摘要：Nell’era di Internet, delle tecnologie mobili e dell’istruzione aperta, la necessità di interventi per migliorare l’efficienza e la qualità dell’istruzione superiore è diventata pressante. I big data e il Learning Analytics possono contribuire a condurre questi interventi, e a ridisegnare il futuro dell’istruzione superiore. Basare le decisioni su dati e sulle evidenze empiriche sembra incredibilmente ovvio. Tuttavia, l’istruzione superiore, un campo che raccoglie una quantità enorme di dati sui propri “clienti”, è stata tradizionalmente inefficiente nell’utilizzo dei dati, spesso operando con notevole ritardo nell’analizzarli, pur essendo questi immediatamente disponibili.In questo articolo, viene evidenziato il valore delle tecniche di analisi dei dati per l’istruzione superiore, e presentato un modello di sviluppo per i dati legati all’apprendimento. Ovviamente, l’apprendimento è un fenomeno complesso, e la sua descrizione attraverso strumenti di analisi non è semplice; pertanto, l’articolo presenta anche le principali problematiche etiche e pedagogiche connesse all’utilizzo delle tecniche di analisi dei dati in ambito educativo. Cionondimeno, il Learning Analytics può penetrare la nebbia di incertezza che avvolge il futuro dell’istruzione superiore, e rendere più evidente come allocare le risorse, come sviluppare vantaggi competitivi e, soprattutto, come migliorare la qualità e il valore dell’esperienza di apprendimento.
其他摘要：In the era of Internet, mobile technologies and open education, the need for changes to improve the efficiency and quality of higher education has become crucial.Big data and analytics can contribute to these changes and reshape the future of higher education. Basing decisions on data and evidence seems stunningly obvious. However, higher education, a field that gathers an astonishing array of data about its “customers,” has traditionally been inefficient in its data use, often operating with substantial delays in analyzing readily evident data and feedback. In this paper, the value of Analytics for Higher Education is discussed, and a model of learning analytics development is presented. The main pedagogical and ethical issues about the use of learning analytics are also pointed out, since learning is messy, and using analytics to describe learning is not easy. Nevertheless, Learning Analytics can penetrate the fog of uncertainty around the future of higher education, and shed light on how to allocate resources, develop competitive advantages, and most important, improve the quality and value of the learning experience.
关键词：Educational Technology ; Learning Analytics ; Academic Analytics ; Big data ; Higher education ; Technology Enhanced Learning (TEL)
