Тема: Разработка цифрового сервиса для анализа качества обучения на основе технологий Big data

Актуальность исследования: В век информационных технологий, особенно с бурным развитием цифровых технологий, у каждого пользователя Интернета стало накапливаться значительное количество информации, что в свою очередь привело к появлению технологии Big Data. И многие научные исследования показали, что использование этой технологии в реальном образовании повышает качество преподавания. Используя возможности этой новой технологии, можно создать цифровой сервис предиктивного анализа качества образования. Поэтому данная тема является одним из важнейших вопросов при разработке цифрового сервиса предиктивного анализа качества образования.
Проблема исследования заключается в вопросе - каким образом можно использовать технологии Big Data для повышения качества и эффективности учебно-педагогического процесса?
Цель работы: Разработка модели обучающегося, обеспечивающей построение индивидуальных образовательных траекторий в соответствии с индивидуальными качествами и способностями обучающегося, расчет прогноза поведения обучающегося в процессе обучения, учет его индивидуальных характеристик и образовательных результатов с применением технологии Big Data.
Задачи исследования:
- Разработка цифрового сервиса предиктивного анализа качества образования обучающихся на основе научно-методических исследований;
• Выявление ситуаций, связанных с большими данными, при разработке цифровых сервисов для предиктивного анализа качества образования;
• Особенности анализа и применения больших данных при разработке цифровых сервисов для предиктивного анализа качества образования;
• Выбор технологий больших данных при разработке цифровых сервисов для предиктивного анализа качества образования;
- Модель цифрового сервиса предиктивного анализа качества образования;
• Внедрение цифрового компьютерного сервиса прогнозного анализа качества образования.
Теоретическая значимость работы заключается в обосновании возможности интеграции и систематизации информации, собранной по данной теме. Практическая значимость работы заключается в создании цифрового сервиса предиктивного анализа качества образования на основе технологий Big Data, показывающего возможность эффективного использования современной технологии Big Data при разработке цифровых сервисов для предиктивного анализа качества образования.
Купить

Big Data открывает новые горизонты в современном образовании, с развитием этих технологий применение цифрового сервиса прогнозного анализа качества образования в образовании выходит на высокий уровень, позволяющий выделить студентов группы риска или студентов, достойных особых достижений. Это позволит отслеживать подобные ситуации и помогать им успешно продвигаться по индивидуальной образовательной траектории, а также избежать ситуации потери места в университете. Анализ данных о качестве обучения может направить студентов на выбор образования и карьеры, которые соответствуют их личностным качествам и интересам в будущей перспективе.
Прогностический анализ качества образования на основе технологий Big Data может стать мощным инструментом трансформации обучения, переосмысления подходов, сокращения имеющихся пробелов и адаптации опыта для повышения эффективности системы образования.
Подводя итог, можно сказать, что использование больших данных во всех областях позволяет управлять и использовать множество функций. Анализ данных позволяет работать с индивидуальными программами студентов, персонализировать обучение. Данные показывают, с каким содержанием студент взаимодействует, как происходит это взаимодействие, где он заинтересован и где ему скучно, с кем и как он взаимодействует в процессе обучения, как прохождение определенного курса повлияло на результаты обучения, на каком этапе обучения ему нужна помощь. При таком подходе обучение ориентировано на личность и целенаправленно направлено на адаптационный подход. Также на основе больших данных образовательная аналитика меняет представление о формате образовательных программ. Тексты, используемые в образовательном процессе, могут быть не только оцифрованы, но и переведены на цифровые данные. Пользователи продвигаются вперед с большей свободой в материале, а затем анализируется, как пользователи взаимодействуют с материалом. Результатом такой аналитики является изменение содержания. Поэтому образовательная программа превращается из утвержденного текстового формата в формат определенного набора онлайн- контента, который динамически изменяется путем анализа данных, возникающих в результате взаимодействия с онлайн- контентом учащихся. Появится умная программа, умная учебная программа. Можно предположить, что программы учебных курсов также претерпят изменения, а также может измениться образовательный процесс, образовательные результаты, подходы к мониторингу и оценке. Мониторинг будет регулярным. Интерес студентов к постоянному мониторингу связан с тем, что анализ данных позволяет сделать его учебный план индивидуальным, интерес учителей связан с возможностью получения информации о продуктивных группах, обратной связью с контентом, созданным студентами, эффективным распределением ресурсов для преподавателей. Оценка образовательных результатов может быть объединена независимо или коллективно на основе всех данных учащихся, полученных из всего взаимодействия. Оценка проводится для грамотного расширения образовательной программы студента. Постоянно фиксируется динамика образовательных результатов, на основе этих данных формируются закономерности, по которым можно судить о развитии студента.
Таким образом основные результаты исследования заключаются в следующем:
• Проведенный анализ возможностей новых информационных технологий в использовании технологий больших данных в отечественных и зарубежных исследованиях показал перспективность их применения в образовании;
• На основе технологий Big Data разработана модель цифрового сервиса прогнозного анализа качества образования в университете, включающая в себя структуру, компоненты, функции и результаты;
• Разработан цифровой сервис предиктивного анализа качества обучения учащихся на основе технологии Big Data, который может быть внедрен в реальную образовательную практику.
Купить