Spersonalizowane nauczanie staje się coraz ważniejsze i powszechne w branży edukacyjnej. Nauczyciele i badacze dostrzegają potrzebę dostosowania nauczania do potrzeb poszczególnych uczniów i mogą zaoferować wszystkim swoim uczniom bardziej spersonalizowane doświadczenie edukacyjne. Teraz tylko to, ale spersonalizowane nauczanie oferuje również możliwości uczenia się na odległość i uczenia się na żądanie, dwóch z rozwijających się modeli nauczania, które są bardzo obiecujące.
Z drugiej strony istnieje analiza danych. Daleko od teorie spiskowe związane z big data, analiza danych może wyciągnąć wiele punktów danych, nawet z małej próbki. Połączenie tych dwóch daje lepsze podejście i bardziej usprawnione i spersonalizowane doświadczenie edukacyjne, które może pomóc w przezwyciężeniu niektórych typowych problemów w branży edukacyjnej — niskiego wskaźnika retencji i ogólnego braku zainteresowania tematem (-ami).
Czym jest analiza danych w nauczaniu spersonalizowanym?
Analityka danych gromadzi, analizuje i interpretuje dane w celu uzyskania cennych informacji i podejmowania lepszych decyzji. W edukacji analiza danych może zbierać informacje o stylach uczenia się, preferencjach i postępach poszczególnych uczniów. Niektóre dziedziny mogą odnieść wiele korzyści z takiego podejścia. Tak więc edukacja w zakresie rozwoju kariery może zawsze mieć dostęp do najnowszych informacji. W ten sposób będzie bardziej użyteczny dla większej liczby uczniów, którzy w zamian odniosą większe korzyści.
Korzyści z analizy danych w nauczaniu spersonalizowanym
Tak więc analiza danych jest potężnym narzędziem do tworzenia spersonalizowanych doświadczeń edukacyjnych, które mogą pomóc uczniom osiągnąć więcej w pewnym okresie czasu niż przy bardziej tradycyjnym podejściu do edukacji. Gromadząc i analizując dane pochodzące od coraz większej liczby studentów, badacze i kierownicy programów nauczania mogą podejmować bardziej świadome decyzje i pomagać w dostosowywaniu programów skierowanych do poszczególnych uczniów. Oto kilka innych korzyści płynących z analizy danych w nauczaniu spersonalizowanym:
- Lepsze wyniki uczniów;
- Zwiększone zaangażowanie i motywacja;
- Bardziej efektywne wykorzystanie zasobów;
- Indywidualne plany lekcji;
- Spersonalizowane informacje zwrotne i wskazówki;
- Dostosowana instrukcja oparta na mocnych i słabych stronach każdego ucznia.
Przykłady analizy danych w nauczaniu spersonalizowanym
Analizę danych można wykorzystać na wiele sposobów, aby stworzyć spersonalizowane doświadczenie edukacyjne. Jednym z przykładów są adaptacyjne platformy edukacyjne, które wykorzystują algorytmy do zbierania punktów danych dla każdego ucznia i zmiany programów nauczania w biegu. WordPoint stosuje podobne podejście, aby poznać preferencje każdego klienta i zapewnić lepsze tłumaczenie w jak najkrótszym czasie. W rzeczywistości istnieje wiele przykładów wykorzystania analizy danych w nauczaniu spersonalizowanym:
- Informacje zwrotne i wskazówki od uczniów oparte na danych;
- Spersonalizowane oceny i śledzenie postępów;
- Zgrywalizowane doświadczenia edukacyjne, które dostosowują się do potrzeb każdego ucznia;
- Analityka predykcyjna, która identyfikuje zagrożonych uczniów i zapewnia dodatkowe wsparcie;
- Środowiska uczenia się oparte na współpracy, które wykorzystują dane w celu ułatwienia wzajemnego uczenia się i wsparcia.
Pokonywanie wyzwań
Istnieje oczywiście wiele różnych wyzwań, które mogą się pojawić, gdy technologia jest wdrażana w procesie uczenia się. Przede wszystkim usunięcie nauczyciela i jego doświadczenia może stanowić wyzwanie, zwłaszcza że ludzie mogą wziąć pod uwagę bezpośrednie czynniki wpływające na decyzje ucznia, takie jak problemy w domu, zastraszanie itp. Anonimowa platforma może nie być w stanie tego zrobić.
Z drugiej strony spektrum jest potrzeba zachowania prywatności ucznia. Uczniowie są wrażliwi i młodzi (często niepełnoletni), dlatego przy projektowaniu tych platform należy wziąć pod uwagę kwestie gromadzenia i analizy danych (=analityki), a przede wszystkim zapewnić możliwość gromadzenia danych. Oto kilka innych wyzwań związanych z technologią, które należy wziąć pod uwagę:
- Bądź świadomy potencjalnej stronniczości w algorytmach i gromadzeniu danych oraz podejmuj kroki w celu jej złagodzenia, Writinguniverse.com ma dobre podejście, oferując przewodniki i materiały, które uczniowie sami wybierają, bez zbierania danych;
- Upewnij się, że prywatność uczniów i bezpieczeństwo danych są najwyższym priorytetem;
- Opracuj zasady i procedury dotyczące gromadzenia, przechowywania i wykorzystywania danych, które są zgodne ze standardami etycznymi i prawnymi;
- Zapewnij szkolenia i wsparcie dla nauczycieli i administratorów w zakresie odpowiedzialnego i efektywnego korzystania z analizy danych.
Uwagi końcowe
Analiza danych to potężne narzędzie do tworzenia spersonalizowanych doświadczeń edukacyjnych, które mogą pomóc uczniom osiągać lepsze wyniki, zwiększać zaangażowanie i motywację oraz efektywnie wykorzystywać zasoby. Zbierając i analizując dane o poszczególnych uczniach, nauczyciele mogą uzyskać wgląd w ich unikalne potrzeby i opracować spersonalizowane instrukcje dostosowane do ich stylu i tempa uczenia się. Chociaż istnieją wyzwania związane z wykorzystaniem analizy danych w spersonalizowanym nauczaniu, przy odpowiednim podejściu i sposobie myślenia nauczyciele mogą przezwyciężyć te wyzwania i wykorzystać analizę danych do tworzenia bardziej efektywnych, spersonalizowanych doświadczeń edukacyjnych dla swoich uczniów.
Source: Siła analizy danych w nauczaniu spersonalizowanym
