В процессе цифровой трансформации образования происходит все большее распространение смешанных форм обучения, дистанционных курсов, электронных учебных материалов и развитие соответствующих образовательных платформ. Это приводит к накоплению большого массива данных, которые могут скрывать полезную информацию о взаимодействии пользователей. Современные методы учебной аналитики позволяют обнаруживать в данных закономерности поведения обучаемых, строить индивидуальные образовательные маршруты и использовать новые знания для персонификации обучения и повышения качества процесса образования. В статье показано, какие технологии анализа данных могут быть использованы для проектирования различных уровней персонифицированности цифровой образовательной среды. Отдельное внимание уделено исследованию возможностей системы дистанционного обучения MOODLE для анализа накапливаемых образовательных данных. В статье выделены и описаны четыре группы средств аналитики данных с курсов LMS MOODLE. С помощью стандартных аналитических возможностей MOODLE и других средств проведено экспериментальное исследование на примере аналитики конкретного дистанционного курса c элементами персонификации.

Due to the digital transformation of education, there is an active development of blended learning, e-learning courses, electronic educational resources, and educational platforms. This fact leads to the accumulation of big data amount that can hide useful information of users' interactions. Modern educational analytics allow us to detect patterns of student behavior in the data, to build individual educational routes and to use new knowledge to personification of learning and to improve the quality of the educational process using new tools. The article shows which data analysis technologies can be used to design different levels of personification of the digital educational environment. Special attention is paid to the study of the possibilities of the MOODLE distance learning system for the analysis of the accumulated educational data. The article identifies and describes four groups of data analytics tools from LMS MOODLE courses. Using the standard analytical capabilities of MOODLE and other tools, an experimental study was carried out on the example of analytics of a specific distance course with elements of personification.

Общество. Коммуникация. Образование = Society. Communication. Education. — Санкт-Петербург: СПбПУ, 2020-. — Электрон. журнал. — Периодичность: 4 раза в год. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование).

Общество. Коммуникация. Образование = Society. Communication. Education. — Санкт-Петербург: СПбПУ, 2020-. Т. 12, № 4, 2021. — 1 файл (3,35 Мб). — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/j22-131.pdf>.