Per definizione, la learning analytics è la misurazione, raccolta, analisi e rendicontazione dei dati sugli studenti e sul loro contesto con l’obiettivo di comprendere e ottimizzare l’apprendimento e l’ambiente in cui esso avviene.
Come afferma George Siemens, uno dei padri fondatori del settore, “il Learning Analytics è l’uso di dati intelligenti, di dati prodotti dallo studente e di modelli di analisi per scoprire informazioni e connessioni sociali, e per predire e dare consigli sull’apprendimento”.
Negli ultimi anni – e in particolare nel 2025 – la learning analytics ha conosciuto una rapida evoluzione, grazie alla convergenza tra intelligenza artificiale generativa, machine learning e piattaforme di e-learning sempre più integrate. Oggi non si tratta più solo di raccogliere dati, ma di trasformarli in insight predittivi e prescrittivi in tempo reale, migliorando l’esperienza di apprendimento per studenti e formatori.
Un approccio umano e data-driven
La learning analytics non è solo tecnologia: è un processo di apprendimento, analisi e design centrato sull’uomo.
Utilizzare i dati per progettare e ridefinire corsi online fornisce una base solida per sviluppare percorsi formativi personalizzati e dinamici. Le piattaforme moderne permettono di adattare i contenuti, i tempi e i livelli di difficoltà in base ai progressi del singolo discente.
Nel 2025, l’obiettivo non è più solo monitorare, ma anticipare i bisogni formativi e costruire esperienze che si modellano automaticamente sull’utente, favorendo la motivazione e riducendo l’abbandono dei corsi.
I vantaggi della learning analytics
Qualunque strategia fondata sui dati porta vantaggi significativi:
- Ottimizzazione delle risorse: analizzare ciò che funziona permette di investire in modo mirato su contenuti e metodologie efficaci.
- Decisioni informate: i dati supportano insegnanti, formatori e organizzazioni nella definizione di nuove strategie educative e di crescita.
- Personalizzazione dell’apprendimento: è possibile fornire agli studenti suggerimenti mirati per migliorare il proprio approccio e i risultati.
- Feedback in tempo reale: grazie all’IA, le piattaforme possono oggi restituire indicazioni immediate e dinamiche sui progressi.
Tipologie di analisi dei dati
Nel 2025, la learning analytics si articola in più livelli di analisi, sempre più integrati tra loro:
- Analisi descrittive – raccontano cosa è accaduto (es. tassi di completamento, tempi medi, attività svolte).
- Analisi diagnostiche – spiegano il perché di determinati risultati (es. perché un corso ha avuto alti tassi di abbandono).
- Analisi predittive – utilizzano l’IA per prevedere tendenze e comportamenti futuri (es. chi rischia di non completare un modulo).
- Analisi prescrittive – forniscono raccomandazioni su cosa fare per migliorare l’apprendimento, spesso generate automaticamente da modelli di machine learning.
Casi d’uso pratici nella formazione online
Ecco alcuni esempi di applicazione, aggiornati al 2025, che mostrano come i dati possano migliorare i corsi online:
- Sondaggi e feedback intelligenti
Raccogliere opinioni dai discenti resta fondamentale. Oggi, però, grazie ai moduli automatizzati (come il Recensione del corso di Soluzione FAD), i dati possono essere analizzati automaticamente per individuare tendenze o criticità.
Le recensioni vengono sintetizzate da algoritmi di analisi del sentiment, restituendo ai docenti un quadro chiaro del gradimento e delle aree di miglioramento. - Analisi delle iscrizioni
Monitorare le iscrizioni consente di capire l’andamento della domanda formativa. Le piattaforme moderne permettono di collegare questi dati a campagne marketing, trend stagionali o cambiamenti di interesse tematico, offrendo un quadro decisionale completo. - Test di ingresso e valutazioni adattive
I test di ingresso e i quiz personalizzati consentono di tarare i corsi sul livello iniziale di ciascun discente. Nel 2025, le piattaforme con intelligenza artificiale adattano automaticamente la difficoltà e i contenuti, creando un percorso realmente adaptive learning. - Monitoraggio di tempi e tassi di completamento
Analizzare chi completa un corso e in quanto tempo aiuta a individuare punti critici nei contenuti. Gli algoritmi possono segnalare automaticamente le sezioni dove gli studenti si bloccano, suggerendo interventi correttivi al docente. - Tracciamento dei progressi e feedback personalizzati
Grazie alla learning analytics integrata, i docenti possono inviare messaggi automatici di incoraggiamento o feedback personalizzati basati sui dati di performance, costruendo un rapporto più umano e motivante con ciascun discente.
Strumenti e prospettive future
Le piattaforme di Learning Management System (LMS) nel 2025 integrano dashboard di analisi sempre più visuali e intuitive, e l’IA generativa viene utilizzata per:
- creare report automatici di performance;
- suggerire modifiche ai contenuti didattici;
- generare nuove risorse formative personalizzate;
- supportare i docenti nell’assistenza agli studenti attraverso chatbot educativi.
Il futuro della formazione digitale è ibrido e data-driven, e la learning analytics è il suo cuore pulsante: un ponte tra i dati e l’esperienza umana dell’apprendimento.