Zināšanu monitorings

1) Kas ir zināšanu monitorings?

Nodrošinot studiju procesu elektroniskajās studiju vidēs tiek uzkrāts arvien lielāks datu apjoms par mācību procesu. Šādas datu kopas var saturēt informāciju par, piemēram, satura caurlūkošanu, komunikāciju, sadarbību, mājas darbu iesniegšanu, pārbaudes darbu izpildi, vērtējumu izlikšanu, administrēšanu. Vienlaikus situācijā, ja uzkrātie dati netiek padziļināti analizēti, interpretēti, prezentēti zināšanu apguves procesā iesaistītajām personām, nav iespējams radīt apstākļus, lai izvērtētu studiju procesu un veiktu tā uzlabojumus.

Mācīšanās analītika pēta studējošo datu reģistrāciju, uzkrāšanu, apkopošanu, analīzi un prezentēšanu ar mērķi izprast un optimizēt mācību procesu un mācību vides funkcionēšanu.

Mācīšanās analītika var palīdzēt studējošajiem personalizēt mācīšanās procesu un saņemt savlaicīgu atgriezenisko saiti, vienlaikus sasniedzot mērķus: 1) uzlabot studējošo mācīšanos un motivāciju, sekmējot studējošo aktivitāti; 2) uzlabot mācību procesu, nodrošinot adaptīvus mācīšanās veidus konkrētas mācību programmas ietvaros un saskaņā ar docētāja vai studējošā izvirzītajiem mērķiem.

Izmantotā tehnoloģija ir zināšanu apguves monitorings e-mācību vidē ARTSS-TELECI, kas ir izveidota projekta "ARTSS: Perspektīvās tehnoloģijas noturīgiem un drošiem servisiem VPP-COVID-2020/1-0009" ietvaros un nodrošina jauna veida metriku e-mācībām, radot iespēju novērtēt un uzlabot e-mācību saturu mācīšanās procesā. Projektā EduAim katrā kursā plaši tiek izmantots zināšanu apguves monitorings mācību atbalstam.

Avots: https://lzp.gov.lv/wp-content/uploads/2021/04/ARTSS_Macisanas_analitikas_zinojums_publicesanai.pdf

2) Fit4Internet – par un ap

Fit4Internet (F4I) ir prasmju pārbaudes metodika un digitālo prasmju pārbaudes lietotne, kas ir balstīta uz IKT prasmju attīstības koordinēšanu saskaņa ar ES DigComp ietvaru. Ar F4I starpniecību ir iespējams saskaņot kursus un satura piedāvājumu ar vajadzībām un tādējādi nodrošināt studiju personalizēšanu jeb mācību programmas pielāgošanu lietotāja prasmju līmenim. Studējošo digitālo prasmju līmeni iespējams noteikt saskaņā ar DigComp 2.2. ietvarstruktūru, izmantojot tiešsaistes jautājumu kopumu dažādās jomas, ko nosaka sistēmas algoritms, lai panāktu atbilstību starp studējošā vajadzībām un satura piedāvājumu.

3) Kā notiek digitālo prasmju attīstības uzraudzība?

Veiksmīga analītikas rīka pamatā ir iespēja noteikt apmācāmā motivāciju, iesaistes un zināšanu pārneses plūsmas īpatnības. Analītikas risinājumam ir jāspēj šīs situācijas identificēt un novērtēt. Atbilstoši pētījumiem ilgstoša motivācija ir būtiska kursa panākumiem un to var veidot, sekmējot iekšējo motivāciju un akadēmiskajiem sasniegumiem ir būtiska un pozitīva saistība, un šāda motivācija spēj veicināt pozitivitāti un nodrošināt iegūto zināšanu ilgtspēju. Lai gan ārējs novērtējums var motivēt rīkoties, ilgtermiņā tas var nedot vēlamo rezultātu, salīdzinot ar pašmotivācijā balstītu pieeju.

EduAim projekta ietvaros digitālo prasmju attīstība tiek veikta ar Fit4Internet lietotnes palīdzību, nodrošinot katra individuāla apmācāmā digitālo prasmju līmeņa noteikšanu pirms un pēc digitālo prasmju uzlabošanas aktivitāšu uzsākšanas. Uzraudzības sistēma ir balstīta DigComp prasmju novērtējuma pieejā, kas nodrošina prasmju izvērtējumu astoņu līmeņu ietvarā ar šādiem uzdevumu sarežģītības līmeņiem:

Avots:
1) ARTSS: Perspektīvās tehnoloģijas noturīgiem un drošiem servisiem VPP-COVID-2020/1-0009 Priekšlikumi mācīšanās analītikas monitoringam augstākajā izglītībā. https://lzp.gov.lv/wp-content/uploads/2021/04/ARTSS_Macisanas_analitikas_zinojums_publicesanai.pdf
2) DigComp 2.1 Digitālās kompetences ietvarstruktūra ar astoņiem apguves līmeņiem un piemēriem http://muzizglitiba.gov.lv/sites/default/files/muzizglitiba-Digitala-kompetence.pdf

4) Veic savu digitālo prasmju testu!