Как преподаватели могут эффективно использовать большие данные и чего можно с их помощью достичь?
Для начала, что такое большие данные применительно к образованию? Большие данные в образовании могут относиться к использованию данных для анализа того, какие образовательные инструменты улучшают обучение, а какие нет, какие персонализированные подходы к обучению работают для тех или иных типов учащихся, а также наиболее эффективные настройки для тестирования и т.д. Эта информация может облегчить администраторам образования принятие важных политических решений и улучшить перспективы и эффективность образования.
Многие образовательные учреждения также очень озабочены сопоставлением своей деятельности с аналогичными учреждениями. Школы конкурируют друг с другом за финансирование, гранты, набор учащихся и широкий спектр значительных ресурсов. Большие данные могут помочь учреждениям предоставить доказательства своего успеха или определить области для улучшения. Это может быть полезно для редактирования диссертации и организации статьи таким образом, чтобы четко представить точку зрения.
Существует множество проблем, связанных с большими данными, включая стоимость. Не все ИТ-системы способны обрабатывать, организовывать и представлять большие объемы данных полезными способами. Администраторам необходимо определить, какие программные решения внедрять и какую часть своего бюджета можно выделить на эту область. Кроме того, политики должны определить, следует ли использовать стороннюю компанию для решения больших данных, и если да, то перед ними стоит задача определить, какие компании могут предоставить ценную информацию. Многие администраторы могут встретить сопротивление при попытке использовать средства для больших данных, поскольку не все могут согласиться или понять их ценность.
Кроме того, задача, связанная с получением и анализом больших объемов информации, связана с конфиденциальностью и безопасностью. Будь то внутреннее внедрение нового программного обеспечения, аутсорсинг решений для обработки больших данных и отправка больших объемов информации внешней третьей стороне или просто получение информации, которая ранее не отслеживалась, каждое из этих действий связано с проблемами конфиденциальности и безопасности. Администраторы должны убедиться, что они проявляют должную осмотрительность, чтобы должным образом защитить большие объемы личной информации, находящейся в их распоряжении.
Еще одна из нескольких проблем, связанных с исследованием больших данных в образовании, заключается в том, что многие вещи, о которых преподаватели заинтересованы в получении дополнительной информации, чрезвычайно трудно измерить четким и количественным способом. Например, школы могут быть заинтересованы в том, чтобы узнать, насколько хорошо их ученики учатся применять навыки критического мышления или насколько сильно они связаны с культурой кампуса и чувствуют себя связанными с ней.
Наконец, серьезная проблема больших данных заключается в том, что предоставляемая информация может указывать на корреляции, но не дает информации о причинно-следственной связи. Например, большие данные могут указывать на то, что учащиеся, которым разрешалось регулярно заниматься на открытом воздухе, более креативны, и политики могут изучить эту информацию и принять решение о проведении занятий на открытом воздухе. Однако корреляция не обязательно означает, что пребывание снаружи вызывает творчество. Возможно, студенты, включенные в этот набор данных, уже были более креативными, чем обычно, и, возможно, именно поэтому они в первую очередь стремились учиться за пределами школы. Это гипотетический пример, но если администраторы не учитывают, что наличие связи не доказывает причину, они рискуют потратить ресурсы на реализацию решений, которые окажутся неэффективными.
В заключение отметим, что большие данные — это относительно новая концепция, которую преподаватели все еще учатся эффективно использовать. Они могут предоставить чрезвычайно полезную информацию, которая может помочь улучшить образование, тем самым улучшая показатели удержания студентов, вовлеченность и успех студентов, а также ряд других очень важных областей, но также важно использовать большие данные с умом.
