Menggunakan Big Data dan Analisis Prediktif untuk Mendukung Keberhasilan Siswa

Tujuan dari sistem pendidikan adalah untuk mendukung keberhasilan siswa. Namun, tujuan ini tidak mudah untuk dicapai. Sukses adalah masalah kompleks yang terdiri dari dan dipengaruhi oleh berbagai faktor. Pendekatan untuk masalah ini berbeda antar institusi. Namun, semua pendidik setuju dengan fakta bahwa ada kebutuhan untuk meningkatkan prosedur berbagi data, pemrosesan, dan kolaborasi antar departemen yang berbeda. Semakin banyak institusi mulai menerapkan data besar untuk memprediksi hasil siswa dan, sebagai hasilnya, menawarkan semua yang mereka butuhkan untuk berhasil.

Isi

• 1 Nilai Analisis Prediktif
• 2 Peran Predictive Analytics dan Big Data dalam Kehidupan Siswa
• 3 Pikiran Terakhir

Nilai Analisis Prediktif

Sama seperti spesialis pemasaran yang menentukan strategi untuk mempromosikan produk berdasarkan minat dan kebiasaan membeli pelanggan, analitik prediktif dapat membantu lembaga pendidikan untuk merancang kurikulum yang disempurnakan dan mendukung keberhasilan siswa. Ini menerapkan metode statistik untuk memprediksi peristiwa masa depan. Di sektor pendidikan, itu berarti mendapatkan wawasan dan proyeksi tentang pendaftaran siswa, penggunaan, dan relevansi sumber daya, keterlibatan siswa, dll.

Analisis prediktif telah mengalami pertumbuhan pesat dalam pendidikan, terutama di lembaga menengah dan pasca sekolah menengah. Kumpulan data yang besar, yang menyangkut berbagai bidang aktivitas siswa, membantu menginformasikan pengambilan keputusan dan strategi pengembangan institusi. Mereka mendukung rencana keberhasilan siswa dengan bukti yang dapat diandalkan. Data tentang pendaftaran kelas dan hasil tes, serta informasi demografis, memungkinkan institusi untuk memusatkan upaya. Akibatnya, ini berfungsi untuk meningkatkan retensi siswa dan mendukung kesuksesan.

Semakin banyak institusi memasukkan komitmen yang diberdayakan data untuk keberhasilan siswa dalam pernyataan resmi mereka. Dengan memanfaatkan analitik prediktif, mereka mendapatkan fokus yang jelas untuk pekerjaan lebih lanjut dan alokasi sumber daya. Jika Anda seorang pelajar dan Anda kesulitan dengan makalah tentang analitik prediktif, data besar, atau topik lainnya, meminta seorang penulis untuk " melakukan makalah saya " adalah hal yang Anda butuhkan. Konseptualisasi istilah-istilah ini mungkin tampak rumit karena tren ini relatif baru di sektor pendidikan.

Peran Predictive Analytics dan Big Data dalam Kehidupan Siswa

Data besar memberikan wawasan yang berarti untuk meningkatkan metode pengajaran dan menciptakan peluang pendidikan baru bagi siswa . Pola perilaku dan kebutuhan pelajar merupakan indikator berharga untuk menciptakan kursus yang disesuaikan dan lingkungan belajar yang lebih baik. Secara alami, kedua aspek tersebut memiliki potensi untuk mendorong keberhasilan siswa.

Teknologi data besar memberi kesempatan kepada pendidik untuk melihat gambaran besar tentang kinerja siswa sejak awal perjalanan mereka. Ini mencakup minat , kemampuan, preferensi, mata pelajaran favorit, kehadiran, pendaftaran kursus, kegiatan ekstrakurikuler, nilai, partisipasi dalam kegiatan kelompok, dll. Daftar ini bisa lebih panjang karena jejak data yang ditinggalkan setiap siswa unik dan beragam. Kumpulan data ini dapat membantu lembaga pendidikan untuk meningkatkan praktik pedagogis mereka agar dapat melayani siswa dengan sebaik-baiknya.

Dalam kurikulum berbasis data, siswa bisa mendapatkan rencana pembelajaran individual dan menikmati pengalaman belajar yang disesuaikan . Dengan menggunakan wawasan analitik prediktif, guru melihat dengan jelas kekuatan dan kelemahan siswanya. Oleh karena itu, mereka dapat memberikan perhatian ekstra kepada siswa dan membantu mereka menangani area masalah.

Selain itu, analitik prediktif mendukung siswa dengan konseling karir yang dipersonalisasi. Sebuah analisis komprehensif kemajuan siswa akan membantu pendidik untuk memprediksi area di mana seseorang kemungkinan akan berhasil. Akibatnya, seorang siswa mendapatkan industri untuk fokus dan dapat memusatkan upaya untuk mencapai tujuannya di bidang ini.

Namun, peran big data dalam keberhasilan siswa tidak terbatas pada prestasi akademik. Ini mencakup hampir semua bidang kehidupan siswa, termasuk iklim kelas , partisipasi dalam kehidupan masyarakat, budaya, ekstrakurikuler, dan pekerjaan. Semua faktor ini mempengaruhi keberhasilan siswa sampai batas tertentu. Misalnya, beberapa siswa mungkin mengalami kesulitan keuangan ketika yang lain mungkin kesulitan karena masalah komunikasi. Jika sebuah institusi tidak mengambil langkah-langkah untuk membantu para pelajar ini, masalah-masalah tersebut kemungkinan akan berdampak pada keberhasilan mereka.

Deteksi dini siswa yang berisiko berkinerja buruk memungkinkan staf lembaga untuk mengembangkan dan menerapkan intervensi untuk menangani area masalah. Menjangkau siswa dan menawarkan bantuan sangat penting. Ini menyelamatkan mereka dari keterkucilan dan memberikan motivasi kepada siswa untuk melanjutkan studi mereka.

Analisis prediktif memungkinkan pendidik membangun lingkungan yang mendukung untuk kinerja siswa. Proses ini harus didasarkan pada kombinasi visi dan tujuan institusional dengan model prediksi yang andal. Dengan cara ini, guru dan administrator memiliki semua yang mereka butuhkan untuk mempersiapkan intervensi tepat waktu yang bertujuan untuk meningkatkan hasil siswa.

Pikiran Akhir

Penggunaan prediktif analytics dan big data di perguruan tinggi masih menjadi tren baru, meski berkembang pesat. Oleh karena itu, masih belum ada rekomendasi yang lengkap tentang penerapannya. Satu-satunya aturan universal adalah memberdayakan proses dengan etika dan langkah-langkah keamanan.

Ini adalah perjalanan panjang yang belum sepenuhnya dijelajahi. Saat ini, kita telah menyaksikan potensi analitik prediktif dalam pengambilan keputusan dan dukungan pelajar. Ini menjanjikan untuk menjadi efektif dalam mendorong keberhasilan siswa dengan pendekatan yang tepat dan kemauan untuk membuat perubahan.