Жоғары оқу орындарындағы аналитика - Analytics in higher education - Wikipedia

Академиялық талдау алынған мәліметтерді бағалау және талдау процесі ретінде анықталады университет есеп беру мен шешім қабылдау себептері жүйелері (Кэмпбелл, & Облингер, 2007)[1]. Campbell & Oblinger (2007) айтуынша, аккредиттейтін агенттіктер, үкіметтер, ата-аналар және студенттер барлығы студенттердің жетістіктерін жақсарту мен бақылаудың жаңа заманауи және тиімді әдістерін қабылдауға шақырады. Бұл жоғары білім беру жүйесін әртүрлі деңгейдегі бақылаудың жоғарылауымен сипатталатын дәуірге әкелді мүдделі тараптар. Мысалы, Брэдли шолуы мұны мойындайды салыстыру студенттердің белсенділігі сияқты іс-шаралар оқу сапасын бағалаудың индикаторы болып табылады (Достастық) Австралия үкіметі, 2008).

Бәсекелестіктің артуы, аккредиттеу, бағалау және реттеу - бұл аналитиканы қабылдауды ынталандыратын негізгі факторлар жоғары білім. Жоғары оқу орындары тозу және ұстап қалу сияқты мәселелерді шешуге едәуір көмектесетін өмірлік маңызды деректерді жинаса да, жинақталған мәліметтер тиісті деңгейде талданбайды және демек, пайдалы деректерге аударылмайды (Голдштейн, 2005).

Кейіннен, жоғары білімнің көшбасшылығы қолда бар деректерді дұрыс пайдалану және талдау арқылы қол жеткізуге болатын жеткіліксіз ақпаратқа негізделген маңызды және өмірлік маңызды шешімдер қабылдауға мәжбүр (Норрис, Леонард, және стратегиялық бастамалар Инк., 2008). Бұл стратегиялық мәселелерді тудырады. Бұл сәтсіздік өзін-өзі бейнелейді тактикалық деңгей. Жоғары оқу орындарында оқыту және оқыту, егер әр түрлі және күрделі тәжірибе болса. Әр мұғалім, студент немесе курс әр түрлі.

Алайда, LMS барлығына қамқорлық жасау міндеті жүктелген. LMS академиялық аналитика орталығында. Ол әр студенттің және қызметкерлердің ақпараттарын жазады және жүйеде нұқу нәтижесін береді. Осы шешуші ақпарат қосылып, әртүрлі ақпараттық жүйелермен салыстырылып, қарама-қайшы болған кезде мекемеге көптеген пайдалы ақпараттар ұсынылады, олар бәсекеге қабілетті болу үшін жиналуы мүмкін (Доусон және МакВиллиам, 2008; Голдштейн, 2005; Heathcoate және Доусон, 2005) ).

Мекеме көздерінен, яғни LMS-тен мағыналы ақпарат алу үшін, ақпарат тиімділігі негізінде дұрыс түсіндірілуі керек, және бұл іс-әрекет оқуы мен оқытушылық қабілеті бар адамдардан талдауды қажет етеді. Сондықтан деректерді күзететін адамдардан да, оны түсіндіретіндерден де бірлескен тәсіл қажет, әйтпесе деректер жалпы қалдық ретінде қалады (Baepler & Murdoch, 2010).[1] Шешімдерді ең қарапайым деңгейде қабылдау негізделеді болжам немесе интуиция (адам деректерге талдау жасамай, тәжірибеге негізделген қорытындылар мен шешімдер қабылдауы мүмкін) (Siemens & Long, 2011). Алайда, жоғары оқу орындарында қабылданған көптеген шешімдер өмірлік маңызы бар анекдот, болжам немесе түйсік, өйткені маңызды шешімдер деректер мен фактілермен қамтамасыз етілуі керек.

Талдау, ол жиі «іскери интеллект» деп аталады, жаңа болып шықты бағдарламалық жасақтама және жабдық бұл бизнеске үлкен көлемдегі ақпаратты немесе деректерді жинауға және талдауға мүмкіндік береді. Талдау процесі жинау, талдау, деректерді манипуляциялау және «неге» сияқты маңызды сұрақтарға жауап беру үшін нәтижелерді қолдану. Аналитика алғаш рет жоғары оқу орындарындағы қабылдау бөлімінде қолданылды. Әдетте мекемелер үміткерлердің үлкен қорынан студенттерді таңдау үшін кейбір формулаларды қолданды. Бұл формулалар өздерінің ақпараттарын орта мектеп транскриптері мен стандартталған тестілеу нәтижелерінен алды.

Қазіргі әлемде аналитика әдетте әкімшілік бірліктерде қолданылады фандрайзинг және қабылдау. Академиялық аналитиканы қолдану мен қолдану студенттердің табыстылығы мен есеп беруіне қатысты үнемі өсіп келе жатқан мәселелерге байланысты өсе түседі. Академиялық аналитика негізінен күрделі және ауқымды мәліметтермен үйлеседі болжамды модельдеу және шешім қабылдауды жақсарту үшін статистикалық әдістер. Ағымдағы академиялық аналитикалық бастамалар студенттердің қиындықтарға тап болатындығын болжау үшін деректерді пайдалануға бағытталған (Арнольд және Пистилли, 2012, сәуір).[2] Бұл эдвайзерлер мен оқытушылар құрамына студенттің оқу қажеттіліктерін қанағаттандыратын процедураларды жасау арқылы араласуға мүмкіндік береді (Арнольд, 2010).[3] Осылайша, академиялық аналитика оқуды, оқушының жетістігін және оқытуды жақсартуға қабілетті. Аналитика болжам жасау, модельдеу және шешім қабылдауды жетілдіру қабілеті арқасында институттар үшін құнды құралға айналды.

Аналитикалық қадамдар

Талдау бес негізгі кезеңнен тұрады: түсіру, есеп беру, болжау, әрекет ету және нақтылау.

Түсіру: Барлық аналитикалық күш-жігер деректерге бағытталған. Демек, академиялық аналитика а. Сияқты әр түрлі ақпарат көздерінен алынуы мүмкін CMS және қаржылық жүйелер (Кэмпбелл, Финнеган, & Коллинз, 2006). Сонымен қатар, деректер әр түрлі форматта болады жайылған жайма. Сондай-ақ, мәліметтерді мекеменің сыртқы ортасынан алуға болады. Деректерді жинақтау үшін академиялық аналитика қолда бар деректердің түрін, оларды пайдалану тәсілдерін және оның форматтарын анықтауы керек.

Есеп беру: Деректер түсіріліп, орталық жерде сақталғаннан кейін, талдаушылар деректерді тексереді, орындайды сұраулар, деректермен бейнеленген заңдылықтарды, тенденциялар мен ерекшеліктерді анықтау. Стандартты ауытқу және орташа мән (сипаттайтын статистика ) көбінесе жасалады.

Болжау: Статистиканы қолдану арқылы қойма деректерін талдағаннан кейін, а болжамды модель дамыған. Бұл модельдер мәліметтер сипатына және түріне байланысты өзгеріп отырады. Дамыту ықтималдық, бұл модельдер жұмыс істейді статистикалық регрессия ұғымдар мен әдістер. Болжамдар қолданылғаннан кейін жасалады статистикалық алгоритмдер.

Акт: Аналитиканың негізгі мақсаты мен мақсаты - бұл мекемеге ықтималдыққа негізделген әрекеттерді жасауға мүмкіндік беру болжамдар жасалған. Бұл әрекеттер әртүрлі болуы мүмкін өнертабыс ақпаратқа. Мәселелерді шешуге арналған шаралар жеке электрондық пошта, телефон қоңырауы немесе факультет эдвайзерлерінің оқу ресурстары мен дағдылары туралы, мысалы, жұмыс уақыты немесе көмек сессиялары туралы автоматтандырылған байланысы түрінде болуы мүмкін. Әрине, мекемелер әсерді өлшеудің тиісті тетіктерін ойлап табуы керек; мысалы, студенттер нақты жауап берді немесе шақырылған кезде көмек сессияларына қатысты.

Нақтылау: Академиялық аналитика сонымен қатар бағытталған процестен тұруы керек өзін-өзі жетілдіру. Статистикалық процестер үнемі жаңартылып отыруы керек, өйткені жобаның әсерін өлшеу бір реттік статистикалық күш емес, керісінше тұрақты күш болып табылады. Мысалы, қабылдау талдауы жыл сайын жаңартылып немесе қайта қаралуы керек.

Қатысқан мүдделі тараптарды түсіну

Талдау әсер етеді басшы қызметкерлер, студенттер, оқытушылар құрамы, IT қызметкерлері және студенттермен жұмыс жөніндегі қызметкерлер. Студенттер академиялық аналитика олардың бағаларына әсер ететінін білгісі келетін болса, профессор-оқытушылар құрамы ақпарат пен деректерді басқа мақсаттарға қалай иемденуге болатындығын білуге ​​мүдделі болады (Pistilli, Arnold & Bethune, 2012). Сонымен қатар, мекеме қызметкерлері талдаулар олардың жұмысын тиімді орындауға мүмкіндік беретінін анықтауға, ал институт президенті бірінші курсты ұстап қалуға және бітіру деңгейінің өсуіне назар аударатын болады.

Сындар

Сияқты әр түрлі себептермен аналитика сынға алынды профильдеу. Олардың негізгі қолданылуы студенттерді сәтті және сәтсіз категорияларға бейімдеу болып табылады. Алайда, кейбіреулер студенттердің профилін жасау үрдісі бар деп айтады бейімділік адамдардың мінез-құлқы мен күтуі (Фергюсон, 2012). Сонымен қатар, жоғары оқу орындарында профиль мәселелеріне тыйым салынатын немесе рұқсат етілетін нақты нұсқаулар жоқ.

Әдебиеттер тізімі

  • Академиялық талдау ішінде БІЛІМ Ресурстық кітапхана
  • Арнольд, К.Э. (2010). Сигналдар: академиялық талдауды қолдану. Тоқсан сайын оқу, 33 (1), n1. (есеп беру)
  • Arnold, K. E., & Pistilli, M. D. (2012, сәуір). Мақсат бойынша курстың сигналдары: Оқушылардың жетістіктерін арттыру үшін оқу аналитикасын қолдану. Аналитика мен білімді оқыту бойынша 2-ші халықаралық конференция материалдары (267–270 бб.). ACM.
  • Baepler, P., & Murdoch, C. J. (2010). Жоғары оқу орындарындағы академиялық аналитика және деректерді өндіру. Оқыту мен оқудың стипендиясына арналған халықаралық журнал, 4 (2), 17.
  • Кэмпбелл, Дж. П., & Облингер, Д.Г. (2007). Академиялық талдау. Білім беру мақаласы.
  • Кэмпбелл, Дж. П., Финнеган, С., & Коллинз, Б. (2006). Академиялық аналитика: CMS-ті алдын-ала ескерту жүйесі ретінде пайдалану. WebCT әсер ету конференциясында.
  • Австралияның Достастық үкіметі. (2008). Австралиялық жоғары білім туралы шолу o. Құжат нөмірі)
  • Dawson, S., & McWilliam, E. (2008). Оқыту мен оқытудың көрсеткіші ретінде АТ-ны қалыптастырған деректердің қолданылуын зерттеу: Квинсленд технологиялық университеті және Британдық Колумбия университеті. (A. L. a. T. Council o. Құжат нөмірі)
  • Фергюсон, Р. (2012). Оқытудың аналитикасы: драйверлер, әзірлемелер және қиындықтар. Технологияны жақсартудың халықаралық журналы, 4 (5), 304-317.
  • Голдштейн, П. (2005). Академиялық аналитика: Жоғары білім беруде басқарушылық ақпарат пен технологияны қолдану o. Құжат нөмірі)
  • Heathcoate, L., & Dawson, S. (2005). LMS-ті бағалау, салыстыру және рефлексиялық тәжірибе үшін деректерді өндіру. E-Learn 2005: корпоративті, үкіметтік, денсаулық сақтау және жоғары білім беру саласындағы электрондық оқытуға арналған бүкіләлемдік конференция.
  • Норрис, Д.М., Леонард, Дж., Және Стратегиялық бастамалар Инк. (2008). Әрбір кампус көшбасшысы аналитика туралы не білуі керек o. Құжат нөмірі)
  • Pistilli, M. D., Arnold, K., & Bethune, M. (2012). Сигналдар: Студенттің жетістіктерін насихаттау үшін академиялық аналитиканы қолдану. EDUCAUSE шолу онлайн, 1-8.
  • Siemens, G., & Long, P. (2011). Тұманға ену: Оқыту мен тәрбиелеудегі талдау. Білім беруді шолу, 46 (5), 30-32.

Әдебиеттер тізімі

  1. ^ Баеплер, Павел; Мердок, Синтия Джеймс (шілде 2010). «Жоғары оқу орындарындағы академиялық талдау және деректерді өндіру». Оқыту мен оқудың стипендиясына арналған халықаралық журнал. 4 (2). 17-бап. дои:10.20429 / ijsotl.2010.040217. S2CID  8688376.
  2. ^ «Курстың сигналдары: студенттердің жетістіктерін арттыру үшін оқу аналитикасын қолдану». LACE дәлелдер орталығы. Алынған 2020-04-05.
  3. ^ «Сигналдар: академиялық талдауды қолдану». er.educause.edu. Алынған 2020-04-05.