Learning Analytics to Understand the Students’ Sentiments
Fedela Feldia Loperfido [feldialop@gmail.com], Università degli Studi di Bari Aldo Moro, Anna Dipace [anna.dipace@unimore.it], Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia, Alessia Scarinci [alessia.scarinci@uniba.it], Università degli Studi di Bari Aldo Moro, Italy
Abstract
What emotional experience can students live in digital mediated learning processes? In this paper we connect Learning analytics and Grounded theory to analyse the emotional presence of students in 11 courses within EduOpen (www.eduopen.org) MOOCs’ platform. We analysed through a bottom up process and Nvivo 11 Plus software the forum dedicated to the students’ self-presentation from all of the courses. By going ahead with the analysis, we defined a set of categories composed by a three-level system. At a more general level we have the macrodimensions “Sentiment about EduOpen” and “Emotions toward topics”. Each of these dimensions is composed by some “child” categories and subcategories (nodes to Nvivo’s language). After defining the entire set of categories and categorizing all the texts (circular process), we run some graphs on Nvivo showing the hierarchical structure of dimensions, the relations among dimensions and sources, and the clusters of dimensions by coding similarity. Results show how some courses are more composed by negative or positive sentiments and how the motivations dimension heavily characterizes the broad emotional dimension of students. In an evidence based action-research perspective, these results give interesting suggestions to personalize the learning activities proposed to students by EduOpen.
Abstract in Italian
Quale esperienza emotiva possono vivere gli studenti nei processi di apprendimento mediati dalle tecnologie? Nell’articolo colleghiamo Learning Analytics e Grounded theory per analizzare la presenza emotiva degli studenti in 11 corsi nella piattaforma MOOCs EduOpen (www.eduopen.org). Abbiamo analizzato attraverso un processo dal basso verso l’alto e il software Nvivo 11 Plus il forum dedicato all’autopresentazione degli studenti presente in tutti i corsi. Procedendo con l’analisi, abbiamo definito un insieme di categorie composte da un sistema a tre livelli. A un livello più generale abbiamo le macrodimensioni “Sentiment about EduOpen” e “Emozioni verso gli argomenti”. Ognuna di queste dimensioni è composta da una serie di categorie e sottocategorie “secondarie” (nodi della lingua di Nvivo). Dopo aver definito la serie di categorie e classificato i testi, abbiamo eseguito alcuni grafici su Nvivo che mostrano la struttura gerarchica delle dimensioni, le relazioni tra dimensioni e fonti e i cluster di dimensioni codificando la somiglianza. I risultati mostrano come alcuni corsi siano maggiormente rappresentati da sentimenti negativi o positivi (sia verso l’argomento o la disposizione logistica del corso) e come la dimensione delle motivazioni caratterizza la vasta dimensione emotiva degli studenti. In una prospettiva di ricerca-azione basata sull’evidenza, i risultati offrono interessanti suggerimenti per personalizzare le attività di apprendimento.
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