El objetivo del sistema educativo es apoyar el éxito de los estudiantes. Sin embargo, este objetivo no es tan fácil de lograr. El éxito es un asunto complejo que consiste y está influenciado por una variedad de factores. El enfoque de este tema difiere entre instituciones. Sin embargo, todos los educadores están de acuerdo en que es necesario mejorar los procedimientos de intercambio, procesamiento y colaboración de datos entre los diferentes departamentos. Cada vez más instituciones comienzan a aplicar big data para predecir los resultados de los estudiantes y, como resultado, ofrecen todo lo que necesitan para tener éxito.
Contenido
El valor del análisis predictivo
Al igual que un especialista en marketing determina una estrategia para promocionar un producto en función de los intereses y hábitos de compra de los clientes, el análisis predictivo puede ayudar a las instituciones educativas a diseñar un plan de estudios mejorado y respaldar el éxito de los estudiantes. Aplica métodos estadísticos para predecir eventos futuros. En el sector de la educación, significa obtener información y proyecciones sobre la inscripción de estudiantes, el uso y la relevancia de los recursos, la participación de los estudiantes, etc.
El análisis predictivo ha experimentado un rápido crecimiento en la educación, especialmente en instituciones secundarias y postsecundarias. Grandes conjuntos de datos, que se refieren a diferentes áreas de la actividad de los estudiantes, ayudan a informar la toma de decisiones y las estrategias de desarrollo de las instituciones. Apoyan los planes de éxito de los estudiantes con evidencia confiable. Los datos sobre la inscripción en clases y los resultados de las pruebas, así como la información demográfica, permiten que una institución concentre sus esfuerzos. Como resultado, sirve para aumentar la retención de los estudiantes y apoya el éxito.
Cada vez más instituciones incluyen compromisos basados en datos para el éxito de los estudiantes en sus declaraciones oficiales. Al utilizar el análisis predictivo, obtienen un enfoque claro para su trabajo posterior y la asignación de recursos. Si es estudiante y tiene dificultades con un artículo sobre análisis predictivo, big data o cualquier otro tema, pedirle a un escritor que " haga mi trabajo " es justo lo que necesita. La conceptualización de estos términos puede parecer complicada porque estas tendencias son relativamente nuevas en el sector educativo.
El papel del análisis predictivo y Big Data en la vida estudiantil
Big data proporciona información significativa para mejorar los métodos de enseñanza y crear nuevas oportunidades educativas para los estudiantes . Los patrones de comportamiento y las necesidades de los alumnos son indicadores valiosos para crear cursos personalizados y un mejor entorno de aprendizaje. Naturalmente, ambos aspectos tienen el potencial de promover el éxito de los estudiantes.
Las tecnologías de big data brindan a los educadores la oportunidad de ver un panorama general del desempeño de los estudiantes desde el comienzo de su camino. Incluye intereses , habilidades, preferencias, materias favoritas, asistencia, inscripción en cursos, actividades extracurriculares, calificaciones, participación en actividades grupales, etc. Esta lista puede ser mucho más larga ya que el rastro de datos que deja cada estudiante es único y diverso. Estos conjuntos de datos pueden ayudar a las instituciones educativas a mejorar sus prácticas pedagógicas para servir mejor a sus estudiantes.
En un plan de estudios basado en datos, los estudiantes pueden obtener planes de aprendizaje individualizados y disfrutar de una experiencia de aprendizaje personalizada . Mediante el uso de conocimientos analíticos predictivos, los profesores ven claramente las fortalezas y debilidades de sus alumnos. Por lo tanto, pueden brindarles a los alumnos atención adicional y ayudarlos a lidiar con áreas problemáticas.
Además, el análisis predictivo apoya a los estudiantes con asesoramiento profesional personalizado. Un análisis integral del progreso de un estudiante ayudará a los educadores a predecir el área en la que es probable que una persona tenga éxito. Como resultado, un estudiante obtiene una industria en la que enfocarse y puede concentrar sus esfuerzos para alcanzar sus metas en esta área.
Sin embargo, el papel de los grandes datos en el éxito de los estudiantes no se limita al rendimiento académico. Cubre casi todas las áreas de la vida estudiantil, incluido el ambiente en el aula , la participación en la vida comunitaria, la cultura, las actividades extracurriculares y el empleo. Todos estos factores influyen en el éxito de los estudiantes hasta cierto punto. Por ejemplo, algunos estudiantes pueden experimentar dificultades financieras cuando otros pueden tener dificultades debido a problemas de comunicación. Si una institución no toma medidas para ayudar a estos estudiantes, es probable que los problemas afecten su éxito.
La detección temprana de estudiantes que están en riesgo de bajo rendimiento permite que el personal de una institución desarrolle e implemente intervenciones para tratar las áreas problemáticas. Llegar a los estudiantes y ofrecerles una mano amiga es crucial. Les salva del aislamiento y da a los estudiantes la motivación para continuar sus estudios.
El análisis predictivo permite a los educadores crear un entorno de apoyo para el rendimiento de los estudiantes. Este proceso debe basarse en la combinación de visión y metas institucionales con modelos predictivos confiables. De esta manera, los maestros y administradores tienen todo lo que necesitan para preparar intervenciones oportunas destinadas a mejorar los resultados de los estudiantes.
Pensamientos finales
El uso de análisis predictivos y big data en la educación superior sigue siendo una nueva tendencia, aunque crece rápidamente. Por lo tanto, aún no existen recomendaciones exhaustivas sobre su aplicación. La única regla universal es potenciar el proceso con ética y medidas de seguridad.
Este es un largo viaje que aún no se ha explorado por completo. Hoy en día, ya hemos sido testigos del potencial del análisis predictivo en la toma de decisiones y el apoyo al alumno. Promete ser eficaz para impulsar el éxito de los estudiantes con el enfoque correcto y la voluntad de hacer un cambio.
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