Image of Learning analytics in immersive virtual learning environments: a systematic literature review
Penanda Bagikan

Electronic Resource

Learning analytics in immersive virtual learning environments: a systematic literature review

Research on learning analytics (LA) in various educational contexts is extensive, but research specifically on LA in immersive virtual learning environments (immersive VLEs) remains underexplored in terms of theoretical integration, methodological diversity, and multimodal data utilisation. This study reviews applications of learning analytics in immersive VLEs following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. The paper presents the findings from 34 peer-reviewed journal articles and conference proceedings, describing their research purposes, learning environments, subjects, theoretical frameworks, data types, data analysis techniques, and challenges. Findings show that (1) the application of LA in immersive VLEs has expanded, shifting from an initial focus on learning outcomes and behavioural analysis to include performance prediction, self-regulation, social interaction, and affective states. However, these areas remain unevenly explored; (2) research has predominantly examined desktop-based immersive VLEs, while fewer studies have explored immersive virtual reality settings such as head-mounted displaysand cave automatic virtual environments; (3) higher education students have been the most frequently studied participants, with fewer studies involving K-12 students and adult learners; (4) most studies have employed data-driven approaches to identify behavioural patterns, but explicit theoretical frameworks have been used less frequently to guide analysis and interpretation; (5) behaviour data remains the most commonly used data type; (6) statistical methods such as regression and ANOVA dominate the analytical approaches, with machine learning and deep learning techniques remaining underutilised; and (7) challenges including technical complexity, data interpretability, privacy concerns, and adoption barriers impact the effectiveness and scalability of LA applications in immersive VLEs. These findings provide a comprehensive synthesis of current research trends, methodological limitations, and key challenges in LA applications within immersive VLEs, offering insights to guide future research and practice.

Penelitian tentang analitik pembelajaran (LA) dalam berbagai konteks pendidikan sangat luas, tetapi penelitian khusus tentang LA dalam lingkungan pembelajaran virtual imersif (VLE imersif) masih kurang dieksplorasi dalam hal integrasi teoretis, keragaman metodologis, dan pemanfaatan data multimoda. Studi ini meninjau aplikasi analitik pembelajaran dalam VLE imersif mengikuti pedoman Item Pelaporan Pilihan untuk Tinjauan Sistematis dan Meta-Analisis. Makalah ini menyajikan temuan dari 34 artikel jurnal dan prosiding konferensi yang telah ditinjau sejawat, yang menjelaskan tujuan penelitian, lingkungan belajar, subjek, kerangka kerja teoretis, tipe data, teknik analisis data, dan tantangannya. Temuan menunjukkan bahwa (1) penerapan LA dalam VLE imersif telah meluas, bergeser dari fokus awal pada hasil pembelajaran dan analisis perilaku untuk mencakup prediksi kinerja, pengaturan diri, interaksi sosial, dan keadaan afektif. Namun, area-area ini masih belum dieksplorasi secara merata; (2) penelitian terutama mengkaji VLE imersif berbasis desktop, sementara lebih sedikit penelitian yang mengeksplorasi pengaturan realitas virtual imersif seperti tampilan yang dipasang di kepala dan lingkungan virtual gua otomatis; (3) mahasiswa pendidikan tinggi merupakan partisipan yang paling sering diteliti, dengan lebih sedikit penelitian yang melibatkan siswa K-12 dan pelajar dewasa; (4) sebagian besar penelitian telah menggunakan pendekatan berbasis data untuk mengidentifikasi pola perilaku, tetapi kerangka kerja teoritis eksplisit lebih jarang digunakan untuk memandu analisis dan interpretasi; (5) data perilaku tetap menjadi tipe data yang paling umum digunakan; (6) metode statistik seperti regresi dan ANOVA mendominasi pendekatan analitis, dengan teknik pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam masih kurang dimanfaatkan; dan (7) tantangan termasuk kompleksitas teknis, interpretabilitas data, masalah privasi, dan hambatan adopsi memengaruhi efektivitas dan skalabilitas aplikasi LA dalam VLE imersif. Temuan-temuan ini memberikan sintesis komprehensif dari tren penelitian terkini, keterbatasan metodologis, dan tantangan utama dalam aplikasi LA dalam VLE imersif, yang menawarkan wawasan untuk memandu penelitian dan praktik di masa mendatang.

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail
Judul Seri
Smart Learning Environments
No. Panggil
-
Penerbit
: Springer Nature.,
Deskripsi Fisik
Hal. 1 - 27
Bahasa
English
ISBN/ISSN
21967091
Klasifikasi
NONE
Tipe Isi
text
Tipe Media
computer
Tipe Pembawa
online resource
Edisi
12, Article number: 43
Subjek
Systematic review
Learning analytics
Multimodal learning analytics
Virtual learning environment
Info Detail Spesifik
-
Pernyataan Tanggungjawab
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas
Komentar
Anda harus masuk sebelum memberikan komentar