교육 분야의 상위 5가지 흥미로운 빅 데이터 애플리케이션 [2022]
게시 됨: 2021-01-06오늘날 모든 사람들은 빅 데이터가 무엇인지 알고 싶어합니다. 빅 데이터가 정보를 바라보는 세상의 방식을 바꾸었기 때문입니다. 매초마다 생성되는 정보의 양이 너무 많기 때문에 데이터 과학자들은 항상 정보를 자신의 이익을 위해 사용하려고 노력하고 있습니다. 기업이 이 데이터를 분석하여 비즈니스 의사결정을 강화하는 것 외에도 빅데이터는 교육 분야에서도 활용됩니다.
현대 교육 기관은 학생 데이터를 사용하여 학생의 교육 경험을 이해합니다. 이것은 차례로 교사가 학생들을 더 잘 교육하는 데 도움이 됩니다. 빅 데이터는 또한 학생들에게 건전한 학습 계획을 제공할 수 있도록 교육 시스템을 수정하는 데 사용됩니다.
이 기사에서는 교육 분야의 빅 데이터 응용 프로그램에 대해 자세히 살펴보겠습니다 .
목차
교육 분야의 빅 데이터 애플리케이션
기업이 직원, 재무, 협력업체, 고객과 관련된 많은 데이터를 처리함에 따라 교육 기관에서도 학생 데이터를 처리해야 합니다. 매년 수천 명의 학생들이 다양한 과정을 통해 여러 기관에 등록함에 따라 엄청난 양의 데이터가 생성됩니다. 학생 데이터는 코스 세부 정보, 등록 연도, 학생 ID, 시험 성적 및 개별 과목에서 얻은 점수로 구성됩니다.
이 데이터를 분석하면 경력 개발에 매우 유용할 수 있습니다. 이제 교육 분야의 빅 데이터 응용 프로그램을 이해하겠습니다 .
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1. 학생 결과 향상
학생의 수행을 분석하는 가장 일반적인 방법은 시험, 프로젝트 및 과제에서 얻은 성적을 사용하는 것입니다. 그러나 이 모든 성적은 학생이 평생 동안 남긴 고유한 데이터 흔적을 관찰하기 위해 누적될 수 있습니다.
이러한 데이터 추적을 분석하면 교육자가 학생의 행동과 수행을 이해하는 데 도움이 됩니다. 빅 데이터를 사용하면 다음과 같은 행동을 모니터링할 수 있습니다.
- 시험 문제에 대한 응답 시간
- 그들이 스스로 교육하기 위해 선택한 출처
- 건너뛰는 질문
- 그들이 성공적으로 대답한 질문
실시간 분석은 학생들에게 그들의 성과에 대해 훨씬 더 향상된 피드백 을 제공하는 데 도움이 될 것입니다. 피드백은 결과를 크게 향상시킬 수 있습니다. 이는 학생들이 자신이 득점한 부분과 뒤처진 부분을 이해할 수 있기 때문입니다.
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2. 더 나은 등급 시스템
빅 데이터는 교육자가 학생의 성과를 추적하는 데 도움이 됩니다. 분석은 개인 및 집단 수준의 성과를 이해하는 데 도움이 됩니다. 개별 성적 의 통계적 분석 은 교육자들이 학생들의 관심 분야를 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 채점 시스템은 학생이 탁월했던 핵심 영역을 강조하기 위해 향상될 수 있습니다.
이 시스템을 통해 교사는 학생들에게 귀중한 피드백을 제공하고 올바른 진로를 선택하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 영국의 Ashford School 은 학생들을 분석하기 위해 Socrative , Nearpod 및 Classroom Monitor 와 같은 빅 데이터 도구를 구현 했습니다. 이러한 응용 프로그램은 실시간으로 학생의 수행과 행동을 관찰하는 데 도움이 됩니다.
이 연구소는 학생들의 성과를 향상시키고 그들에게 더 나은 학습 솔루션을 제공할 수 있었습니다.
3. 주목받기
예, 당신은 그것을 올바르게 읽었습니다! 교육 에서 가장 흥미롭고 유용한 빅 데이터 응용 프로그램 중 하나 는 학생의 관심을 얻는 과정입니다. 강의가 아무리 재미있어도 휴대전화나 다른 사람을 보느라 정신이 없는 학생들이 있을 것입니다. 그러나 강의는 모두가 주의를 기울여야만 효과적일 수 있습니다.
빅데이터 전문가들은 강의 중 학생들이 만지는 심박수, 표정, 사물 등 생체 데이터 를 활용할 계획이다. 이 정보는 천장의 카메라나 스마트 워치와 유사한 장치를 통해 캡처할 수 있습니다. 이 데이터는 각 학생이 얼마나 주의를 기울이는지 분석하는 데 사용할 수 있습니다.
데이터를 교사에게 다시 보낸 후 교사는 학생들의 주의를 다시 불러일으키기 위해 필요한 조치를 취할 수 있습니다.
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4. 맞춤형 프로그램
교육자는 학생의 성적 및 주의 집중 시간을 이해한 후 학생을 위한 맞춤형 프로그램을 만들 수 있습니다. 또한 학생들은 오프라인 및 온라인 학습의 기회를 포함하는 혼합 학습을 제공받을 수 있습니다. 맞춤형 프로그램을 통해 학생들은 강의와 함께 온라인 학습 자료에 액세스할 수 있습니다. 그들은 자신의 속도로 공부할 수 있습니다.
이러한 현대적인 프로그램을 통해 학생들은 교수의 지도를 받을 수도 있습니다. 이러한 형태의 혼합 학습은 MOOC 를 통해 전 세계적으로 제공됩니다 . 예를 들어, Andrew Ng가 가르치는 Stanford 의 기계 학습 수업에는 약 400명의 학생이 참석했습니다 . 그러나 이 수업이 Coursera에서 온라인으로 제공되었을 때 100,000명 이상의 학생들이 참여했습니다.
그 결과, 더 많은 학생들이 개념을 습득하고 학습 자료가 유용하다는 것을 알게 되었는데, 이는 Standard 오프라인 수업의 경우와는 다릅니다.
5. 탈락자 감소
교육 분야의 빅 데이터 응용 프로그램 에는 학교 및 대학을 중퇴하는 학생 수를 억제하는 것도 포함됩니다. 빅 데이터는 가까운 장래에 학생들이 어떻게 수행할지 이해하기 위한 예측 분석을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 이 분석은 일년 내내 학생들의 성과를 살펴보고 그들이 중도 탈락할 수 있는지 예측할 것입니다.
그러한 분석은 또한 기관 당국이 특정 코스가 도입되기 전에 시나리오 분석을 실행하는 데 도움이 될 것입니다. 이것은 교사가 학생들에게 가장 적합한 과정을 안내하는 데 크게 도움이 될 것입니다.
빅 데이터는 매우 강력하여 학생들이 대학을 졸업한 후 기업에 취직할 때 어떻게 수행할지 분석하는 데에도 사용됩니다.
결론
교육 분야의 빅 데이터 애플리케이션은 이 분야에 혁명을 일으켰습니다. 교육 기관은 빅 데이터를 사용하여 지원자를 선별하여 누가 해당 기관에 적합하고 적합하지 않은지를 결정합니다. 이것은 전 세계의 기관들이 선발 과정에 소요되는 시간을 줄이는 데 도움이 되었습니다. 교사 채용 시에도 빅데이터를 활용하고 있다.
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