ข้อมูลเชิงลึกสามารถเก็บรวบรวมได้แม้แต่การเรียนผ่านช่องทางออนไลน์ ล่าสุด นักวิจัยได้ใช้ AI รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อติดตามพฤติกรรมผู้เรียนผ่านการเรียนออนไลน์ซึ่งให้ผลลัพธ์ที่น่าสนใจอย่างยิ่ง
ในงานวิจัยเผยแพร่ล่าสุดชื่อ Tracking Behavioral Patterns among Students in an Online Education System (การติดตามรูปแบบพฤติกรรมของผู้เรียนในระบบการศึกษาออนไลน์) ทีมนักวิจัยจาก the University of Copenhagen ศึกษาโมเดล AI ที่นำข้อมูลจาก Clio Online หนึ่งในผู้ให้บริการเนื้อหารายใหญ่แก่โรงเรียนประถมในเดนมาร์ก เพื่อหาความสัมพันธ์ของปัจจัยต่างๆ เช่น ช่วงเวลา วิชา ประเภทกิจกรรม ความซับซ้อน และผลการเรียนและพฤติกรรม ทีมวิจัยกล่าวว่า วิธีนี้ใช้สำหรับติดตามความเปลี่ยนแปลงด้านพฤติกรรมของผู้เรียน รวมถึงแนวโน้มในระบบการศึกษาที่กว้างขึ้นด้วย
Clio Online ซึ่งเป็นผู้ให้บริการเนื้อหาแก่โรงเรียนประถมในเดนมาร์กถึง 90% มีบทเรียนครอบคลุมทุกวิชา (ยกเว้นคณิตศาสตร์) และประกอบไปด้วยบทความ วีดีโอ คลิปเสียง แบบฝึกหัด แบบทดสอบที่นักเรียนใช้ศึกษาด้วยตัวเองและทำการบ้าน นักวิจัยได้ศึกษาชุดข้อมูลส่วนหนึ่งจากนักเรียน 14,810 คน และเลือกคุณสมบัติ เช่น กิจกรรมระหว่างช่วงเวลาอยู่ในโรงเรียนกับช่วงเวลานอกโรงเรียน เวลาที่ใช้ทำแบบฝึกหัดและอ่านบทความ เวลาที่ใช้ศึกษาหัวข้อต่างๆ ระยะเวลาที่ใช้ศึกษาโดยเฉลี่ย และคะแนนแบบทดสอบโดยเฉลี่ย
นักวิจัยป้อนคลังข้อมูลลงในอัลกอริธึมวิเคราะห์แบบคลัสเตอร์เพื่อหาคุณสมบัติร่วมกันแยกออกจากอีกกลุ่ม ผลคือนักเรียนที่ศึกษาหัวข้อวิทยาศาสตร์ใช้เวลาอ่านไม่สมส่วนนัก และผลการเรียนของนักเรียนที่ศึกษาด้านภาษาสัมพันธ์กับเวลาที่ใช้ทำแบบทดสอบและการเรียนในช่วงที่อยู่ในโรงเรียน ซึ่งสัมพันธ์กับหลักการเรียนทักษะอย่างไวยากรณ์ที่ต้องใช้ระยะฝึกฝนเพื่อที่จะเรียนรู้ได้ดี นอกจากนี้ นักวิจัยพบว่านักเรียนที่ศึกษาที่บ้านส่วนใหญ่ไม่ได้เป็นกลุ่มที่โดดเด่นนักเมื่อเทียบกับกลุ่มเพื่อนๆ
นักวิจัยได้ทิ้งท้ายไว้สำหรับการศึกษาเพิ่มเติมในอนาคตถึงการนำข้อมูลอื่นๆ เช่น การมอบหมายบทความหรือแบบทดสอบพร้อมกันในคราเดียว และการให้นักเรียนอ่านศึกษาเองหรือศึกษาร่วมกับเพื่อนร่วมห้อง มาใช้ในการวิเคราะห์ร่วมกัน ในอนาคต ทีมวิจัยหวังว่าจะใช้ระบบที่สามารถใช้ติดตามการเปลี่ยนแปลงข้ามช่วงเวลาในระดับชั้นเรียนได้ เพื่อให้ครูผู้สอนออกแบบบทเรียนที่ตอบสนองผู้เรียนรายบุคคลได้