Was ist lernende Analytik?

Lernende Analytik beschreibt die Verwendung von Daten, um die Bedürfnisse der Lernenden zu verstehen und die Bildungsdienstleistungen entsprechend zu verbessern. Sie kann verwendet werden, um die Wirksamkeit verschiedener Lerntechniken zu testen, den Fortschritt der Schüler/Studenten zu verfolgen und Bereiche mit Verbesserungsbedarf zu identifizieren und Pädagogen Einblicke in die erfolgreichsten Taktiken zu geben. Lernende Analytik verwendet Technologien wie Data Mining, Analytik und Künstliche Intelligenz (KI), um die Lernerfahrung zu verbessern und die Schüler mit dateninformierten Ansätzen besser zu unterstützen. Durch lernende Analytik können Institutionen eine Verbesserung der Schüler-/Studentennoten, der Beibehaltung und der Abschlussquoten feststellen.

Lernende Analytik befasst sich mit der Erfassung von Schul- und Universitätsdaten, der Messung des Verständnisses und Erfolgs der Schüler in verschiedenen Bereichen oder Fächern sowie der Bewertung der Ressourcen und Folgestrategien, die für Pädagogen am besten geeignet sind. Die Analytik kann Pädagogen unterstützen und ihnen dabei helfen, die Problembereiche und Lernmöglichkeiten der Schüler/Studenten zu verstehen. Sie ist ein datenbasierter Bildungsansatz, da nicht jeder Schüler die gleichen Probleme hat oder auf die gleiche Weise lernt. Lernende Analytik kann Pädagogen dabei helfen, ihre Pläne zu individualisieren, um diese spezifischen Bedürfnisse und Herausforderungen zu bewältigen. Viele Plattformen bieten personalisierte Ergebnisse und Empfehlungen für Schüler/Studenten, die sowohl den Lehrkräfte bei der Entwicklung zukünftiger Unterrichtspläne helfen können, als auch den Schülern/Studenten auch einen besseren Einblick geben, worauf sie sich sich bei ihren Schularbeiten/ihrem Studium konzentrieren sollten.

Lernende Analytik kann Big Data verwenden, die von Schulen, Universitäten, Online-Quellen, Regierungen und anderen Bildungseinrichtungen erhoben werden. Diese massiven Datenquellen beim Data Mining bieten eine großartige Gelegenheit, die Bildungsergebnisse zu verbessern. Leider werden diese Ressourcen oft nicht genutzt oder sind nicht ausgelastet, da die Anwendung von Big Data-Analytik auf Lernumgebungen ziemlich neu ist. Da jedoch mehr Institutionen Datenspezialisten für diesen spezifischen Zweck einstellen und mehr Pädagogen sich mit Selfservice-Analysen beschäftigen, wächst die lernende Analytik weiter und nutzt Daten zur Verbesserung der Bildung.

Arten von zu analysierenden Lerndaten

Lernende Analytik kann verwendet werden, um eine Vielzahl von Bildungsdaten zu verstehen, unter anderem die folgenden:

• Feedback-Umfragen für Studenten: Umfragedaten von Studenten und Absolventen können äußerst wertvoll sein, um die Leistung von Pädagogen zu bewerten, Problembereiche anzugehen und die Zufriedenheit der Studenten zu verbessern
• Zulassungsdaten: Universitäten sind oft an der Anzahl der Bewerber interessiert, die sie erhalten, den Prozentsatz, der akzeptiert wird und wie viele zugelassene Studenten teilnehmen
• Prüfungsergebnisse: Welche Trends können Pädagogen von einem grundlegenden Leistungsniveau aus den Prüfungswerten aufgrund verschiedener Lernstrategien sehen
• Abschlussquoten: Abschlussquoten werden oft auch als Grundlage für Institute verwendet, um ihre Leistung von einem hohen Niveau aus zu verstehen
• Engagement der Studenten: Mit welchen Inhalten beschäftigen sich die Schüler am meisten und wie Bildungsinhalte verbessert werden können, um dieses Engagement zu steigern
• Leistungskennzahlen (KPIs): Messung des Erfolgs der Schüler/Studenten und der Bildungseffektivität

Vorteile der lernenden Analytik

Die lernende Analytik kommt sowohl Pädagogen als auch Studenten zugute. Die Analytik kann dazu beitragen, die besten Tools und Strategien für den Unterricht zu erforschen und bei der Entwicklung neuer, besserer Lernmethoden zu helfen, die die Erfahrung der Schüler/Studenten erheblich verbessern. Die Auswirkungen dieser Veränderungen können weitreichende Auswirkungen auf die Gesellschaft haben, da immer mehr junge Menschen von einer personalisierten Ausbildung profitieren, die die Abschlussquoten erhöhen und Wissen verbreiten.

Wenn der Bereich der lernenden Analytik wächst, werden sich die Institutionen auf diese Praktiken verlassen, um ihre Ressourcen optimal zu nutzen und versprochene Ergebnisse für den Erfolg der Studenten zu erzielen. Es wäre eine verpasste Chance für Institutionen, nicht in die Analytik zu investieren, da die Rendite in Bezug auf die Entwicklung der Schüler und die verbesserte Effektivität erheblich ist.

Insgesamt sind die Hauptvorteile der lernenden Analytik:

• Das Beste aus begrenzten Ressourcen machen: Die Analytik kann Bildungseinrichtungen mit begrenzten Ressourcen dabei helfen, diese Ressourcen intelligenter und datenbasierter zu verwalten. Dies kann auch dazu beitragen, die Auswirkungen dieser Ressourcen zu maximieren, sicherzustellen, dass die wertvollsten Ressourcen verfügbar sind, und anderen weniger notwendigen Gegenständen weniger Prioritäten einzuräumen.
• Erhöhung der Rechenschaftspflicht: Pädagogen werden oft entweder vom Staat, von den Eltern oder von den Schülern selbst zur Rechenschaft gezogen, die den größten Wert aus ihrer Ausbildung herausholen möchten. Analytik kann dazu beitragen, diesen Wert zu quantifizieren und die Verbesserung im Laufe der Zeit zu messen, damit Pädagogen ihre Auswirkungen auf die Leistung der Schüler unterstützen können.
• Ergebnisse teilen: Ein weiterer Vorteil von lernender Analytik liegt in der erhöhten Transparenz, die sie in Bezug auf Bildung bietet. Diese Offenheit kann zu besseren Lernmethoden führen, nicht nur an der Institution, sondern in vielen Bildungszentren, die die Ergebnisse solcher Analyseprogramme umsetzen.
• Dateninformierte Bildung: Die lernende Analytik hilft dabei, das Rätselraten aus der Bildung zu entfernen. Sie kann Pädagogen dabei helfen, ihre Schüler und Studenten vollständig zu verstehen und fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, wie sie ihre größten Herausforderungen und Wachstumsbereiche angehen können.
• Stärkung der Schüler und Studenten: Einer der vorteilhaftesten und dennoch übersehenen Vorteile von lernender Analytik ist die Art und Weise, wie das Lernen wieder in die Hände der Schüler gelegt wird. Sie kann den Schülern die Fähigkeit verleihen, das zu verstehen, was sie nicht verstehen. Sie können diese Informationen dann verwenden, um ihre eigenen Studienstrategien innerhalb und außerhalb des Klassenzimmers/Lehrsaals zu überarbeiten.

Implementierung von lernender Analytik

Bei der Implementierung von lernender Analytik müssen mehrere Faktoren berücksichtigt werden, darunter:

• Selfservice-Analytik: Wenn eine Bildungseinrichtung ein Analyseprogramm für Pädagogen einführen möchte, um den Fortschritt der Schüler zu verfolgen, muss die Lösung wirklich Selfservice sein und die Pädagogen sollten in allen ihren Komponenten ordnungsgemäß geschult werden. Damit ein solches Programm erfolgreich ist, muss die Organisation außerdem eine datenbasierte Kultur fördern, in der sich Pädagogen und Führungskräfte der Institution dazu verpflichten, Daten häufig und gut zu verwenden, um Veränderungen voranzutreiben. Die Gewährleistung einer weit verbreiteten Einführung des Analyseprogramms ist für den Erfolg der Initiative unerlässlich.
• Datenspezialisten/Pädagogische Kommunikation: Wenn die Institution dedizierte Datenspezialisten einstellt oder sogar Analysearbeiten auslagert, muss es offene Kommunikationskanäle zwischen diesen Datenspezialisten und den Pädagogen geben, die die Daten verwenden. Pädagogen benötigen weiterhin Anweisungen und Schulungen dazu. Pädagogen müssen verstehen, wie sie die ihnen übermittelten Informationen erfolgreich nutzen können und wie sie den Datenspezialisten weitere Fragen stellen können, die sie untersuchen können.
• Datenschutz: Bildungseinrichtungen sind nicht von den Datenschutzbestimmungen befreit und müssen sich an staatliche Richtlinien für die Erhebung, Analyse, Verwendung und Weitergabe von Studenten- und Lehrkörperdaten halten. Es ist wichtig, dass Pädagogen, die mit Daten umgehen, die Datenschutzrichtlinien kennen und ordnungsgemäß darin geschult werden, wie die Privatsphäre personenbezogener Daten geschützt werden kann. Wenn solche Daten beispielsweise extern weitergegeben werden, sollten Institutionen sicherstellen, dass die Daten anonymisiert werden, damit personenbezogene Daten von Studenten und Lehrkörpermitgliedern geschützt werden.
• Automatisierung mit maschinellem Lernen: Einige Institutionen erwägen möglicherweise sogar, den Prozess der Analyse von Schüler-/Studentendaten und der Berichterstattung über diese Ergebnisse zu automatisieren. Mit maschinellem Lernen können analytische Lösungen vorgegebene Fragen untersuchen, Empfehlungen für die besten nächsten Aktionen für den Schüler oder Pädagogen abgeben und sogar automatisierte Warnungen oder Benachrichtigungen senden, wenn ein Lernbereich besondere Aufmerksamkeit erfordert.