Technologies and Educational Resources of the Future: Generative AI and Learning Analytics in the Classroom and Beyond
Bibliographic record
Abstract
Learning analytics has become an increasingly prominent aspect of 21st century educational research and practice. In this article, I will discuss some of the key applications of learning analytics, as well as emerging opportunities to use learning analytics to understand and support learning, engagement, and long-term life success. I will also discuss how recent developments in generative artificial intelligence are impacting learning analytics methods and uses. At the same time, I will discuss the new challenges brought by the growing use of generative AI and the new opportunities to influence both research and practice. Учебная аналитика становится всё более важным аспектом образовательных исследований и практики XXI века. В данной статье рассматриваются ключевые области применения учебной аналитики, а также новые возможности её использования для понимания и поддержки процессов обучения, вовлечённости учащихся и их долгосрочного жизненного успеха. Особое внимание уделяется тому, как последние достижения в области генеративного искусственного интеллекта влияют на методы и применение аналитики обучения. Наряду с этим анализируются вызовы, возникающие в связи с распространением генеративного ИИ, и обсуждаются перспективы, открывающиеся как для научных исследований, так и для практики в образовании. Оқытудағы аналитика – XXI ғасырда білім берудегі зерттеулер мен тәжірибенің аса маңызды аспектілерінің бірі болып табылады. Мақалада оқудағы аналитика қолданылатын негізгі салалар, оқыту процесін, оқушылардың белсенді қатысуын, олардың өмірде табысты болуын қолдауға бағытталған жаңа мүмкіндіктер қарастырылады. Сонымен қатар генеративті жасанды интеллект саласындағы соңғы жетістіктердің оқытудағы аналитика әдістеріне және оның қолданылуына қалай әсер ететініне тоқталамыз. Генеративті ЖИ-дің кеңінен таралуы білім беру саласына жаңа мүмкіндіктермен қатар бірқатар сын-талаптарды да алып келуде. Мақалада осы жаңа сын-талаптар және оларды еңсеру жолдары, сондай-ақ зерттеу және білім беру тәжірибесін жетілдірудегі әлеуеті талқыланады.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.023 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".