Топ-5 интересных приложений для работы с большими данными в образовании [2022]
Опубликовано: 2021-01-06Сегодня всем интересно знать, что такое Big Data? поскольку Большие данные изменили привычный взгляд мира на информацию. Каждую секунду генерируется так много информации, что ученые всегда готовы использовать ее в своих интересах. Помимо того, что корпорации анализируют эти данные для улучшения своих бизнес-решений, большие данные также используются в секторе образования.
Современные учебные заведения используют свои данные о студентах, чтобы понять их образовательный опыт. Это, в свою очередь, помогает учителям лучше обучать учащихся. Большие данные также используются для модификации системы образования, чтобы учащимся предлагался полезный план обучения.
В этой статье мы более подробно рассмотрим применение больших данных в образовании.
Оглавление
Применение больших данных в образовании
Поскольку компании обрабатывают множество данных, связанных с их сотрудниками, финансами, корпорациями-партнерами и клиентами, образовательным учреждениям также приходится иметь дело с данными о студентах. Поскольку тысячи студентов ежегодно поступают в несколько институтов на различные курсы, генерируется огромное количество данных. Данные о студентах состоят из информации о курсе, году зачисления, студенческом билете, экзаменационных оценках и оценках, полученных по отдельным предметам.
Анализ этих данных может быть чрезвычайно полезным для развития их карьеры. Давайте теперь разберемся с применением больших данных в образовании .
Узнайте о: 5 лучших приложений для работы с большими данными в банковском деле и страховании
1. Улучшение результатов учащихся
Наиболее распространенными методами анализа успеваемости учащихся являются их оценки, полученные на экзаменах, проектах и заданиях. Но все эти оценки можно накапливать, чтобы проследить уникальный информационный след, оставляемый учеником на протяжении всей его жизни.
Анализ этих следов данных поможет преподавателям понять поведение и успеваемость учащихся. С помощью Big Data можно отслеживать их действия, например:
- Время ответа на экзаменационные вопросы
- Источники, которые они выбирают для самообразования
- Вопросы, которые они пропускают
- Вопросы, на которые они успешно ответили
Анализ в режиме реального времени поможет предоставить учащимся гораздо более расширенную обратную связь об их работе. Обратная связь может значительно улучшить результаты. Это потому, что учащиеся смогут понять области, в которых они преуспели, и где они отстают.
Читайте: Идеи проекта больших данных для студентов
2. Улучшенная система оценивания
Большие данные помогают преподавателям отслеживать успеваемость учащихся. Анализ помогает понять производительность на индивидуальном и коллективном уровне. Статистический анализ отдельных оценок поможет преподавателям понять сферы интересов учащихся. Систему оценок можно улучшить, чтобы выделить ключевые области, в которых учащийся преуспел.
Эта система также позволит учителям давать ценную обратную связь учащимся и помогать им в выборе правильного карьерного пути. Например, Ashford School в Великобритании внедрила инструменты для работы с большими данными, такие как Socrative , Nearpod и Classroom Monitor , для анализа своих учеников. Эти приложения помогают им наблюдать за успеваемостью и поведением учащихся в режиме реального времени.
Институт смог улучшить успеваемость своих студентов и предоставить им лучшие решения для обучения.
3. Привлечение внимания
Да, вы правильно прочитали! Одним из самых интересных и полезных применений больших данных в образовании является процесс привлечения внимания учащегося. Какой бы интересной ни была лекция, всегда найдутся невнимательные студенты, занятые разглядыванием своих телефонов или других людей. Но лекция может быть эффективной только в том случае, если все будут внимательны.
Эксперты Big Data запланировали использовать биометрические данные студентов, такие как частота сердечных сокращений, мимика и предметы, к которым они прикасаются во время лекции. Эта информация может быть получена с помощью камеры на потолке или устройства, напоминающего смарт-часы. Эти данные можно использовать для анализа того, насколько внимательным является каждый ученик.
После отправки данных обратно учителю, он или она может предпринять необходимые шаги, чтобы вернуть внимание учеников.
Также изучите: Применение больших данных в поп-культуре
4. Индивидуальные программы
Преподаватели могут создавать индивидуальные программы для учащихся на основе их оценок и понимания их продолжительности концентрации внимания. Также учащимся может быть предложено смешанное обучение, включающее возможности для офлайн- и онлайн-обучения. Благодаря индивидуальным программам студенты могут получить доступ к учебным материалам онлайн вместе с лекциями. Они могут учиться в своем собственном темпе.
Эти современные программы также позволят студентам обращаться за советом к своим профессорам. Эта форма смешанного обучения предлагается по всему миру через МООК . Например, курс машинного обучения в Стэнфорде , который вел Эндрю Нг , посетило около 400 студентов . Но когда этот курс был предложен онлайн на Coursera, в нем приняли участие более 100 000 студентов.
В результате больше учащихся усвоили концепции и нашли учебный материал полезным, чего нельзя было сказать о стандартном офлайн-классе.
5. Уменьшение количества отсева
Применение больших данных в образовании также включает сокращение числа учащихся, бросающих школу и колледжи. Большие данные можно использовать для прогнозного анализа, чтобы понять, как учащиеся могут работать в ближайшем будущем. Этот анализ будет рассматривать успеваемость учащихся в течение года и прогнозировать, могут ли они бросить учебу.
Такой анализ также поможет руководству института провести анализ сценариев по конкретному курсу до его введения. Это значительно поможет учителям направить своих учеников к курсу, который им больше всего подойдет.
Большие данные настолько эффективны, что их также используют для анализа того, как студенты будут работать после колледжа или университета, когда они работают в фирме.
Заключение
Применение больших данных в образовании произвело революцию в этом секторе. Образовательные учреждения используют большие данные для отбора абитуриентов, решая, кто из них подходит для учебного заведения, а кто нет. Это помогло институтам по всему миру сократить время, затрачиваемое на процесс отбора. Большие данные также используются при наборе учителей.
Если вам интересно узнать больше о больших данных, ознакомьтесь с нашей программой PG Diploma в области разработки программного обеспечения со специализацией в области больших данных, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 7 тематических исследований и проектов, охватывает 14 языков и инструментов программирования, практические занятия. семинары, более 400 часов интенсивного обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.
Изучайте онлайн-курсы по разработке программного обеспечения в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.
