5 مخاطر تحليل بيانات التعلم الإلكتروني وكيفية تجنبها بخبرة

ما الأخطاء التي يجب عليك تجنبها أثناء عملية تحليل البيانات؟

على الرغم من آثاره الإيجابية العديدة على التعلم والتطوير، فقد أظهرت الأبحاث أن تحليل البيانات عملية صعبة إلى حد ما. يمكن أن تكون النتائج في بعض الأحيان منحرفة أو تمثيلًا سيئًا للواقع، وكل ذلك يتلخص في عدد من الأخطاء التي يرتكبها متخصصو التعليم الإلكتروني. في هذه المقالة، سنستكشف 5 من أكثر مخاطر تحليل بيانات التعليم الإلكتروني شيوعًا حتى تتمكن من اكتشافها وتجنبها بنجاح في المستقبل.

5 مخاطر في تحليل التعلم الإلكتروني يجب أن تكون على دراية بها

1. النطاق المحدود للمسألة المطروحة

هناك مأزق يجب عليك التغلب عليه حتى قبل البدء في تحليل البيانات وهو عدم الاستفادة الكاملة من مجمع البيانات الخاص بك. وتقتصر العديد من المنظمات على التقييمات التاريخية للدورات التدريبية السابقة، متجاهلة القدرات العديدة لأدوات تحليل البيانات. على الرغم من أنه من المفيد دراسة ما حدث في الماضي، لا تفوت الفرصة لتحديد الأنماط التي تكشف ما يخبئه المستقبل لاستراتيجية التدريب عبر الإنترنت الخاصة بك. ربط نتائج التعلم بأداء الأعمال لتحديد أكثر طرق التعلم فعالية وتقديم توصيات ثاقبة للمستقبل. بهذه الطريقة، سوف تستمتع بأقصى إمكانات تحليلات البيانات وتحقق تحسينات كبيرة.

2. التحيزات في التحليل والتفسير

يعد تحليل البيانات عملية موضوعية تساعدك على الوصول إلى الاستنتاجات واتخاذ القرارات بناءً على أدلة واقعية. ومع ذلك، هذا لا يعني أن التحيزات الشخصية لا يمكن أن تؤثر على كيفية تفسير البيانات، وبالتالي النتائج النهائية للتحليل. دعونا نلقي نظرة على تحيزات تحليل البيانات الأكثر شيوعًا:

• تأكيد التحيز. يحدث هذا عندما نبحث دون وعي عن المعلومات التي تؤكد معتقداتنا الحالية ونستبعد البيانات التي تتعارض معها. يمكن أن يحدث ذلك عندما نبحث عن البيانات أو نتذكرها أو نحاول تفسيرها.
• الانحياز التاريخي. يحدث هذا عادةً عندما تتأثر قواعد البيانات الكبيرة بالتحيزات الاجتماعية والثقافية المنهجية. لذلك، عند جمع كميات كبيرة من البيانات التاريخية لتدريب خوارزميات التعلم الآلي، على سبيل المثال، ينتهي بنا الأمر إلى إدامة هذه الآراء المنحرفة وتشويه النتائج التحليلية.
• تحيز الاختيار. في بعض الأحيان، لا تمثل العينات السكان بدقة وموضوعية، إما لأنها صغيرة جدًا أو لأنها ليست عشوائية حقًا. يمكن أن يكون التحيز في الاختيار أيضًا نتيجة للتمثيل الزائد، أو استبعاد بعض المجموعات، أو التصميم السيئ الذي يعيق المشاركة الفعالة لجميع المواضيع.
• التحيز الاستبعادي. عند التعامل مع تيرابايت من البيانات، قد يكون من المغري اختيار جزء صغير فقط لتحليله. ومع ذلك، فإن هذا يمكن أن يؤدي إلى التحيز الاستبعادي، أو بمعنى آخر، إغفال المتغيرات المهمة، مما يؤدي إلى نتائج مشوهة.
• تحيز الناجين. يشير هذا إلى الميل إلى التركيز في الغالب على النتائج الناجحة. في التعلم الإلكتروني، يُترجم هذا إلى تحليل البيانات من المتعلمين الذين اجتازوا الدورة التدريبية فقط. ومع ذلك، يمكن بلا شك استخلاص رؤى قيمة من المتعلمين الذين فشلوا أو تركوا الدراسة أيضًا.
• التحيز الخارجي. تختلف القيم المتطرفة بشكل كبير عن المتوسط، ولهذا السبب من المهم التعامل معها بشكل صحيح. وقد يؤدي الفشل في إدراجها في التحليل إلى نتائج مفرطة في الطموح لا تعكس الواقع.

3. الاعتماد المفرط على البيانات الكمية

تحمل كل من البيانات الكمية والنوعية أهمية كبيرة لفعالية عملية تحليل التعليم الإلكتروني. ومع ذلك، فإن حقيقة أن البيانات الكمية أسهل في جمعها وتفسيرها قد تجعل المهنيين يعتمدون عليها بشكل مفرط. ومع ذلك، فإن هذا المأزق في تحليل البيانات سيؤدي إلى عدم فهم كافٍ لبيئة التعلم والعوامل التي تؤثر عليها. على سبيل المثال، يمكنك محاولة قياس مشاركة المتعلم من خلال عوامل مثل معدلات الإنجاز والوقت المستغرق في كل وحدة، ولكن استنتاجاتك لن تكون كاملة إذا لم تأخذ في الاعتبار عاملًا نوعيًا، مثل معدلات الرضا.

4. تنفيذ تدخلات غير فعالة

هناك مأزق آخر في تحليل بيانات التعلم الإلكتروني تواجهه العديد من المؤسسات وهو أنه على الرغم من أن رؤاهم واستنتاجاتهم صحيحة، إلا أن تدخلاتهم ليست كذلك. بمعنى آخر، الحلول التي تطبقها لحل المشكلات التي أبرزها التحليل غير فعالة. يمكن أن يحدث هذا إما لأنك فشلت في النظر في نتائج التحليل نفسها أو عوامل إضافية، مثل الموارد المتاحة لديك. عند استخدام التحليلات لتحسين استراتيجية التعلم الإلكتروني الخاصة بك، يجب عليك اعتماد نهج شامل يضمن التوافق مع جميع خطوات عملية التصميم التعليمي الخاصة بك. وينطوي ذلك على دراسة أي تعديلات وتدخلات محتملة بعناية والامتناع عن اتباع نهج واحد يناسب الجميع.

5. المخاوف المتعلقة بإمكانية الوصول والشمولية

المأزق الأخير الذي يجب عليك مراعاته هو إهمال تصميم أدوات ومنهجيات تحليل البيانات مع وضع إمكانية الوصول والشمولية في الاعتبار. إن الفشل في اتخاذ الخطوات اللازمة لإدراج هذه المجموعات في مجموعة البيانات الخاصة بك عن طريق اتباع إرشادات إمكانية الوصول أو السماح بدمج التقنيات المساعدة سيؤدي إلى تشويه نتائج التحليلات بشكل كبير عن طريق استبعاد مجموعة سكانية مهمة من المتعلمين. ناهيك عن أن تحليل بيانات التعلم الإلكتروني يمكن أن يوفر لك معلومات قيمة حول كيفية جعل الدورة التدريبية الخاصة بك في متناول المتعلمين ذوي الاحتياجات والإعاقات المختلفة، وبالتالي تحسين جودتها الشاملة.

خاتمة

كلما تعمق متخصصو التعليم الإلكتروني في عالم تحليل بيانات التعلم الإلكتروني، كلما زادت المخاطر التي يواجهونها بشكل طبيعي أو يقعون فيها في بعض الأحيان. ومع ذلك، لا ينبغي أن تثبطك هذه التحديات، حيث يمكن التغلب عليها من خلال استخدام التدابير الاستباقية والتخطيط الاستراتيجي. ومن خلال التسلح بهذه العناصر، يمكنك الاستمتاع بالصفات التحويلية لتحليل البيانات واستخدامها لتحسين فعالية وجودة استراتيجية التدريب عبر الإنترنت بشكل كبير.