الآلي, لا كود مكدس البيانات
تعلم كيف Astera يمكن لـ Data Stack تبسيط وتبسيط إدارة بيانات مؤسستك.
دليل تحليلات التعليم وفوائدها للمعلمين
على مدى العقد الماضي ، غمر قطاع التعليم بتدفق كميات كبيرة من البيانات بتنسيقات مختلفة. لاستخراج هذه البيانات وتصور رؤى قابلة للتنفيذ منها ، تحتاج المؤسسات إلى دمجها والاستفادة من تحليلات التعليم لاستخلاص الأفكار.
تساعد مستودعات البيانات في تحقيق ذلك من خلال العمل كمصدر وحيد للحقيقة للمؤسسات التعليمية. إنها تقلل الوقت المطلوب لدمج البيانات واستخراج الرؤى وبناء تصورات في الوقت الفعلي.
لا يساعد مستودع البيانات ، وهو مكون لا يتجزأ من بنية خطوط أنابيب البيانات ، في إنشاء خطوط بيانات مؤتمتة فحسب ، بل يمكن أيضًا توصيله بسهولة ببرنامج ذكاء الأعمال لإنشاء لوحات معلومات لإعداد التقارير والتحليلات.
في هذه المدونة ، سننظر في الأنواع المختلفة لتحليلات البيانات المستخدمة في قطاع التعليم وكيف يمكن الاستفادة منها. سنستكشف أيضًا كيف يمكن أن تساعد بنية تخزين البيانات القوية المؤسسات على تتبع تقدم الطلاب ، وتمكين الطلاب والمعلمين من خلال محتوى الدورة التدريبية المدعوم بالبيانات ، وتحديث العمليات الإدارية في المؤسسة.
أنواع تحليلات البيانات في التعليم
ترتبط إدارة أنظمة التعليم وإدارتها بجمع كميات كبيرة من بيانات التعليم القادمة من مصادر متباينة. هذا أمر مهم لأن المدارس والكليات بحاجة إلى توظيف المواهب الأكثر ملاءمة لفصولها وتصميم المناهج الدراسية التي يمكن فهمها من قبل الطلاب القادمين من خلفيات متنوعة إثنيًا وجغرافيًا.
من منظور إداري ، يجب الاحتفاظ بملفات المسجل والسجلات المالية لتوجيه القرارات الإدارية والتأكد من أن جميع الطلاب قد دفعوا مستحقاتهم. في كثير من الأحيان ، تضع الجامعات قيودًا على عدد الطلاب الذين يمكنهم التسجيل في كل فصل ، لذلك يجب تسجيل ومراقبة عمليات القبول وتخصيص الدورات أيضًا.
يمكن لهذه المعاهد تحسين خبرات التعلم للطلاب من خلال تنفيذ مستودع البيانات السريع الذي يوفر معلومات حول قبعات المقاعد وعدد المقاعد المشغولة, والمقاعد المتاحة لكل فئة.
يمكن لمخزن البيانات تخزين المعلومات المجمعة على مر السنين لتوجيه أعضاء هيئة التدريس وأخصائيي مكتب التسجيل في تصميم الدورات ، وتحديد حجم الفصل لتجارب التعلم الغنية ، وجعل المنهج في متناول الطلاب من خلفيات تعليمية متنوعة.
كما هو موضح في الصورة أعلاه ، يمكننا تقسيم أنواع البيانات والتحليلات في قطاع التعليم إلى أربع فئات عامة:
- التحليلات الوصفية: تشير التحليلات الوصفية في التعليم إلى المقاييس التي تخبرنا ما حدث تاريخيًا. يمكن أن تشمل هذه سجلات الحضور ، وأوراق العلامات ، وتقييمات أداء المعلم, وأوراق الميزانية.
- تحليلات التشخيص: تشير التحليلات التشخيصية إلى تفسير مجموعات المقاييس الوصفية للكشف عن الأنماط وتقديم الاستنتاجات. مثال على التحليلات التشخيصية هو نظام الدرجات النسبي وحساب المعدل التراكمي اللاحق للطلاب.
- التحليلات التنبؤية: تركز تحليلات التعليم التنبؤية على التنبؤ بما سيحدث في المستقبل. على سبيل المثال ، يمكن استخدام العدد الإجمالي للطلاب المسجلين في دورة معينة خلال السنوات الخمس الماضية للتنبؤ بعدد الطلاب الذين سيتم تسجيلهم في السنوات التالية.
- التحليلات الوصفية: إلزامي تحليلات التعلم وبيانات التعليم يمكن أن تساعد في تحسين الممارسات الإدارية وأجندات التدريس للفصول المستقبلية بناءً على البيانات الموجودة. على سبيل المثال ، قد يتم تقليل حجم الفصول ذات الأحجام الكبيرة إذا لم يكن متوسط أداء الطالب على قدم المساواة.
في القسم التالي ، سنتناول كيف يمكن لمجموعة من أنواع التحليلات المختلفة أن تساعد المحترفين ، العاملين, الأساتذه، والطلاب في المؤسسات التعليمية.
حالات استخدام تحليلات التعليم
تتبع تقدم الطالب
تطوير نظام تتبع التقدم تمكن المؤسسات من قياس فعالية محتوى الدورة وقياس النتائج في الفصل الدراسي. تسمح لهم هذه المعلومات بتعديل صعوبة وفهم المواد التي يتم تدريسها للتأكد من أن الطلاب يمكنهم تعلم مهارات جديدة واكتساب المعرفة.
يفيد التتبع أيضًا الطلاب حيث يمكنهم تحديد الأنماط والاتجاهات في أدائهم ومعرفة الطرق التي نجحت لهم في الدراسة في الماضي. على سبيل المثال ، قد يتعلم الطالب أنهم يحصلون على درجات أفضل في الاختبارات عندما يدرسون مع شريك. لذلك ، قد يفضلون الدراسة في مجموعات لزيادة احتمالية حصولهم على درجة جيدة.
بالطبع ، تختلف المقاييس التي يتم قياسها لتتبع تحليلات تعلم الطلاب لكل دورة ، اعتمادًا على طبيعة المنهج وطريقة التدريس المفضلة للمعلمين. عادة ، يمكن للمؤسسات جمع درجات الاختبار والاختبار والتقييمات السلوكية ومعدلات إكمال الواجبات المنزلية لتقييم تعلم الطلاب.
تعديل المناهج وطرق التدريس
وفقًا لدراسة حول التعلم الشخصي، المنظمات التي تستفيد من تحليلات التعليم العالي تفيد بمعدلات إنجاز أكبر من طلابها. بالإضافة إلى ذلك ، فقد ثبت أن تلبية احتياجات التعلم الفردية للطلاب تؤدي إلى تسريع التعلم وتحسين المهارات الرياضية والتحليلية.
أيضًا ، يجب على المدربين تطوير وعي بمتطلبات تعلم طلابهم لتحسين طرق التدريس ومحتوى الدورة. نظرًا لأن كل فصل يتكون من أفراد ذوي مهارات مختلفة ومستويات فهم مفاهيمي ، فقد يكون من المفيد للمدرسين تقسيم المجموعات الكبيرة إلى مجموعات فرعية أصغر وتخصيص خبرات التعلم بناءً على تحليلات التعليم الوصفية.
يحتاج المدرسون وأساتذة الجامعات إلى مراعاة عدة عوامل عند تصميم المناهج الدراسية. يهتمون بشكل أساسي بما يلي:
- قيود الوقت: يحتاج المعلمون إلى مراعاة العدد الإجمالي للفصول التي سيقومون بتدريسها ومقدار المحتوى الذي يمكن تدريسه بفعالية خلال تلك المدة.
- قيود التكلفة: قد تكلف مكونات الدورة التدريبية مثل عروض الأفلام والرحلات الميدانية والوحدات النمطية عبر الإنترنت أكثر, وبالتالي ، قد يضطر المدرسون إلى تقييم الأفضل بالنسبة لهم.
- بيانات شاملة: يمكن للمدرسين استخدام بيانات الطلاب عبر المؤسسة ، مثل العرق والعرق والدين والسجلات الأكاديمية ، لفهم المقاطع العرضية المختلفة الموجودة داخل الفصول الدراسية الخاصة بهم.
توفر بيانات التعليم حلاً مثاليًا للمعلمين الذين يتطلعون إلى تكييف طريقة تدريسهم وفقًا لمتطلبات طلاب الفصل بالإضافة إلى الأهداف التي يرغبون في تحقيقها من مناهجهم الدراسية.
نظرًا لأن التعلم أصبح أكثر حداثة وتقدمًا ، فإن تصميم دورات أكثر مرونة ومرونة يمكن أن يضمن فعليًا معدلات إنجاز أعلى. على سبيل المثال ، تجري جامعات معينة في الولايات المتحدة استطلاعات بحثية لتقييم كفاءة الطلاب الوافدين في مهارات معينة ، ثم يقومون بالتدريس بوتيرة مقبولة بالنسبة للأغلبية.
تحديث العمليات الإدارية
أخيرًا ، يمكن أن توفر البيانات آلية للمؤسسات التعليمية لتحديث عملياتها الإدارية والاستعداد للنتائج المرجوة. يمكن أن يشمل ذلك تحسين إجراءات التسجيل والشؤون المالية, دفع الفواتير ، تقييم المعلم, و أنظمة التغذية الراجعة, وإدارة رواتب الموظفين.
وهذا يلغي الحاجة إلى ساعات من العمل الكتابي وتكلفة صيانة أنظمة إدارة الملفات حيث يتم تحديث المعلومات في مستودع بيانات المنظمة بمجرد تسجيله في أي من الأنظمة المصدر. بالإضافة إلى ذلك، يصبح من السهل الوصول إلى البيانات لصانعي القرار الرئيسيين (المشرفين، والعمداء، وما إلى ذلك) مما يسمح لهم بالتخطيط للمبادرات بناءً على نظرة شاملة لعملياتهم.
يساعد تحديث البنى التحتية للبيانات في المؤسسات التعليمية في استخلاص الرؤى بشكل أسرع من خلال التصورات التفاعلية في برامج ذكاء الأعمال على عكس الفرز يدويًا من خلال السجلات الفردية.
بعض من أبرز المعاهد التي تمكنت من تحديث مشهد تكنولوجيا المعلومات لديها تشمل جامعة تكساس إيه آند إم ، جامعة موناش ، جامعة فاندربيلت، وكلية تورو لطب الأسنان ، والمدارس العامة في مقاطعة هنريكو.
تتبع تحليلات التعليم الخاصة بك بسرعة باستخدام Astera أدوب
يمكن أن تساعد بنية مستودع البيانات المخصصة لمؤسستك التعليمية في تبسيط تحليلات التعليم وعمليات ذكاء الأعمال لتحقيق المزيد من الإيرادات وتسهيل التدريس بالإضافة إلى خبرات التعلم.
Astera منشئ DW
Astera يُعد Data Warehouse Builder أداة ETL حديثة, مصممة لتكملة احتياجات بيانات المؤسسة لجميع أنواع المؤسسات. يمكن أن يساعد المستخدمين على أتمتة خطوط أنابيب البيانات الخاصة بهم من مصادر مختلفة ، ودمج المعلومات لتحليل شامل ، وتطبيق التحويلات على البيانات النظيفة ، والاتصال ببرنامج BI مثل Microsoft PowerBI أو Tableau من أجل لوحة القيادة والتصور.
إذا كنت قد وصلت إلى هذا الحد في المدونة ، فنحن نوصيك بشدة بمشاهدة عرض توضيحي للمنتج أثناء العمل لمعرفة كيفية عمل ADWB. اضغط هنا لجدولة عرض الآن!
