Why Feedback Literacy Matters for Learning Analytics
Auteurs : Yi-Shan Tsai
Points clés générés par l'IA
- Les retours basés sur les analyses d'apprentissage peuvent aider à améliorer l'apprentissage en fournissant des commentaires personnalisés aux apprenants, ce qui peut renforcer leurs compétences en matière d'auto-régulation.
- Pour les enseignants, ces retours peuvent aider à évaluer l'efficacité de leur enseignement et la nécessité d'interventions supplémentaires.
- Le développement actuel de LA a présenté des problèmes liés aux dimensions cognitives, socio-affectives et structurelles du feedback.
- Il est proposé un changement de perspective pour passer d'un design centré sur le produit à un processus qui permet aux enseignants et aux étudiants de jouer un rôle actif dans la construction du sens.
- L'article discute des implications pour la littératie en matière de feedback dans le contexte des analyses d'apprentissage.
- Il est important que les utilisateurs comprennent comment interpréter et utiliser efficacement les informations fournies par LA afin d'améliorer vraiment l'apprentissage.
Résumé : Learning analytics (LA) provides data-driven feedback that aims to improve learning and inform action. For learners, LA-based feedback may scaffold self-regulated learning skills, which are crucial to learning success. For teachers, LA-based feedback may help the evaluation of teaching effects and the need for interventions. However, the current development of LA has presented problems related to the cognitive, social-affective, and structural dimensions of feedback. In light of this, this position paper argues that attention needs to shift from the design of LA as a feedback product to one that facilitates a process in which both teachers and students play active roles in meaning-making. To this end, implications for feedback literacy in the context of LA are discussed.
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