Title: T1-A3 Osnove analitike učenja
Course: Analitike učenja

Feedback shared by this category's questions, if right: Vaš odgovor je točan.
Feedback shared by this category's questions, if partly right: Vaš odgovor je djelomično točan.
Feedback shared by this category's questions, if wrong: Vaš odgovor nije točan.

Q: Koji je primarni cilj analitike učenja?
- Učinkovitija administracija obrazovne ustanove
- Automatizacija ocjenjivanja studenata
- Unapređenje procesa učenja i poučavanja
- Generiranje financijskih izvještaja
A: Unapređenje procesa učenja i poučavanja

Q: Koja vrsta analitike učenja analizira postojeće podatke da bi predvidjela buduće ishode?
- Deskriptivna
- Dijagnostička
- Prediktivna
- Preskriptivna
A: Prediktivna

Q: Poveži vrste analitike učenja s njihovim opisima.
- Deskriptivna | Prikazuje što se dogodilo
- Dijagnostička | Objašnjava zašto se nešto dogodilo
- Prediktivna | Predviđa što će se dogoditi
- Preskriptivna | Predlaže što učiniti

Q: Koja je glavna razlika između analitike učenja (LA) i rudarenja obrazovnih podataka (EDM)?
- LA koristi isključivo statističke metode, a EDM koristi umjetnu inteligenciju.
- LA se fokusira na unapređenje učenja, dok je EDM više usmjeren na tehnološke i istraživačke ciljeve.
- EDM se koristi samo u osnovnim školama, a LA u visokom obrazovanju.
- EDM je nova grana LA razvijena 2022. godine.
A: LA se fokusira na unapređenje učenja, dok je EDM više usmjeren na tehnološke i istraživačke ciljeve.

Q: Koji su izazovi uspješne implementacije analitike učenja u obrazovnim institucijama prema literaturi? (Moguće je više odgovora.)
- Nedostatak institucionalnih strategija i politika
- Neujednačena uključenost dionika
- Ograničeno povjerenje u analitiku učenja
- Pretjerano uvažavanje mišljenja studenata
- Varijabilna kvaliteta ulaznih podataka
- Prevelik interes nastavnika
A: Nedostatak institucionalnih strategija i politika; Neujednačena uključenost dionika; Ograničeno povjerenje u analitiku učenja; Varijabilna kvaliteta ulaznih podataka

Q: Koja tvrdnja najbolje opisuje doprinos nastavnika u kontekstu donošenja odluka temeljenih na podacima?
- Nastavnici pasivno promatraju podatke koje im dostavljaju institucije, bez mogućnosti utjecaja na ikakve odluke.
- Nastavnici koriste podatke da bi evaluirali vlastitu praksu, prepoznali izazove u učenju i prilagodili aktivnosti studentima.
- Nastavnici analiziraju podatke isključivo radi izrade izvještaja za akreditacijske postupke.
- Nastavnici upravljaju sustavima za analitiku učenja i razvijaju algoritme za prediktivne modele.
A: Nastavnici koriste podatke da bi evaluirali vlastitu praksu, prepoznali izazove u učenju i prilagodili aktivnosti studentima.

Q: Koji se rizici javljaju u kontekstu prediktivne analitike učenja? (Moguće je više odgovora.)
- Pristranost modela temeljenih na nepotpunim i pristranim ulaznim podacima
- Neopravdano etiketiranje studenata
- Nedovoljno razumijevanje i neispravne interpretacije rezultata među nastavnicima
- Smanjenje potrebe za pedagoškim odlukama nastavnika
- Mogućnost kršenja privatnosti ako se podaci ne zaštite
A: Pristranost modela temeljenih na nepotpunim i pristranim ulaznim podacima; Neopravdano etiketiranje studenata; Nedovoljno razumijevanje i neispravne interpretacije rezultata među nastavnicima; Mogućnost kršenja privatnosti ako se podaci ne zaštite