Как Big Data помогают улучшить успеваемость в школе

Представьте, что в классе учатся 20 учеников. Кто-то учится лучше, кто-то хуже. Часть учеников предпочитает естественные науки, часть — гуманитарные. С дисциплиной у одних лучше, у других хуже. А теперь умножим этих на 11 классов и попробуем понять кому из них в каких предметах нужна помощь, а кому можно давать более сложные задания.
Успех в учебе — совокупность множества факторов. И придется учесть взаимосвязь и значимость каждого из них, чтобы выработать программу для ученика. А потом повторить процесс еще 19 раз.
А теперь представьте, что у вас есть данные о том, что и как влияет на результаты учеников. Точнее — что влияло на результаты в прошлом. Именно здесь на помощь приходят Big Data (они же Большие Данные).
Что такое Big Data и как это работает в образовании
Big Data — это огромные массивы данных. Из них можно выудить много полезных, но не очевидных, на первый взгляд, закономерностей и тенденций.
В контексте образования выделяют несколько типов больших данных:
- персональные данные учеников: возраст, пол;
- данные о результатах учеников: посещаемость, оценки, выполнение домашних заданий.
- данные об обучении: какие используют электронные учебники, онлайн-курсы, просмотры страниц, прохождение тестов;
- прогнозы участия ученика в той или иной деятельности школы.
Благодаря способности обобщать и выделять закономерности технология Big Data помогает сделать учебный процесс более продуктивным.
Преимущества использования Big Data в образовании
Использование Big Data в образовании предоставляет множество преимуществ, включая возможность персонализированного обучения, что позволяет адаптировать учебные программы под индивидуальные потребности каждого ученика, а также улучшает мониторинг успеваемости и посещаемости, что помогает вовремя выявлять и решать проблемы. Кроме того, анализ больших данных способствует оптимизации ресурсов и распределению нагрузки среди педагогов, повышает эффективность образовательных процессов за счет выявления наиболее успешных методик обучения и автоматизирует рутинные административные задачи, позволяя учителям и администраторам сосредоточиться на более важных аспектах образовательного процесса.
Найти индивидуальный подход
Анализ данных позволяет педагогам лучше понимать потребности каждого ученика и разрабатывать персонализированные учебные программы.
Например, американский образовательный стартап AltSchool запустил проект, основанный на Big Data, для улучшения академической успеваемости учеников в возрасте до 12 лет. Они записывают на видео все, что происходит в классе с разных углов. Выражения лиц, речь, словарный запас, жесты детей и т.д. — все это позволяет учителям понимать атмосферу в классе. Хотя идея установки камер в классах и анализа поведения детей вызывает споры среди родителей, стартап видит в этом будущее адаптивного и гибкого образования.
Подтянуть оценки
Big Data помогают выявить проблемы на ранней стадии и принять превентивные меры. Например, если данные показывают, что ученик начинает отставать по определенным предметам, педагог может вовремя вмешаться и предоставить необходимую поддержку.

Так, платформы Canvas и Google Classroom предлагают учителям аналитику для отслеживания прогресса учеников, анализа их вовлеченности и выявления областей, где требуется дополнительная поддержка. Это позволяет учителям внедрять обоснованные стратегии обучения и вмешательства, адаптированные к индивидуальным потребностям учеников.

Помочь педагогам
Анализ данных позволяет педагогам и административному персоналу лучше планировать свою работу и распределять ресурсы. Это помогает сосредоточиться на ключевых задачах и улучшать образовательный процесс.
Представьте ситуацию — анализ данных показывает, что учитель английского языка перегружен, так как у него слишком много учеников в классах и много административных задач. Система управления учебными данными собирает и анализирует информацию о количестве учеников в каждом классе, учебных нагрузках и административных задачах учителей.
На основе этих данных администрация школы решает перераспределить учеников, создав дополнительные классы, и нанимает ассистента для помощи с административной работой. Это позволяет учителю сосредоточиться на преподавании и улучшить качество образования, а также снижает его рабочую нагрузку и стресс.
Роль ИИ и образовательных технологий в использовании Big Data
ИИ облегчает анализ больших данных — автоматизирует обработку и выявляет закономерности. У такого подхода уже есть успешные примеры.
Программы адаптивного обучения
Системы, такие как DreamBox и Knewton, используют ИИ для анализа данных о прогрессе учеников и адаптации учебных материалов в реальном времени.
DreamBox – это адаптивная образовательная платформа для обучения математике. Она использует ИИ для анализа данных о прогрессе учеников и адаптирует учебные материалы в реальном времени. На выходе ученики получают персонализированные уроки. Платформа предоставляет учителям подробные отчеты и аналитику, чтобы отслеживать успеваемость и корректировать учебный процесс.

Knewton – это адаптивная обучающая система, которая использует ИИ для создания персонализированных образовательных программ. Платформа анализирует данные о каждом ученике — знания, навыки и поведение, чтобы предложить учебные материалы и задания им под стать.
Платформы для анализа данных
BrightBytes и Tableau помогают школам инструменты визуализировать и анализировать информацию.
Так, BrightBytes собирает данные из разных источников и выдает их в удобном формате для анализа. С помощью BrightBytes педагоги и администраторы замечают тенденции, определяют проблемные зоны корректируют учебный план.

Tableau – это один из стандартов отрасли визуализации данных. Программа используется в различных отраслях, включая образование. В школах при помощи Tableau создают наглядные графики и диаграммы на основе записей об успеваемости, посещаемости, результатах тестов и прочих данных. Tableau позволяет легко анализировать и интерпретировать колоссальные объемы информации.

Мультизадачные платформы для управления учебными заведениями
Существуют и более комплексные варианты для образовательных учреждений. Например, Mojo помогает школам автоматизировать более 30 ключевых процессов, включая планирование учебного процесса, ведение расписания и заполнение электронных журналов. Учителя могут создавать обучающие курсы, назначать их ученикам и проводить критериальное оценивание. Mojo также обеспечивает управление заменами уроков, ведение отчетов и проведение независимых диагностик.
Система формирует цифровой портрет ученика, отслеживая его достижения, участие в конкурсах, баллы и рейтинги. Также поддерживается мониторинг поведения, медицинское сопровождение и посещаемость для обеспечения безопасности учеников. Mojo помогает в организации поступления в школу, управлении библиотекой и проведении опросов.
Администрация школы может использовать инструменты для организации поступления и информирования участников образовательного процесса. Доступны индивидуальные настройки системы и ведение справочников для каждой школы. В целом, Mojo повышает эффективность работы педагогов и улучшает успеваемость учеников через использование данных и аналитики.
Как начать работу с большими данными в вашей школе
- Начните с малого. Начните с анализа основных данных, таких как посещаемость и оценки, и постепенно расширяйте спектр анализируемой информации.
- Если хотите все и сразу, пользуйтесь комплексными решениями по работе с данными, такими как Tableu, Power BI или Qlick Sense
- Обучайтесь. Постоянно обучайтесь новым методам и технологиям анализа данных, чтобы быть в курсе последних тенденций.