Todo el mundo sabe que las grandes empresas están recopilando sin piedad datos sobre sus clientes, y nadie se sorprenderá si se produce este hecho. Lo más común es que esta cantidad impresionante de datos no organizados se transforme y clasifique a través de algoritmos inteligentes para ser usados más tarde en los esfuerzos publicitarios de varias compañías.
No obstante, Big Data está evolucionando, y los datos recogidos no se utilizan exclusivamente en la comercialización. A partir de ahora, hay bots, que inicialmente fueron entrenados en cantidades atroces de datos, que pueden encontrar enfermedades de la piel a partir de fotos, reconocer a personas buscadas para formar cámaras de vigilancia, e incluso generar pequeños artículos. Como la gente está introduciendo los grandes datos en más y más aspectos de nuestras vidas, casi seguro que tiene un lugar en la industria de la educación.
4 maneras en que el big data está ayudando a los establecimientos educativos
«¿Cómo pueden beneficiarse los centros educativos de Big Data?» – Podrías preguntar. La respuesta es casi obvia. Cada entidad educativa, que abarca escuelas, colegios, universidades, tiene montañas sobre montañas de registros de estudiantes con una increíble cantidad de información. Estos datos pueden ser procesados y beneficiar a los establecimientos educativos de varias maneras.
Toda la información, desde las notas hasta la información personal y las mediciones de asistencia, puede utilizarse para mejorar la enseñanza en clase, modificar la organización del establecimiento, ayudar a renovar cursos impopulares, etc. Sumerjámonos en lo que Big Data ya ha estado haciendo por los estudiantes.
Facilita el proceso de toma de decisiones
Debido a la gran cantidad de información sobre los estudiantes que trabajan los establecimientos educativos, no se discute en absoluto si el procesamiento informático de los registros de los estudiantes beneficia a las escuelas. Gracias a Big Data y Data Science, esta información no sólo se pone en una base de datos y es de fácil acceso, sino que también puede ser analizada muy convenientemente.
Por ejemplo, una escuela trata de implementar una nueva técnica de enseñanza y prueba. El establecimiento introduce la nueva forma de interactuar con los estudiantes pero sólo en cursos seleccionados. Después de un semestre (o incluso más tiempo), se comparan los datos de los estudiantes de los cursos tradicionales con los de los cursos mejorados.
Por supuesto, la metodología de enseñanza que se elige es aquella en la que el análisis muestra que las calificaciones de los estudiantes aumentan en promedio, los propios estudiantes reportan un aprendizaje más activo y los profesores indican un mayor compromiso de los estudiantes. Así pues, la incorporación de la ciencia de los datos y el análisis informático en la toma de decisiones de los establecimientos educativos obliga inevitablemente a la dirección de la escuela a elegir direcciones de desarrollo que beneficien a las operaciones en su conjunto.
Calcula el éxito del estudiante
Una parte extremadamente exitosa de la educación en la que la Ciencia de los Datos fue utilizada al máximo es predecir el éxito del estudiante en el aprendizaje de cualquier curso en particular o incluso la tasa de éxito general en el aprendizaje en la escuela. El Aprendizaje Automático juega un gran papel en esto, ya que los bots desarrollados pueden predecir con gran precisión las tendencias de aprendizaje de cualquier estudiante.
Como resultado de la capacitación del bot sobre enormes cantidades de datos previamente registrados de las calificaciones de los cursos de los estudiantes y los resultados de las pruebas finales de cada establecimiento educativo específico, curso e instructor, el programa de IA que predice las calificaciones informa a los instructores sobre qué estudiantes requieren más atención. De esta manera, el instructor crea condiciones de aprendizaje óptimas para cada estudiante en la medida de lo posible. Si usted es un estudiante y su escuela emplea tales tecnologías, entonces puede mejorar su informe si compra un ensayo en línea (o cualquier otro trabajo escrito de alta calidad).
Además, Big Data puede ser usado a menor escala. Por ejemplo, el seguimiento de la rapidez con que los estudiantes están completando los exámenes y si necesitan menos o más tiempo o la observación de la tasa de asistencia de los estudiantes puede significar la necesidad de cambiar el plan de estudios existente. La visualización de datos hace maravillas, y ya es responsable de cambios beneficiosos en varias escuelas.
Permite que las carreras de los estudiantes
Si nos sumergimos en los datos de rendimiento de aprendizaje repartidos en todos los cursos y asignaturas combinados con los registros de asistencia general, entonces el software puede predecir con relativa precisión la futura carrera de cualquier estudiante en particular. Tales programas normalmente recomiendan industrias y subindustrias enteras, en lugar de posiciones singulares (sí, aunque la tecnología es impresionante, no puede hacer magia). Esto permite a los consejeros de carrera ayudar a elegir algo para que el estudiante se entusiasme con la oportunidad.
Categoriza a los estudiantes
Cuando hay suficientes datos sobre el estudiante, es posible modelar al estudiante mismo. ¿Qué beneficios da? Fácil, permite a la gente entender qué formato de aprendizaje prefiere el estudiante. Esto puede ser usado para personalizar la experiencia de aprendizaje para el estudiante y aumentar el disfrute para ellos. Además, la agregación de información sobre los intereses de los estudiantes da a la dirección de la escuela una idea de cómo mejorar su escuela.
No se puede escapar de los grandes datos
Lo quieras o no, Big Data se está introduciendo en todos los aspectos de nuestras vidas. Así que, la única opción que queda es aceptar este cambio y sacar el máximo provecho de él.
