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ई-लर्निंग के लिए डेटा विश्लेषण समझाया गया: प्रक्रियाएं और तकनीकें जिनके बारे में आपको जानना आवश्यक है

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प्रभावी ई-लर्निंग के लिए कौन सी डेटा विश्लेषण प्रक्रियाएँ आवश्यक हैं?

हाल के वर्षों में ई-लर्निंग की प्रगति निर्विवाद है। प्रौद्योगिकी के विकास के साथ, अनुदेशात्मक डिजाइनर सक्षम हैं प्रभावी शिक्षण अनुभव बनाएँ जो लचीली और उपयोगकर्ता-निर्देशित सीखने की अनुमति देता है। मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए डेटा की शक्ति का लाभ उठाना एक तरीका है जिससे वे इसे हासिल करने में सक्षम हुए हैं। इस लेख में, हम ई-लर्निंग के लिए डेटा विश्लेषण के महत्व पर चर्चा करते हैं, इसके बाद सबसे सामान्य डेटा विश्लेषण प्रक्रियाओं और विश्लेषण के प्रकारों पर चर्चा करते हैं जिनका उपयोग आप अपने ई-लर्निंग पाठ्यक्रम की प्रभावशीलता सुनिश्चित करने के लिए कर सकते हैं।

डेटा विश्लेषण कैसे ई-लर्निंग की सफलता का समर्थन करता है?

किसी भी ई-लर्निंग कार्यक्रम की सफलता के लिए डेटा विश्लेषण महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह शिक्षार्थी की व्यस्तता, प्रदर्शन और प्राथमिकताओं की गहरी समझ प्रदान करता है। यह एलएमएस और अन्य ई-लर्निंग प्लेटफार्मों से उत्पन्न बड़ी मात्रा में डेटा में पैटर्न, रुझान और इंटरैक्शन का पता लगाता है, जिससे ई-लर्निंग पेशेवरों को सुधार के क्षेत्रों की पहचान करने की अनुमति मिलती है। इसके अलावा, यह वैयक्तिकृत शिक्षण अनुभव बनाने में मदद कर सकता है जो विशिष्ट सीखने की आवश्यकताओं और प्राथमिकताओं को पूरा करता है। अंत में, नियमित रूप से डेटा पर नज़र रखकर, डेटा विश्लेषण रुझानों का पता लगा सकता है और भविष्यवाणियां कर सकता है जो भविष्य के लिए आपकी निर्णय लेने की प्रक्रिया का मार्गदर्शन करेगा। कुल मिलाकर, ई-लर्निंग के लिए डेटा का उपयोग सीखने के कार्यक्रमों के विकास में योगदान देता है जो डिजिटल दुनिया की लगातार बदलती जरूरतों के अनुकूल होते हैं।

डेटा विश्लेषण के चरण और तकनीक जिनके बारे में आपको जानना आवश्यक है

डेटा विश्लेषण एक ऐसी प्रक्रिया है जो हमें बहुमूल्य जानकारी तक पहुंच प्रदान कर सकती है, बशर्ते इसे सही ढंग से लागू किया जाए। आइए उन व्यक्तिगत कदमों पर एक नज़र डालें जिन्हें आपको उठाने की आवश्यकता है।

1. एक उद्देश्य स्थापित करना

प्रक्रिया का पहला चरण संभवतः सबसे महत्वपूर्ण भी है। यह आपकी व्यावसायिक समस्या या प्रश्न पर विचार करने और यह निर्णय लेने का समय है कि आप किस प्रकार के ई-लर्निंग विश्लेषण एकत्र करना चाहते हैं और आप उनके विश्लेषण के माध्यम से क्या हासिल करना चाहते हैं। उदाहरण के लिए, आप अपने ऑनलाइन प्रशिक्षण कार्यक्रम में सबसे अप्रभावी मॉड्यूल ढूंढना चाह सकते हैं ताकि आप उन्हें संशोधित या प्रतिस्थापित कर सकें।

2. डेटा संग्रहण

पहले चरण के दौरान किए गए अवलोकनों और निर्णयों से प्रेरित होकर, आप आवश्यक डेटा एकत्र करना शुरू करने के लिए तैयार हैं। आमतौर पर, मात्रात्मक भी गुणात्मक तथ्य आवश्यक हैं, जिन्हें सर्वेक्षण, साक्षात्कार, प्रत्यक्ष अवलोकन आदि के माध्यम से संचित किया जा सकता है। एक डिपॉजिटरी या विश्वसनीय क्लाउड स्थान ढूंढना सुनिश्चित करें जहां आप इस जानकारी को संग्रहीत और व्यवस्थित कर सकें, क्योंकि मात्रा काफी बड़ी होने की उम्मीद है।

3. डेटा सफ़ाई

बड़ी मात्रा में उपलब्ध डेटा को देखते हुए, यह केवल यही समझ में आता है कि यह सभी उपयोगी नहीं होगा। इसलिए, इस चरण के दौरान, आपको डेटा को क्रमबद्ध करना होगा और डुप्लिकेट या आउटलेयर को हटाकर उन्हें साफ़ करना होगा जो अंतिम परिणामों में योगदान नहीं देते हैं। हालाँकि यह प्रक्रिया डेटा विश्लेषकों के लिए लंबी और कठिन हो सकती है, लेकिन यदि आप चाहते हैं कि बाद की विश्लेषण प्रक्रिया सफल हो तो यह आवश्यक है।

4. डेटा विश्लेषण

इस स्तर पर, आपका डेटा साफ़, व्यवस्थित और विश्लेषण के लिए तैयार है। पैटर्न और कनेक्शन का पता लगाने के लिए आप विभिन्न तकनीकों या तरीकों का उपयोग कर सकते हैं, जिनके माध्यम से आप अपने व्यावसायिक प्रश्न का उत्तर पा सकते हैं या भविष्य के लिए भविष्यवाणी कर सकते हैं। यहां कुछ सबसे सामान्य डेटा विश्लेषण तकनीकें दी गई हैं:

  • विवरणात्मक विश्लेषण इसमें डेटासेट की मुख्य विशेषताओं का विवरण शामिल है। इस कारण से, यह माध्य, माध्यिका, बहुलक आदि जैसे मापों का उपयोग करता है। यह पैटर्न और प्रवृत्तियों की पहचान के लिए एक बेहतरीन तकनीक है।
  • निदानात्मक विश्लेषण उनके बीच कारण-और-प्रभाव संबंधों की खोज करने के उद्देश्य से उपलब्ध आंकड़ों की जांच करता है। यह ड्रिल डाउन, डेटा माइनिंग और सहसंबंध जैसे तरीकों का उपयोग करता है।
  • पूर्वानुमानित विश्लेषण इसका उपयोग भविष्य में रुझानों, सहसंबंधों और परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है। यह एक बहुत ही सामान्य और लोकप्रिय विश्लेषण तकनीक है, क्योंकि व्यवसाय भविष्य के लिए तैयार रहना चाहते हैं। यह आम तौर पर सांख्यिकीय मॉडलिंग और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पर आधारित होता है, उदाहरण के लिए, कुछ का नाम लेने के लिए।
  • अनुदेशात्मक विश्लेषण न केवल भविष्यवाणियाँ करके बल्कि भविष्य में आपके द्वारा उठाए जाने वाले कार्यों की पहचान करके भी पूर्वानुमानित विश्लेषण को एक कदम आगे ले जाता है। संसाधन आवंटन को अनुकूलित करने और डेटा-आधारित निर्णय लेने के लिए यह एक बेहतरीन तरीका है।
  • अनुमानात्मक विश्लेषण इसका उपयोग बड़ी आबादी के बारे में निष्कर्ष निकालने या भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है। यह परिकल्पना परीक्षण, आत्मविश्वास अंतराल और प्रतिगमन विश्लेषण का उपयोग करता है। कोई यह कह सकता है कि यह नमूना आबादी के आधार पर सामान्यीकृत निष्कर्षों तक पहुंचने के लिए पिछले विश्लेषण तरीकों से अंतर्दृष्टि को जोड़ता है।

5. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

डेटा विश्लेषण प्रक्रिया का अंतिम चरण विज़ुअलाइज़ेशन है। दूसरे शब्दों में, यह वह चरण है जहां आप दूसरों के सामने प्रस्तुत करने के लिए अपने निष्कर्षों को ग्राफ़, चार्ट या बुलेट पॉइंट में डालते हैं। डेटा विश्लेषण निष्कर्षों को विज़ुअलाइज़ करना ई-लर्निंग में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि आपको अक्सर, गैर-तकनीकी-हितधारकों को यह साबित करना होता है कि आपका ऑनलाइन प्रोग्राम वांछित परिणाम दे रहा है।

इष्टतम परिणामों के लिए ध्यान केंद्रित करने के लिए 7 ई-लर्निंग एनालिटिक्स

आपके ई-लर्निंग प्रोजेक्ट की सफलता के बारे में सही निष्कर्ष तक पहुंचने के लिए डेटा विश्लेषण प्रक्रिया के चरणों को जानना महत्वपूर्ण है। लेकिन यह जानना भी बहुत महत्वपूर्ण है कि आपको अपने दर्शकों से कौन सा डेटा एकत्र करने की आवश्यकता है। यहां 7 सामान्य विश्लेषणों का संक्षिप्त अवलोकन दिया गया है जो आपके ऑनलाइन शिक्षण कार्यक्रम की प्रभावशीलता निर्धारित करने में आपकी सहायता करेगा।

उपयोगकर्ता संतुष्टि दरें

ऑनलाइन शिक्षार्थी संतुष्टि उन संगठनों के लिए एक बहुत ही महत्वपूर्ण विश्लेषणात्मक है जो सफल ई-लर्निंग कार्यक्रम विकसित करना चाहते हैं। सर्वेक्षणों और सर्वेक्षणों का उपयोग करके, आप यह अनुमान लगा सकते हैं कि ऑनलाइन शिक्षार्थी आपके द्वारा उनके लिए बनाए गए सीखने के अनुभव का आनंद ले रहे हैं या नहीं और यहां तक ​​​​कि उन प्रारूपों और मॉड्यूल को भी इंगित कर सकते हैं जिन्हें वे सबसे अधिक पसंद करते हैं।

कौशल अधिग्रहण

ई-लर्निंग के माध्यम से आप जो हासिल करने का प्रयास कर रहे हैं वह शिक्षार्थियों की मदद करना है नए कौशल हासिल करें, न कि जितना संभव हो उतने मॉड्यूल और सत्र पूरे करें। इसलिए, सीखने की प्रक्रिया के दौरान उनकी दक्षता के स्तर की निगरानी करना महत्वपूर्ण है। ई-लर्निंग एनालिटिक्स इस बात की स्पष्ट तस्वीर पेश करेगा कि शिक्षार्थी नई जानकारी को कितनी अच्छी तरह से अवशोषित कर रहे हैं और क्या वे स्पॉट चेक में इसे लागू करने में सक्षम हैं।

सत्रों में व्यतीत किया गया समय

शिक्षार्थी सत्रों में जितना समय बिताते हैं, वह आपको सीखने के कार्यक्रम की प्रभावशीलता के बारे में कई मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है। उदाहरण के लिए, आप किसी सत्र की अनुमानित लंबाई की तुलना उस समय से कर सकते हैं जो शिक्षार्थी वास्तव में उस पर खर्च करते हैं। यदि पूरा करने के लिए आपकी योजना से अधिक समय की आवश्यकता होती है, तो यह कई मुद्दों का संकेत दे सकता है, जैसे गुम जानकारी या डिज़ाइन दोष जो देरी का कारण बनता है।

उपकरण का प्रकार

यह जानना महत्वपूर्ण है कि आपके ऑनलाइन शिक्षण पाठ्यक्रम में भाग लेने के लिए आपके दर्शक किन उपकरणों का उपयोग करते हैं। क्या होगा यदि अधिकांश लोग अपने स्मार्टफोन का उपयोग कर रहे हैं लेकिन आपने पाठ्यक्रम को ज्यादातर बड़ी स्क्रीन वाले उपकरणों, जैसे कंप्यूटर और टैबलेट, को ध्यान में रखते हुए डिज़ाइन किया है? छोटे उपकरणों पर शिक्षार्थियों के लिए ई-लर्निंग को अधिक उपयोगकर्ता-अनुकूल बनाने के लिए आप क्या कदम उठा सकते हैं?

आसान बनाम. पेचीदा सवाल

सीखने के पाठ्यक्रम में आसान और कठिन दोनों प्रकार के प्रश्नों का अपना स्थान होता है। पहला शिक्षार्थियों की रुचि बनाए रखने के लिए है, और दूसरा उन्हें चुनौती देने के लिए है। हालाँकि, क्या वे प्रश्न जो लगभग सभी उपयोगकर्ताओं को पहले प्रयास में ही सही मिल जाते हैं, क्या इतने आसान माने जाते हैं, या क्या आपको उन्हें बदलने की आवश्यकता है? इसी तरह, क्या शिक्षार्थियों को पेचीदा सवालों से बहुत अधिक जूझना पड़ रहा है? जब वे फंस जाएं तो क्या उन्हें आगे बढ़ाने का कोई तरीका है?

ड्रॉप-ऑफ दरें

यह विश्लेषण उन उदाहरणों को संदर्भित करता है जब उपयोगकर्ता जो करना चाहते थे उसे पूरा करने से पहले एक पृष्ठ छोड़ देते हैं। यह एक विशेष रूप से कठिन मॉड्यूल का संकेत दे सकता है जिसके लिए उनके पास आवश्यक जानकारी नहीं है। यह सिस्टम में डिज़ाइन की गलतियों, बग या गड़बड़ियों की ओर भी इशारा कर सकता है। समस्याग्रस्त पृष्ठों को इंगित करें और समस्या की जड़ का पता लगाएं।

शिक्षार्थी प्रगति

सीखने के कार्यक्रम के दौरान मील के पत्थर और समय सीमाएँ निर्धारित करें, जिसके दौरान आप शिक्षार्थी की प्रगति की जाँच करते हैं। एक सप्ताह या एक महीने के बाद शिक्षार्थी ने कितनी प्रगति की है? जो शिक्षार्थी काफी आगे हैं उन्हें अधिक चुनौतीपूर्ण सामग्री से लाभ हो सकता है, जबकि जो पीछे हैं उन्हें अपने लक्ष्य तक पहुंचने के लिए आसान सामग्री या बाहरी समर्थन की आवश्यकता हो सकती है।

निष्कर्ष

डेटा विश्लेषण ई-लर्निंग उद्योग का एक अनिवार्य हिस्सा बन गया है, जिससे हममें से कई लोगों को ऐसे लाभ मिल रहे हैं जिन्हें पहले असंभव माना जाता था। हालाँकि उन्हें डेटा विश्लेषक बनने की ज़रूरत नहीं है ई-लर्निंग पेशेवर इसका अधिकतम लाभ उठाने के लिए डेटा विश्लेषण प्रक्रिया के चरणों से परिचित होना आवश्यक है। यह जानना भी महत्वपूर्ण है कि आप जिन प्रश्नों का उत्तर देना चाहते हैं, उनके आधार पर किस ई-लर्निंग एनालिटिक्स पर ध्यान केंद्रित करना है। हमें उम्मीद है कि इस लेख में हमारे द्वारा साझा की गई जानकारी से आपको डेटा विश्लेषण की प्रक्रिया के बारे में और अधिक समझने में मदद मिली है और आप अपने लक्ष्यों को पूरा करने के लिए इसका उपयोग कैसे कर सकते हैं।

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