Big Datan ja ennakoivan analytiikan käyttö tukemaan oppilaiden menestystä

Koulutusjärjestelmän tavoitteena on tukea opiskelijoiden menestystä. Tämä tavoite ei kuitenkaan ole niin helppo saavuttaa. Menestys on monimutkainen asia, joka koostuu useista tekijöistä ja johon ne vaikuttavat. Lähestymistapa tähän kysymykseen vaihtelee eri toimielimissä. Kaikki kouluttajat ovat kuitenkin samaa mieltä siitä, että tiedon jakamisen, käsittelyn ja yhteistyön menettelytapoja eri osastojen välillä on parannettava. Yhä useammat oppilaitokset alkavat soveltaa big dataa ennustaakseen opiskelijoiden tuloksia ja tarjoavat tämän seurauksena kaiken, mitä he tarvitsevat menestyäkseen.

Sisällys

• 1 Ennakoivan analyysin arvo
• 2 Ennakoivan analytiikan ja Big Datan rooli opiskelijaelämässä
• 3 viimeistä ajatusta

Ennakoivan analyysin arvo

Aivan kuten markkinointiasiantuntija määrittelee strategian tuotteen mainostamiseksi asiakkaiden kiinnostuksen kohteiden ja ostotottumusten perusteella, ennakoiva analytiikka voi auttaa oppilaitoksia suunnittelemaan paranneltua opetussuunnitelmaa ja tukemaan opiskelijoiden menestystä. Se käyttää tilastollisia menetelmiä ennustaakseen tulevia tapahtumia. Koulutussektorilla se tarkoittaa näkemysten ja ennusteiden saamista opiskelijoiden ilmoittautumisesta, resurssien käytöstä ja relevanssista, opiskelijoiden sitoutumisesta jne.

Ennakoiva analytiikka on kokenut nopean kasvun koulutuksessa, erityisesti keskiasteen ja toisen asteen jälkeisissä oppilaitoksissa. Suuret tietojoukot, jotka koskevat opiskelijatoiminnan eri osa-alueita, auttavat vaikuttamaan oppilaitosten päätöksentekoon ja kehittämisstrategioihin. He tukevat opiskelijoiden menestyssuunnitelmia luotettavalla todisteella. Luokkailmoittautumis- ja testitulokset sekä demografiset tiedot antavat oppilaitokselle mahdollisuuden keskittyä. Näin se lisää opiskelijoiden pysyvyyttä ja tukee menestymistä.

Yhä useammat oppilaitokset sisällyttävät virallisissa lausunnoissaan dataan perustuvia sitoumuksia opiskelijoiden menestymiseen. Ennakoivaa analytiikkaa hyödyntämällä he saavat selkeän painopisteen jatkotyölleen ja resurssien allokoinnille. Jos olet opiskelija ja kamppailet ennustavaa analytiikkaa, big dataa tai muita aiheita käsittelevän paperin kanssa, pyydä kirjoittajaa " tekemään paperini " on juuri sitä mitä tarvitset. Näiden termien käsitteellistäminen voi tuntua monimutkaiselta, koska nämä suuntaukset ovat suhteellisen uusia koulutusalalla.

Ennakoivan analytiikan ja Big Datan rooli opiskelijaelämässä

Big data tarjoaa merkityksellisiä oivalluksia opetusmenetelmien parantamiseen ja uusien koulutusmahdollisuuksien luomiseen opiskelijoille . Oppilaiden käyttäytymismallit ja tarpeet ovat arvokkaita indikaattoreita räätälöityjen kurssien ja paremman oppimisympäristön luomisessa. Luonnollisesti molemmilla puolilla on potentiaalia edistää opiskelijoiden menestystä.

Big data -teknologiat antavat opettajille mahdollisuuden nähdä kokonaiskuva oppilaiden suorituksista polun alusta alkaen. Se sisältää kiinnostuksen kohteet , kyvyt, mieltymykset, suosikkiaiheet, osallistumisen, kursseille ilmoittautumisen, koulun ulkopuoliset toiminnot, arvosanat, osallistumisen ryhmätoimintoihin jne. Tämä luettelo voi olla paljon pidempi, koska jokaisen opiskelijan jättämä data on ainutlaatuinen ja monipuolinen. Nämä tietojoukot voivat auttaa oppilaitoksia parantamaan pedagogisia käytäntöjään palvellakseen oppilaitaan parhaiten.

Dataohjatussa opetussuunnitelmassa opiskelijat voivat saada yksilöllisiä oppimissuunnitelmia ja nauttia räätälöidystä oppimiskokemuksesta . Ennakoivan analytiikan oivalluksia käyttämällä opettajat näkevät selvästi oppilaidensa vahvuudet ja heikkoudet. Siksi he voivat antaa opiskelijoille lisähuomiota ja auttaa heitä käsittelemään ongelma-alueita.

Lisäksi ennakoiva analytiikka tukee opiskelijoille yksilöllistä uraneuvontaa. Kattava analyysi opiskelijan edistymisestä auttaa opettajia ennustamaan alueen, jolla henkilö todennäköisesti menestyy. Tämän seurauksena opiskelija saa alan, johon keskittyä, ja voi keskittää voimansa saavuttaakseen tavoitteensa tällä alueella.

Big datan rooli opiskelijoiden menestymisessä ei kuitenkaan rajoitu akateemiseen suoritukseen. Se kattaa lähes kaikki opiskelijaelämän osa-alueet, mukaan lukien luokkahuoneilmapiirin , osallistumisen yhteisön elämään, kulttuuriin, koulun ulkopuolisiin tehtäviin ja työllistymiseen. Kaikki nämä tekijät vaikuttavat opiskelijoiden menestymiseen jossain määrin. Esimerkiksi joillakin opiskelijoilla voi olla taloudellisia vaikeuksia, kun taas toiset voivat kamppailla viestintäongelmien vuoksi. Jos oppilaitos ei ryhdy toimiin auttaakseen näitä oppijoita, ongelmat todennäköisesti vaikuttavat heidän menestykseensä.

Alikehitysvaarassa olevien opiskelijoiden varhainen havaitseminen antaa oppilaitoksen henkilöstölle mahdollisuuden kehittää ja toteuttaa interventioita ongelma-alueiden käsittelemiseksi. On erittäin tärkeää tavoittaa opiskelijat ja tarjota heille auttava käsi. Se säästää heidät eristäytymiseltä ja motivoi opiskelijoita jatkamaan opintojaan.

Ennakoivan analytiikan avulla opettajat voivat rakentaa oppilaiden suorituksia tukevan ympäristön. Tämän prosessin tulisi perustua institutionaalisen vision ja tavoitteiden sekä luotettavien ennustemallien yhdistämiseen. Tällä tavalla opettajilla ja ylläpitäjillä on kaikki tarvittava valmistellakseen oikea-aikaisia ​​interventioita, joiden tarkoituksena on parantaa oppilaiden tuloksia.

Lopulliset ajatukset

Ennustavan analytiikan ja big datan käyttö korkeakouluissa on edelleen uusi trendi, vaikka se kasvaakin nopeasti. Siksi sen soveltamisesta ei ole vielä annettu tyhjentäviä suosituksia. Ainoa yleinen sääntö on vahvistaa prosessi eettisillä ja turvatoimilla.

Tämä on pitkä matka, joka on vielä täysin tutkimatta. Nykyään olemme jo todistaneet ennustavan analytiikan mahdollisuudet päätöksenteossa ja oppijoiden tukemisessa. Se lupaa olla tehokas edistämään oppilaiden menestystä oikealla lähestymistavalla ja halukkuudella tehdä muutoksia.