Персонализированное обучение становится все более важным и распространенным в сфере образования. Педагоги и исследователи осознают необходимость адаптации обучения к потребностям отдельных учащихся и могут предложить более индивидуальный подход к обучению для всех своих учащихся. Теперь только это, но персонализированное обучение также предлагает возможности для дистанционного обучения и обучения по запросу, две из растущих моделей обучения, которые обещают много.
С другой стороны, есть аналитика данных. Далеко от теории заговора больших данных, аналитика данных может получить множество точек данных даже из небольшой выборки. Сочетание этих двух подходов дает лучший подход и более оптимизированный и персонализированный опыт обучения, который может помочь преодолеть некоторые распространенные проблемы в сфере обучения — низкий уровень удержания и общее отсутствие интереса к теме (темам).
Что такое аналитика данных в персонализированном обучении?
Аналитика данных собирает, анализирует и интерпретирует данные для получения ценной информации и принятия лучших решений. В сфере образования аналитика данных может собирать информацию о стилях обучения, предпочтениях и успеваемости отдельных учащихся. Некоторые области могут получить много преимуществ от такого подхода. Таким образом, образование в области развития карьеры всегда может иметь самую свежую информацию. Таким образом, это будет более полезно для большего числа студентов, которые получат больше пользы взамен.
Преимущества анализа данных в персонализированном обучении
Таким образом, аналитика данных — это мощный инструмент для создания персонализированного опыта обучения, который может помочь учащимся добиться большего за определенный период времени, чем при более традиционных подходах к образованию. Собирая и анализируя данные от постоянно растущего числа студентов, исследователи и руководители учебных программ могут принимать более обоснованные решения и помогать адаптировать программы, ориентированные на отдельных учащихся. Вот еще несколько преимуществ анализа данных в персонализированном обучении:
- Улучшение успеваемости учащихся;
- Повышение вовлеченности и мотивации;
- Более эффективное использование ресурсов;
- Индивидуальные планы уроков;
- Индивидуальная обратная связь и руководство;
- Индивидуальное обучение, основанное на сильных и слабых сторонах каждого ученика.
Примеры анализа данных в персонализированном обучении
Аналитика данных может использоваться разными способами для создания персонализированного опыта обучения. Одним из примеров являются платформы адаптивного обучения, которые используют алгоритмы для сбора точек данных для каждого отдельного учащегося и изменения их учебных программ на ходу. WordPoint использует аналогичный подход, чтобы узнать о предпочтениях каждого клиента и предоставить лучший перевод в кратчайшие сроки. На самом деле существует множество примеров того, как аналитику данных можно использовать в персонализированном обучении:
- обратная связь и рекомендации студентов на основе данных;
- Индивидуальные оценки и отслеживание прогресса;
- Игровой опыт обучения, который адаптируется к потребностям каждого учащегося;
- Предиктивная аналитика, которая выявляет учащихся из групп риска и обеспечивает дополнительную поддержку;
- Среды совместного обучения, использующие данные для облегчения обучения и поддержки коллег.
Преодоление проблем
Конечно, при внедрении технологий в процесс обучения может возникнуть множество различных проблем. Во-первых, удаление учителя и его опыта может представлять собой проблему, особенно потому, что люди могут учитывать непосредственные факторы, влияющие на решения ученика, такие как проблемы дома, издевательства и т. д. Анонимная платформа может быть не в состоянии сделать это.
С другой стороны, это необходимость сохранения частной жизни учащегося. Студенты чувствительны и молоды (часто несовершеннолетние), поэтому вопросы сбора и анализа данных (= аналитики) должны учитываться при разработке этих платформ и обеспечении того, чтобы они могли собирать данные в первую очередь. Вот еще несколько проблем технологии, которые необходимо учитывать:
- Помните о возможной предвзятости в алгоритмах и сборе данных и принимайте меры для ее смягчения. Writeuniverse.com имеет хороший подход, предлагая руководства и материалы, которые студенты выбирают сами, без сбора данных;
- Убедитесь, что конфиденциальность учащихся и безопасность данных являются главным приоритетом;
- Разработать политики и процедуры сбора, хранения и использования данных, соответствующие этическим и правовым стандартам;
- Обеспечьте обучение и поддержку преподавателей и администраторов тому, как ответственно и эффективно использовать аналитику данных.
Заключительные замечания
Аналитика данных — это мощный инструмент для создания персонализированного учебного процесса, который может помочь учащимся добиться лучших результатов, повысить вовлеченность и мотивацию, а также эффективно использовать ресурсы. Собирая и анализируя данные об отдельных учащихся, преподаватели могут получить представление об их уникальных потребностях и разработать индивидуальные инструкции с учетом их стиля и темпа обучения. Несмотря на то, что использование аналитики данных в персонализированном обучении сопряжено с трудностями, при правильном подходе и образе мышления преподаватели могут преодолеть эти трудности и использовать аналитику данных для создания более эффективного и персонализированного учебного процесса для своих учащихся.
Source: Сила анализа данных в персонализированном обучении