Big Data és prediktív elemzés használata a tanulói sikerek támogatására

Az oktatási rendszer célja a tanulók sikerének támogatása. Ezt a célt azonban nem olyan könnyű elérni. A siker egy összetett dolog, amely számos tényezőből áll, és számos tényezőből áll. A probléma megközelítése intézményenként eltérő. Abban azonban minden oktató egyetért, hogy javítani kell az adatmegosztás, -feldolgozás és a különböző osztályok közötti együttműködés eljárásait. Egyre több intézmény kezdi alkalmazni a big data-okat a hallgatói eredmények előrejelzésére, és ennek eredményeként mindent kínál a sikerhez.

Tartalom

• 1 A prediktív elemzés értéke
• 2 A prediktív elemzés és a Big Data szerepe a hallgatói életben
• 3 Végső gondolat

A prediktív elemzés értéke

Csakúgy, mint a marketingszakember a vevők érdeklődése és vásárlási szokásai alapján meghatározza a termék népszerűsítésének stratégiáját, a prediktív analitika segíthet az oktatási intézményeknek továbbfejlesztett tananyag kialakításában és a tanulók sikerének támogatásában. Statisztikai módszereket alkalmaz a jövőbeli események előrejelzésére. Az oktatási szektorban ez azt jelenti, hogy betekintést és előrejelzéseket kell szerezni a hallgatói felvételről, az erőforrások használatáról és relevanciájáról, a hallgatói elkötelezettségről stb.

A prediktív analitika gyors növekedést tapasztalt az oktatásban, különösen a középfokú és a középiskola utáni intézményekben. A hallgatói tevékenység különböző területeit érintő nagy adathalmazok segítik az intézmények döntéshozatali és fejlesztési stratégiáinak megalapozását. Megbízható bizonyítékokkal támasztják alá a tanulói sikerterveket. Az osztályba való beiratkozásra és a teszteredményekre vonatkozó adatok, valamint a demográfiai adatok lehetővé teszik az intézmény számára az erőfeszítések összpontosítását. Ennek eredményeként a tanulómegtartóztatás növelését és a sikeresség támogatását szolgálja.

Egyre több intézmény tünteti fel hivatalos nyilatkozataiban a hallgatói sikeresség melletti adatalapú kötelezettségvállalást. A prediktív analitika használatával egyértelmű fókuszt kapnak további munkájukhoz és erőforrás-allokációjukhoz. Ha Ön diák, és egy prediktív analitikáról, big data-ról vagy bármilyen más témáról szóló dolgozattal küszködik, akkor arra van szüksége, hogy megkérje az írót, hogy „ csinálja meg a dolgozatomat ”. E fogalmak fogalmi meghatározása bonyolultnak tűnhet, mivel ezek a tendenciák viszonylag újak az oktatási szektorban.

A prediktív elemzés és a Big Data szerepe a hallgatói életben

A Big Data értelmes betekintést nyújt a tanítási módszerek fejlesztéséhez, és új oktatási lehetőségeket teremt a diákok számára . A tanulók viselkedésmintái és szükségletei értékes indikátorok a személyre szabott kurzusok és a jobb tanulási környezet létrehozásához. Természetesen mindkét szempont képes előmozdítani a tanulók sikerét.

A big data technológiák lehetőséget adnak az oktatóknak, hogy átfogó képet lássanak a tanulók teljesítményéről már az útjuk kezdetén. Tartalmazza érdeklődési köröket, képességeket, preferenciákat, kedvenc tantárgyakat, részvételt, kurzusokra való beiratkozást, tanórán kívüli tevékenységeket, osztályzatokat, csoportos tevékenységekben való részvételt stb. Ez a lista sokkal hosszabb is lehet, mivel az egyes tanulók által hátrahagyott adatok egyedi és változatosak. Ezek az adatsorok segíthetik az oktatási intézményeket pedagógiai gyakorlatuk fejlesztésében annak érdekében, hogy tanulóikat a legjobban szolgálják.

Az adatvezérelt tantervben a tanulók személyre szabott tanulási terveket készíthetnek, és személyre szabott tanulási élményben részesülhetnek . A prediktív analitikai betekintések segítségével a tanárok világosan látják diákjaik erősségeit és gyengeségeit. Ezért extra figyelmet tudnak biztosítani a tanulóknak, és segíthetnek nekik a problémás területek kezelésében.

Ezenkívül a prediktív analitika személyre szabott karrier-tanácsadással támogatja a hallgatókat. A tanuló előrehaladásának átfogó elemzése segít a pedagógusoknak megjósolni azt a területet, ahol egy személy valószínűleg sikeres lesz. Ennek eredményeként a hallgató olyan iparágat kap, amelyre összpontosíthat, és összpontosíthatja erőfeszítéseit, hogy elérje céljait ezen a területen.

A big data szerepe a tanulói sikerekben azonban nem korlátozódik a tanulmányi teljesítményre. A diákélet szinte minden területére kiterjed, beleértve az osztálytermi klímát , a közösségi életben való részvételt, a kultúrát, a tanórán kívüli programokat és a foglalkoztatást. Mindezek a tényezők bizonyos mértékig befolyásolják a tanulók sikerét. Például egyes tanulók pénzügyi nehézségekkel szembesülhetnek, míg mások kommunikációs problémákkal küszködhetnek. Ha egy intézmény nem tesz intézkedéseket ezeknek a tanulóknak a megsegítésére, a problémák valószínűleg hatással lesznek a sikerükre.

Az alulteljesítés kockázatának kitett hallgatók korai felismerése lehetővé teszi az intézmény dolgozói számára, hogy beavatkozásokat dolgozzanak ki és hajtsanak végre a problémás területek kezelésére. A tanulók megszólítása és segítő kéz nyújtása kulcsfontosságú. Megkíméli őket az elszigeteltségtől, és motivációt ad a hallgatóknak tanulmányaik folytatására.

A prediktív elemzés lehetővé teszi az oktatók számára, hogy támogató környezetet építsenek ki a tanulók teljesítményéhez. Ennek a folyamatnak az intézményi jövőkép és célok megbízható prediktív modellekkel való kombinációján kell alapulnia. Így a tanárok és az adminisztrátorok mindennel rendelkeznek ahhoz, hogy időben előkészítsék a tanulói eredmények javítását célzó beavatkozásokat.

Végső gondolatok

A prediktív analitika és a big data alkalmazása a felsőoktatásban még mindig új trend, bár gyorsan növekszik. Ezért még mindig nincsenek kimerítő ajánlások az alkalmazására vonatkozóan. Az egyetlen egyetemes szabály az, hogy a folyamatot etikai és biztonsági intézkedésekkel kell felhatalmazni.

Ez egy hosszú út, amelyet még teljesen fel kell fedezni. Napjainkban már tanúi lehettünk a prediktív analitikában rejlő lehetőségeknek a döntéshozatalban és a tanulók támogatásában. Hatékonynak ígérkezik a tanulók sikerének elősegítésében, megfelelő megközelítéssel és változtatási hajlandósággal.