Het doel van het onderwijssysteem is om het succes van studenten te ondersteunen. Toch is dit doel niet zo gemakkelijk te bereiken. Succes is een complexe materie die bestaat uit en wordt beïnvloed door verschillende factoren. De aanpak van dit probleem verschilt per instelling. Alle docenten zijn het er echter over eens dat de procedures voor het delen, verwerken en samenwerken van gegevens tussen verschillende afdelingen moeten worden verbeterd. Steeds meer instellingen gaan big data toepassen om de resultaten van studenten te voorspellen en bieden daardoor alles wat ze nodig hebben om te slagen.
Inhoud
De waarde van voorspellende analyses
Net zoals een marketingspecialist een strategie bepaalt om een product te promoten op basis van de interesses en koopgewoonten van klanten, kunnen voorspellende analyses onderwijsinstellingen helpen om een verbeterd curriculum te ontwerpen en het succes van studenten te ondersteunen. Het past statistische methoden toe om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen. In de onderwijssector betekent dit het verkrijgen van inzichten en prognoses met betrekking tot de inschrijving van studenten, het gebruik en de relevantie van middelen, de betrokkenheid van studenten, enz.

Predictive analytics heeft een snelle groei doorgemaakt in het onderwijs, vooral in secundaire en postsecundaire instellingen. Grote datasets, die betrekking hebben op verschillende gebieden van de studentenactiviteit, helpen bij de besluitvorming en ontwikkelingsstrategieën van instellingen. Ze ondersteunen studentensuccesplannen met betrouwbaar bewijs. Gegevens over klasinschrijving en testresultaten, evenals demografische informatie, stellen een instelling in staat om hun inspanningen te concentreren. Als gevolg hiervan dient het om het behoud van studenten te vergroten en het succes te ondersteunen.
Steeds meer instellingen nemen in hun officiële verklaringen data-empowered toezeggingen voor het succes van studenten op. Door voorspellende analyses te gebruiken, krijgen ze een duidelijke focus voor hun verdere werk en toewijzing van middelen. Als je een student bent en je worstelt met een paper over voorspellende analyses, big data of andere onderwerpen, dan is het vragen van een schrijver om " mijn paper te doen " precies wat je nodig hebt. De conceptualisering van deze termen lijkt misschien ingewikkeld omdat deze trends relatief nieuw zijn in de onderwijssector.
De rol van voorspellende analyses en big data in het studentenleven
Big data biedt zinvolle inzichten om lesmethoden te verbeteren en nieuwe onderwijskansen voor studenten te creëren . Gedrags- en behoeftenpatronen van leerders zijn waardevolle indicatoren voor het creëren van cursussen op maat en een betere leeromgeving. Vanzelfsprekend hebben beide aspecten het potentieel om het succes van studenten te bevorderen.
Big data-technologieën geven docenten de mogelijkheid om vanaf het begin van hun traject een goed beeld te krijgen van de prestaties van leerlingen. Het omvat interesses , vaardigheden, voorkeuren, favoriete vakken, aanwezigheid, inschrijving voor cursussen, buitenschoolse activiteiten, cijfers, deelname aan groepsactiviteiten, enz. Deze lijst kan veel langer zijn omdat een spoor van gegevens dat elke student achterlaat uniek en divers is. Deze datasets kunnen onderwijsinstellingen helpen hun pedagogische praktijken te verbeteren om hun studenten het beste van dienst te kunnen zijn.
In een datagestuurd curriculum kunnen studenten geïndividualiseerde leerplannen krijgen en genieten van een leerervaring op maat . Door gebruik te maken van predictive analytics-inzichten zien docenten duidelijk de sterke en zwakke punten van hun leerlingen. Daarom kunnen ze leerlingen wat extra aandacht geven en hen helpen om te gaan met probleemgebieden.

Bovendien ondersteunt predictive analytics studenten met gepersonaliseerde loopbaanbegeleiding. Een uitgebreide analyse van de voortgang van een leerling helpt docenten om te voorspellen op welk gebied een persoon waarschijnlijk zal slagen. Als gevolg hiervan krijgt een student een branche om zich op te concentreren en kan hij zijn inspanningen concentreren om zijn of haar doelen op dit gebied te bereiken.
De rol van big data bij het succes van studenten is echter niet beperkt tot academische prestaties. Het bestrijkt bijna alle gebieden van het studentenleven, inclusief het klasklimaat , deelname aan het gemeenschapsleven, cultuur, buitenschoolse activiteiten en werkgelegenheid. Al deze factoren zijn tot op zekere hoogte van invloed op het succes van studenten. Sommige studenten kunnen bijvoorbeeld financiële problemen ervaren terwijl anderen het moeilijk hebben vanwege communicatieproblemen. Als een instelling geen maatregelen neemt om deze leerlingen te helpen, zullen de problemen waarschijnlijk hun tol eisen van hun succes.
Vroege detectie van studenten die het risico lopen ondermaats te presteren, stelt het personeel van een instelling in staat interventies te ontwikkelen en te implementeren om probleemgebieden aan te pakken. Het bereiken van studenten en het bieden van een helpende hand is cruciaal. Het voorkomt dat ze geïsoleerd raken en geeft studenten de motivatie om verder te studeren.
Met voorspellende analyses kunnen docenten een ondersteunende omgeving creëren voor de prestaties van leerlingen. Dit proces moet gebaseerd zijn op de combinatie van institutionele visie en doelen met betrouwbare voorspellende modellen. Op deze manier hebben docenten en beheerders alles wat ze nodig hebben om tijdige interventies voor te bereiden die gericht zijn op het verbeteren van de resultaten van studenten.
Laatste gedachten
Het gebruik van predictive analytics en big data in het hoger onderwijs is nog steeds een nieuwe trend, ook al groeit deze snel. Daarom zijn er nog steeds geen uitputtende aanbevelingen over de toepassing ervan. De enige universele regel is om het proces te versterken met ethische en beveiligingsmaatregelen.
Dit is een lange reis die nog volledig moet worden verkend. Tegenwoordig zijn we al getuige geweest van het potentieel van voorspellende analyses in besluitvorming en ondersteuning van leerlingen. Het belooft effectief te zijn in het stimuleren van het succes van studenten met de juiste aanpak en bereidheid om te veranderen.