Analyse de l'éducation via l'entreposage de données agile

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

Au cours de la dernière décennie, le secteur de l'éducation a été inondé d'un afflux de gros volumes de données dans des formats variés. Pour exploiter ces données et en visualiser les informations exploitables, les organisations doivent les consolider et tirer parti de l'analyse de l'éducation pour en tirer des informations.

Les entrepôts de données aident à atteindre cet objectif en agissant comme une source unique de vérité pour les organisations éducatives. Ils minimisent le temps nécessaire pour consolider les données, extraire des informations et créer des visualisations en temps réel. Composant intégral de l'architecture du pipeline de données, l'entrepôt de données aide non seulement à créer des pipelines de données automatisés, mais peut également être facilement connecté à un logiciel de BI pour créer des tableaux de bord pour le reporting et l'analyse.  

Dans ce blog, nous examinerons les différents types d'analyse de données utilisés dans le secteur de l'éducation et comment ils peuvent être exploités. Nous explorerons également comment une architecture d'entreposage de données robuste peut aider les établissements à suivre les progrès des étudiants, à responsabiliser les étudiants et les enseignants grâce à un contenu de cours étayé par des données et à moderniser les opérations administratives d'une organisation. 

Types d'analyse de données dans l'éducation 

La gestion et l'administration d'un institut sont liées à la collecte de grandes quantités de données sur l'éducation provenant de sources disparates. Ceci est important car les écoles et les collèges doivent recruter les talents les plus appropriés pour leurs classes et concevoir des programmes qui peuvent être compris par des étudiants issus de milieux ethniques et géographiques divers.  

D'un point de vue administratif, les dossiers du registraire et les dossiers financiers doivent être conservés pour guider les décisions de gestion et s'assurer que tous les étudiants ont payé leurs cotisations. Souvent, les universités ont des limites sur le nombre d'étudiants qui peuvent s'inscrire dans chaque classe, de sorte que les admissions et les allocations de cours doivent également être enregistrées et surveillées.  

Ces instituts peuvent optimiser les expériences d'apprentissage des étudiants en mettant en œuvre un entrepôt de données agile qui fournit des informations sur les plafonds de siège et le nombre de sièges occupés, et les places disponibles pour chaque classe. Un entrepôt de données peut stocker des informations agrégées au fil des ans pour guider les membres du corps professoral et les professionnels du bureau du registraire dans la conception de cours, la définition de la taille des classes pour des expériences d'apprentissage enrichies et la mise à disposition du programme d'études aux étudiants issus de divers milieux éducatifs. 

Types d'analyse de données

Comme le montre l'image ci-dessus, nous pouvons diviser les types de données et d'analyses dans le secteur de l'éducation en quatre grandes catégories : 

  1. Analyse descriptive : L'analyse descriptive dans le domaine de l'éducation fait référence à des mesures qui nous indiquent ce qui s'est passé historiquement. Ceux-ci peuvent inclure des registres de présence, des feuilles de notes, des évaluations de performance des enseignants, et fiches budgétaires. 
  2. Analyse diagnostique : L'analyse diagnostique fait référence à l'interprétation d'ensembles de mesures descriptives pour découvrir des modèles et faire des inférences. Un exemple d'analyse diagnostique est le système de notation relative et le calcul ultérieur de GPA pour les étudiants. 
  3. Analyses prédictives: L'analyse prédictive de l'éducation se concentre sur la prévision de ce qui se passera dans le futur. Par exemple, le nombre total d'étudiants inscrits dans un cours particulier au cours des cinq dernières années peut être utilisé pour prédire combien d'étudiants s'inscriront dans les années suivantes. 
  4. Analyse normative: L'analyse prescriptive de l'apprentissage et les données sur l'éducation peuvent aider à optimiser les pratiques administratives et les programmes d'enseignement pour les futures classes en fonction des données existantes. Par exemple, les classes avec des plafonds plus grands peuvent être réduites si la performance moyenne des élèves n'est pas à la hauteur. 

Dans la section suivante, nous verrons comment une combinaison de différents types d'analyses peut aider les professionnels, personnel, la faculté, et les étudiants des établissements d'enseignement. 

Suivi des progrès des élèves 

Le développement d'un système de suivi des progrès permet aux organisations d'évaluer l'efficacité de leur contenu de cours et de mesurer les résultats en classe. Ces informations leur permettent d'ajuster la difficulté et la compréhensibilité du matériel enseigné pour s'assurer que les étudiants peuvent acquérir de nouvelles compétences et acquérir des connaissances.  

Le suivi profite également aux étudiants car ils peuvent identifier des modèles et des tendances dans leurs performances et voir quelles approches d'étude ont fonctionné pour eux dans le passé. Par exemple, un étudiant peut apprendre qu'il obtient de meilleurs résultats aux examens lorsqu'il étudie avec un partenaire. Par conséquent, ils pourraient préférer étudier en groupe pour augmenter leur probabilité d'obtenir une bonne note.

Suivi des progrès des élèves  

Bien sûr, les paramètres mesurés pour suivre l'analyse de l'apprentissage des élèves varient pour chaque cours, en fonction de la nature du programme et du mode d'enseignement préféré des enseignants. En règle générale, les établissements peuvent collecter les résultats des tests et des quiz, les évaluations comportementales et les taux d'achèvement des devoirs pour évaluer l'apprentissage des élèves.  

Adapter le programme et les méthodes d'enseignement 

Selon une étude sur l'apprentissage personnalisé, les organisations qui tirent parti de l'analyse de l'enseignement supérieur signalent des taux de réussite plus élevés de leurs étudiants. En outre, il a été démontré que répondre aux besoins d'apprentissage individuels des élèves accélère l'apprentissage et améliore les compétences mathématiques et analytiques.  

De plus, les instructeurs doivent développer une prise de conscience des besoins d'apprentissage de leurs étudiants afin d'optimiser les méthodes d'enseignement et le contenu des cours. Étant donné que chaque classe comprend des individus ayant des compétences et des niveaux de compréhension conceptuelle variés, il peut être utile pour les enseignants de diviser les grands groupes en sous-groupes plus petits et de personnaliser les expériences d'apprentissage en fonction de l'analyse descriptive de l'éducation. 

Les instructeurs et les professeurs d'université doivent être conscients de plusieurs facteurs lors de la conception d'un programme d'études. Ils concernent principalement : 

  1. Contraintes de temps : Les enseignants doivent tenir compte du nombre total de cours qu'ils enseigneront et de la quantité de contenu qui peut être enseigné efficacement pendant cette durée. 
  2. Limites de coûts : Les composants du cours tels que les projections de films, les visites de sites et les modules en ligne peuvent coûter plus cher, et par conséquent, les instructeurs pourraient avoir à évaluer ce qui fonctionne le mieux pour eux. 
  3. Données holistiques : Les instructeurs peuvent utiliser les données des étudiants dans l'ensemble de l'organisation, telles que l'origine ethnique, la race, la religion et les résultats scolaires, pour comprendre les différentes sections transversales qui existent dans leurs salles de classe.

Optimisation du curriculum et des méthodologies d'enseignementLes données de l'éducation offrent une solution idéale aux enseignants qui cherchent à adapter leur enseignement en fonction des besoins des élèves de la classe ainsi que des objectifs qu'ils souhaitent atteindre à partir de leur programme. À mesure que l'apprentissage devient plus moderne et avancé, la conception de cours plus flexibles et malléables peut pratiquement garantir des taux de réussite plus élevés. Par exemple, certaines universités aux États-Unis mènent des enquêtes de recherche pour évaluer la compétence des étudiants entrants dans certaines compétences, puis enseignent à un rythme acceptable pour la majorité. 

Modernisation des opérations administratives  

Enfin, les données peuvent fournir un mécanisme permettant aux établissements d'enseignement de moderniser leurs opérations administratives et de se préparer aux résultats souhaités. Il peut s'agir d'optimiser les procédures d'inscription, les finances, paiements de factures, évaluation des enseignants, et systèmes de rétroaction, et la gestion des salaires des employés.   

Cela élimine le besoin d'heures de travail de bureau et le coût de maintenance des systèmes de gestion de fichiers car les informations sont mises à jour dans l'entrepôt de données de l'organisation dès qu'elles sont enregistrées dans l'un des systèmes source. De plus, les données deviennent facilement accessibles aux décideurs clés (surintendants, doyens, etc.) leur permettant de planifier des initiatives basées sur une vue d'ensemble de leurs opérations. 

La modernisation des infrastructures de données dans les établissements d'enseignement permet d'obtenir des informations plus rapidement grâce à des visualisations interactives dans un logiciel d'informatique décisionnelle, contrairement au tri manuel des enregistrements individuels. Certains des instituts les plus remarquables qui ont été en mesure de moderniser leur paysage informatique comprennent la Texas A&M University, la Monash University, L'Université Vanderbilt, Touro College of Dental Medicine et Henrico County Public Schools.  

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