빅 데이터 및 예측 분석을 사용하여 학생 성공 지원

교육 시스템의 목표는 학생의 성공을 지원하는 것입니다. 그러나 이 목표는 달성하기가 쉽지 않습니다. 성공은 다양한 요인으로 구성되고 영향을 받는 복잡한 문제입니다. 이 문제에 대한 접근 방식은 기관마다 다릅니다. 그러나 모든 교육자들은 서로 다른 부서 간의 데이터 공유, 처리 및 협업 절차를 개선할 필요가 있다는 사실에 동의합니다. 점점 더 많은 기관에서 빅 데이터를 적용하여 학생 결과를 예측하고 결과적으로 성공에 필요한 모든 것을 제공하기 시작합니다.

내용물

• 1 예측 분석의 가치
• 2 학생 생활에서 예측 분석과 빅 데이터의 역할
• 3 최종 생각

예측 분석의 가치

마케팅 전문가가 고객의 관심과 구매 습관을 기반으로 제품 홍보 전략을 결정하는 것처럼 예측 분석은 교육 기관이 향상된 커리큘럼을 설계하고 학생의 성공을 지원하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그것은 미래의 사건을 예측하기 위해 통계적 방법을 적용합니다. 교육 부문에서 이는 학생 등록, 리소스 사용 및 관련성, 학생 참여 등에 관한 통찰력과 예측을 얻는 것을 의미합니다.

예측 분석은 특히 중등 및 고등 교육 기관에서 교육 분야에서 급속한 성장을 경험했습니다. 다양한 학생 활동 영역과 관련된 대규모 데이터 세트는 교육 기관의 의사 결정 및 개발 전략에 정보를 제공하는 데 도움이 됩니다. 그들은 신뢰할 수 있는 증거로 학생의 성공 계획을 지원합니다. 수업 등록 및 시험 결과에 대한 데이터와 인구 통계 정보를 통해 기관은 노력에 집중할 수 있습니다. 결과적으로 학생 유지를 늘리고 성공을 지원합니다.

점점 더 많은 기관에서 공식 성명서에 학생의 성공을 위한 데이터 기반 약속을 포함하고 있습니다. 예측 분석을 활용하여 추가 작업 및 리소스 할당에 대한 명확한 초점을 얻습니다. 학생이고 예측 분석, 빅 데이터 또는 기타 주제에 관한 논문으로 어려움을 겪고 있다면 작가에게 " 내 논문 작성 "을 요청하는 것이 필요합니다. 이러한 경향은 교육 부문에서 비교적 새로운 경향이기 때문에 이러한 용어의 개념화는 복잡해 보일 수 있습니다.

학생 생활에서 예측 분석 및 빅 데이터의 역할

빅 데이터는 교수법을 개선하고 학생들을 위한 새로운 교육 기회를 창출하는 의미 있는 통찰력을 제공합니다 . 학습자의 행동 패턴과 요구 사항은 맞춤형 과정과 더 나은 학습 환경을 만드는 데 중요한 지표입니다. 당연히 두 가지 측면 모두 학생의 성공을 촉진할 가능성이 있습니다.

빅 데이터 기술은 교육자들에게 경로 초기부터 학생 성과에 대한 큰 그림을 볼 수 있는 기회를 제공합니다. 여기에는 관심사 , 능력, 선호도, 좋아하는 과목, 출석, 코스 등록, 과외 활동, 성적, 그룹 활동 참여 등이 포함됩니다. 이 목록은 각 학생이 남기는 데이터의 흔적이 독특하고 다양하기 때문에 훨씬 더 길 수 있습니다. 이러한 데이터 세트는 교육 기관이 학생들에게 최상의 서비스를 제공하기 위해 교육 방식을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 중심 커리큘럼에서 학생들은 개별화된 학습 계획을 얻고 맞춤형 학습 경험 을 즐길 수 있습니다 . 교사는 예측 분석 통찰력을 사용하여 학생의 강점과 약점을 명확하게 볼 수 있습니다. 따라서 학습자에게 약간의 추가 주의를 기울이고 문제 영역을 처리하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

또한 예측 분석은 맞춤형 진로 상담을 통해 학생들을 지원합니다. 학생의 진행 상황에 대한 포괄적인 분석은 교육자가 성공할 가능성이 있는 영역을 예측하는 데 도움이 됩니다. 결과적으로, 학생은 집중할 산업을 얻고 이 분야에서 자신의 목표를 달성하기 위해 노력을 집중할 수 있습니다.

그러나 학생의 성공에서 빅 데이터의 역할은 학업 성취에만 국한되지 않습니다. 그것은 교실 분위기 , 지역 사회 생활 참여, 문화, 과외 활동 및 고용을 포함하여 학생 생활의 거의 모든 영역을 다룹니다 . 이러한 모든 요소는 학생의 성공에 어느 정도 영향을 미칩니다. 예를 들어, 어떤 학생들은 다른 학생들이 의사소통 문제로 어려움을 겪을 때 재정적 어려움을 겪을 수 있습니다. 기관에서 이러한 학습자를 돕기 위한 조치를 취하지 않으면 문제가 학습자의 성공에 큰 타격을 줄 수 있습니다.

성과가 저조할 위험이 있는 학생을 조기에 발견하면 기관의 직원이 문제 영역을 처리하기 위한 중재를 개발하고 구현할 수 있습니다. 학생들에게 다가가 도움의 손길을 제공하는 것이 중요합니다. 학생들이 고립되는 것을 방지하고 학업을 계속할 동기를 부여합니다.

예측 분석을 통해 교육자는 학생 성과를 위한 지원 환경을 구축할 수 있습니다. 이 프로세스는 신뢰할 수 있는 예측 모델과 함께 기관의 비전과 목표의 조합을 기반으로 해야 합니다. 이러한 방식으로 교사와 관리자는 학생의 성과 향상을 목표로 하는 시기 적절한 개입을 준비하는 데 필요한 모든 것을 갖게 됩니다.

마지막 생각들

고등 교육에서 예측 분석과 빅 데이터의 사용은 빠르게 성장하고 있지만 여전히 새로운 추세입니다. 따라서 적용에 대한 완전한 권장 사항은 아직 없습니다. 유일한 보편적 규칙은 윤리 및 보안 조치로 프로세스에 권한을 부여하는 것입니다.

이것은 아직 완전히 탐구되지 않은 긴 여정입니다. 오늘날 우리는 의사 결정 및 학습자 지원에서 예측 분석의 잠재력을 이미 목격했습니다. 올바른 접근 방식과 변화하려는 의지로 학생의 성공을 이끄는 데 효과적일 것을 약속합니다.