Trots det stora intresset för big data inom högre utbildning och den efterföljande brådskan med att fånga alla prediktiva algoritmer har det varit relativt lite fokus på lärandets pedagogiska och pastorala sammanhang. Tillhandahållandet av personlig feedback och stöd till studenter är ofta generaliserat och dekontextualiserat, och exempel på system som möjliggör kontextualiserat stöd är särskilt frånvarande från lärande analytics landskapet. I detta kapitel diskuterar vi design och införande av Student Relationship Engagement System (SRES), ett system för lärandeanalys som främst bygger på enskilda kursers unika sammanhang. SRES, som för närvarande används av lärare från 19 institutioner, har en holistisk och mer mänsklig-centrerad syn på data - en som sätter relationen mellan lärare och student i centrum. Vår strategi innebär att lärarnas pedagogiska kompetens i att känna igen meningsfulla data, identifiera undergrupper av studenter för en rad stödåtgärder, och utforma och distribuera dessa åtgärder, underlättas av en anpassningsbar teknikplattform. Vi beskriver en fallstudie av tillämpningen av denna mänskliga-centrerade syn på lärandeanalys, inklusive dess inverkan på att förbättra studenternas engagemang och resultat, och diskuterar de kulturella, pedagogiska och tekniska aspekterna av implementeringen av lärandeanalys.
Student Relationship Engagement System (SRES) utvecklat vid University of Sydney REF stödjer mycket av det arbete som presenteras i denna uppsats.
Data-Driven Personalization of Student Learning Support in Higher Education
{'venue': 'Studies in Systems, Decision and Control', 'journal': 'Studies in Systems, Decision and Control', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}