Nell’ambito della didattica universitaria i tempi e gli spazi della formazione hanno assunto caratterizzazioni e modalità differenti in ragione delle mutate esigenze di un’utenza che, nel tempo, ha avanzato l’istanza di un ripensamento delle forme di erogazione e di progettazione dei contenuti. I concetti che hanno accompagnato questi mutamenti sono quelli di Lifelong e Lifewide Learning - apprendimento per tutto l’arco della vita e in tutti gli ambiti formali, informali e non formali (Longworth, & Davies, 1996; Alberici, 2001; Galliani 2012), rispetto ai quali la ricerca nel campo della formazione superiore ha avviato una riflessione sulle possibilità di innovare la didattica universitaria nei termini di flessibilità, eclettismo e sviluppo di competenze. Questa innovazione si è reificata attraverso la progettazione ed erogazione di corsi in modalità mista (in parte in presenza, in parte a distanza) o e-learning. La ricerca scientifica ha ampiamente dibattuto attorno alle ricadute della didattica a distanza e, recentemente, considerata la necessità di comprendere la qualità della formazione erogata in questa modalità, si sono sviluppate strategie di analisi dei dati prodotti in questo contesto che hanno preso il nome di Learning Analytics (Drachsler, & Greller, 2012; Ferguson, 2012; Lockyer; Heathcote, & Dawson, 2013; Tamborra, 2019). In una ricerca condotta da Baldassarre e Tamborra (2019) sono state applicate le tecniche di Learning Analytics per analizzare i dati di una piattaforma di e-learning che eroga numerosi corsi post-lauream dell’Università degli Studi di Bari al fine di individuare dei possibili pattern di interazione degli utenti all’interno dei corsi. Prendendo le mosse dagli esiti di tali analisi, all’interno del presente contributo si intende discutere delle modalità di progettazione dei mediatori didattici all’interno di corsi e-learning al fine di migliorarne gli ambienti di apprendimento in termini di learning effectiveness e user experience.

Dai Learning Analytics alla progettazione degli ambienti di apprendimento on-line nella didattica universitaria

M. Baldassarre;V. Tamborra
2022-01-01

Abstract

Nell’ambito della didattica universitaria i tempi e gli spazi della formazione hanno assunto caratterizzazioni e modalità differenti in ragione delle mutate esigenze di un’utenza che, nel tempo, ha avanzato l’istanza di un ripensamento delle forme di erogazione e di progettazione dei contenuti. I concetti che hanno accompagnato questi mutamenti sono quelli di Lifelong e Lifewide Learning - apprendimento per tutto l’arco della vita e in tutti gli ambiti formali, informali e non formali (Longworth, & Davies, 1996; Alberici, 2001; Galliani 2012), rispetto ai quali la ricerca nel campo della formazione superiore ha avviato una riflessione sulle possibilità di innovare la didattica universitaria nei termini di flessibilità, eclettismo e sviluppo di competenze. Questa innovazione si è reificata attraverso la progettazione ed erogazione di corsi in modalità mista (in parte in presenza, in parte a distanza) o e-learning. La ricerca scientifica ha ampiamente dibattuto attorno alle ricadute della didattica a distanza e, recentemente, considerata la necessità di comprendere la qualità della formazione erogata in questa modalità, si sono sviluppate strategie di analisi dei dati prodotti in questo contesto che hanno preso il nome di Learning Analytics (Drachsler, & Greller, 2012; Ferguson, 2012; Lockyer; Heathcote, & Dawson, 2013; Tamborra, 2019). In una ricerca condotta da Baldassarre e Tamborra (2019) sono state applicate le tecniche di Learning Analytics per analizzare i dati di una piattaforma di e-learning che eroga numerosi corsi post-lauream dell’Università degli Studi di Bari al fine di individuare dei possibili pattern di interazione degli utenti all’interno dei corsi. Prendendo le mosse dagli esiti di tali analisi, all’interno del presente contributo si intende discutere delle modalità di progettazione dei mediatori didattici all’interno di corsi e-learning al fine di migliorarne gli ambienti di apprendimento in termini di learning effectiveness e user experience.
2022
9788835115205
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11586/409373
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