«Если мы учим сегодня так же, как учили вчера, мы лишаем наших детей завтрашнего дня». — Джон Дьюи

Сегодня наука о данных распространила свои ответвления в нескольких областях мира. Он стал глобальным явлением, которое произвело революцию в отраслях и существенно повысило их производительность.

В этом блоге я собираюсь объяснить некоторые приложения науки о данных в индустрии образовательных технологий.

«Образование — самое мощное оружие, которое мы можем использовать, чтобы изменить мир» — Нельсон Мандела.

Итак, давайте начнем с понимания термина Ed Tech.

Что такое EdTech?

EdTech — это сочетание двух слов «образование» и «технология», которое относится к внедрению новых технологий в классе. Цель EdTech — улучшить успеваемость учащихся, улучшить индивидуальное обучение и снизить нагрузку на преподавателей.

«Технология дает самому тихому ученику право голоса». — Джерри Блюменгартен

Индустрия образовательных технологий процветала день ото дня, но пандемия Covid также ускорила инвестиции и внедрение образовательных технологий в образование, и в этой отрасли произошел внезапный скачок. Наука о данных также играет жизненно важную роль в индустрии образовательных технологий.

Наука о данных трансформирует индустрию образовательных технологий точно так же, как интернет изменил потребительскую торговлю. Помимо влияния на бизнес, которое наука о данных оказывает предприятиям Ed Tech, чтобы помочь улучшить продукт и процессы, наука о данных расширяет возможности студентов в двух важнейших областях, понимая их сильные и слабые стороны и помогая им открывать новые возможности.

Давайте посмотрим на некоторые приложения науки о данных в индустрии образовательных технологий.

Применение науки о данных в сфере образовательных технологий

  • Data Science позволяет компаниям Ed-Tech разрабатывать более персонализированные курсы электронного обучения. Если издатели узнают, как их учащиеся получают информацию и что лучше всего подходит для них с точки зрения содержания и доставки, это приведет к более персонализированным и увлекательным курсам электронного обучения. Исходя из этого, модули могут быть настроены в соответствии с индивидуальными потребностями учащегося, что обеспечит более высокое качество и более содержательный опыт обучения.
  • Наука о данных в электронном обучении дает представление о том, какие стратегии электронного обучения работают, а какие бесполезны с точки зрения достижения целей электронного обучения. например, можно определить, какие курсы/модули электронного обучения способствуют развитию навыков, а какие курсы/модули электронного обучения не имеют значения.
  • С помощью науки о данных образовательные компании могут отслеживать учащегося от начала до конца, то есть они могут видеть, насколько хорошо учащиеся справились с тестом или как быстро они завершили сложный модуль электронного обучения.
  • Наука о данных предоставляет профессионалам в области электронного обучения бесценную обратную связь, которую можно использовать для определения того, где учащийся и курс электронного обучения нуждаются в улучшении. например Если учащийся может получить представление о том, в чем он/она ошибся при прохождении модуля или курса электронного обучения, он/она может выяснить, как исправить проблему в будущем. Более того, если учитель/инструктор замечает, что большинство учащихся испытывают затруднения при освоении определенного модуля или курса, он/она может внести коррективы, чтобы улучшить успеваемость учащихся.
  • Гиганты образовательных технологий используют науку о данных, чтобы информировать преподавателей о новых темах, по которым учащиеся могут искать дополнительный контент, анализируя данные поиска учащихся по всему сайту, чтобы найти популярные темы и новые области, в которых учащиеся ищут дополнительные курсы.
  • Они создают персонализированные пути обучения для студентов и прогнозируют и решают их «реальные» проблемы обучения с помощью науки о данных.
  • Они использовали алгоритмы рекомендаций, а также рейтинги и обзоры только для того, чтобы учащиеся получали нужный контент от нужного преподавателя в нужный момент.
  • Они могут хранить и управлять неструктурированными данными, такими как отзывы студентов, на платформе больших данных. А с помощью НЛП можно анализировать настроения отзывов и проводить всесторонний анализ работы учителей.

Наука о данных играет разнообразную роль в сфере образования. Я упомянул некоторые из них здесь. Наука о данных произвела революцию в каждом секторе и внесла позитивные изменения в сценарии. Точно так же он улучшает сектор Ed Tech. В этой отрасли еще много возможностей, и продолжается множество исследований.

Это конец блога. Я надеюсь, что вам понравилось.

Прощай!!