۲۹، ديسمبر ۲۰۱۹

افضل الوسائل التي تساهم بها تحليل البيانات الضخمة في تطوير قطاع التعليم

أدى استخدام البيانات الضخمة إلى تغيير معظم المجالات بشكل جذري، ويُعد التعليم من أبرز المجالات التي طالها هذا التغيير، ففي السنوات الأخيرة؛ تمكنت المؤسسات التعليمية – ابتداءً من المدارس الابتدائية، والثانوية، ووصولًا إلى الجامعات، ومقدمي الخدمات التعليمية عبر الإنترنت – من تجميع واستخدام وتبادل البيانات بسهولة وبسرعة أكبر من أي وقت مضى.

ويشير مصطلح البيانات الضخمة إلى كميات هائلة من المعلومات المختلفة، التي يصعب جمعها وتقييمها عبر التقنيات التقليدية بالإضافة إلى أنها تتميز بالحاجة للمعالجة السريعة، بحيث يمكن من خلالها عرض النقاط المشتركة، والتوجهات، والأنماط في سلوك المجموعة المستهدفة. وفي قطاع التعليم؛ يمكن لتحليل البيانات أن يكون له تأثير كبير على جميع العاملين ابتداءً بالمعلمين، والطلاب، وحتى المدربين على القيادة والإدارة التربوية.

وتتلقى أي مؤسسة تعليمية قدرًا كبيرًا من المعلومات بشكل يومي، حيث تحصل على تفاصيل حول الحضور والمشاركة، ونتائج الاختبارات، كما يقوم الطلاب بتقييم الأساتذة، ويقدمون تفاصيل عن وضعهم الاجتماعي والاقتصادي، ويشاركون مستوى رضاهم عن التعليم الذي يتلقونه، ومن خلال الأساليب العملية لجمع البيانات وتحليلها، يمكن للمؤسسات التعليمية أن تبدأ في توفير تعليم أكثر تخصيصًا.

وهذه بعض الطرق  المستخدمة  التي تساعد البيانات الضخمة في تطوير قطاع التعليم:

• تحليلات البيانات تُعزز فعالية التعلم:

يتلقى المعلم يوميًا جميع أنواع البيانات الخاصة بالطالب، مثل: بيانات الحضور، ونتائج الاختبار، والتقييمات الشخصية، والقضايا الصحية، وصعوبات التعلم، وأنواع الأسئلة التي يسألها الطالب بشكل متكرر، وأنواع أخرى من المعلومات.

يقوم المعلم بتحليل هذه البيانات بشكل تدريجي، حتى يتمكن من ضبط عملية التعلم حسب احتياجات الطالب، وهذا هو أسلوب التعليم المخصص Personalized Learning، وهو منهج تعليمي يهدف إلى تخصيص التعلم حسب نقاط القوة لكل طالب واحتياجاته، ومهاراته، واهتماماته، وبناءً على ذلك يحصل كل طالب على خطة تعليمية تستند إلى ما يعرفه، وكيف يتعلم أفضل.

التعليم المخصص يؤدي إلى مشاركة أكبر للطالب، كما يُساعد المعلم في فهم مستوى كل طالب على حدة، مما يساعده على تقديم التوجيهات، والإرشادات المناسبة، والموارد الإضافية لتحسين المستوى الدراسي للطلاب. كما أنه يُساعد المعلم على تجربة أساليب مختلفة للتدريس واختبار الطالب، مما يمكنه من اكتشاف الأسلوب الأنسب، ويبدأ في تطبيقه من أجل تحقيق نتائج أفضل.

• الجامعات ستكون أكثر فاعلية في التوظيف الدولي:

تمتلك كل جامعة كمية هائلة من البيانات من التطبيقات السابقة. ومن خلال تحليل هذه البيانات، يمكن لجهات التوظيف أن تنتقي البلدان والجامعات التي تُرسل أفضل المتقدمين، وهذا بدوره سيساعد جهات التوظيف في تحسين فاعلية عملية التوظيف.

بالإضافة إلى ذلك؛ يمكن لمكتب التوظيف في الجامعة تحليل بيانات الطلاب على المستوى العالمي، ويمكنهم تحديد البلدان التي يمتلك طلابها إمكانيات أفضل.

• البيانات الضخمة تساعد الطلاب على تحديد الأهداف المهنية:

يمكن للمعلم أو المشرف تحليل البيانات لإنشاء تقرير أداء، وإذا تبين أن هذا الطالب فنان موهوب، فإن التقرير سوف يوصي بممارسة مهنة في هذا المجال.
هذا ما يفعله المستشارون المهنيون بالضبط، لكنهم اعتادوا على استخلاص النتائج بعد عدة مقابلات، وتقييمات للصف.
والآن؛ أصبح لديهم إمكانية الوصول إلى البيانات الضخمة التي ستُظْهِر أن الطالب فنان موهوب، بالإضافة إلى أنه جيد في الرياضيات والفيزياء أيضًا، ووفقًا لهذا المثال: سيكون مجال الهندسة المعمارية هو الأنسب له، وبذلك ستكون التوصية أكثر تحديدًا.

سجل ألان