استفاده از داده های بزرگ برای بهبود تصمیم گیری در آموزش

این مطالعه به بررسی کاربرد عملی داده های بزرگ در افزایش تصمیم گیری در موسسات آموزشی می پردازد که با مطالعات موردی جامع از هر دو محیط دانشگاهی و مدرسه K-۱۲ پشتیبانی می شود. این تحقیق نشان می دهد که چگونه تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده و داشبوردهای داده می توانند نتایج آموزشی را به طور قابل توجهی بهبود بخشند. مطالعه موردی دانشگاه نشان می دهد که مدل های پیش بینی کننده می توانند نرخ ترک تحصیل را تا ۲۲٪ با فعال کردن مداخلات به موقع و مبتنی بر داده برای دانش آموزان در معرض خطر کاهش دهند. به طور مشابه، مورد مدرسه بر اهمیت داشبوردهای داده بی درنگ تاکید می کند که معلمان را قادر می سازد تا آموزش را به طور موثر تنظیم کنند و منجر به افزایش میانگین ۱۰ تا ۱۳ درصدی نمرات آزمون دانش آموزان شود. علیرغم این موفقیت ها، چالش هایی مانند نگرانی های مربوط به حریم خصوصی داده ها، پیچیدگی های ادغام داده ها، زیرساخت فنی محدود و شکاف های سواد داده در بین کارکنان مشهود بود. پرداختن به این چالش ها مستلزم چارچوب های قوی حاکمیت داده ها، سرمایه گذاری در راه حل های مقیاس پذیر مبتنی بر ابر و برنامه های توسعه حرفه ای جامع با تمرکز بر سواد داده ها است. ملاحظات اخلاقی نیز نقش محوری ایفا می کنند، با شیوه های شفاف و ممیزی های منظم برای ایجاد اعتماد و جلوگیری از سوگیری الگوریتمی مورد نیاز است. یافته ها با ادبیات موجود مطابقت دارد، اما درک فعلی را با تاکید بر تاثیرات گسترده تر بر تعامل و رضایت شغلی اساتید گسترش می دهد. توصیه های استراتژیک شامل تقویت همکاری بین رشته ای، افزایش سواد داده ها و اتخاذ فناوری مقیاس پذیر برای حمایت از ابتکارات مبتنی بر داده است.

کلیدواژه ها:

داده های بزرگ ، تصمیم گیری آموزشی ، تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده ، داشبوردهای داده ، سواد داده ها