Аналитика обучения - История изменений

Breslav.ep: /* См. также */

2025-10-08T07:13:28Z

См. также

← Предыдущая версия		Версия от 07:13, 8 октября 2025
Строка 58:		Строка 58:
	* [[Analytics FAQ]]		* [[Analytics FAQ]]
	[[:Category:Analytics]]		[[:Category:Analytics]]
	~~[[index.php?title=Категория:Analytics]]~~

Breslav.ep: /* Обзор */

2025-10-07T14:43:26Z

Обзор

← Предыдущая версия		Версия от 14:43, 7 октября 2025
Строка 1:		Строка 1:
	{{Tracking progress}}		{{Tracking progress}}
	==Обзор==		==Обзор==
			{{#widget:Analytics_in_Moodle_3_8 \|arg.foo=bar\|arg.bar=oni}}

	=== Что такое аналитика обучения? ===		=== Что такое аналитика обучения? ===

Breslav.ep: перевод

2025-10-07T13:11:51Z

перевод

← Предыдущая версия		Версия от 13:11, 7 октября 2025
Строка 51:		Строка 51:

	== Управление моделями ==		== Управление моделями ==
	~~Once models have been enabled and trained, insights will be generated. Models should also be monitored for performance and accuracy. See [[Managing analytics]] for more information.~~

	После включения и обучения моделей будет сформирована аналитическая информация. Также необходимо отслеживать производительность и точность моделей. Дополнительные сведения см. в разделе [[Managing analytics\|Управление аналитикой]].		После включения и обучения моделей будет сформирована аналитическая информация. Также необходимо отслеживать производительность и точность моделей. Дополнительные сведения см. в разделе [[Managing analytics\|Управление аналитикой]].

Breslav.ep: перевод

2025-10-07T11:46:47Z

перевод

Внесённые изменения

Breslav.ep: /* See also */

2025-10-07T11:17:10Z

Breslav.ep: /* Ограничения */

2025-10-07T11:16:47Z

Ограничения

← Предыдущая версия		Версия от 11:16, 7 октября 2025
Строка 33:		Строка 33:
	===Ограничения ===		===Ограничения ===

	* Модели машинного обучения, такие как [[~~Учащиеся, подверженные риску отчисления~~]], должны быть обучены на сайте с данными. Эти модели не могут делать прогнозы на сайте, пока это не будет сделано.		* Модели машинного обучения, такие как [[Students at risk of dropping out]], должны быть обучены на сайте с данными. Эти модели не могут делать прогнозы на сайте, пока это не будет сделано.
	* Модели должны разрабатываться и отбираться в соответствии с образовательными приоритетами учебного заведения.		* Модели должны разрабатываться и отбираться в соответствии с образовательными приоритетами учебного заведения.

Breslav.ep: /* Особенности */

2025-10-07T11:16:04Z

Особенности

← Предыдущая версия		Версия от 11:16, 7 октября 2025
Строка 29:		Строка 29:
	* [[dev:Analytics API\|АПИ]] для создания индикаторов и моделей прогнозирования для сторонних плагинов Moodle		* [[dev:Analytics API\|АПИ]] для создания индикаторов и моделей прогнозирования для сторонних плагинов Moodle
	* Тип плагина для серверной части машинного обучения - поддерживает PHP и Python и может быть расширен для реализации других серверных частей ML.		* Тип плагина для серверной части машинного обучения - поддерживает PHP и Python и может быть расширен для реализации других серверных частей ML.
	* Система может быть легко расширена за счет новых пользовательских моделей, основанных на повторно используемых целях, индикаторах и других компонентах. Дополнительные сведения см. в документации разработчика [[dev:Analytics API\|~~Аналитический интерфейс аналитики~~]].		* Система может быть легко расширена за счет новых пользовательских моделей, основанных на повторно используемых целях, индикаторах и других компонентах. Дополнительные сведения см. в документации разработчика [[dev:Analytics API\|Analytics API]].

	===Ограничения ===		===Ограничения ===

Breslav.ep: /* Особенности */

2025-10-07T11:15:31Z

Особенности

← Предыдущая версия		Версия от 11:15, 7 октября 2025
Строка 22:		Строка 22:
	** Модели, основанные на машинном обучении, включая прогнозирующие модели		** Модели, основанные на машинном обучении, включая прогнозирующие модели
	** "Статические" модели для выявления проблемных ситуаций с использованием простых правил		** "Статические" модели для выявления проблемных ситуаций с использованием простых правил
	* Три встроенные модели: "[[~~Учащиеся, подверженные риску отчисления~~]]", "Предстоящие занятия должны быть завершены" и "Преподавание запрещено".		* Три встроенные модели: "[[Students at risk of dropping out]]", "Предстоящие занятия должны быть завершены" и "Преподавание запрещено".
	* Набор показателей вовлеченности учащихся [[~~Показатели аналитики обучения~~]], основанный на [https://en.wikipedia.org/wiki/Community_of_inquiry ~~Запросах сообщества~~].		* Набор показателей вовлеченности учащихся [[Learning analytics indicators\|indicato]], основанный на [https://en.wikipedia.org/wiki/Community_of_inquiry Community of Inquiry].
	* Встроенные инструменты для оценки моделей на основе данных вашего сайта		* Встроенные инструменты для оценки моделей на основе данных вашего сайта
	* Упреждающие уведомления с помощью [[~~Отчет о списке событий~~\|Events]]		* Упреждающие уведомления с помощью [[Events list report\|Events]]
	* Список предлагаемых действий прилагается к уведомлениям Insight для каждой модели. Например, в модели [[~~Учащиеся, подверженные риску отчисления~~]] преподаватели могут легко отправлять сообщения учащимся, указанным в модели, или перейти к [[~~Отчету об активности~~]] для этого учащегося, чтобы получить более подробную информацию об активности учащихся в рамках курса		* Список предлагаемых действий прилагается к уведомлениям Insight для каждой модели. Например, в модели [[Students at risk of dropping out]] преподаватели могут легко отправлять сообщения учащимся, указанным в модели, или перейти к [[Activity report]] для этого учащегося, чтобы получить более подробную информацию об активности учащихся в рамках курса
	* [[dev:Analytics API\|АПИ]] для создания индикаторов и моделей прогнозирования для сторонних плагинов Moodle		* [[dev:Analytics API\|АПИ]] для создания индикаторов и моделей прогнозирования для сторонних плагинов Moodle
	* Тип плагина для серверной части машинного обучения - поддерживает PHP и Python и может быть расширен для реализации других серверных частей ML.		* Тип плагина для серверной части машинного обучения - поддерживает PHP и Python и может быть расширен для реализации других серверных частей ML.

Breslav.ep: /* Settings */

2025-10-07T11:12:26Z

Settings

← Предыдущая версия		Версия от 11:12, 7 октября 2025
Строка 36:		Строка 36:
	* Модели должны разрабатываться и отбираться в соответствии с образовательными приоритетами учебного заведения.		* Модели должны разрабатываться и отбираться в соответствии с образовательными приоритетами учебного заведения.

	== ~~Settings~~ ==		== Настройки ==

	~~The~~ Moodle learning analytics ~~system requires some initial configuration before use~~. ~~See~~ [[Analytics settings]] ~~for more detail~~.		Система Moodle learning analytics требует предварительной настройки перед использованием. Более подробную информацию смотрите в разделе [[Analytics settings]].

	== Using analytics ==		== Using analytics ==

Breslav.ep: /* Overview */

2025-10-07T11:11:26Z

Overview

← Предыдущая версия		Версия от 11:11, 7 октября 2025
Строка 1:		Строка 1:
	{{Tracking progress}}		{{Tracking progress}}
	==~~Overview~~==		==Обзор==

	=== ~~What are~~ learning analytics? ===		=== Что такое learning analytics? ===
	~~Learning analytics are software algorithms that are used to predict or detect unknown aspects of the learning process~~, ~~based on historical data and current behavior~~. ~~There are four main categories of learning analytics~~:		Аналитика обучения - это программные алгоритмы, которые используются для прогнозирования или обнаружения неизвестных аспектов процесса обучения на основе исторических данных и текущего поведения. Существует четыре основные категории аналитики обучения:
	* ~~descriptive~~ (~~what happened~~?)		* описательный (что произошло?)
	* ~~predictive~~ (~~what will happen next~~?)		* прогнозирующий (что произойдет дальше?)
	* ~~diagnostic~~ (~~why did it happen~~?)		* диагностический (почему это произошло?)
	* ~~prescriptive~~ (~~do this to improve~~)		* предписывающий (сделайте это, чтобы улучшить)

	~~Most commercial solutions are descriptive only~~. ~~Those that are predictive or proactive make certain assumptions about learning that don't apply to everyone~~.		Большинство коммерческих решений носят исключительно описательный характер. Те, кто занимается прогнозированием или проактивностью, делают определенные предположения об обучении, которые применимы не ко всем.

	=== ~~Analytics vs. reporting~~ ===		=== Аналитика и отчетность ===
	Moodle ~~provides a variety of built~~-~~in reports based on log data~~, ~~but they are primarily descriptive in nature—they tell participants what happened~~, ~~but not why~~, ~~and they don't predict outcomes or advise participants how to improve outcomes~~. ~~Log entries~~, ~~while very detailed~~, ~~are not in themselves descriptive of the learning process~~. ~~They tell us “who,” “what~~,~~” and “when~~,~~” but not “why” or “how well~~.~~” Much more context is needed around each micro~~-~~action to develop a pattern of engagement~~.		Moodle предоставляет множество встроенных отчетов, основанных на данных журнала, но они в основном носят описательный характер - они рассказывают участникам о том, что произошло, но не о причинах, и они не предсказывают результаты и не советуют участникам, как улучшить результаты. Записи в журнале, хотя и очень подробные, сами по себе не описывают процесс обучения. Они сообщают нам “кто”, “что” и “когда”, но не “почему” или “насколько хорошо". Для разработки модели взаимодействия с каждым микро-действием требуется гораздо больше контекста.

	~~Many third-party plugins also exist for~~ Moodle ~~that provide descriptive analytics~~. ~~There are also integrations with third-party off-site reporting solutions~~. ~~Again~~, ~~these primarily provide descriptive analytics that rely on human judgment to interpret reports and generate predictions and prescriptions~~.		Для Moodle также существует множество сторонних плагинов, которые предоставляют описательную аналитику. Существует также интеграция со сторонними решениями для создания отчетов за пределами сайта. Опять же, они в основном предоставляют описательную аналитику, которая основывается на суждении человека при интерпретации отчетов и создании прогнозов и предписаний.

	~~Often in the past~~, ~~learning analytics systems have attempted to analyze past activities to predict future activities in real time~~. ~~With~~ Moodle Learning Analytics, ~~we are more ambitious. We believe a full learning analytics solution will help us not only predict events~~, ~~but change them to be more positive~~.		В прошлом системы учебной аналитики часто пытались анализировать прошлые действия, чтобы прогнозировать будущие действия в режиме реального времени. С Moodle Learning Analytics мы стали более амбициозными. Мы считаем, что полноценное решение для учебной аналитики поможет нам не только прогнозировать события, но и изменить их в лучшую сторону.

	===~~Features~~===		=== Особенности ===
	* ~~Two types of models supported~~:		* Поддерживаются два типа моделей:
	** ~~Machine-learning based models~~, ~~including predictive models~~		** Модели, основанные на машинном обучении, включая прогнозирующие модели
	** "~~Static~~" ~~models to detect situations of concern using simple rules~~		** "Статические" модели для выявления проблемных ситуаций с использованием простых правил
	* ~~Three built-in models~~: "[[~~Students at risk of dropping out~~]]", "~~Upcoming activities due~~" ~~and~~ "~~No Teaching~~".		* Три встроенные модели: "[[Учащиеся, подверженные риску отчисления]]", "Предстоящие занятия должны быть завершены" и "Преподавание запрещено".
	* ~~A set of student engagement~~ [[~~Learning analytics indicators\|indicators~~]] ~~based on the~~ [https://en.wikipedia.org/wiki/Community_of_inquiry ~~Community of Inquiry~~].		* Набор показателей вовлеченности учащихся [[Показатели аналитики обучения]], основанный на [https://en.wikipedia.org/wiki/Community_of_inquiry Запросах сообщества].
	* ~~Built-in tools to evaluate models against your site's data~~		* Встроенные инструменты для оценки моделей на основе данных вашего сайта
	* ~~Proactive notifications using~~ [[~~Events list report~~\|Events]]		* Упреждающие уведомления с помощью [[Отчет о списке событий\|Events]]
	* ~~A list of suggested Actions is provided with the~~ Insight ~~notifications for each model~~. ~~For example~~, ~~in the~~ [[~~Students at risk of dropping out~~]] ~~model~~, ~~instructors can easily send messages to students identified by the model~~, ~~or jump to the~~ [[~~Activity report~~]] ~~for that student for more detail about student activity within the course~~		* Список предлагаемых действий прилагается к уведомлениям Insight для каждой модели. Например, в модели [[Учащиеся, подверженные риску отчисления]] преподаватели могут легко отправлять сообщения учащимся, указанным в модели, или перейти к [[Отчету об активности]] для этого учащегося, чтобы получить более подробную информацию об активности учащихся в рамках курса
	* An [[dev:Analytics API\|~~API~~]] ~~to build indicators and prediction models for third-party~~ Moodle ~~plugins~~		* [[dev:Analytics API\|АПИ]] для создания индикаторов и моделей прогнозирования для сторонних плагинов Moodle
	* ~~Machine learning backend plugin type~~ - ~~supports~~ PHP ~~and~~ Python~~, and can be extended to implement other~~ ML ~~backends~~		* Тип плагина для серверной части машинного обучения - поддерживает PHP и Python и может быть расширен для реализации других серверных частей ML.
	* ~~The system can be easily extended with new custom models~~, ~~based on reusable targets~~, ~~indicators, and other components~~. ~~For more information, see the~~ [[dev:Analytics API\|~~Analytics API~~]] ~~developer documentation~~.		* Система может быть легко расширена за счет новых пользовательских моделей, основанных на повторно используемых целях, индикаторах и других компонентах. Дополнительные сведения см. в документации разработчика [[dev:Analytics API\|Аналитический интерфейс аналитики]].

	===~~Limitations~~===		===Ограничения ===

	* ~~Machine learning models such as~~ [[~~Students at risk of dropping out~~]] ~~must be trained on a site with data~~ . ~~These models cannot make predictions on a site until this is done~~.		* Модели машинного обучения, такие как [[Учащиеся, подверженные риску отчисления]], должны быть обучены на сайте с данными. Эти модели не могут делать прогнозы на сайте, пока это не будет сделано.
	* ~~Models must be designed and selected to match the educational priorities of the institution~~.		* Модели должны разрабатываться и отбираться в соответствии с образовательными приоритетами учебного заведения.

	== Settings ==		== Settings ==

← Предыдущая версия		Версия от 11:17, 7 октября 2025
Строка 54:		Строка 54:
	* [[Analytics FAQ]]		* [[Analytics FAQ]]

			[[:Category:Analytics]]
	[[Category:Analytics]]		[[Category:Analytics]]

	~~[[es:Analítica]]~~
	~~[[de:Analytics]]~~
	~~[[fr:Analyses de données]]~~