Använda Big Data och Predictive Analytics för att stödja studentframgång

Målet med utbildningssystemet är att stödja elevernas framgång. Ändå är detta mål inte så lätt att uppnå. Framgång är en komplex fråga som består av och påverkas av en mängd olika faktorer. Förhållningssättet till denna fråga skiljer sig mellan institutioner. Alla lärare är dock överens om att det finns ett behov av att förbättra förfarandena för datadelning, bearbetning och samarbete mellan olika avdelningar. Fler och fler institutioner börjar använda big data för att förutsäga studentresultat och, som ett resultat, erbjuder allt de behöver för att lyckas.

Innehåll

• 1 Värdet av prediktiv analys
• 2 Rollen för prediktiv analys och big data i studentlivet
• 3 sista tankar

Värdet av prediktiv analys

Precis som en marknadsföringsspecialist bestämmer en strategi för att marknadsföra en produkt baserat på kundernas intressen och köpvanor, kan prediktiv analys hjälpa utbildningsinstitutioner att utforma en förbättrad läroplan och stödja elevernas framgång. Den tillämpar statistiska metoder för att förutsäga framtida händelser. Inom utbildningssektorn innebär det att få insikter och prognoser om studentinskrivning, användning och relevans av resurser, studentengagemang, etc.

Predictive analytics har upplevt en snabb tillväxt inom utbildning, särskilt på gymnasie- och eftergymnasiala institutioner. Stora uppsättningar data, som berör olika områden av studentaktivitet, hjälper till att informera institutionernas beslutsfattande och utvecklingsstrategier. De stödjer elevernas framgångsplaner med tillförlitliga bevis. Data om klassinskrivning och testresultat, såväl som demografisk information, gör det möjligt för en institution att koncentrera insatserna. Som ett resultat tjänar det till att öka studentbehållningen och stöder framgång.

Fler och fler institutioner inkluderar databaserade åtaganden för studentframgång i sina officiella uttalanden. Genom att använda prediktiv analys får de ett tydligt fokus för sitt fortsatta arbete och resursallokering. Om du är student och du kämpar med ett papper om prediktiv analys, big data eller andra ämnen, är det precis vad du behöver be en författare att " göra mitt papper ". Konceptualiseringen av dessa termer kan tyckas komplicerad eftersom dessa trender är relativt nya inom utbildningssektorn.

Rollen av Predictive Analytics och Big Data i studentlivet

Big data ger meningsfulla insikter för att förbättra undervisningsmetoder och skapa nya utbildningsmöjligheter för elever . Elevers beteendemönster och behov är värdefulla indikatorer för att skapa skräddarsydda kurser och en bättre lärmiljö. Naturligtvis har båda aspekterna potential att främja studentframgång.

Big data-teknologier ger lärare möjlighet att se en helhetsbild av elevernas prestationer redan från början av deras väg. Den inkluderar intressen , förmågor, preferenser, favoritämnen, närvaro, anmälan till kurser, fritidsaktiviteter, betyg, deltagande i gruppaktiviteter, etc. Den här listan kan vara mycket längre eftersom ett spår av data som varje elev lämnar efter sig är unik och mångsidig. Dessa datauppsättningar kan hjälpa utbildningsinstitutioner att förbättra sina pedagogiska metoder för att tjäna sina elever bäst.

I en datadriven läroplan kan eleverna få individualiserade inlärningsplaner och njuta av en skräddarsydd inlärningsupplevelse . Genom att använda prediktiva analytiska insikter ser lärare tydligt styrkorna och svagheterna hos sina elever. Därför kan de ge eleverna lite extra uppmärksamhet och hjälpa dem att hantera problemområden.

Dessutom stödjer prediktiv analys studenter med personlig karriärrådgivning. En omfattande analys av en elevs framsteg kommer att hjälpa lärare att förutsäga det område där en person sannolikt kommer att lyckas. Som ett resultat får en student en bransch att fokusera på och kan koncentrera ansträngningarna för att nå sina mål inom detta område.

Big datas roll i studentframgång är dock inte begränsad till akademisk prestation. Den täcker nästan alla områden av studentlivet, inklusive klassrumsklimat , deltagande i samhällslivet, kultur, extrakurser och sysselsättning. Alla dessa faktorer påverkar elevernas framgång till viss del. Till exempel kan vissa elever uppleva ekonomiska svårigheter när andra kan kämpa på grund av kommunikationsproblem. Om en institution inte vidtar åtgärder för att hjälpa dessa elever kommer problemen sannolikt att påverka deras framgång.

Tidig upptäckt av studenter som riskerar att underprestera gör att personalen på en institution kan utveckla och implementera insatser för att hantera problemområden. Att nå ut till eleverna och ge dem en hjälpande hand är avgörande. Det räddar dem från att vara isolerade och ger eleverna motivation att fortsätta sina studier.

Predictive analytics låter lärare bygga en stödjande miljö för elevernas prestationer. Denna process bör baseras på en kombination av institutionell vision och mål med tillförlitliga prediktiva modeller. På så sätt har lärare och administratörer allt de behöver för att förbereda snabba insatser som syftar till att förbättra elevernas resultat.

Slutgiltiga tankar

Användningen av prediktiv analys och big data inom högre utbildning är fortfarande en ny trend, även om den växer snabbt. Därför finns det fortfarande inga uttömmande rekommendationer om dess tillämpning. Den enda universella regeln är att bemyndiga processen med etik och säkerhetsåtgärder.

Det här är en lång resa som ännu inte har utforskats helt. Nuförtiden har vi redan sett potentialen hos prediktiv analys i beslutsfattande och elevstöd. Det lovar att vara effektivt för att driva elevernas framgång med rätt tillvägagångssätt och vilja att göra en förändring.