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大数据在教育中的应用
发布者:admin 来源: 发布时间:2019/3/28

我们是如何到达这里以及我们的教育系统出了什么问题的?对于初学者来说,我们目前的教育体系是为不同的时代而建立的,对于那些与我们生活完全不同的人而言。

大多数课程和讲座都没有根据我们的生活背景进行定制。教师对每个人都采用相同的教学方式。你猜怎么着?一种尺寸并不适合所有人。现在,问题是,我们是否可以使用大数据来改善教育并为每个学生个性化?这是可以的,让我来告诉你怎么做。

在我们的数字世界中,从每个部门收集数据。当您使用手机或笔记本电脑时,会收集有关您,您的行为,偏好和技能的数据。

我们以开放在线课程为例。当您浏览流行的电子学习平台的一些课程时,您可以构建自己的学习路径和偏好。

和你一样,全世界数百万其他人正在通过在线课程学习。所有这些信息都是收集数据。该数据可用于改进在线课程。他们可以变得更加个性化,他们可以修复那些效果不佳的事情。

但还有更多。基于软件的学习工具每天用于教育:学院,大学,高中。这意味着可以用来提高教育成功的数据爆炸式增长。现在,让我们来看看我们如何在教育中应用大数据 分析的一些方法。

使用大数据分析,教师可以监控和衡量学生对材料的理解程度,此外,他们可以根据学生的学习风格调整自己的教学风格。这正是亚利桑那州立大学所做的。

他们开始使用大数据 分析(BDA)来定制他们的学习过程并为每个学生创建个人档案。他们希望花更多的时间来单独支持学生,而花费更少的时间进行普遍的讲课。结果非常好 - 亚利桑那州立大学减少了50%的学生辍学率,并将通过率提高了10%。

BDA可以个性化学习体验,人是具有不同学习风格和不同知识水平和能力的人。对一个人有用的东西不一定适用于另一个。使用每个人的数据意味着可以提供特定需求的特定内容。普渡大学就是一个很好的例子。PU开发了一个名为Course Signals的系统。该系统有助于检测学生之间的学术和行为问题。

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通过数据挖掘,课程信号可以衡量学生的参与度,学术准备和努力水平,并为每个学生创建一个关注失败或辍学风险的个人资料。根据他们的网站,课程信号可以提高学生的表现,成绩和保留率:“在某些课程中,和Bs的比例增加了28%。在大多数情况下,最初在早期作业中接受过C和Ds的学生可以看到最大的进步,并将半个或更多的成绩提升到B或C.

大数据可以识别需要额外关注和帮助的学生,乔治亚州立大学自2012年以来一直在这样做。该大学使用BDA帮助可能有辍学或失败危险的学生。

通过他们的学生成功计划,GSU使用软件向顾问指出哪些学生需要额外的帮助。在那之后,顾问联系到学生,他们一起研究特定问题的解决方案:额外的辅导,关于专业的建议等。

2012年以来,该大学的数据分析软件每天都在挖掘每个学生的记录。根据GSU的网站,通过这种方式,大学几乎可以减少陷入困境的学生陷入困境的可能性。在我们的现代世界中,学生面临着严重的学术挑战,这些挑战往往被认识得太晚。

教育中大数据的成功使用案例告诉我们,BDA不仅可以应用于在线教育,还可以应用于更传统的学习环境。使用大数据可以帮助教育机构在为时已晚之前及早发现并纠正问题。这就是为什么许多大学和大学等机构开始关注大数据解决方案的原因。

 


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