Автоматизированный, Без кода Стек данных
Научиться Astera Data Stack может упростить и оптимизировать управление данными вашего предприятия.
Руководство по образовательной аналитике и ее преимуществам для преподавателей
За последнее десятилетие сектор образования был наводнен притоком больших объемов данных в различных форматах. Чтобы проанализировать эти данные и визуализировать из них действенные идеи, организациям необходимо консолидировать их и использовать аналитику образования для получения ценной информации.
Хранилища данных помогают добиться этого, выступая в качестве единого источника достоверной информации для образовательных организаций. Они минимизируют время, необходимое для консолидации данных, извлечения ценной информации и создания визуализаций в реальном времени.
Хранилище данных, являющееся неотъемлемым компонентом архитектуры конвейера данных, не только помогает создавать автоматизированные конвейеры данных, но также может быть легко подключено к программному обеспечению BI для создания информационных панелей для отчетности и аналитики.
В этом блоге мы рассмотрим различные типы анализа данных, используемые в секторе образования, и способы их использования. Мы также рассмотрим, как надежная архитектура хранилища данных может помочь учебным заведениям отслеживать успеваемость учащихся, расширять возможности студентов и преподавателей с помощью содержания курса, основанного на данных, а также модернизировать административные операции в организации.
Виды анализа данных в образовании
Управление и администрирование систем образования связано со сбором больших объемов данных об образовании, поступающих от разрозненные источники. Это важно, поскольку школам и колледжам необходимо набирать наиболее подходящих талантов для своих занятий и разрабатывать учебные программы, которые будут понятны учащимся из этнических и географически разных слоев общества.
С административной точки зрения, файлы регистраторов и финансовые отчеты должны храниться для принятия управленческих решений и обеспечения уплаты взносов всеми студентами. Часто университеты имеют ограничения на количество студентов, которые могут записаться на каждый курс, поэтому прием и распределение курсов также необходимо регистрировать и контролировать.
Эти институты могут оптимизировать учебный процесс студентов, внедрив гибкое хранилище данных который предоставляет информацию о количестве мест и количестве заполненных мест., и наличие мест для каждого класса.
Хранилище данных может хранить агрегированную информацию на протяжении многих лет, чтобы помочь преподавателям и специалистам регистраторов при разработке курсов, определении размера класса для расширенного обучения и обеспечении доступности учебной программы для студентов с различным уровнем образования.
Как показано на изображении выше, мы можем разделить типы данных и аналитики в секторе образования на четыре широкие категории:
- Описательная аналитика: Описательная аналитика в образовании относится к показателям, которые говорят нам что произошло исторически. Они могут включать в себя отчеты о посещаемости, ведомости оценок, оценки работы учителей., и бюджетные листы.
- Диагностическая аналитика: Диагностическая аналитика относится к интерпретации наборов описательных показателей для выявления закономерностей и формирования выводов. Примером диагностической аналитики является система относительных оценок и последующий расчет среднего балла учащихся.
- Предиктивная аналитика: Предиктивная аналитика образования фокусируется на прогнозировании того, что произойдет в будущем. Например, общее количество студентов, зачисленных на определенный курс за последние пять лет, можно использовать для прогнозирования того, сколько студентов поступит в последующие годы.
- Предписательная аналитика: предписывающий аналитика обучения данные об образовании могут помочь оптимизировать административную практику и программы обучения для будущих классов на основе существующих данных. Например, классы с большей численностью учащихся могут быть уменьшены в размерах, если средняя успеваемость учащихся не соответствует норме.
В следующем разделе мы рассмотрим, как сочетание различных типов аналитики может помочь профессионалам. персонал, факультет, и студенты учебных заведений.
Варианты использования образовательной аналитики
Отслеживание прогресса учащихся
Разработка система отслеживания прогресса позволяет организациям оценить эффективность содержания своих курсов и измерить результаты в классе. Эта информация позволяет им регулировать сложность и понятность преподаваемого материала, чтобы учащиеся могли освоить новые навыки и получить знания.
Отслеживание также приносит пользу учащимся, поскольку они могут выявить закономерности и тенденции в своей успеваемости и увидеть, какие подходы к обучению работали для них в прошлом. Например, студент может узнать, что он лучше сдает экзамены, когда занимается с партнером. Поэтому они могут предпочесть учиться в группах, чтобы повысить вероятность получения хорошей оценки.
Конечно, показатели, которые измеряются для отслеживания аналитики обучения учащихся, различаются для каждого курса в зависимости от характера учебной программы и предпочтительного режима обучения учителей. Как правило, учебные заведения могут собирать результаты тестов и викторин, поведенческие оценки и показатели выполнения домашних заданий для оценки успеваемости учащихся.
Корректировка учебной программы и методов преподавания
По данным исследования по персонализированному обучению, организации, использующие аналитику высшего образования, сообщают о более высоких показателях успеваемости своих студентов. Кроме того, было доказано, что удовлетворение индивидуальных потребностей учащихся в обучении ускоряет обучение и улучшает математические и аналитические навыки.
Кроме того, преподаватели должны повышать осведомленность о требованиях к обучению своих студентов, чтобы оптимизировать методы обучения и содержание курса. Поскольку каждый класс состоит из людей с разными наборами навыков и уровнями концептуального понимания, учителям может быть полезно разделить большие группы на более мелкие подгруппы и персонализировать процесс обучения на основе описательной образовательной аналитики.
Преподаватели и преподаватели колледжей должны учитывать несколько факторов при разработке учебной программы. В первую очередь они касаются:
- Временные ограничения: Учителям необходимо учитывать общее количество занятий, которые они будут проводить, и объем контента, который можно эффективно преподавать в течение этого периода.
- Ограничения по стоимости: Компоненты курса, такие как кинопоказы, экскурсии и онлайн-модули, могут стоить дороже., и поэтому инструкторам, возможно, придется оценить, какой из них лучше всего подходит для них.
- Целостные данные: Преподаватели могут использовать данные учащихся по всей организации, такие как этническая принадлежность, раса, религия и академические данные, чтобы понять различные слои населения, существующие в их классах.
Данные об образовании представляют собой идеальное решение для учителей, желающих адаптировать свое преподавание в соответствии с требованиями учащихся, а также целями, которых они хотят достичь в своей учебной программе.
Поскольку обучение становится более современным и продвинутым, разработка более гибких и податливых курсов может практически гарантировать более высокие показатели успеваемости. Например, некоторые университеты в США проводят исследовательские опросы для оценки уровня владения поступающими студентами определенными навыками, а затем преподают в темпе, приемлемом для большинства.
Модернизация административных операций
Наконец, данные могут предоставить образовательным учреждениям механизм для модернизации своей административной деятельности и подготовки к желаемым результатам. Это может включать в себя оптимизацию процедур регистрации, финансов, оплата счетов, оценка учителей, и системы обратной связи, и управление заработной платой сотрудников.
Это устраняет необходимость в часах канцелярской работы и затратах на обслуживание систем управления файлами по мере обновления информации в хранилище данных организации как только он будет записан в любой из исходных систем. Кроме того, данные становятся легко доступными для ключевых лиц, принимающих решения (суперинтендантов, деканов и т. д.), что позволяет им планировать инициативы на основе общего обзора своей деятельности.
Модернизация инфраструктуры данных в образовательных организациях помогает быстрее получать ценную информацию с помощью интерактивной визуализации в программном обеспечении для бизнес-аналитики, в отличие от ручной сортировки отдельных записей.
Некоторые из наиболее известных институтов, которые смогли модернизировать свою ИТ-среду, включают Техасский университет A&M, Университет Монаша, Университет Вандербильта, Колледж стоматологической медицины Туро и государственные школы округа Хенрико.
Ускорьте анализ вашего образования с помощью Astera АДВБ
Индивидуальная архитектура хранилища данных для вашей образовательной организации может помочь оптимизировать процессы образовательной аналитики и бизнес-аналитики, чтобы увеличить доход и облегчить преподавание, а также процесс обучения.
Astera Построитель хранилища данных
Astera Data Warehouse Builder — это современный инструмент ETL., предназначен для дополнения потребностей в корпоративных данных для всех типов учреждений. Оно может помочь пользователям автоматизировать конвейеры данных из разрозненных источников, консолидировать информацию для целостного анализа, применять преобразования для очистки данных и подключаться к программному обеспечению BI, такому как Microsoft PowerBI или Tableau, для создания информационных панелей и визуализации.
Если вы дошли до этого места в блоге, мы настоятельно рекомендуем вам увидеть демо-версию продукта в действии, чтобы увидеть, как работает ADWB. Открыть чтобы запланировать демо-версию прямо сейчас!
