Usando Big Data e Análise Preditiva para Apoiar o Sucesso do Aluno

O objetivo do sistema educacional é apoiar o sucesso do aluno. No entanto, esse objetivo não é tão fácil de alcançar. O sucesso é uma questão complexa que consiste e é influenciada por uma variedade de fatores. A abordagem a esta questão difere entre as instituições. No entanto, todos os educadores concordam que há necessidade de melhorar os procedimentos de compartilhamento, processamento e colaboração de dados entre os diferentes departamentos. Mais e mais instituições começam a aplicar big data para prever os resultados dos alunos e, como resultado, oferecer tudo o que eles precisam para ter sucesso.

Conteúdo

• 1 O valor da análise preditiva
• 2 O Papel da Análise Preditiva e Big Data na Vida Estudantil
• 3 Considerações Finais

O valor da análise preditiva

Assim como um especialista em marketing determina uma estratégia para promover um produto com base nos interesses e hábitos de compra dos clientes, a análise preditiva pode ajudar as instituições educacionais a projetar um currículo aprimorado e apoiar o sucesso dos alunos. Aplica métodos estatísticos para prever eventos futuros. No setor educacional, significa obter insights e projeções sobre a matrícula dos alunos, uso e relevância dos recursos, envolvimento dos alunos, etc.

A análise preditiva experimentou um rápido crescimento na educação, especialmente em instituições secundárias e pós-secundárias. Grandes conjuntos de dados, que dizem respeito a diferentes áreas de atividade dos alunos, ajudam a informar a tomada de decisões e as estratégias de desenvolvimento das instituições. Eles apóiam os planos de sucesso dos alunos com evidências confiáveis. Dados sobre matrículas em aulas e resultados de testes, bem como informações demográficas, permitem que uma instituição concentre esforços. Como resultado, serve para aumentar a retenção de alunos e apoia o sucesso.

Cada vez mais instituições incluem compromissos baseados em dados para o sucesso dos alunos em suas declarações oficiais. Ao utilizar a análise preditiva, eles obtêm um foco claro para seu trabalho adicional e alocação de recursos. Se você é um estudante e luta com um artigo sobre análise preditiva, big data ou qualquer outro tópico, pedir a um redator para “ fazer meu artigo ” é exatamente o que você precisa. A conceituação desses termos pode parecer complicada porque essas tendências são relativamente novas no setor educacional.

O papel da análise preditiva e do big data na vida estudantil

Big data fornece insights significativos para melhorar os métodos de ensino e criar novas oportunidades educacionais para os alunos . Os padrões de comportamento e necessidades dos alunos são indicadores valiosos para a criação de cursos personalizados e um melhor ambiente de aprendizagem. Naturalmente, ambos os aspectos têm o potencial de promover o sucesso do aluno.

As tecnologias de big data dão aos educadores a oportunidade de ver uma visão geral do desempenho dos alunos desde o início de seu caminho. Inclui interesses , habilidades, preferências, disciplinas favoritas, frequência, matrículas em cursos, atividades extracurriculares, notas, participação em atividades em grupo, etc. Essa lista pode ser muito mais longa, pois um rastro de dados que cada aluno deixa é único e diversificado. Esses conjuntos de dados podem ajudar as instituições de ensino a melhorar suas práticas pedagógicas para atender melhor seus alunos.

Em um currículo orientado por dados, os alunos podem obter planos de aprendizado individualizados e desfrutar de uma experiência de aprendizado personalizada . Ao usar insights de análise preditiva, os professores veem claramente os pontos fortes e fracos de seus alunos. Portanto, eles podem fornecer aos alunos uma atenção extra e ajudá-los a lidar com áreas problemáticas.

Além disso, a análise preditiva oferece suporte aos alunos com aconselhamento de carreira personalizado. Uma análise abrangente do progresso de um aluno ajudará os educadores a prever a área em que uma pessoa provavelmente terá sucesso. Como resultado, um aluno obtém uma indústria para se concentrar e pode concentrar esforços para alcançar seus objetivos nessa área.

No entanto, o papel do big data no sucesso dos alunos não se limita ao desempenho acadêmico. Abrange quase todas as áreas da vida estudantil, incluindo clima de sala de aula , participação na vida da comunidade, cultura, atividades extracurriculares e emprego. Todos esses fatores influenciam o sucesso do aluno até certo ponto. Por exemplo, alguns alunos podem ter dificuldades financeiras enquanto outros podem ter dificuldades por causa de problemas de comunicação. Se uma instituição não tomar medidas para ajudar esses alunos, os problemas provavelmente afetarão seu sucesso.

A detecção precoce de alunos em risco de baixo desempenho permite que os funcionários de uma instituição desenvolvam e implementem intervenções para lidar com áreas problemáticas. Chegar aos alunos e oferecer-lhes uma mão amiga é crucial. Isso evita que eles fiquem isolados e dá motivação aos alunos para continuar seus estudos.

A análise preditiva permite que os educadores construam um ambiente favorável ao desempenho dos alunos. Esse processo deve ser baseado na combinação de visão e objetivos institucionais com modelos preditivos confiáveis. Dessa forma, professores e administradores têm tudo o que precisam para preparar intervenções oportunas destinadas a melhorar os resultados dos alunos.

Pensamentos finais

O uso de análises preditivas e big data no ensino superior ainda é uma tendência nova, embora cresça rapidamente. Portanto, ainda não existem recomendações exaustivas sobre sua aplicação. A única regra universal é capacitar o processo com medidas éticas e de segurança.

Esta é uma longa jornada que ainda está para ser completamente explorada. Atualmente, já testemunhamos o potencial da análise preditiva na tomada de decisões e no suporte ao aluno. Ele promete ser eficaz na condução do sucesso do aluno com a abordagem certa e vontade de fazer uma mudança.