle data to enable faster
noticing and support, including to first-year students.
Access to personalised learning analytics information is limited. Learning analytics
information can be seen by programme directors and specialists of academic affairs within
their curriculum, in addition to them, the Information Technology Office staff who develop the system. Personalised learning analytics information can be used only for offering the student additional support and counselling to support his/her progress in studies. At the curriculum level, the programme director can use the information for curriculum development and planning of activities to support studies. The programme director is not allowed to share personalised information with other lecturers and university staff members.
Application of learning analytics is an additional opportunity for the university to monitor
students’ progress and support them in their studies. The university uses these data
according to the prescribed requirements of data processing. Students are informed about
the application of learning analytics when using SIS for the first time. By developing of
learning analytics, the students get the opportunity to see the progress of their studies in SIS in the future.