1. 生徒の参加状況を監視する
生徒が完全にリモート学習であっても、ブレンド型学習プログラムに参加している場合でも、生徒がどのアプリケーションにアクセスし、いつアクセスしているかを把握する必要があります。Lightspeed Analyticsは、必要な情報を可視化し、常に最新の情報を提供します。
Lightspeed Analytics の実践:
問題：
マーサは授業には熱心に耳を傾けていますが、リモート授業の日にはリモート指導の課題に遅れをとっているようです。
解決：
Lightspeed は、生徒が自宅でアプリケーションにどのくらい頻繁に取り組んでいるかを確認することで、生徒が実際に課題に苦労しているのか、それともオンライン アプリケーションにまったく取り組んでいないだけなのかを判断できます。
2. 手遅れになる前に生徒のカリキュラムのギャップを特定する
生徒は皆、得意科目を持っています。必ずしも問題があるとは限りませんが、数学を無視して地理に多くの時間を費やす生徒は、必然的に学力の遅れを取ってしまいます。Lightspeed Analyticsの生徒レベルのレポート機能を使えば、学力のギャップを早期に発見し、手遅れになる前に介入することができます。
Lightspeed Analytics の実践:
問題：
ジャマルは科学が大好きです。彼は授業時間の75%を化学アプリに費やしています。残念ながら、課題のライティングレッスンに割いているのはわずか10%だけです。
解決：
Lightspeed Analytics は、学習アプリケーションのエンゲージメントにおける不平等を確認できるレポートをリアルタイムで提供し、Jamal が時間をより適切に管理し、ライティングに遅れを取らないように支援する機会を提供します。
3. 個別学習計画を評価し、開発する
個別指導を効果的に実施するには、学習意欲に関するデータポイントが不可欠です。複数の生徒がデバイスを共有している場合でも、Lightspeed Analyticsを使えば生徒レベルまで掘り下げて、どのアプリケーションが生徒の共感を得ているかを分析できます。
Lightspeed Analytics の実践:
問題：
ウィルクス先生の3年生のクラスには、多様な学習者がいます。どのアプリケーションがどの生徒に効果的か、また各生徒が割り当てられたアプリケーションにどれくらいの時間を費やしているかを示すデータにアクセスできれば、生徒一人ひとりに合わせた学習計画を立て始めることができます。
解決：
Lightspeed Analyticsのエンゲージメントプロファイルを利用することで、学区は個々の生徒の日々、週ごと、そして長期的なエンゲージメント活動を可視化できます。さらに、家庭内で共有デバイスをご利用の場合、LightspeedはGoogleログインを活用し、どの生徒が共有デバイスで何をしているかを確認できます。保護者向けに生徒の学習状況に関する個別のレポートを作成することもできます。
4. 遠隔学習とブレンド学習のカリキュラムと予算を評価し検証する
限られたデータでカリキュラムを計画するのは困難です。さらに困難なのは、外部の関係者に効果的な取り組みを示すために必要なレポートを作成することです。Lightspeed Analyticsは、何が効果的で何が効果的でないかを学生レベルで示すデータを提供します。
Lightspeed Analytics の実践:
問題：
グラハム教育長は、個別学習をより効果的に支援するため、生徒のエンゲージメント結果に基づいてカリキュラムとテクノロジーの優先順位を策定したいと考えています。しかし、大きな問題が一つあります。それは、優先順位を策定するために必要な生徒レベルのデータが不足しているということです。
解決：
Lightspeed Analyticsの生徒レベルのデータ分析により、管理者は生徒がどのアプリケーションにアクセスし、いつアクセスし、どのくらいの時間アクセスしているかを詳細に把握できます。さらに、Lightspeed Analyticsを利用することで、学区の関係者向けにカスタマイズされたエンゲージメントレポートを簡単に作成できるため、教育委員会向けに説得力のあるデータベース化されたアクションプランを策定できます。
5. 指導を強化する機会を見つける
教師はイノベーターです。学区での使用を承認されたアプリを常に試用しています。しかし、多忙なスケジュールのため、成功した成果が必ずしも学区全体に共有されるとは限りません。Lightspeed Analyticsは、生徒レベルのデータに基づいたレポートを簡単に作成・共有できるため、優れたアイデアを学区全体に共有することができます。
Lightspeed Analytics の実践:
問題：
ジョーンズ先生は、中学1年生向けに新しい数学アプリをベースにした2週間の授業を開発しました。2週間後、学習前チェックの成績が上昇し、その前の2週間のアプリ利用率が95%に近かったことに相関していることに気づきました。この結果を適切に表示・発信する手段がなければ、この発見は孤立してしまう可能性があります。
解決：
Lightspeed Analyticsのカスタムレポートにより、ジョーンズ先生は過去数週間にわたる新しいアプリの利用状況を詳細にまとめたレポートを迅速に作成できます。その後、学区内の他の中学1年生の数学教師と共有できます。
歓迎します キャッチオン ライトスピードシステムズに協力し、すべての学生に安全で効果的な学習を保証する取り組みを継続します。
