Contenu
- Système éducatif avant le Big Data
- Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
- Système éducatif avec Big Data
- Étude de cas
- Conclusion
Source: Vectorikart / Dreamstime.com
À emporter:
Les mégadonnées aident les écoles à mieux analyser les performances, évaluer les apprentissages des élèves et planifier l’avenir.
Les mégadonnées ont entraîné des changements révolutionnaires dans l'éducation. Il ne reste guère de domaine dans l’éducation qui n’est pas impacté par le Big Data. Les changements sont évidents dans la manière dont les établissements d’enseignement sont gouvernés, la qualité des cours est gérée, ainsi que la participation et la performance des étudiants. Comparés au système éducatif dans le passé, les changements représentent un changement radical de paradigme. Les données sont au cœur de la révolution. Analytics aide les établissements d'enseignement à mieux gérer la qualité des cours, les performances et le comportement des étudiants, ainsi que l'administration générale. Néanmoins, certains se demandent si de tels changements amélioreront l'absorption des leçons par les étudiants et encourageront des applications pratiques plus élevées des leçons apprises.
Système éducatif avant le Big Data
Le système éducatif peut être compris en termes de fonctionnement de ses différents domaines avant l’introduction du big data.
encadrement
Aux fins de cet article, le coaching est défini comme les méthodes appliquées pour enseigner aux étudiants. Le coaching a été fourni à la fois en classe et à distance (et il l’est toujours). En classe, les étudiants assistaient à des cours ou à des conférences, assistaient à des séances de travaux pratiques ou en laboratoire et passaient des tests. Les caractéristiques qui définissent l’encadrement en classe et, dans une moindre mesure, le format de l’enseignement à distance sont l’interaction et la relation entre l’enseignant et l’élève. Dans le format d’enseignement à distance, les étudiants recevraient le matériel de cours envoyé par l’établissement d’enseignement, étudieraient, se soumettraient à des évaluations périodiques et, selon les cours, suivraient éventuellement quelques cours. (Pour plus d'informations sur l'apprentissage à distance, voir L'éducation en ligne peut-elle vraiment faire la différence?)
Évaluation de l'étudiant
Les étudiants ont été évalués en fonction de leurs performances dans divers tests. Habituellement, les résultats des tests révèlent les penchants des étudiants pour les disciplines. Les enseignants donneraient des commentaires sur le comportement des élèves, bien qu’il n’y ait aucun mécanisme permettant de stocker objectivement les commentaires. Bien que le comportement d'un élève soit observé sur une période de temps et que des commentaires soient fournis, ils étaient uniquement basés sur l'observation, l'intestin et d'autres commentaires.
Matériel de cours
Tous les étudiants d'un programme particulier devaient étudier le même programme et passer les mêmes tests. Le matériel de cours se présenterait sous forme de livres, de diagrammes, de fournitures diverses en fonction du flux, et de contenu audio et vidéo. Hormis les tests, les quiz ou les interactions, il n'y avait aucun moyen de déterminer dans quelle mesure les élèves absorbaient bien les leçons.
Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
Vous ne pouvez pas améliorer vos compétences en programmation lorsque personne ne se soucie de la qualité des logiciels.
Administration
Les instituts seraient administrés principalement en fonction de la planification, des essais et des erreurs et de l'expérience. Par exemple, le choix des activités parascolaires serait déterminé en fonction des votes, des suggestions, de l'expérience et d'autres facteurs, mais non des données.
Système éducatif avec Big Data
Pour comprendre l’impact des mégadonnées sur l’éducation, examinons l’impact des différents domaines.
Administration scolaire et réalisations
Les écoles ont été en mesure d'évaluer objectivement leurs réalisations par rapport à leurs objectifs tels que les résultats scolaires, la discipline des élèves, les performances des enseignants, la qualité du matériel pédagogique, les interactions enseignant-élève et les recours en justice. Un certain nombre d'outils logiciels, qui aident les écoles à faire de même, sont disponibles sur le marché. Eduvant est l’un de ces outils, dont le site Web a pour mission «d’aider les écoles à améliorer en permanence les résultats des élèves grâce à une utilisation intelligente des données au quotidien».
Un collège américain a constaté que le nombre d’élèves punis pour inconduite avait augmenté. Lorsque l’école a enquêté sur les incidents à l’aide d’analyses, elle a découvert que l’augmentation des comportements répréhensibles coïncidait avec une réduction du nombre d’excursions scolaires, telles que des excursions en traîneau et en patinage sur glace. Lorsque les excursions ont été augmentées, la mauvaise conduite parmi les étudiants a été réduite. C’était un exemple concret de la manière dont les données pouvaient résoudre des problèmes dans les établissements d’enseignement.
Absorption de la leçon
On s'aperçoit de plus en plus que l'application de l'analyse de données et de l'analyse de données peut aider à fournir aux étudiants des supports de cours personnalisés et intelligents. La capacité à assimiler les leçons varie d’un étudiant à l’autre et il est important de fournir du matériel de cours en fonction des aptitudes et des capacités de chaque élève. Par exemple, si un étudiant peut comprendre les descriptions théoriques des lois de la physique, un autre peut avoir besoin de nombreux exemples pour comprendre la même chose. (Pour plus d'informations sur l'exploration de données, voir 7 étapes pour apprendre l'exploration de données et la science des données.)
En utilisant des données, vous pouvez obtenir des réponses telles que:
- L'élève est-il prêt à passer à la leçon suivante?
- Quelles actions des élèves indiquent une plus grande satisfaction et un plus grand engagement?
- Quelles actions des élèves indiquent un meilleur apprentissage?
L’analyse des apprentissages peut aider les établissements à améliorer les performances des étudiants en prenant des mesures telles que la collecte de données à partir de systèmes d’apprentissage en ligne, la prévision des performances futures, l’affichage de données sur des tableaux de bord et l’encadrement en fonction de leurs aptitudes.
Réduire la triche et le plagiat
Un certain nombre d'outils et de technologies sont proposés pour aider les établissements d'enseignement à détecter, prédire et empêcher la fraude et le plagiat aux examens. Proctortrack est un de ces outils. Proctortrack installe des webcams et des microphones dans les salles d'examen pour aider à identifier les incidents de tricherie. L'outil peut stocker des données sur les délinquants habituels et les délinquants sporadiques et créer un profil sur la base duquel des modèles de prédiction peuvent être créés. Les établissements d’enseignement peuvent examiner l’analyse et prendre des mesures. Un certain nombre d'experts, cependant, considèrent que ces outils sont excessivement intrusifs et inacceptables. Jake Binstein, chercheur en sécurité, a par exemple publié des astuces pour se familiariser avec le système Proctortrack.
Apprentissage personnalisé
Contrairement aux programmes classiques, de nombreux outils proposent désormais aux étudiants des expériences d’apprentissage personnalisées. Comme indiqué précédemment, les capacités et aptitudes d'apprentissage varient et c'est ce qui constitue la base de ces outils. Les outils prennent en compte les aptitudes naturelles, les modèles d’apprentissage et la motivation de chaque élève et créent des didacticiels adaptés. De tels didacticiels sont généralement fournis via des ordinateurs et des tablettes et sont auto-rythmés.
Étude de cas
Plusieurs études de cas démontrent que les données ont transformé le fonctionnement des écoles aux États-Unis.
Dans le district scolaire de Menomonee Falls à Milwaukee, le personnel analyse en permanence les données. Le superviseur de la cafétéria suit les données sur les préférences de l’élève, de l’enseignant et des parents en matière de nourriture. Le concierge surveille la propreté dans les salles de bain.
Il semble également que les étudiants développent un goût particulier pour les leçons basées sur les données. Alyssa Walter, étudiante à la Riverside Elementary School, suit ses progrès en cours d'art. Selon Alyssa, «j'aime le fait que l'école soit plus amusante et le fait de pouvoir suivre les objectifs. Me rend fier de moi. "
Conclusion
Sans aucun doute, les mégadonnées représentent la prochaine vague en matière d’éducation et ont le potentiel de transformer l’éducation. Cependant, il ne faut pas perdre de vue le fait qu'au milieu de cette attaque de données, l'interaction démodée entre enseignants et étudiants et des concepts tels que l'apprentissage en groupe subsistent. Bien que l'apprentissage en ligne prenne de l'ampleur, rien ne bat encore l'efficacité d'applications pratiques ou d'apprentissage par l'expérience.Bien que les données promettent de fournir une meilleure expérience d'apprentissage, certains experts se demandent encore si cela garantira une meilleure absorption des leçons. Ces experts estiment que, malgré toutes les connaissances fournies par la plate-forme en ligne, rien ne bat l'expérience et la sagesse de l'enseignant.