Korištenje velikih podataka i prediktivne analitike za podršku uspjehu učenika

Cilj obrazovnog sustava je podržati uspjeh učenika. Ipak, ovaj cilj nije tako lako postići. Uspjeh je složena stvar koja se sastoji od raznih čimbenika i na koju utječu. Pristup ovom pitanju razlikuje se među institucijama. Međutim, svi se odgajatelji slažu oko činjenice da postoji potreba za poboljšanjem postupaka dijeljenja podataka, obrade i suradnje između različitih odjela. Sve više institucija počinje primjenjivati ​​velike podatke za predviđanje ishoda učenika i, kao rezultat, nude sve što im je potrebno za uspjeh.

Sadržaj

• 1 Vrijednost prediktivne analize
• 2 Uloga prediktivne analitike i velikih podataka u studentskom životu
• 3 Završne misli

Vrijednost prediktivne analize

Baš kao što marketinški stručnjak određuje strategiju za promicanje proizvoda na temelju interesa kupaca i kupovnih navika, prediktivna analitika može pomoći obrazovnim institucijama da osmisle poboljšani nastavni plan i program i podrže uspjeh učenika. Primjenjuje statističke metode za predviđanje budućih događaja. U obrazovnom sektoru to znači dobivanje uvida i projekcija u vezi s upisom učenika, korištenjem i relevantnošću resursa, angažmanom studenata itd.

Prediktivna analitika doživjela je brzi rast u obrazovanju, osobito u srednjim i višim ustanovama. Veliki skupovi podataka koji se odnose na različita područja aktivnosti studenata pomažu u donošenju odluka i strategijama razvoja institucija. Oni podupiru planove uspjeha učenika pouzdanim dokazima. Podaci o upisu razreda i rezultatima testiranja, kao i demografski podaci, omogućuju ustanovi da koncentrira napore. Kao rezultat toga, služi za povećanje zadržavanja učenika i podržava uspjeh.

Sve više institucija u svoje službene izjave uključuje predanost uspjehu učenika temeljenu na podacima. Korištenjem prediktivne analitike dobivaju jasan fokus za svoj daljnji rad i raspodjelu resursa. Ako ste student i imate poteškoća s radom o prediktivnoj analitici, velikim podacima ili bilo kojim drugim temama, zamoliti pisca da “ napravi moj rad ” je upravo ono što vam treba. Konceptualizacija ovih pojmova može se činiti kompliciranom jer su ti trendovi relativno novi u obrazovnom sektoru.

Uloga prediktivne analitike i velikih podataka u studentskom životu

Veliki podaci pružaju smislene uvide za poboljšanje nastavnih metoda i stvaranje novih obrazovnih mogućnosti za učenike . Obrasci ponašanja i potrebe učenika vrijedni su pokazatelji za kreiranje prilagođenih tečajeva i boljeg okruženja za učenje. Naravno, oba aspekta imaju potencijal za promicanje uspjeha učenika.

Tehnologije velikih podataka daju nastavnicima priliku vidjeti veliku sliku uspješnosti učenika od samog početka njihovog puta. Uključuje interese , sposobnosti, sklonosti, omiljene predmete, pohađanje, upise na tečajeve, izvannastavne aktivnosti, ocjene, sudjelovanje u grupnim aktivnostima itd. Ovaj popis može biti mnogo duži jer je trag podataka koje svaki učenik ostavlja za sobom jedinstven i raznolik. Ovi skupovi podataka mogu pomoći obrazovnim institucijama da poboljšaju svoje pedagoške prakse kako bi najbolje služile svojim učenicima.

U nastavnom planu i programu temeljenom na podacima učenici mogu dobiti individualizirane planove učenja i uživati ​​u prilagođenom iskustvu učenja . Koristeći uvide prediktivne analitike, učitelji jasno vide snage i slabosti svojih učenika. Stoga učenicima mogu pružiti dodatnu pažnju i pomoći im u rješavanju problematičnih područja.

Štoviše, prediktivna analitika podržava studente personaliziranim savjetovanjem o karijeri. Sveobuhvatna analiza napretka učenika pomoći će nastavnicima da predvide područje u kojem će osoba vjerojatno uspjeti. Kao rezultat, student dobiva industriju na koju se može usredotočiti i može usredotočiti napore da postigne svoje ciljeve u ovom području.

Međutim, uloga velikih podataka u uspjehu učenika nije ograničena na akademski uspjeh. Pokriva gotovo sva područja studentskog života, uključujući klimu u učionici , sudjelovanje u životu zajednice, kulturu, izvannastavne programe i zapošljavanje. Svi ovi čimbenici u određenoj mjeri utječu na uspjeh učenika. Na primjer, neki studenti mogu doživjeti financijske poteškoće dok se drugi mogu mučiti zbog problema u komunikaciji. Ako institucija ne poduzme mjere da pomogne ovim učenicima, problemi će vjerojatno utjecati na njihov uspjeh.

Rano otkrivanje učenika koji su u opasnosti od slabe uspješnosti omogućuje osoblju ustanove da razvije i provede intervencije za rješavanje problematičnih područja. Ključno je doprijeti do učenika i pružiti im ruku pomoći. To ih spašava od izoliranosti i daje motivaciju studentima za nastavak studija.

Prediktivna analitika omogućuje nastavnicima da izgrade okruženje podrške za rad učenika. Taj bi se proces trebao temeljiti na kombinaciji institucionalne vizije i ciljeva s pouzdanim modelima predviđanja. Na taj način nastavnici i administratori imaju sve što im je potrebno za pripremu pravovremenih intervencija usmjerenih na poboljšanje ishoda učenika.

Završne misli

Upotreba prediktivne analitike i velikih podataka u visokom obrazovanju i dalje je novi trend, iako brzo raste. Stoga još uvijek nema iscrpnih preporuka o njegovoj primjeni. Jedino univerzalno pravilo je osnažiti proces etičkim i sigurnosnim mjerama.

Ovo je dugo putovanje koje tek treba u potpunosti istražiti. Danas smo već svjedočili potencijalu prediktivne analitike u donošenju odluka i podršci učenicima. Obećava da će biti učinkovit u poticanju uspjeha učenika s pravim pristupom i spremnošću za promjenu.