Utilizar el Big Data y el análisis predictivo para apoyar el éxito de los estudiantes

El objetivo del sistema educativo es apoyar el éxito de los estudiantes. Sin embargo, este objetivo no es tan fácil de conseguir. El éxito es una cuestión compleja que consiste en varios factores y está influenciada por ellos. El enfoque de este tema difiere según las instituciones. Sin embargo, todos los educadores coinciden en que hay que mejorar los procedimientos de intercambio, procesamiento y colaboración de datos entre diferentes departamentos. Cada vez hay más instituciones que comienzan a aplicar el big data para predecir los resultados de los estudiantes y, en consecuencia, ofrecen todo lo que necesitan para tener éxito.

El valor del análisis predictivo

Del mismo modo que un especialista en marketing determina una estrategia para promover un producto basado en los intereses y los hábitos de compra de los clientes, los análisis predictivos pueden ayudar a las instituciones educativas a diseñar un currículo mejorado y apoyar el éxito de los estudiantes . Aplica métodos estadísticos para predecir eventos futuros. En el sector educativo, significa obtener ideas y proyecciones sobre la inscripción, el uso y la relevancia de los recursos de los estudiantes, la implicación de los estudiantes, etc.

Utilizar el Big Data y el análisis predictivo para apoyar el éxito de los estudiantes

El análisis predictivo ha experimentado un rápido crecimiento de la educación, especialmente en las instituciones secundarias y postsecundarias. Grandes conjuntos de datos, que implican diferentes áreas de la actividad de los estudiantes, ayudan a informar las estrategias de toma de decisiones y desarrollo de las instituciones. Apoyan a los planes de éxito de los estudiantes con pruebas fiables. Los datos sobre la inscripción en clase y los resultados de las pruebas, así como la información demográfica, permiten a una institución concentrar los esfuerzos. Como resultado, sirve para aumentar la retención de los estudiantes y apoya el éxito.

Cada vez hay más instituciones que incluyen compromisos de estudios basados ​​en datosiento éxito en sus declaraciones oficiales. Mediante la utilización de análisis predictivos, se obtiene un enfoque claro para su trabajo y asignación de recursos. Si es estudiante y tiene problemas con un artículo sobre análisis predictivo, big data o cualquier otro tema, pide a un escritor que:haz mi papel«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 el Big Data en la vida de los estudiantes

El 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 aprendices 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.

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Las tecnologías del big data ofrecen los educadores la oportunidad de ver una imagen general del rendimiento de los estudiantes desde el principio de su camino. Incluye intereses, habilidades, preferencias, asignaturas preferidas, asistencia, inscripción a cursos, actividades extraescolares, notas, participación en actividades de grupo, etc. Esta lista puede ser mucho más larga ya que una serie de datos que deja cada alumno es único y diverso. Estos conjuntos de datos pueden ayudar a las instituciones educativas a mejorar sus prácticas pedagógicas a fin de 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 informes de análisis predictivo, los profesores ven claramente los puntos fuertes y los puntos débiles de sus estudiantes. Por lo tanto, pueden proporcionar a los estudiantes un poco de atención adicional y ayudarles a tratar las áreas problemáticas.

El papel del análisis predictivo y el Big Data en la vida de los estudiantes

Además, el análisis predictivo apoya a los estudiantes con asesoramiento profesional personalizado. Un análisis exhaustivo del progreso de un estudiante ayudará a los educadores a predecir el área donde es probable que una persona tenga éxito. Como resultado, un estudiante consigue una industria para centrarse y puede concentrar esfuerzos para alcanzar sus objetivos en esta área.

Sin embargo, el papel del big data en el éxito de los estudiantes no se limita al rendimiento académico. Cubre casi todos los ámbitos de la vida de los estudiantes, incluidos el clima del aula, la participación en la vida comunitaria, la cultura, las extraescolares y el empleo. Todos estos factores influyen hasta cierto punto en el éxito de los estudiantes. Por ejemplo, algunos estudiantes pueden experimentar dificultades económicas cuando otros pueden tener problemas para comunicarse. Si una institución no toma medidas para ayudar a estos estudiantes, es probable que los problemas afecten su éxito.

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La detección precoz de los estudiantes que corren el riesgo de tener un rendimiento insuficiente permite al personal de una institución desarrollar e implementar intervenciones para tratar las áreas problemáticas. Es fundamental llegar a los estudiantes y ofrecerles una mano. Los ahorra estar aislados y motiva a los estudiantes para continuar sus estudios.

El análisis predictivo permite a los educadores construir un entorno de apoyo para el rendimiento de los estudiantes. Este proceso debería basarse en la combinación de visión y objetivos institucionales con modelos predictivos fiables. De este modo, profesores y administradores tienen todo lo necesario para preparar intervenciones oportunas destinadas a mejorar los resultados de los estudiantes.

pensamientos finales

El uso de análisis predictivos y big data a la educación superior sigue siendo una nueva tendencia, aunque crece rápidamente. Por lo tanto, aún no hay recomendaciones exhaustivas sobre su aplicación. La única norma universal es potenciar el proceso con medidas éticas y de seguridad.

Este es un largo viaje que todavía se ha de explorar completamente. Hoy en día, ya hemos visto el 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 y la voluntad adecuados de hacer un cambio.

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