Brug af Big Data og Predictive Analytics til at understøtte studerendes succes

Målet med uddannelsessystemet er at understøtte elevernes succes. Alligevel er dette mål ikke så let at nå. Succes er en kompleks sag, der består af og er påvirket af en række forskellige faktorer. Tilgangen til dette spørgsmål er forskellig på tværs af institutioner. Alle undervisere er dog enige om, at der er behov for at forbedre procedurerne for datadeling, behandling og samarbejde mellem forskellige afdelinger. Flere og flere institutioner begynder at anvende big data til at forudsige studerendes resultater og tilbyder som et resultat alt, hvad de behøver for at få succes.

Indhold

• 1 Værdien af ​​prædiktiv analyse
• 2 Rollen af ​​prædiktiv analyse og big data i studielivet
• 3 sidste tanker

Værdien af ​​prædiktiv analyse

Ligesom en marketingspecialist fastlægger en strategi for at promovere et produkt baseret på kundernes interesser og købsvaner, kan forudsigende analyser hjælpe uddannelsesinstitutioner med at designe et forbedret læseplan og understøtte elevernes succes. Det anvender statistiske metoder til at forudsige fremtidige begivenheder. I uddannelsessektoren betyder det at få indsigt og fremskrivninger vedrørende elevoptagelse, brug og relevans af ressourcer, elevengagement mv.

Predictive analytics har oplevet hurtig vækst inden for uddannelse, især i sekundære og post-sekundære institutioner. Store datasæt, som vedrører forskellige områder af elevaktivitet, hjælper med at informere institutionernes beslutningstagning og udviklingsstrategier. De understøtter elevernes succesplaner med pålidelige beviser. Data om klassetilmelding og testresultater samt demografiske oplysninger gør det muligt for en institution at koncentrere indsatsen. Som et resultat tjener det til at øge elevfastholdelsen og understøtter succes.

Flere og flere institutioner inkluderer databaserede forpligtelser til studerendes succes i deres officielle udtalelser. Ved at bruge prædiktiv analyse får de et klart fokus på deres videre arbejde og ressourceallokering. Hvis du er studerende, og du kæmper med et papir om prædiktiv analyse, big data eller andre emner, er det lige hvad du har brug for at bede en forfatter om at " gøre mit papir ". Konceptualiseringen af ​​disse udtryk kan virke kompliceret, fordi disse tendenser er relativt nye i uddannelsessektoren.

Rollen af ​​prædiktiv analyse og big data i studielivet

Big data giver meningsfuld indsigt til at forbedre undervisningsmetoder og skabe nye uddannelsesmuligheder for studerende . Elevernes adfærdsmønstre og behov er værdifulde indikatorer for at skabe skræddersyede kurser og et bedre læringsmiljø. Begge aspekter har naturligvis potentialet til at fremme elevernes succes.

Big data-teknologier giver undervisere mulighed for at se et stort billede af elevernes præstation helt fra begyndelsen af ​​deres vej. Det inkluderer interesser , evner, præferencer, yndlingsfag, deltagelse, tilmelding til kurser, fritidsaktiviteter, karakterer, deltagelse i gruppeaktiviteter osv. Denne liste kan være meget længere, da et spor af data, som hver elev efterlader, er unikt og forskelligartet. Disse datasæt kan hjælpe uddannelsesinstitutioner med at forbedre deres pædagogiske praksis for at tjene deres elever bedst.

I et datadrevet læseplan kan eleverne få individualiserede læringsplaner og nyde en skræddersyet læringsoplevelse . Ved at bruge prædiktiv analyseindsigt ser lærerne tydeligt deres elevers styrker og svagheder. Derfor kan de give eleverne noget ekstra opmærksomhed og hjælpe dem med at håndtere problemområder.

Desuden understøtter prædiktiv analyse eleverne med personlig karriererådgivning. En omfattende analyse af en elevs fremskridt vil hjælpe undervisere med at forudsige det område, hvor en person sandsynligvis vil lykkes. Som et resultat får en studerende en branche at fokusere på og kan koncentrere indsatsen for at nå sine mål på dette område.

Big datas rolle i elevernes succes er dog ikke begrænset til akademiske præstationer. Det dækker næsten alle områder af studielivet, herunder klasseværelsesklima , deltagelse i samfundslivet, kultur, fritidsaktiviteter og beskæftigelse. Alle disse faktorer påvirker elevernes succes til en vis grad. For eksempel kan nogle elever opleve økonomiske vanskeligheder, når andre kan have det svært på grund af kommunikationsproblemer. Hvis en institution ikke træffer foranstaltninger for at hjælpe disse elever, vil problemerne sandsynligvis påvirke deres succes.

Tidlig opdagelse af studerende, der er i risiko for at underpræstere, giver personalet på en institution mulighed for at udvikle og implementere interventioner til at håndtere problemområder. Det er afgørende at nå ud til eleverne og give dem en hjælpende hånd. Det sparer dem for at blive isoleret og giver de studerende motivation til at fortsætte deres studier.

Forudsigende analyse giver undervisere mulighed for at opbygge et støttende miljø for elevernes præstationer. Denne proces bør baseres på kombinationen af ​​institutionel vision og mål med pålidelige prædiktive modeller. På denne måde har lærere og administratorer alt, hvad de behøver for at forberede rettidige interventioner, der har til formål at forbedre elevernes resultater.

Afsluttende tanker

Brugen af ​​prædiktiv analyse og big data på de videregående uddannelser er stadig en ny trend, selvom den vokser hurtigt. Derfor er der stadig ingen udtømmende anbefalinger om dets anvendelse. Den eneste universelle regel er at styrke processen med etik og sikkerhedsforanstaltninger.

Dette er en lang rejse, som endnu ikke er helt udforsket. I dag har vi allerede set potentialet i forudsigende analyser i beslutningstagning og elevstøtte. Det lover at være effektivt til at fremme elevernes succes med den rigtige tilgang og vilje til at lave en forandring.