教育におけるトップ5の興味深いビッグデータアプリケーション[2022]
公開: 2021-01-06今日、誰もがビッグデータとは何かを知ることに関心がありますか？ ビッグデータは、世界が情報を見る方法を変えたためです。 毎秒非常に多くの情報が生成されるため、データサイエンティストは、自分たちの利益のためにそれを使用するために常に気を配っています。 ビッグデータは、企業がこのデータを分析してビジネス上の意思決定を強化するだけでなく、教育部門でも利用されています。
現代の教育機関は、学生のデータを使用して学生の教育経験を理解しています。 これにより、教師は生徒をよりよく教育することができます。 ビッグデータは、学生が健全な学習計画を提供されるように教育システムを変更するためにも使用されます。
この記事では、教育におけるビッグデータアプリケーションについて詳しく見ていきます。
目次
教育におけるビッグデータアプリケーション
企業は従業員、財務、パートナー企業、顧客に関連する多くのデータを処理するため、教育機関も学生のデータを処理する必要があります。 毎年何千人もの学生がさまざまなコースでいくつかの研究所に登録しているため、膨大な量のデータが生成されます。 学生データは、コースの詳細、登録年、学生ID、試験の成績、および個々の科目で取得した点数で構成されます。
このデータを分析することは、彼らのキャリアを育むために非常に有益です。 教育におけるビッグデータアプリケーションについて理解しましょう。
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1.生徒の成績を向上させる
学生の成績を分析する最も一般的な方法は、試験、プロジェクト、および課題で得られた成績によるものです。 しかし、これらすべての成績を蓄積して、学生が生涯にわたって残した独自のデータ証跡を観察することができます。
これらのデータ証跡を分析することは、教育者が生徒の行動とパフォーマンスを理解するのに役立ちます。 ビッグデータを使用すると、次のようなアクションを監視できます。
- 試験問題の応答時間
- 彼らが自分自身を教育することを選択した情報源
- 彼らがスキップする質問
- 彼らが首尾よく答えた質問
リアルタイム分析は、生徒にパフォーマンスに関するより高度なフィードバックを提供するのに役立ちます。 フィードバックは結果を大幅に改善することができます。 これは、生徒が自分が進んだ分野と遅れている分野を理解できるようになるためです。
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2.より良い評価システム
ビッグデータは、教育者が生徒の成績を追跡するのに役立ちます。 分析は、個人および集合レベルのパフォーマンスを理解するのに役立ちます。 個々の成績の統計分析は、教育者が学生の間で関心のある分野を理解するのに役立ちます。 成績評価システムを強化して、生徒が優れている重要な分野を強調することができます。
このシステムにより、教師は生徒に貴重なフィードバックを提供し、正しいキャリアパスを選択するのを支援することもできます。 たとえば、英国のAshford Schoolは、生徒を分析するためにSocrative 、 Nearpod 、 ClassroomMonitorなどのビッグデータツールを実装しています。 これらのアプリケーションは、生徒のパフォーマンスと行動をリアルタイムで観察するのに役立ちます。
インスティテュートは、学生のパフォーマンスを向上させ、より良い学習ソリューションを提供することができました。
3.注目を集める
はい、あなたはその権利を読んでいます！ 教育における最も興味深く有用なビッグデータアプリケーションの1つは、学生の注意を引くプロセスです。 どんなに面白くても、自分の携帯電話や他の人を見るのに忙しい、気配りのない生徒が必ずいるでしょう。 しかし、講義は誰もが注意を払った場合にのみ効果的です。
ビッグデータの専門家は、心拍数、顔の表情、講義中に触れた物体など、学生の生体認証データを使用することを計画しています。 この情報は、天井のカメラまたはスマートウォッチに似たデバイスを介してキャプチャできます。 このデータは、各生徒の注意力を分析するために使用できます。
データを教師に送り返した後、教師は生徒の注意を取り戻すために必要な措置を講じることができます。
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4.カスタマイズされたプログラム
教育者は、生徒の成績に基づいて、注意力の範囲を理解した後、生徒向けにカスタマイズされたプログラムを作成できます。 また、学生はオフラインとオンラインの学習の機会を含む混合学習を提供することができます。 カスタマイズされたプログラムを通じて、学生は講義と一緒にオンラインで学習資料にアクセスできます。 彼らは自分のペースで勉強することができます。
これらの最新のプログラムにより、学生は教授に指導を求めることもできます。 この形式のブレンディッドラーニングは、 MOOCを通じて世界中で提供されています。 たとえば、 Andrew Ngが教えたスタンフォード大学の機械学習クラスには、約400人の学生が参加しました。 しかし、このクラスがCourseraでオンラインで提供されたとき、10万人以上の学生が参加しました。
その結果、より多くの生徒が概念を習得し、教材が役立つと感じました。これは、標準のオフラインクラスには当てはまりませんでした。
5.ドロップアウトの数を減らす
教育におけるビッグデータアプリケーションには、学校や大学を中退する学生の数を抑えることも含まれます。 ビッグデータは、学生が近い将来どのように実行するかを理解するための予測分析を実行するために使用できます。 この分析では、年間を通しての生徒の成績を調べ、生徒が脱落する可能性があるかどうかを予測します。
このような分析は、機関当局が特定のコースを導入する前にシナリオ分析を実行するのにも役立ちます。 これは、教師が生徒を自分に最も適したコースに導くのに大いに役立ちます。
ビッグデータは非常に強力であるため、大学や大学を卒業した後、企業に雇用されている場合の学生のパフォーマンスの分析にも使用されています。
結論
教育におけるビッグデータアプリケーションは、セクターに革命をもたらしました。 教育機関はビッグデータを使用して応募者を選別し、誰がその機関に適しているか、そして誰がそれを行わない可能性があるかを決定しています。 これは、世界中の機関が選択プロセスに費やす時間を削減するのに役立ちました。 ビッグデータは、教師の採用にも使用されています。
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