SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

WFRF:(Saqr Mohammed)
 

Sökning: WFRF:(Saqr Mohammed) > How learning analyt...

How learning analytics can early predict under-achieving students in a blended medical education course

Saqr, Mohammed (författare)
Stockholms universitet,Institutionen för data- och systemvetenskap,Qassim University, Kingdom of Saudi Arabia
Fors, Uno (författare)
Stockholms universitet,Institutionen för data- och systemvetenskap
Tedre, Matti (författare)
Stockholms universitet,Institutionen för data- och systemvetenskap
 (creator_code:org_t)
2017
2017
Engelska.
Ingår i: Medical teacher. - 0142-159X .- 1466-187X. ; 39:7, s. 757-767
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Aim: Learning analytics (LA) is an emerging discipline that aims at analyzing students' online data in order to improve the learning process and optimize learning environments. It has yet un-explored potential in the field of medical education, which can be particularly helpful in the early prediction and identification of under-achieving students. The aim of this study was to identify quantitative markers collected from students' online activities that may correlate with students' final performance and to investigate the possibility of predicting the potential risk of a student failing or dropping out of a course.Methods: This study included 133 students enrolled in a blended medical course where they were free to use the learning management system at their will. We extracted their online activity data using database queries and Moodle plugins. Data included logins, views, forums, time, formative assessment, and communications at different points of time. Five engagement indicators were also calculated which would reflect self-regulation and engagement. Students who scored below 5% over the passing mark were considered to be potentially at risk of under-achieving.Results: At the end of the course, we were able to predict the final grade with 63.5% accuracy, and identify 53.9% of at-risk students. Using a binary logistic model improved prediction to 80.8%. Using data recorded until the mid-course, prediction accuracy was 42.3%. The most important predictors were factors reflecting engagement of the students and the consistency of using the online resources.Conclusions: The analysis of students' online activities in a blended medical education course by means of LA techniques can help early predict underachieving students, and can be used as an early warning sign for timely intervention.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences (hsv//eng)
MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP  -- Klinisk medicin -- Allmänmedicin (hsv//swe)
MEDICAL AND HEALTH SCIENCES  -- Clinical Medicine -- General Practice (hsv//eng)
SAMHÄLLSVETENSKAP  -- Utbildningsvetenskap (hsv//swe)
SOCIAL SCIENCES  -- Educational Sciences (hsv//eng)

Nyckelord

Information Society
informationssamhället

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Saqr, Mohammed
Fors, Uno
Tedre, Matti
Om ämnet
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Data och informa ...
MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP
MEDICIN OCH HÄLS ...
och Klinisk medicin
och Allmänmedicin
SAMHÄLLSVETENSKAP
SAMHÄLLSVETENSKA ...
och Utbildningsveten ...
Artiklar i publikationen
Medical teacher
Av lärosätet
Kungliga Tekniska Högskolan
Stockholms universitet

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy