教师使用增强数据分析

增强分析在教育中的应用

正欲,无爱

自从教师存在以来,他们就一直在进行数据分析。教师的角色需要它。最早的老师会问学生问题,看他们的课是否被正确地传达。多年来,考试一直被用来更好地了解学生掌握课程的程度。在20th世纪,标准化测试已经被分析,以确定学生在全国同龄人中的排名。然而,教育工作者和学校管理人员比以往任何时候都更需要了解数据分析如何在每周学生评估中帮助他们。

数据分析概述

首先,了解很重要数据分析是什么,精确。数据分析是一门利用原始数据对某种情况或现象进行分析的科学。换句话说,当对现有数据进行科学审查时,更容易理解情况。数据分析用于查看原始数据的趋势,通常使用计算机算法。一旦在数据中确定了趋势,组织就能更好地设计策略来提高绩效。

几乎任何类型的信息都可以通过数据分析过程。多年来,企业一直使用数据分析来帮助他们看到业绩的趋势,并找到改善业绩的方法。例如,企业可以看到某些机器是如何运行的,或者工人在工作场所的情况下有多少停机时间。当数据分析发现数据在工作流中某些点的放缓趋势时,就会显示出这些信息。数据分析还可以用来查看某些产品的表现,并让消费者对这些产品保持兴趣。

不同的组织使用四种类型的数据分析。

  • 描述性分析描述了一个组织在一段时间内的表现。这种形式的分析显示了一个组织是否达到了它的目标。
  • 诊断分析利用数据并试图找出发生了什么。例如,在一年中的某个特定时间内,独特的环境可能会影响绩效。
  • 预测分析试图预测接下来会发生什么。基于之前的表现,这种形式的分析是一种合理预测未来趋势如何发展的尝试。
  • 规定的分析采取了当前条件的描述,诊断了为什么事情发生的方式,以及对未来的预测,规定解决当前问题的方法。

虽然确实是在商家和各个行业中使用的分析很长一段时间,但教育研究人员慢慢开始指出将分析应用于教育领域的许多好处。

类型的数据

在学校里,有两种形式的数据用于两个不同的目的。第一种数据是管理数据,包括行为,成就和人口统计数据。该数据不仅从学校收集,也来自政府机构和参与收集此类数据的其他组织。

管理数据是长期收集的,包括一些可能最大的数据集。由于这些数据涉及的人很多,而且收集的时间也很长,所以通常会在年度报告中呈现。该报告中包括的数据示例从人口普查数据到标准化考试分数。

第二种形式的大数据包括学习过程数据。这种数据还包括许多参与者。对于学校来说,这意味着数据来自许多学生。但是,也有很多关于个别学生收集的数据。该数据是从学生如何执行和编码的许多不同观察中生成的,以便在数据中更容易地识别趋势。可以使用常用技术收集学习过程数据,例如在线评估和互动技术,越来越受到主要和次级级别的流行。

这些单独的数据集允许研究人员和教育工作者确定不同类型的趋势。行政数据非常适合展示学校,地区,甚至整个教育系统的表现。毫不奇怪,通过参与教育系统监督的政府官员,行政数据对来自个人学校级别的管理人员更有用。学习过程数据对教师来说更有用,因为它可以对课堂进行一些洞察力。

假设的教室

在一个教育周的报告中,本杰明举行了详细大数据和分析最终将应用于教育和学生学习。在他的文章中,霍尔德描绘了一个学生一天中所有方面都受到监控的教室。这种极端版本的教室将包括红外摄像机,记录学生接触的一切,摄像头记录面部特征和坐立不安,以及跟踪学生心率和其他生理信号的可穿戴设备。

未来不太可能是这样。大多数老师和学生马上就会发现这样的教室可能存在很多问题。从隐私的侵犯到被监控的持续感觉,这样的教室可能会带来一大堆阻碍学习过程的负面品质。当然,家长们也很可能对教室里营造的监视环境感到不安。由于所有这些原因,这一版本的数据分析不太可能在美国教育系统中大规模应用。

但是,有一个课程将从未来的这个极端版本中被带走。在某些时候,大数据将变得对学习过程非常重要。大数据是指可以有助于确定趋势和关系的大数据集。考虑到数据分析更好地执行更好的数据,大数据和数据分析齐头并进。在由HOLD讨论的假设课堂上,不仅从学生表现而来而且来自他们的个性习惯,生理学,各种行为等等的大数据集。

实际上,为教育工作者生成的数据很可能是不太侵略性的向前移动。但是,它仍然需要计算机的帮助,以帮助了解正在生成的数据。

当前的大数据和数据分析

一段时间以来,公立学校一直在以过去不可能达到的水平生成数据。学习软件可以跟踪学生的表现,并确定学生在学习中遇到的瓶颈。这种数据使教师一旦发现学生的困难所在,就可以针对学生量身定制新的教学干预措施。

在更大的水平上,学区能够通过将所有这些数据编译成大数据集来衡量其整体性能。学区可以确定整个学校的表现和出勤率。在某些情况下,学区与其他公共机构交换了这些大型数据集,以更好地了解与其他地区相比的表现。这种数据交流使得学校可以预测到哪些学生处于最高风险,或者在他们的工作中变得无私。在确定谁处于危险之后,可以介绍干预措施,以解决这些个人学生的需求,这些学生在学校挣扎。

教师数据分析

在许多情况下,当技术被引入学校时,教育工作者经常在最基本的层面使用它。技术经常用于满足基本的教学要求,并教导主题的核心基本。然而,有可能以更复杂的方式使用技术。数据分析可以帮助教师更好地解决学生最弱并解决这些缺点的地方的需求。

大数据可以帮助教师实时调整教学,以解决学生的斗争。通过将分析应用于学生生成的数据集,教师可以识别学生是否正在与他们的材料挣扎。如果他们是,那么教师可以调整他们的教学方式来提高学生表现。教师经常向课堂带来无意识的偏见,并赞成某些教学方法,但数据分析可以帮助教师了解这些方法是否与他们认为是有效的。

数据分析还可以帮助教师确定要给学生提供什么材料。例如,当老师转到新的内容时,学生们发现自己学习了新的课程,其中一些人更容易理解。一些学生在上一节课上很吃力,这增加了他们学习新材料的困难。教师可以识别这些学习困难的学生,并在课程的新部分开始时给他们不同的入门材料。对于学习困难的学生来说,这些材料可以更专注于前一课,更清楚地概述之前的材料与新材料的联系。上节课熟练的学生可以用更高级的材料开始新一节课。

基于计算机的评估和分析

使用数据分析的好处是多方面的,但学校实际上是如何进行数据分析的呢?最常见的方法之一是使用计算机评估。从历史上看,传统的评估包括通过测试、测验和家庭作业来衡量学生的知识。然后,老师们会审查这些评估,找出那些落后的学生。

然而,机器评估在最近几十年变得越来越普遍。具体来说,计算机自适应测试(CAT)在学校已经变得非常普遍。研究人员Bill Cope和Mary Kalantzis描述了CAT的效果提高性能不仅对学生,而且对老师也是如此。CAT方法表示可对其进行操作的课程级数据。

对于教师来说,特定课程的数据是最有价值的。跟踪整个学校的更大的数据集对管理者有利,但教师需要及时收到他们所教课程的数据。如果数据不能在相对较短的时间内转化为有用的知识,那么它就毫无用处。出于这个原因,学生在评估和活动上的成果需要被迅速解释。这些数据需要足够具体,以便教师能够制定行动计划,从而解决课堂上的不足。

CAT测试适用于学生在某一主题中表现出一定程度的知识。随着学生学习材料的进展,如果学生的表现达到了一定的预期,计算机就会回答越来越难的问题。然而,如果学生有困难,计算机也可以提供更简单的问题。因为测试具有适应性,作弊的可能性显著下降。这些测试还有助于教师更准确地理解学生对特定主题的理解。

一旦开始对评估的子部分进行审查,CAT的数据分析部分就开始发挥作用。这些电脑测试的不同部分都有编码。所以,考试在给出总分的同时,也会在考试的不同部分给出分分。教师不仅可以识别单个学生有困难的部分,还可以识别整个班级都有困难的部分。一门课在海洋生物学的测试中遇到困难是一回事。然而,更有用的是能够识别出这门课在海洋生物学的哪个部分上遇到了困难。例如,学生可能会发现学习鲸鱼生物学很困难。

测试的编码部分有助于识别数据中的趋势,并揭示整个类在哪里遇到了困难。这不仅可以帮助教师确定他们需要复习的材料,还可以帮助他们确定他们未来可能想以不同方式教授的材料。当然,编写测试部分并不需要计算机测试。简单地说,计算机可以更有效地进行编码和数据分析。

然而,基于计算机的评估不仅仅是对内容知识的测量,因此它们比传统的分析更有优势。当学生通过电脑学习课程时,该软件还可以跟踪学生阅读材料并掌握所需的时间。这为教师提供了有价值的信息,了解学生在哪里挣扎。使用基于计算机的评估,教师不仅可以看到学生做错了什么,还可以看到他们花了多长时间做对了。分析掌握所需时间长度的能力对教师来说很重要,因为它能让他们再次看到,是整个班级都在努力,还是问题只局限于少数学生。

结论

数据分析将数据分析应用于教育领域仍处于起步阶段。虽然企业有长期使用的数据分析来提高他们的表现,但在教学学生时仍有关于如何使用这种方法的问题。关于隐私和侵犯性的问题比比皆是,但是在太多的数据和太少之间存在平衡。通过从各种来源收集的适量数据,数据分析可能不仅可以改善学生的学术表现,而是教师的教学方法。

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