تحليلات التعليم من خلال تخزين البيانات السريع

By |2022-07-27T11:36:50+00:0029 يونيو، 2022|

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 المعهد وإدارته 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 الخبرات التعليمية للطلاب من خلال تنفيذ مستودع بيانات رشيق يوفر معلومات حول أغطية المقاعد وعدد المقاعد المملوءة, والمقاعد المتاحة لكل فئة. يمكن لمخزن البيانات تخزين المعلومات المجمعة على مر السنين لتوجيه أعضاء هيئة التدريس ومحترفي مكتب التسجيل في تصميم الدورات ، وتحديد حجم الفصل لتجارب التعلم الغنية ، وجعل المنهج في متناول الطلاب من خلفيات تعليمية متنوعة. 

أنواع تحليلات البيانات

كما هو موضح في الصورة أعلاه ، يمكننا تقسيم أنواع البيانات والتحليلات في قطاع التعليم إلى أربع فئات عامة: 

  1. 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. 
  2. 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. 
  3. 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. 
  4. التحليلات الوصفية: يمكن أن تساعد تحليلات التعلم الإلزامية وبيانات التعليم 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. 

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.

تتبع تقدم الطالب  

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: 

  1. قيود الوقت: يحتاج المعلمون إلى مراعاة العدد الإجمالي للفصول التي سيقومون بتدريسها ومقدار المحتوى الذي يمكن تدريسه بفعالية خلال تلك المدة. 
  2. 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. 
  3. 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.

تحسين المناهج وطرق التدريستوفر بيانات التعليم حلاً مثاليًا للمعلمين الذين يتطلعون إلى تكييف طريقة تدريسهم وفقًا لمتطلبات طلاب الفصل بالإضافة إلى الأهداف التي يريدون 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.   

هذا يلغي الحاجة إلى ساعات من العمل الكتابي وتكلفة صيانة أنظمة إدارة الملفات حيث يتم تحديث المعلومات في مستودع بيانات المنظمة بمجرد تسجيلها في أي من أنظمة المصدر. بالإضافة إلى ذلك ، تصبح البيانات سهلة الوصول إلى صانعي القرار الرئيسيين (المشرفين ، العمداء ، إلخ) مما يسمح لهم بالتخطيط للمبادرات بناءً على نظرة ثاقبة 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 ADWB 

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 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. انقر هنا لجدولة عرض الآن! 

مقالات ذات صلة

لماذا تحتاج كل جامعة إلى مستودع بيانات؟

تضخم دور ذكاء الأعمال في التعليم العالي في الآونة الأخيرة. تسعى الجامعات الحديثة إلى الاستفادة من تحليلات التعليم ...
المزيد

لماذا يجب أن تكون الأتمتة في صميم بياناتك ...

هناك عدد قليل من العوامل التي تساعد الشركات على بناء ميزة تنافسية مستدامة. جمع وتحليل بيانات المؤسسة المحدثة لـ ...
المزيد

ذكاء الأعمال وتحليلات البيانات - اشتقاق القيمة من ...

تعتمد الشركات الحديثة الآن على رؤى دقيقة واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات من أجل التخطيط الاستراتيجي والنمو. الأهمية المتزايدة للأعمال ...
المزيد