Tendències educatives 2022: ciència de dades a les escoles
La ciència de dades és un camp en creixement que ha sorgit en moltes àrees clau del nostre món. La ciència de dades s’ha convertit en un fenomen global i ha millorat significativament el rendiment de moltes indústries. Ciència de dades a les escoles.
La ciència de dades (Data Science) fins i tot ha incorporat l’educació sota el seu paraigua. A continuació parlarem de la importància de la ciència de dades per a l’educació i algunes tendències educatives en curs. També veurem un cas pràctic per veure com la ciència de dades canvia el procés d’aprenentatge.
Ciència de dades a les escoles
L’educació és clau per canviar vides. L’educació pot enriquir i transformar vides. La humanitat ha evolucionat des dels albors de la civilització a través de l’educació i ha desenvolupat contínuament mètodes per millorar la nostra educació.
L’educació és una part integral del segle XXI. Les dades estan a tot arreu. Gràcies als avenços en la tecnologia informàtica, és possible accedir a tota la informació mitjançant potents plataformes de Big Data. A IIA.cat oferim una varietat de currículums de ciència de dades i intel·ligència artificial per a les escoles. Els estudiants poden utilitzar aquest contingut a tots els nivells, inclosos els de secundària, batxillerat i cicles formatius de grau mitjà i superior.
Els estudiants aprenen més sobre la tecnologia i les opcions professionals mitjançant la ciència de dades. També descobreixen oportunitats laborals futures en el domini de la ciència de dades. Els estudiants poden identificar aplicacions del món real i exemples de ciència de dades mitjançant tasques i projectes. Com a part del currículum de la iniciativa IIA.cat Ciència de Dades a les Escoles, els nens i joves utilitzaran eines analítiques i de ciència de dades per crear informes i presentacions basades en les seves conclusions.
A continuació, ens centrarem en com la ciència de dades pot ajudar a millorar l’educació per a tothom.
Aplicacions de la ciència de dades a l’educació
#1 Habilitats sòcio-emocionals
L’educació és essencial per desenvolupar habilitats sòcio-emocionals. Això ensenya als nens a analitzar, comprendre, expressar, gestionar i controlar les emocions. El nen també aprèn a establir relacions amb els altres.
Els instituts educatius tenen una tasca crucial per facilitar el creixement sòcio-emocional. Aquesta habilitat és una habilitat no acadèmica que pot ajudar els estudiants a desenvolupar les seves capacitats d’aprenentatge.
Abans hi havia diverses enquestes estadístiques que podien avaluar aquestes capacitats sòcio-emocionals. Ara és possible recollir grans quantitats de dades gràcies als avenços en els mètodes computacionals.
La combinació de gran quantitats d’informació amb les eines existents és possible mitjançant els models de descobriment de coneixement formalitzats en tècniques de ciència de dades i mineria de dades (Data Mining).
Els científics de dades també poden utilitzar les dades extretes per desenvolupar tècniques d’anàlisi predictiva que ajudaran els professors a entendre les motivacions dels estudiants per impartir el curs.
#2 Seguiment dels requisits de l’alumnat
Els instituts educatius poden utilitzar una varietat de mètodes d’avaluació i valoració. Aquests mètodes tradicionals no sempre podien captar tots els patrons i tendències importants dels serveis als estudiants.
Molts del mètodes d’avaluació no estaven disponibles en temps real. Els avenços en l’anàlisi de grans volums de dades (Big Data Analytics) permeten als professors analitzar les necessitats dels estudiants en funció del rendiment i les revisions.
Els professors poden controlar les necessitats dels estudiants i ajustar els seus mètodes d’ensenyament per adaptar-se a les expectatives dels estudiants. Els professors sovint tenen prejudicis inconscients cap a determinats estudiants.
Les plataformes de dades tindran un biaix zero i avaluaran el rendiment dels estudiants sense biaix. Això garantirà que tots els estudiants tinguin igual accés a la plataforma i els permetrà desenvolupar les seves habilitats.
#3 Disseny curricular innovador
Les diverses universitats han d’estar al dia amb les demandes de la indústria per oferir cursos adequats als estudiants. També és difícil que les universitats segueixin el ritme de creixement de la indústria.
Per fer-ho, les universitats utilitzen sistemes de ciència de dades per analitzar les tendències del mercat.
La ciència de dades és un mètode que utilitza diversos mètodes de seguiment i estadístics per analitzar patrons industrials. També pot ajudar els creadors de cursos a aprendre temes útils.
#4 Mesurar el rendiment de l’instructor
Els professors són el factor més important en el rendiment dels alumnes. Tot i que hi ha molts mètodes per avaluar el rendiment dels professors, la majoria són manuals.
Les revisions dels estudiants sobre el rendiment dels professors han estat una forma estàndard de quantificar els mètodes d’ensenyament.
Tots aquests mètodes són lents i ineficients. Pot ser tediós llegir les ressenyes dels estudiants i crear una analogia.
La ciència de dades ha permès fer un seguiment del rendiment dels professors. Això s’aplica no només a les dades enregistrades, sinó també a les dades en temps real. Amb el seguiment en temps real per part dels professors, és possible recollir i analitzar dades rigoroses.
També podem emmagatzemar i gestionar dades no estructurades en una plataforma de Big Data, com ara ressenyes d’estudiants. Amb processament del llenguatge natural (Natural Language Processing), és possible analitzar ressenyes i donar una anàlisi completa del rendiment del professor.
Estudi de cas de ciència de dades
Universitat de Florida: anàlisi de dades massives utilitzada per reduir l’abandonament dels estudiants
L’educació universitària es considera un camí cap a l’èxit. Molts estudiants universitaris van a la universitat amb l’esperança de seguir una carrera. Molts estudiants abandonen la universitat per dificultats econòmiques o acadèmiques.
Un estudi recent als Estats Units va trobar que almenys el 54,8% no podrà completar la seva carrera en sis anys. Aquest percentatge impactant limitarà la disponibilitat de treballadors qualificats per a determinades indústries. Això també dificultarà el creixement nacional.
Els instituts educatius estan recorrent a Data Science per abordar aquest problema. La Universitat de Florida és un d’aquests institut. La Universitat utilitza IBM InfoSphere per extreure, carregar i transferir dades de diverses fonts.
L’IBM SPSS Modeler també s’utilitza per al modelatge de dades i l’anàlisi predictiva. Aquestes dues plataformes estan alineades amb IBM Cognos Analytics.
IBM Cognos ofereix potents eines d’intel·ligència empresarial basades en web que supervisen, informen i analitzen esdeveniments mitjançant visualitzacions interactives. La Universitat pot analitzar i predir el rendiment dels estudiants mitjançant IBM Cognos Analytics.
Utilitza variables com ara la demografia, els antecedents de l’estudiant i les notes de secundària per determinar la probabilitat que els estudiants abandonin els estudis. Ajudarà la Universitat a desenvolupar les seves polítiques i oferir una intervenció primerenca als estudiants amb risc d’abandonament.
Resum
Hem arribat a entendre els nombrosos papers de la ciència de dades en l’àmbit educatiu. La ciència de dades ha transformat tots els sectors i ha provocat canvis positius en totes les situacions.
Vam discutir com es podria utilitzar la ciència de dades per millorar les habilitats acadèmiques i no acadèmiques, com ara les habilitats socioemocionals. També s’utilitza per avaluar el rendiment de professors i alumnes.
Les universitats utilitzen Data Science per elaborar el seu currículum en resposta a les tendències de la indústria. També vam examinar com la Universitat de Florida es basa en IBM Cognos Analytics per reduir les taxes d’abandonament dels estudiants.
Llegit a: