Suurandmete ja ennustava analüüsi kasutamine õpilaste edu toetamiseks

Haridussüsteemi eesmärk on toetada õpilaste edukust. Seda eesmärki pole aga nii lihtne saavutada. Edu on keeruline asi, mis koosneb paljudest teguritest ja mida need mõjutavad. Selle probleemi lähenemisviis on institutsioonide lõikes erinev. Siiski nõustuvad kõik pedagoogid, et andmete jagamise, töötlemise ja erinevate osakondade vahelise koostöö protseduure on vaja täiustada. Üha enam asutusi hakkab kasutama suurandmeid, et ennustada üliõpilaste tulemusi ja selle tulemusena pakkuda kõike, mida nad edu saavutamiseks vajavad.

Sisu

• 1 Ennustava analüüsi väärtus
• 2 Ennustava analüüsi ja suurandmete roll üliõpilaselus
• 3 viimast mõtet

Ennustava analüüsi väärtus

Nii nagu turundusspetsialist määrab klientide huvide ja ostuharjumuste põhjal toote reklaamimise strateegia, võib ennustav analüüs aidata haridusasutustel koostada täiustatud õppekava ja toetada õpilaste edu. See kasutab tulevaste sündmuste ennustamiseks statistilisi meetodeid. Haridussektoris tähendab see arusaamade ja prognooside saamist õpilaste registreerumise, ressursside kasutamise ja asjakohasuse, õpilaste kaasamise jms kohta.

Ennustav analüütika on kogenud kiiret kasvu hariduses, eriti kesk- ja keskkoolijärgsetes õppeasutustes. Suured andmekogud, mis puudutavad üliõpilaste erinevaid tegevusvaldkondi, aitavad kujundada asutuste otsustus- ja arengustrateegiaid. Nad toetavad õpilaste eduplaane usaldusväärsete tõenditega. Andmed klassi registreerumise ja testitulemuste kohta, samuti demograafilised andmed võimaldavad asutusel oma jõupingutusi koondada. Selle tulemusena suurendab see õpilaste püsivust ja toetab edu.

Üha enam asutusi lisavad oma ametlikesse avaldustesse andmetega põhinevad kohustused üliõpilaste edu saavutamiseks. Ennustavat analüütikat kasutades saavad nad oma edasisele tööle ja ressursside eraldamisele selge fookuse. Kui olete üliõpilane ja teil on probleeme ennustava analüütika, suurandmete või mõne muu teemaga seotud ettekandega , on see, mida vajate , paludes kirjanikul „ teha oma referaat ”. Nende mõistete kontseptualiseerimine võib tunduda keeruline, kuna need suundumused on haridussektoris suhteliselt uued.

Ennustava analüüsi ja suurandmete roll üliõpilaselus

Suurandmed annavad sisukaid teadmisi õpetamismeetodite täiustamiseks ja õpilastele uute haridusvõimaluste loomiseks . Õppijate käitumismustrid ja vajadused on väärtuslikud näitajad kohandatud kursuste ja parema õpikeskkonna loomisel. Loomulikult võivad mõlemad aspektid õpilaste edukust edendada.

Suurandmete tehnoloogiad annavad õpetajatele võimaluse näha õpilaste tulemustest suurt pilti juba oma tee algusest peale. See hõlmab huvisid , võimeid, eelistusi, lemmikaineid, kohalolekut, kursustele registreerumist, klassivälist tegevust, hindeid, rühmategevustes osalemist jne. See loend võib olla palju pikem, kuna iga õpilase maha jäetud andmete jälg on kordumatu ja mitmekesine. Need andmekogumid võivad aidata haridusasutustel oma pedagoogilisi tavasid täiustada, et õpilasi kõige paremini teenindada.

Andmepõhise õppekava raames saavad õpilased koostada individuaalsed õppeplaanid ja nautida kohandatud õppekogemust . Kasutades ennustavat analüütikat, näevad õpetajad selgelt oma õpilaste tugevaid ja nõrku külgi. Seetõttu saavad nad pakkuda õppijatele lisatähelepanu ja aidata neil probleemsete valdkondadega toime tulla.

Lisaks toetab ennustav analüütika õpilasi personaalse karjäärinõustamisega. Üliõpilase edusammude põhjalik analüüs aitab pedagoogidel ennustada valdkonda, kus inimene tõenäoliselt edu saavutab. Selle tulemusel saab üliõpilane valdkonna, millele keskenduda, ja saab koondada jõupingutused oma eesmärkide saavutamiseks selles valdkonnas.

Suurandmete roll üliõpilaste edukuses ei piirdu aga ainult õppeedukusega. See hõlmab peaaegu kõiki üliõpilaselu valdkondi, sealhulgas klassiruumi kliimat , kogukonnaelus osalemist, kultuuri, õppekavavälist tegevust ja tööhõivet. Kõik need tegurid mõjutavad mingil määral õpilaste edu. Näiteks võivad mõned õpilased kogeda rahalisi raskusi, samas kui teised võivad olla raskustes suhtlemisprobleemide tõttu. Kui asutus ei võta meetmeid nende õppijate abistamiseks, mõjutavad probleemid tõenäoliselt nende edu.

Alatulemuse ohus olevate üliõpilaste varajane avastamine võimaldab asutuse töötajatel välja töötada ja rakendada sekkumisi probleemsete valdkondadega tegelemiseks. Ülioluline on õpilaste poole ulatamine ja neile abikäe pakkumine. See säästab neid isolatsioonist ja annab õpilastele motivatsiooni õpinguid jätkata.

Ennustav analüütika võimaldab õpetajatel luua õpilaste tulemusi toetava keskkonna. See protsess peaks põhinema institutsionaalse visiooni ja eesmärkide kombineerimisel usaldusväärsete prognoosimudelitega. Nii on õpetajatel ja administraatoritel kõik vajalik, et valmistada ette õigeaegseid sekkumisi, mille eesmärk on õpilaste tulemuste parandamine.

Viimased Mõtted

Ennustava analüütika ja suurandmete kasutamine kõrghariduses on endiselt uus trend, kuigi see kasvab kiiresti. Seetõttu ei ole selle rakendamiseks siiani ammendavaid soovitusi. Ainus universaalne reegel on protsessi tugevdamine eetika ja turvameetmetega.

See on pikk teekond, mida tuleb veel täielikult uurida. Tänapäeval oleme juba näinud ennustava analüütika potentsiaali otsuste tegemisel ja õppijate toetamisel. See tõotab olla tõhus õpilaste edu suurendamisel õige lähenemisviisi ja valmisolekuga muutusteks.