Utilisation du Big Data et de lanalyse prédictive pour favoriser la réussite des élèves

Le système éducatif a pour objectif de favoriser la réussite des élèves. Pourtant, cet objectif n'est pas si facile à atteindre. Le succès est une question complexe qui consiste en et est influencée par une variété de facteurs. L'approche de cette question diffère d'une institution à l'autre. Cependant, tous les éducateurs s'accordent sur le fait qu'il faut améliorer les procédures de partage, de traitement et de collaboration des données entre les différents services. De plus en plus d'établissements commencent à appliquer les mégadonnées pour prédire les résultats des étudiants et, par conséquent, offrent tout ce dont ils ont besoin pour réussir.

Contenu

• 1 La valeur de l'analyse prédictive
• 2 Le rôle de l'analyse prédictive et du Big Data dans la vie étudiante
• 3 pensées finales

La valeur de l'analyse prédictive

Tout comme un spécialiste du marketing détermine une stratégie pour promouvoir un produit en fonction des intérêts et des habitudes d'achat des clients, l'analyse prédictive peut aider les établissements d'enseignement à concevoir un programme amélioré et à soutenir la réussite des étudiants. Il applique des méthodes statistiques pour prédire les événements futurs. Dans le secteur de l'éducation, cela signifie obtenir des informations et des projections concernant l'inscription des étudiants, l'utilisation et la pertinence des ressources, l'engagement des étudiants, etc.

L'analyse prédictive a connu une croissance rapide dans le domaine de l'éducation, en particulier dans les établissements secondaires et postsecondaires. De grands ensembles de données, qui concernent différents domaines d'activité des étudiants, aident à éclairer la prise de décision et les stratégies de développement des établissements. Ils soutiennent les plans de réussite des élèves avec des preuves fiables. Les données sur les inscriptions en classe et les résultats des tests, ainsi que les informations démographiques, permettent à un établissement de concentrer ses efforts. Par conséquent, il sert à accroître la persévérance scolaire et favorise la réussite.

De plus en plus d'établissements incluent des engagements basés sur les données pour la réussite des étudiants dans leurs déclarations officielles. En utilisant l'analyse prédictive, ils obtiennent une orientation claire pour leur travail ultérieur et l'allocation des ressources. Si vous êtes étudiant et que vous rencontrez des difficultés avec un article sur l'analyse prédictive, le Big Data ou tout autre sujet, demander à un rédacteur de « faire mon article » est exactement ce dont vous avez besoin. La conceptualisation de ces termes peut sembler compliquée car ces tendances sont relativement nouvelles dans le secteur de l'éducation.

Le rôle de l'analyse prédictive et du Big Data dans la vie étudiante

Les données volumineuses fournissent des informations utiles pour améliorer les méthodes d'enseignement et créer de nouvelles opportunités éducatives pour les étudiants . Les modèles de comportement et les besoins des apprenants sont des indicateurs précieux pour créer des cours personnalisés et un meilleur environnement d'apprentissage. Naturellement, les deux aspects ont le potentiel de favoriser la réussite des élèves.

Les technologies de mégadonnées donnent aux éducateurs la possibilité d'avoir une vue d'ensemble des performances des élèves dès le début de leur parcours. Cela comprend les intérêts , les capacités, les préférences, les matières préférées, la fréquentation, l'inscription à des cours, les activités parascolaires, les notes, la participation à des activités de groupe, etc. Cette liste peut être beaucoup plus longue car la traînée de données que chaque élève laisse est unique et diversifiée. Ces ensembles de données peuvent aider les établissements d'enseignement à améliorer leurs pratiques pédagogiques afin de mieux servir leurs étudiants.

Dans un programme axé sur les données, les étudiants peuvent obtenir des plans d'apprentissage individualisés et profiter d'une expérience d'apprentissage sur mesure . En utilisant les analyses prédictives, les enseignants voient clairement les forces et les faiblesses de leurs élèves. Par conséquent, ils peuvent accorder aux apprenants une attention supplémentaire et les aider à résoudre les problèmes.

De plus, l'analyse prédictive soutient les étudiants avec des conseils de carrière personnalisés. Une analyse complète des progrès d'un élève aidera les éducateurs à prédire le domaine dans lequel une personne est susceptible de réussir. En conséquence, un étudiant obtient une industrie sur laquelle se concentrer et peut concentrer ses efforts pour atteindre ses objectifs dans ce domaine.

Cependant, le rôle des mégadonnées dans la réussite des élèves ne se limite pas aux résultats scolaires. Il couvre presque tous les domaines de la vie étudiante, y compris le climat de classe , la participation à la vie communautaire, la culture, les activités parascolaires et l'emploi. Tous ces facteurs influencent dans une certaine mesure la réussite des élèves. Par exemple, certains étudiants peuvent éprouver des difficultés financières alors que d'autres peuvent éprouver des difficultés à cause de problèmes de communication. Si un établissement ne prend pas de mesures pour aider ces apprenants, les problèmes risquent de nuire à leur réussite.

La détection précoce des étudiants à risque de sous-performance permet au personnel d'un établissement d'élaborer et de mettre en œuvre des interventions pour faire face aux problèmes. Tendre la main aux étudiants et leur offrir un coup de main est crucial. Cela leur évite d'être isolés et donne aux étudiants la motivation de poursuivre leurs études.

L'analyse prédictive permet aux éducateurs de créer un environnement favorable à la performance des élèves. Ce processus devrait être basé sur la combinaison de la vision et des objectifs institutionnels avec des modèles prédictifs fiables. De cette façon, les enseignants et les administrateurs ont tout ce dont ils ont besoin pour préparer des interventions opportunes visant à améliorer les résultats des élèves.

Dernières pensées

L'utilisation de l'analyse prédictive et des mégadonnées dans l'enseignement supérieur est encore une nouvelle tendance, même si elle se développe rapidement. Par conséquent, il n'existe toujours pas de recommandations exhaustives sur son application. La seule règle universelle est d'habiliter le processus avec des mesures d'éthique et de sécurité.

C'est un long voyage qui n'a pas encore été complètement exploré. De nos jours, nous avons déjà été témoins du potentiel de l'analyse prédictive dans la prise de décision et l'aide aux apprenants. Il promet d'être efficace pour favoriser la réussite des élèves avec la bonne approche et la volonté d'apporter un changement.