چالش ها و فرصت های استفاده از تحلیل داده های کلان (Big Data) در نظام آموزشی برای پیش بینی عملکرد تحصیلی و مداخله به هنگام

ظهور کلان داده و توسعه روش های تحلیل پیشرفته، فرصت های چشمگیری را برای پیش بینی عملکرد تحصیلی و طراحی مداخلات هدفمند و به هنگام در نظام آموزشی فراهم آورده است. این مقاله با رویکرد مروری - تحلیلی، ظرفیت ها و محدودیت های به کارگیری تحلیل داده های کلان در آموزش ایران را با تاکید بر ابعاد فنی و اخلاقی بررسی می کند. از منظر فنی، استفاده از داده های چند منبعی شامل سوابق تحصیلی، حضور و غیاب، تعامل های یادگیری در سامانه های مدیریت یادگیری، نتایج ارزیابی های مرحله ای و شاخص های مدرسه ای، خوراک مدل های یادگیری ماشین (رگرسیون لجستیک، جنگل تصادفی، گرادیان بوستینگ و شبکه های عصبی سبک) را برای برآورد ریسک افت تحصیلی و توصیه مداخلات فراهم می سازد. یافته ها نشان می دهد کلان داده می تواند به شخصی سازی مسیر یادگیری، شناسایی زودهنگام دانش آموزان در معرض خطر، بهینه سازی تخصیص منابع، پشتیبانی تصمیم های آموزشی، تقویت عدالت آموزشی و پایش اثربخشی مداخلات کمک کند. در مقابل، چالش هایی همچون حریم خصوصی و رضایت آگاهانه، امنیت داده، سوگیری الگوریتمی، کمبود زیرساخت و نیروی متخصص، ناهمسانی استاندارد های تبادل داده و ابهامات حقوقی - حاکمیتی باید مدیریت شود (علوی، ۱۳۹۳). مقاله، چارچوبی اجرایی برای مدارس ایران پیشنهاد می دهد که شامل حاکمیت داده، حداقلی گرایی در جمع آوری، کاتالوگ گذاری و کیفیت سنجی، معماری فنی لایه ای، ممیزی سوگیری و تبیین پذیری، آموزش ذی نفعان و استقرار مرحله ای از پایلوت تا توسعه منطقه ای است. نتیجه گیری بر توفیق این رویکرد در گرو هم زمانی بلوغ فنی، ضوابط اخلاقی - حقوقی شفاف و ارتقای سواد داده ای معلمان و مدیران تاکید می کند (علوی و احمدی، ۱۳۹۳).

کلیدواژه ها:

کلان داده ، تحلیل آموزشی ، پیش بینی عملکرد تحصیلی ، مداخله به هنگام ، حریم خصوصی