Việc thu thập và xử lý dữ liệu về người học chịu điều chỉnh của pháp luật về bảo vệ dữ liệu cá nhân và quy chế của từng cơ sở — với người học chưa thành niên còn có các yêu cầu riêng. Kiểm quy định hiện hành trước khi triển khai bất cứ hệ thống nào.
Một hệ thống học trực tuyến ghi lại rất nhiều: ai đăng nhập lúc nào, xem video bao lâu, làm bài mấy lần, nhấp vào đâu.
Lượng dữ liệu này lớn và sẵn có, nên nó dễ được dùng như thước đo việc học. Phần lớn thứ nó đo không phải việc học.
Những gì hệ thống thực sự ghi được
Bốn nhóm, và chúng khác nhau về mức hữu ích:
Sự hiện diện — đăng nhập, số lần vào, thời gian ở trên hệ thống.
Hành vi tương tác — mở tài liệu nào, xem video tới đâu, nhấp vào gì.
Kết quả làm bài — điểm, số lần thử, câu nào sai.
Mốc thời gian — nộp bài lúc nào so với hạn, khoảng cách giữa các lần vào.
Nhóm thứ ba là nhóm duy nhất nói trực tiếp về việc học. Ba nhóm còn lại là các chỉ dấu gián tiếp — và mức độ gián tiếp của chúng thường bị đánh giá thấp.
Vì sao thời gian trực tuyến không đo được việc học
Bốn lý do, và chúng đủ để loại chỉ số này khỏi mọi đánh giá nghiêm túc:
Mở tab không phải đang học. Một người để video chạy trong khi làm việc khác được ghi nhận là đã xem đủ.
Học nhanh bị ghi nhận thấp. Người nắm bài nhanh dành ít thời gian hơn — và theo chỉ số này thì họ kém hơn người vật lộn lâu.
Nhiều việc học diễn ra ngoài hệ thống — đọc sách giấy, ghi chép, thảo luận với bạn, suy nghĩ. Không có gì trong đó được ghi lại.
Nó tạo ra hành vi đối phó. Khi người học biết thời gian trực tuyến được tính, họ để hệ thống mở.
Hệ quả thực tế: đừng dùng thời gian trực tuyến làm tiêu chí đánh giá. Dùng nó như một tín hiệu cần chú ý thì được; dùng nó như một phép đo thì không.
Dùng dữ liệu cho việc gì
Ba cách dùng có cơ sở:
Phát hiện người có nguy cơ sớm. Không đăng nhập trong hai tuần đầu, không nộp bài đầu tiên, hoặc dừng hẳn sau một thời điểm — đây là các tín hiệu đủ mạnh để liên hệ hỏi han.
Điểm quan trọng: tín hiệu này dẫn tới một cuộc liên hệ, không dẫn tới một kết luận. Có nhiều lý do khiến một người không đăng nhập, và phần lớn cần hỏi mới biết.
Phát hiện vấn đề ở nội dung. Nếu phần lớn người học sai cùng một câu, hoặc dừng lại ở cùng một chỗ trong một video, thì vấn đề nằm ở nội dung chứ không ở người học. Đây là cách dùng có giá trị nhất và ít được khai thác nhất.
Cho chính người học thấy tiến độ của mình. Một bảng đơn giản cho biết đã hoàn thành bao nhiêu, còn gì — hữu ích và không gây tác dụng phụ.
Những gì dữ liệu không nói
Bốn thứ, và việc suy ra chúng từ dữ liệu là sai:
Người học có hiểu không. Làm đúng bài trắc nghiệm và hiểu khái niệm là hai thứ khác nhau.
Vì sao họ không tham gia. Bận, ốm, mất mạng, gặp khó khăn cá nhân, hay không quan tâm — dữ liệu cho cùng một dấu hiệu cho mọi lý do.
Chất lượng của việc học.
Họ sẽ làm được gì sau này.
Ranh giới về quyền riêng tư
Năm nguyên tắc, và chúng nên được viết ra thành chính sách chứ không để mỗi người tự hiểu:
Người học phải biết những gì được ghi lại và ai xem được. Điều này nên nêu rõ ở đầu khoá, bằng ngôn ngữ dễ hiểu — không giấu trong điều khoản sử dụng.
Chỉ thu thứ có mục đích rõ. Thu mọi thứ vì hệ thống cho phép là cách làm tạo ra rủi ro mà không tạo ra giá trị.
Phân quyền theo vai trò. Giáo viên dạy môn đó cần thấy dữ liệu của lớp mình; không có lý do gì để mọi cán bộ xem được mọi người học.
Không dùng để giám sát ngoài mục đích học tập. Theo dõi vị trí, theo dõi hoạt động ngoài giờ, hay dùng dữ liệu học tập cho các quyết định không liên quan tới học tập — đây là các ranh giới cần nêu rõ.
Có thời hạn lưu và có quy định xoá.
⚠️ Với người học chưa thành niên, các yêu cầu chặt hơn và thường cần sự đồng ý của gia đình. Đây là nhóm cần kiểm quy định kỹ nhất.
Các hệ thống giám sát thi
Nhóm này cần cân nhắc riêng vì nó thu thập nhiều hơn hẳn — hình ảnh, âm thanh, màn hình, đôi khi cả môi trường xung quanh người thi.
Bốn câu cần trả lời trước khi dùng:
Nó thu những gì, lưu bao lâu, ai xem được?
Có phương án thay thế cho người không có điều kiện — không gian riêng, thiết bị, đường truyền?
Hệ thống có tạo ra cảnh báo sai với một số nhóm người dùng không, và ai kiểm lại các cảnh báo đó?
Có cách nào đạt mục tiêu tương tự với mức thu thập thấp hơn không — ví dụ thiết kế đề khó gian lận thay vì giám sát chặt?
Câu cuối đáng đặt đầu tiên, vì trong nhiều trường hợp câu trả lời là có.
Một nguyên tắc chung
Trước khi thu thập một loại dữ liệu, hỏi: chúng ta sẽ làm gì với nó?
Nếu không có câu trả lời cụ thể — một quyết định sẽ được đưa ra, một can thiệp sẽ được thực hiện — thì không nên thu.
Dữ liệu được thu mà không dùng tới không phải trung tính: nó tạo ra rủi ro về bảo mật, tạo ra cảm giác bị theo dõi, và tạo ra hành vi đối phó ở người học. Ba chi phí đó là thật, kể cả khi không ai từng mở bảng dữ liệu ra xem.
Vì sao thời gian trực tuyến không đo được việc học?
Vì mở tab không phải đang học, người nắm bài nhanh bị ghi nhận thấp, nhiều việc học diễn ra ngoài hệ thống, và nó tạo ra hành vi đối phó.
Cách dùng dữ liệu nào có giá trị nhất mà ít được khai thác?
Phát hiện vấn đề ở nội dung — nếu phần lớn người học sai cùng một câu thì vấn đề nằm ở nội dung chứ không ở người học.
Tín hiệu cảnh báo sớm dẫn tới điều gì?
Một cuộc liên hệ hỏi han, không phải một kết luận — có nhiều lý do khiến một người không đăng nhập và phần lớn cần hỏi mới biết.
Nguyên tắc chung trước khi thu một loại dữ liệu là gì?
Hỏi sẽ làm gì với nó — nếu không có câu trả lời cụ thể thì không nên thu, vì dữ liệu thu mà không dùng vẫn tạo ra rủi ro thật.
