تحلیل داده های بزرگ در آموزش: از پیش بینی یادگیری تا سیاست گذاری هوشمند

با رشد فزاینده حجم و تنوع داده های تولید شده در محیط های آموزشی دیجیتال و سنتی، «داده های بزرگ» به عنوان یک پدیده غالب مطرح شده اند که پتانسیل تحول آفرینی در نظام های آموزشی را دارا می باشند. تحلیل داده های بزرگ در آموزش، که اغلب با عناوین «تحلیل یادگیری » و «داده کاوی آموزشی» شناخته می شود، رویکردی نوین است که از قدرت پردازش حجم وسیعی از داده ها برای استخراج الگوهای پنهان، پیش بینی رفتار یادگیرندگان و تصمیم گیری مبتنی بر شواهد استفاده می کند. این مقاله با هدف تبیین فرصت ها و چالش های ناشی از به کارگیری تحلیل داده های بزرگ در فرآیندهای آموزشی، از سطح خرد (پیش بینی عملکرد دانش آموزان و شخصی سازی یادگیری) تا سطح کلان (سیاست گذاری هوشمند و مدیریت کارآمد منابع) نگارش یافته است. پژوهش حاضر از نوع مروری-تحلیلی بوده و با بهره گیری از منابع کتابخانه ای و اسناد علمی مرتبط، به بررسی مبانی نظری داده های بزرگ و تحلیل آن ها، مرور پیشینه تحقیقاتی در زمینه داده کاوی آموزشی و تحلیل یادگیری، و واکاوی فرصت های ناشی از به کارگیری این رویکرد و همچنین چالش های فنی، اخلاقی، حفظ حریم خصوصی و پیاده سازی آن می پردازد. یافته ها حاکی از آن است که تحلیل داده های بزرگ می تواند به شناسایی دانش آموزان در معرض خطر، شخصی سازی مسیرهای یادگیری، بهبود اثربخشی روش های تدریس، بهینه سازی منابع و اتخاذ سیاست های آموزشی هوشمندانه تر منجر شود. با این حال، چالش هایی نظیر کیفیت داده ها، حفظ حریم خصوصی و امنیت، سوگیری های الگوریتمی، نیاز به متخصصان تحلیل داده و مقاومت در برابر تغییر، نیازمند توجه جدی برای پیاده سازی موفق این رویکرد هستند. نتیجه گیری نهایی نشان می دهد که تحلیل داده های بزرگ، آینده ای مبتنی بر شواهد برای آموزش را نوید می دهد، اما تحقق کامل آن مستلزم برنامه ریزی دقیق، سرمایه گذاری مناسب، تدوین چارچوب های اخلاقی و حقوقی، و توسعه ظرفیت های انسانی است.