Marjan Milošević
FTN Čačak
(Argudo-Pergrina et al, 2014)
[email protected]
[email protected]
[email protected]
[email protected]

Google Analytics

Piwik
[email protected]




Open-source platforma za web-analitiku
Instalira se na sopstvenom serveru
Može pratiti veći broj sajtova na istom i na
drugim serverima
Za Moodle postoji plugin, koji automatski
dodaje potrebnu „vezu“ sa Piwikom
[email protected]


Prilično „straightforward“
PHP 5.3.1/MySQL 4.3
[email protected]
[email protected]
[email protected]
[email protected]
[email protected]
Transition & Overlay
[email protected]




Anonimizacija IP adresa posetilaca
Brisanje starih logova
Podrška za „Do Not Track“
Izbor korisnika da li hoće „pratnju“
[email protected]



Korišćenjem Piwik-a dobijamo puno
informacija o Moodle korisnicima i njihovim
aktivnostima
Vreme zadržavanja, navigacija, download-i,
dinamika poseta...
Učiniti te informacije korisnim je 2. korak
[email protected]



Praćenjem izlaznih linkova možemo videti šta
je studentima trebalo „napolju“ i pokušati da
im to priuštimo u samom Moodle-u
Eksportujemo izveštaje i omogućimo prikaz
na kursevima (preko RSS)
Na osnovu dobijenih vremena učitavanja
strana, rešimo da dodatno optimizujemo sajt
[email protected]
Agudo-Peregrina, Á. F., Iglesias-Pradas, S., Conde-González, M. Á., &
Hernández-García, Á. (2014). Can we predict success from log data in VLEs?
Classification of interactions for learning analytics and their relation with
performance in VLE-supported F2F and online learning. Computers in Human
Behavior, 31, 542–550. doi:10.1016/j.chb.2013.05.031
www.piwik.org
[email protected]
Download

Marjan Milošević FTN Čačak