Извлечение практической информации из данных аналитики обучения с помощью ИИ: улучшение преподавания и обучения 

Повышение успеваемости учащихся с помощью аналитики обучения на основе искусственного интеллекта 

Каждая школа стремится создать класс, в котором каждый ученик вовлечен, активно участвует и добивается прогресса в своем собственном темпе. Звучит как сон, правда? Ну, это не за горами с помощью обучение аналитике и искусственному интеллекту. Эти инструменты позволяют преподавателям получить представление о поведении и успеваемости учащихся, персонализировать преподавание в соответствии с потребностями учащихся и выявить области, в которых учащиеся могут испытывать трудности.  

Используя данные для информирования о практике преподавания, преподаватели могут создать более эффективный и справедливый образовательный опыт для всех учащихся. Более того, с помощью аналитики обучения учителя могут использовать данные, чтобы расширить возможности учащихся и дать им возможность преуспевать в постоянно меняющемся мире. 

Сила обучающей аналитики 

В сегодняшнюю эпоху цифрового образования аналитика обучения является мощным инструментом для повышения успеваемости учащихся.

Согласно докладу Рынки и рынки, Ожидается, что мировой рынок аналитики обучения достигнет 8.2 миллиарда долларов США при совокупном годовом темпе роста (CAGR) 21.5% в течение 2019-2024 годов. Этот рост поддерживается внедрением цифровых инструментов обучения после пандемии. Эти инструменты предлагают удаленный доступ к учебным материалам, способствуют беспрепятственному общению между учителями и учениками и позволяют проводить индивидуальное обучение. 

Благодаря этим передовым технологиям образовательные учреждения могут анализировать огромное количество данных, чтобы получить представление о поведении и успеваемости учащихся. Благодаря аналитике обучения преподаватели могут адаптировать свои методы обучения для лучшей поддержки индивидуальных потребностей учащихся. Они также могут на раннем этапе выявлять учащихся из группы риска, чтобы обеспечить персонализированное вмешательство для достижения академических успехов. Потенциал аналитики обучения огромен, и ожидается, что он будет расти в ближайшие годы. 

Использование аналитики обучения для адаптации преподавания к потребностям учащихся 

Поскольку традиционный универсальный подход к обучению устаревает, преподаватели теперь обращаются к технологиям для улучшения успеваемости учащихся. Следовательно, аналитика обучения стала широко распространенным инструментом, который позволяет преподавателям адаптировать свои стратегии преподавания и оказывать целевую поддержку, раскрывая потенциал каждого учащегося.  

Вот несколько способов, с помощью которых аналитика обучения помогает персонализировать процесс обучения: 

Определение стилей обучения учащихся 

Аналитика обучения может дать представление о том, как отдельные учащиеся учатся лучше всего. Анализ данных о взаимодействии учащихся с учебными материалами и оценками может помочь учителям выявить закономерности в стилях обучения учащихся. Затем они могут соответствующим образом скорректировать свои методы обучения. Например, если учащийся лучше всего учится с помощью наглядных пособий, преподаватели могут включить больше визуальных элементов в свои учебные материалы. 

Предоставление адресной поддержки 

Преподаватели могут использовать аналитику обучения, чтобы выявлять учащихся из группы риска, нуждающихся в дополнительной поддержке для достижения успеха. Анализируя данные об успеваемости, поведении и вовлеченности учащихся, преподаватели могут выявлять учащихся, испытывающих затруднения, и предлагать целевые вмешательства, которые помогут им добиться успеха.  

Например, предположим, что учащиеся не изучают материалы курса или с трудом постоянно плохо работает на оценки. IВ этом случае преподаватели могут вмешаться на раннем этапе и предоставить индивидуальную поддержку. Это может помочь учащимся вновь начать изучать материалы курса и улучшить свою успеваемость. 

Повышение вовлеченности студентов 

Предоставляя персонализированные инструкции и поддержку, аналитика обучения может повысить вовлеченность учащихся. Например, когда студенты получают индивидуальную поддержку, они с большей вероятностью будут мотивированы и вовлечены в учебу.  

В результате у них больше шансов добиться успеха в учебе. Такой подход создает инклюзивную среду обучения, в которой каждый учащийся имеет возможность добиться успеха. 

Извлечение неструктурированных данных: превращение необработанных данных в полезную информацию 

В эпоху электронного и мобильного обучения объем данных, генерируемых студентами и преподавателями, растет в геометрической прогрессии. Однако большая часть этих данных неструктурирована и находится в неактивном состоянии. уход педагогов невежественный искать новые способы извлекать ценную информацию, которая может сформировать учебный путь учащихся.  

О каких неструктурированных данных мы говорим? Рассмотрите такие источники, как отзывы студентов, дискуссионные форумы, сообщения в социальных сетях и электронные письма. Анализ этих данных может дать более глубокое понимание предпочтений учащихся и результатов обучения. 

К счастью, достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения открыли институтам возможность раскрыть ценную информацию, скрытую в этих неструктурированных источниках данных. Современный искусственный интеллект инструменты извлечения данных может эффективно обрабатывать и анализировать неструктурированные данные. 

Давайте рассмотрим некоторые методы, которые преподаватели могут использовать для управления процессом принятия решений: 

• Текстовый майнинг: Используя алгоритмы обработки естественного языка (NLP), инструменты интеллектуального анализа текста могут анализировать неструктурированные текстовые данные, такие как дискуссионные форумы и отзывы студентов, чтобы выявить закономерности и области улучшения. Например, НЛП можно использовать для анализа поведения учащихся и предоставления персонализированных рекомендаций для дальнейшего обучения. 
• Анализ социальных сетей: Платформы социальных сетей, такие как Twitter и Instagram, могут предоставить ценную информацию о мнениях и настроениях студентов. С помощью инструментов анализа настроений преподаватели могут анализировать тон и эмоции, выраженные в сообщениях в социальных сетях. Это позволит им лучше понять потребности и опыт своих учеников. 
• Анализ данных LMS: Системы управления обучением генерируют огромные объемы данных о поведении учащихся, таких как время, потраченное на изучение материалов курса, участие в дискуссионных форумах и результаты викторин. Используя инструменты анализа данных, преподаватели могут выявлять закономерности в поведении учащихся, например области трудностей или низкой вовлеченности, и соответствующим образом корректировать свои стратегии обучения. 
• Предиктивная аналитика: Прогнозная аналитика может прогнозировать успеваемость учащихся на основе исторических данных. Используя алгоритмы машинного обучения, преподаватели могут выявлять ранние предупреждающие признаки учащихся, находящихся в группе риска. Следовательно, они могут обеспечить целенаправленное вмешательство, чтобы не допустить отставания учащихся. 

Лучшие практики по реализации аналитики обучения 

Внедрение аналитики обучения может оказаться сложной задачей, но правильный подход может привести к повышению успеваемости учащихся и более персонализированному обучению. Вот три ключевых лучшие практики шага за включение аналитики обучения для улучшения преподавания и обучения: 

1. Определение четких целей и задач: Прежде чем внедрять аналитику обучения, крайне важно определить конкретные цели и задачи, которых хочет достичь учреждение. Это гарантирует актуальность собранных данных и помогает достичь желаемых результатов. Также важно четко донести эти цели до всех заинтересованных сторон, включая студентов, преподавателей и администраторов. 

1. Интеграция данных из нескольких источников: Аналитика обучения включает сбор и анализ данных из различных источников, таких как информационные системы учащихся, системы управления обучением и социальные сети. Интеграция этих данных и обеспечение их точности, полноты, последовательности и конфиденциальности имеют важное значение. Для этого необходимо использовать платформу интеграции данных для извлечения, преобразования и загрузки (ETL) данных из разных источников в централизованный репозиторий. 

1. Обеспечение конфиденциальности и безопасности данных: Защита конфиденциальной информации учащихся имеет решающее значение в аналитике обучения. Учреждения должны иметь четкую политику и процедуры сбора, хранения и использования данных, включая анонимизацию и шифрование данных. Доступ к данным должен быть ограничен уполномоченным персоналом, при этом важно соблюдать соответствующие правила защиты данных, такие как GDPR и CCPA. 

Learning Analytics: формирование будущего образования

Поскольку мы продолжаем ориентироваться в постоянно меняющемся ландшафте образования, становится ясно, что аналитика обучения на основе искусственного интеллекта будет играть решающую роль в формировании будущего успеха учащихся. Охватывая эти технологии и используя их потенциал, преподаватели и учебные заведения могут дать учащимся возможность достичь своих целей и полностью раскрыть свой потенциал. 

Но тo полностью использовать возможности аналитики обучения на основе искусственного интеллекта, важно иметь надежный инструмент извлечения данных, такой как Astera ReportMiner. Благодаря расширенным возможностям извлечения данных, ReportMiner может помочь вам легко извлекать и интегрировать данные из различных источников для создания единой базы данных учащихся.  

Готовы раскрыть потенциал аналитики обучения на основе искусственного интеллекта? Свяжитесь с нами сейчас и сделайте первый шаг к светлому будущему образования!