Scopul sistemului educațional este de a sprijini succesul elevilor. Cu toate acestea, acest obiectiv nu este atât de ușor de atins. Succesul este o chestiune complexă care constă și este influențată de o varietate de factori. Abordarea acestei probleme diferă de la o instituție la alta. Cu toate acestea, toți educatorii sunt de acord cu faptul că este nevoie de îmbunătățirea procedurilor de partajare a datelor, procesare și colaborare între diferitele departamente. Din ce în ce mai multe instituții încep să aplice date mari pentru a prezice rezultatele studenților și, în consecință, oferă tot ceea ce au nevoie pentru a reuși.
Cuprins
Valoarea analizei predictive
La fel cum un specialist în marketing determină o strategie de promovare a unui produs bazată pe interesele și obiceiurile de cumpărare ale clienților, analiza predictivă poate ajuta instituțiile de învățământ să elaboreze un curriculum îmbunătățit și să susțină succesul studenților. Ea aplică metode statistice pentru a prezice evenimente viitoare. În sectorul educațional, înseamnă obținerea de perspective și proiecții cu privire la înscrierea studenților, utilizarea și relevanța resurselor, implicarea studenților etc.

Analiza predictivă a cunoscut o creștere rapidă în educație, în special în instituțiile secundare și postliceale. Seturi mari de date, care privesc diferite domenii ale activității studenților, ajută la informarea strategiilor de luare a deciziilor și de dezvoltare ale instituțiilor. Ele susțin planurile de succes ale studenților cu dovezi de încredere. Datele privind înscrierea la cursuri și rezultatele testelor, precum și informațiile demografice, permit unei instituții să-și concentreze eforturile. Drept urmare, servește la creșterea gradului de reținere a studenților și sprijină succesul.
Tot mai multe instituții includ în declarațiile lor oficiale angajamente bazate pe date pentru succesul studenților. Prin utilizarea analizei predictive, aceștia obțin o atenție clară pentru munca ulterioară și alocarea resurselor. Dacă ești student și te lupți cu o lucrare despre analiză predictivă, big data sau orice alte subiecte, ai cere unui scriitor să „ îmi facă lucrarea ” este exact ceea ce ai nevoie. Conceptualizarea acestor termeni poate părea complicată deoarece aceste tendințe sunt relativ noi în sectorul educației.
Rolul analizei predictive și al datelor mari în viața studenților
Big Data oferă perspective semnificative pentru a îmbunătăți metodele de predare și pentru a crea noi oportunități educaționale pentru studenți . Tiparele de comportament și nevoile cursanților sunt indicatori valoroși pentru crearea de cursuri personalizate și un mediu de învățare mai bun. Desigur, ambele aspecte au potențialul de a promova succesul studenților.
Tehnologiile de date mari le oferă educatorilor posibilitatea de a vedea o imagine de ansamblu a performanței elevilor încă de la începutul drumului lor. Include interese , abilități, preferințe, subiecte preferate, frecvență, înscriere la cursuri, activități extracurriculare, note, participare la activități de grup etc. Această listă poate fi mult mai lungă, deoarece o urmă de date pe care fiecare student le lasă în urmă este unică și diversă. Aceste seturi de date pot ajuta instituțiile de învățământ să-și îmbunătățească practicile pedagogice pentru a-și servi cel mai bine studenții.
Într-un curriculum bazat pe date, studenții pot obține planuri de învățare individualizate și se pot bucura de o experiență de învățare personalizată . Folosind perspective de analiză predictivă, profesorii văd clar punctele forte și punctele slabe ale elevilor lor. Prin urmare, ei pot oferi cursanților o atenție suplimentară și îi pot ajuta să se ocupe de zonele cu probleme.

Mai mult, analiza predictivă sprijină studenții cu consiliere personalizată în carieră. O analiză cuprinzătoare a progresului unui elev îi va ajuta pe educatori să prezică domeniul în care o persoană este probabil să reușească. Ca rezultat, un student obține o industrie pe care să se concentreze și poate concentra eforturile pentru a-și atinge obiectivele în acest domeniu.
Cu toate acestea, rolul datelor mari în succesul studenților nu se limitează la performanța academică. Acesta acoperă aproape toate domeniile vieții studențești, inclusiv climatul în clasă , participarea la viața comunității, cultură, extrașcolare și angajare. Toți acești factori influențează într-o oarecare măsură succesul elevilor. De exemplu, unii studenți pot întâmpina dificultăți financiare atunci când alții se pot lupta din cauza problemelor de comunicare. Dacă o instituție nu ia măsuri pentru a-i ajuta pe acești cursanți, este posibil ca problemele să afecteze succesul lor.
Detectarea timpurie a studenților care sunt expuși riscului de performanță insuficientă permite personalului unei instituții să dezvolte și să implementeze intervenții pentru a face față zonelor cu probleme. Este crucial să ajungeți la studenți și să le oferiți o mână de ajutor. Îi scutește de izolarea și oferă studenților motivație pentru a-și continua studiile.
Analiza predictivă le permite educatorilor să construiască un mediu de sprijin pentru performanța elevilor. Acest proces ar trebui să se bazeze pe combinarea viziunii și obiectivelor instituționale cu modele predictive fiabile. În acest fel, profesorii și administratorii au tot ce le trebuie pentru a pregăti intervenții în timp util menite să îmbunătățească rezultatele elevilor.
Gânduri finale
Utilizarea analizei predictive și a datelor mari în învățământul superior este încă o tendință nouă, chiar dacă crește rapid. Prin urmare, încă nu există recomandări exhaustive cu privire la aplicarea acestuia. Singura regulă universală este împuternicirea procesului cu măsuri etice și de securitate.
Aceasta este o călătorie lungă care nu a fost încă explorată complet. În zilele noastre, am fost deja martorii potențialului analizei predictive în luarea deciziilor și sprijinirea cursanților. Promite să fie eficient în stimularea succesului studenților cu abordarea corectă și dorința de a face o schimbare.