Bruk av Big Data og Predictive Analytics for å støtte studentenes suksess

Målet med utdanningssystemet er å støtte elevenes suksess. Likevel er dette målet ikke så lett å oppnå. Suksess er en kompleks sak som består av og påvirkes av en rekke faktorer. Tilnærmingen til dette problemet er forskjellig på tvers av institusjoner. Imidlertid er alle lærere enige om at det er behov for å forbedre prosedyrene for datadeling, behandling og samarbeid mellom ulike avdelinger. Flere og flere institusjoner begynner å bruke big data for å forutsi studentresultater og tilbyr som et resultat alt de trenger for å lykkes.

Innhold

• 1 Verdien av prediktiv analyse
• 2 Rollen til prediktiv analyse og stordata i studentlivet
• 3 siste tanker

Verdien av prediktiv analyse

Akkurat som en markedsføringsspesialist bestemmer en strategi for å markedsføre et produkt basert på kundenes interesser og kjøpsvaner, kan prediktiv analyse hjelpe utdanningsinstitusjoner med å utforme en forbedret læreplan og støtte studentenes suksess. Den bruker statistiske metoder for å forutsi fremtidige hendelser. I utdanningssektoren betyr det å få innsikt og anslag om studentpåmelding, bruk og relevans av ressurser, studentengasjement mv.

Prediktiv analyse har opplevd rask vekst innen utdanning, spesielt i videregående og post-sekundære institusjoner. Store sett med data, som angår ulike områder av studentaktivitet, bidrar til å informere institusjoners beslutningstaking og utviklingsstrategier. De støtter studentenes suksessplaner med pålitelige bevis. Data om klassepåmelding og testresultater, samt demografisk informasjon, gjør at en institusjon kan konsentrere innsatsen. Som et resultat tjener det til å øke studentbevaringen og støtter suksess.

Flere og flere institusjoner inkluderer databaserte forpliktelser til studentsuksess i sine offisielle uttalelser. Ved å benytte prediktiv analyse får de et tydelig fokus for sitt videre arbeid og ressursallokering. Hvis du er student og du sliter med en oppgave om prediktiv analyse, big data eller andre emner, er det akkurat det du trenger å be en forfatter om å " gjøre papiret mitt ". Konseptualiseringen av disse begrepene kan virke komplisert fordi disse trendene er relativt nye i utdanningssektoren.

Rollen til prediktiv analyse og big data i studentlivet

Big data gir meningsfull innsikt for å forbedre undervisningsmetoder og skape nye utdanningsmuligheter for studenter . Elevers atferdsmønstre og behov er verdifulle indikatorer for å skape tilpassede kurs og et bedre læringsmiljø. Naturligvis har begge aspektene potensial til å fremme studentenes suksess.

Big data-teknologier gir lærere muligheten til å se et stort bilde av elevenes prestasjoner helt fra begynnelsen av veien. Den inkluderer interesser , evner, preferanser, favorittemner, oppmøte, påmelding til kurs, fritidsaktiviteter, karakterer, deltakelse i gruppeaktiviteter osv. Denne listen kan være mye lengre ettersom et spor av data som hver elev etterlater seg er unikt og mangfoldig. Disse datasettene kan hjelpe utdanningsinstitusjoner med å forbedre sin pedagogiske praksis for å tjene studentene best mulig.

I en datadrevet læreplan kan elevene få individualiserte læringsplaner og nyte en skreddersydd læringsopplevelse . Ved å bruke prediktiv analyseinnsikt ser lærerne tydelig styrker og svakheter til elevene sine. Derfor kan de gi elevene litt ekstra oppmerksomhet og hjelpe dem med å håndtere problemområder.

Dessuten støtter prediktiv analyse studentene med personlig karriereveiledning. En omfattende analyse av en elevs fremgang vil hjelpe lærere til å forutsi området der en person sannsynligvis vil lykkes. Som et resultat får en student en bransje å fokusere på og kan konsentrere innsatsen for å nå sine mål på dette området.

Imidlertid er big datas rolle i studentenes suksess ikke begrenset til akademiske prestasjoner. Den dekker nesten alle områder av studentlivet, inkludert klasseromsklima , deltakelse i samfunnslivet, kultur, fritidsaktiviteter og sysselsetting. Alle disse faktorene påvirker studentenes suksess til en viss grad. For eksempel kan noen elever oppleve økonomiske vanskeligheter når andre kan slite på grunn av kommunikasjonsproblemer. Hvis en institusjon ikke iverksetter tiltak for å hjelpe disse elevene, vil problemene sannsynligvis påvirke deres suksess.

Tidlig oppdagelse av studenter som er i fare for å underprestere, gjør at ansatte ved en institusjon kan utvikle og implementere intervensjoner for å håndtere problemområder. Å nå ut til elevene og gi dem en hjelpende hånd er avgjørende. Det sparer dem fra å bli isolert og gir studentene motivasjon til å fortsette studiene.

Prediktiv analyse lar lærere bygge et støttende miljø for elevenes prestasjoner. Denne prosessen bør være basert på kombinasjonen av institusjonell visjon og mål med pålitelige prediktive modeller. På denne måten har lærere og administratorer alt de trenger for å forberede rettidige intervensjoner for å forbedre elevenes resultater.

Siste tanker

Bruk av prediktiv analyse og big data i høyere utdanning er fortsatt en ny trend, selv om den vokser raskt. Derfor er det fortsatt ingen uttømmende anbefalinger om bruken. Den eneste universelle regelen er å styrke prosessen med etikk og sikkerhetstiltak.

Dette er en lang reise som ennå ikke er fullstendig utforsket. I dag har vi allerede sett potensialet til prediktiv analyse i beslutningstaking og elevstøtte. Det lover å være effektivt for å drive studentenes suksess med riktig tilnærming og vilje til å gjøre en endring.