Cilj izobraževalnega sistema je podpirati uspeh učencev. Vendar pa tega cilja ni tako enostavno doseči. Uspeh je kompleksna zadeva, ki je sestavljena iz različnih dejavnikov in nanjo vplivajo. Pristop do tega vprašanja se med institucijami razlikuje. Vsi pedagogi pa se strinjajo, da je treba izboljšati postopke izmenjave podatkov, obdelave in sodelovanja med različnimi oddelki. Vse več institucij začne uporabljati velike podatke za napovedovanje rezultatov študentov in posledično ponuja vse, kar potrebujejo za uspeh.
Vsebina
Vrednost napovedne analitike
Tako kot strokovnjak za trženje določi strategijo za promocijo izdelka na podlagi interesov strank in nakupnih navad, lahko napovedna analitika pomaga izobraževalnim ustanovam oblikovati izboljšan učni načrt in podpreti uspeh študentov. Uporablja statistične metode za napovedovanje prihodnjih dogodkov. V izobraževalnem sektorju pomeni pridobivanje vpogledov in projekcij glede vpisa študentov, uporabe in ustreznosti virov, angažiranosti študentov itd.
Prediktivna analitika je doživela hitro rast v izobraževanju, zlasti v srednjih in višješolskih ustanovah. Veliki nabori podatkov, ki se nanašajo na različna področja študentske dejavnosti, so v pomoč pri odločanju in strategijah razvoja institucij. Načrte uspeha študentov podpirajo z zanesljivimi dokazi. Podatki o vpisu v razrede in rezultatih testov ter demografski podatki omogočajo ustanovi, da osredotoči napore. Posledično služi povečanju ohranjanja študentov in podpira uspeh.
Vse več institucij v svoje uradne izjave vključuje zaveze k uspehu študentov, ki temeljijo na podatkih. Z uporabo napovedne analitike dobijo jasen fokus za svoje nadaljnje delo in razporeditev virov. Če ste študent in imate težave s prispevkom o napovedni analitiki, velikih podatkih ali kakršnih koli drugih temah, je to, kar potrebujete , prositi pisca, da » naredi moj prispevek «. Konceptualizacija teh izrazov se morda zdi zapletena, ker so ti trendi v izobraževalnem sektorju relativno novi.
Vloga napovedne analitike in velikih podatkov v študentskem življenju
Veliki podatki zagotavljajo pomembne vpoglede v izboljšanje metod poučevanja in ustvarjanje novih izobraževalnih priložnosti za študente . Vzorci vedenja in potreb učencev so dragoceni kazalniki za ustvarjanje prilagojenih tečajev in boljšega učnega okolja. Seveda imata oba vidika potencial za spodbujanje uspeha študentov.
Tehnologije velikih podatkov dajejo učiteljem možnost, da vidijo veliko sliko o uspešnosti učencev od samega začetka njihove poti. Vključuje interese , sposobnosti, preference, najljubše predmete, obisk, vpis v tečaje, obšolske dejavnosti, ocene, sodelovanje v skupinskih dejavnostih itd. Ta seznam je lahko veliko daljši, saj je sled podatkov, ki jih vsak študent pusti za seboj, edinstvena in raznolika. Ti nabori podatkov lahko pomagajo izobraževalnim ustanovam izboljšati svoje pedagoške prakse, da bi najbolje služile svojim študentom.
V učnem načrtu, ki temelji na podatkih, lahko študentje dobijo individualne učne načrte in uživajo v prilagojeni učni izkušnji . Z uporabo vpogledov napovedne analitike učitelji jasno vidijo prednosti in slabosti svojih učencev. Zato lahko učencem zagotovijo nekaj dodatne pozornosti in jim pomagajo pri soočanju s problematičnimi področji.
Poleg tega napovedna analitika podpira študente s prilagojenim poklicnim svetovanjem. Celovita analiza učenčevega napredka bo pomagala pedagogom napovedati področje, kjer bo oseba verjetno uspela. Kot rezultat, študent dobi industrijo, na katero se lahko osredotoči, in lahko osredotoči napore za dosego svojih ciljev na tem področju.
Vendar pa vloga velikih podatkov pri uspehu študentov ni omejena na akademsko uspešnost. Zajema skoraj vsa področja študentskega življenja, vključno s klimo v razredu , sodelovanjem v življenju skupnosti, kulturo, obšolskimi programi in zaposlitvijo. Vsi ti dejavniki do neke mere vplivajo na uspeh študenta. Nekateri študenti imajo lahko na primer finančne težave, medtem ko imajo drugi težave zaradi težav s komunikacijo. Če ustanova ne sprejme ukrepov za pomoč tem učencem, bodo težave verjetno vplivale na njihov uspeh.
Zgodnje odkrivanje študentov, ki jim grozi slabši uspeh, omogoča osebju ustanove, da razvije in izvede intervencije za obravnavo problematičnih področij. Ključnega pomena je, da se obrnemo na študente in jim ponudimo roko pomoči. Rešuje jih izoliranosti in daje študentom motivacijo za nadaljevanje študija.
Prediktivna analitika omogoča učiteljem, da zgradijo podporno okolje za uspešnost učencev. Ta proces bi moral temeljiti na kombinaciji institucionalne vizije in ciljev z zanesljivimi napovednimi modeli. Tako imajo učitelji in skrbniki vse, kar potrebujejo za pripravo pravočasnih intervencij za izboljšanje rezultatov učencev.
Končne misli
Uporaba napovedne analitike in velikih podatkov v visokem šolstvu je še vedno nov trend, čeprav hitro raste. Zato še vedno ni izčrpnih priporočil o njegovi uporabi. Edino univerzalno pravilo je pooblastiti proces z etičnimi in varnostnimi ukrepi.
To je dolgo potovanje, ki ga je treba še popolnoma raziskati. Dandanes smo že priča potencialu napovedne analitike pri odločanju in podpori učencem. Obljublja, da bo s pravim pristopom in pripravljenostjo za spremembo učinkovito pri doseganju uspeha študentov.