Die Rolle der Datenanalyse bei der Erstellung personalisierter Bildungswege

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Künstliche Intelligenz spielt eine wichtige Rolle im Bildungsbereich. Pädagogen, Studenten und Institute nutzen sie, um ihre Aufgaben zu automatisieren und Zeit und Energie zu sparen. Aber es gibt noch eine andere Sache, die die KI tut. Das ist die Datenanalyse.

KI hilft Verwaltern bei der Verfolgung und Analyse der Daten von Schülern für verschiedene Zwecke. Die wichtigste davon ist die Erstellung von personalisierten Lehrplänen für Schüler, damit sie im Klassenzimmer adaptiv lernen können.

Wie machen sie das und wie hilft die Datenwissenschaft den Bildungsakteuren? Wir werden sie in diesem Blog diskutieren.

Personalisierte Bildungswege verstehen

In den letzten Jahren wurde viel Wert auf personalisiertes Lernen gelegt. Es unterscheidet sich vom traditionellen Lernen, weil es sicherstellt, dass sich die Lernumgebung mit den Lernenden weiterentwickelt. So werden Lehrplan und Bildungsweg auf die individuellen Lernpräferenzen abgestimmt. So entsteht eine anpassungsfähige Lernumgebung, in der die Lehrer dafür sorgen, dass sich die Schüler nicht langweilen und gründlich lernen können.

Im Klassenzimmer gibt es verschiedene Arten von Lernenden. Einige haben Lernschwächen und einige haben andere Lernvorlieben. So bevorzugen manche Schüler visuelle Darstellungen, während andere den auditiven Stil bevorzugen. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, auf die Bedürfnisse dieser Schüler einzugehen, um sie auf die Zukunft vorzubereiten. Und die Lösung dafür ist personalisiertes Lernen.

Verschiedene Forscher sind der Meinung, dass personalisiertes Lernen die Chancengleichheit unter den Schülern fördern kann.a Eine große Studie der RAND Cooperation mit 11000 Schülern ergab, dass personalisierte Lernansätze das Leseverständnis verbessern und die Leistungen in Mathematik steigern.

Die Rolle von Daten im Bildungswesen

Viele Lehrerinnen und Lehrer waren jedoch in der Vergangenheit mit dem Problem konfrontiert, personalisierte Lehrpläne für ihre Schülerinnen und Schüler zu erstellen. Jetzt helfen ihnen KI-Tools. Es kann die Beurteilungen, das Tempo, den Fortschritt und die Fähigkeiten der Schüler anhand verschiedener Daten analysieren, um einen maßgeschneiderten Lehrplan für sie zu erstellen.

Die Quiz-Ergebnisse, das Engagement, die Zeit, die für die Erledigung von Aufgaben benötigt wird, der bevorzugte Lernstil und verschiedene andere Daten geben Aufschluss über die Schwächen und Stärken des Schülers. Sie können auch jedes Problem eines Schülers oder einer Schülerin im Bildungsbereich anhand ihrer Daten feststellen. Außerdem können sie die Vorlieben eines jeden Schülers genau erkennen. Es kann vorkommen, dass ein Schüler denkt, er sei ein visueller Lerner, aber seine Daten verraten der KI, dass er ein auditiver Lerner ist. Diese Datenwissenschaft hilft den Lehrern also dabei, Schülern, die mit Schwierigkeiten zu kämpfen haben, proaktive Unterstützung zu bieten. Außerdem wird so sichergestellt, dass die Lehrkräfte auf alle individuellen Bedürfnisse der Schüler eingehen können.

Vorteile der datengesteuerten personalisierten Bildung

Zunächst einmal hilft die datengestützte Analyse den Lehrkräften, unnötige Ressourcen oder Inhalte im Lehrplan zu erkennen. Die Analyse der Echtzeitdaten kann ihnen dabei helfen, ihren Lehrplan oder Unterrichtsplan so anzupassen, dass er auf die individuellen Bedürfnisse der Schüler eingeht. Durch diese Analyse werden die Leistungen der Schüler verbessert und sie sind mehr als bereit, am Unterricht teilzunehmen.

Zweitens kann die Datenanalyse den Lehrkräften helfen, das Verständnis der Schüler rasch zu beurteilen. Auf diese Weise können sie die Anweisungen für jeden Schüler individuell anpassen, indem sie Lücken im Verständnis und Wissen des Schülers ermitteln. Sie kennen die Schwächen der Schüler und können den Unterricht entsprechend personalisieren.

Drittens ermöglicht die datengestützte Analyse den Lehrern zu überprüfen, welche Unterrichtsstrategie funktioniert und welche nicht. So können sie verschiedene Strategien für Schüler mit unterschiedlichen Lernstilen entwickeln, um deren Bedürfnissen gerecht zu werden. Diese Flexibilität sorgt für Gerechtigkeit unter den Schülern.

Perspektiven für jeden Stakeholder

Studenten

Eine datengestützte Analyse kann Schülern helfen, die in ihrer Ausbildung Schwierigkeiten haben. AI ermittelt ihre individuellen Bedürfnisse und kann ihnen Aktivitäten, Unterrichtsstrategien und Lehrpläne empfehlen. Auf diese Weise können sie Spaß am Lernen gewinnen und ihre akademischen Ziele erreichen. Mit Hilfe dieser Tools können sie auch individuelles und persönliches Feedback von Lehrern erhalten. Dieses Feedback kann ihnen beim selbstgesteuerten Lernen helfen, wodurch sie ihre Ziele leichter erreichen können.

Lehrerinnen und Lehrer

Lehrkräfte können mit Hilfe von KI-Tools maßgeschneiderte Lehrpläne für ihre Schüler erstellen. Sie können Gradescope und Review Studio nutzen, um die Bewertungen und Tests ihrer Schüler zu benoten und ihnen ein individuelles Feedback zu geben. Diese KI-Tools werden die gesamte Benotungsarbeit automatisieren und genaue Einblicke in die Bedürfnisse jedes Schülers bieten. Es gibt auch andere Tools für die personalisierte Unterrichtsplanung wie Almanack. Diese KI-Tools können es Lehrern ermöglichen, neue Unterrichtsstrategien zu finden, die ihre berufliche Entwicklung fördern.

Bibliotheken

Bibliotheken können auch Datenanalysesysteme nutzen, die ihnen die neuesten Trends und die Vorlieben ihrer Mitglieder mitteilen. Sie können die Daten visualisieren, um herauszufinden, welche Art von Ressourcen ihre Mitglieder mögen und mit welchen sie die meiste Zeit verbringen. So können sie ihren Katalog auf die Vorlieben jedes Einzelnen abstimmen. Es gibt einige KI-Assistenten, die nach der Visualisierung ihrer gesamten Daten Lesevorschläge für Einzelpersonen entsprechend ihren Vorlieben machen können.

Eltern und Lehrkräfte

Eltern und Nachhilfelehrer können Datenanalysetools nutzen, um die Schwächen und Stärken der Kinder zu erkennen. Sie können erfahren, warum ihr Kind nicht gut abschneidet, und erhalten Vorschläge zur Verbesserung seiner Leistungen.

Instruktionsdesigner

Unterrichtsdesigner können auch verschiedene KI-Tools wie Findly verwenden, um die Anweisungen und den Lehrplan für jeden Schüler zu personalisieren. Diese Werkzeuge können ihnen sagen, welche Arten von Anweisungen leistungsfähig sind und welche nicht. So können sie ihre Anweisungen durch KI analysieren.

Schulverwalter

Die Verwaltungen können sich mit Hilfe von Datenanalysetools über die Fortschritte ihrer Schüler und Lehrer informieren. Sie können erkennen, welche Schüler leistungsfähig sind und welche Strategien funktionieren. Mit diesem Tool können sie auch personalisierte Zeugnisse für die Eltern erstellen. Außerdem können sie bei der Organisation und Analyse der Daten Zeit sparen. So können sie eine perfekte Work-Life-Balance erreichen.

Entwickler von Bildungssoftware

Softwareentwickler können durch die Visualisierung von Daten und Trends Lehrmittel und Plattformen für Schüler erstellen. Sie wissen, welche Strategien bei den Schülern beliebt sind, welche Hilfsmittel für sie von Vorteil sind und wo sie Schwierigkeiten haben. Auf diese Weise können sie hilfreiche und innovative Lehrmittel herstellen.

Herausforderungen und Überlegungen

Bei der Verwendung von Datenanalysetools für die Analyse kann es zu Problemen mit dem Schutz der Privatsphäre von Schülern kommen. Daher sollten die Institute sicherstellen, dass sensible Studentendaten vor unbefugtem Zugriff und möglichen Verstößen geschützt werden.

Darüber hinaus sollten die Schulen sicherstellen, dass sie die Daten der Schüler von autorisierten Quellen sammeln. Sie sollten sicherstellen, dass die Daten zuverlässig und relevant sind. Dabei sollten sie die Daten aus verschiedenen Quellen sorgfältig planen und organisieren.

Die Erfassung und Organisation der genehmigten Daten erfordert Fachwissen und Schulung. Daher müssen die Einrichtungen in die Schulung der Lehrkräfte und der Verwaltung investieren, damit diese lernen, wie man Daten sammelt und effektiv auswertet.

Werkzeuge und Technologien für die Datenanalyse

Für die Datenanalyse können verschiedene Arten von Technologien eingesetzt werden. Eine Art ist das Enterprise Resource Planning (ERP) System. Dabei werden Daten aus verschiedenen Quellen wie Anwesenheit, Kursleistung und Zeugnisse herangezogen, um Erkenntnisse über die akademischen Leistungen zu gewinnen. Das andere System ist das Lernmanagementsystem (LMS). Auf diese Weise kann der Lernweg der Schüler verfolgt werden, und es können Daten über ihre Fortschritte, Stärken, Schwächen und Lernstile gesammelt werden. Die dritte Art sind verschiedene KI-Tools, die Schülern und Lehrern helfen können, indem sie automatisches Feedback und personalisierte Unterrichtspläne liefern.

Einige Beispiele für Tools sind Knewton, Cognii und Duolingo. Es gibt auch einige Bildungsplattformen, die die Datenanalyse für den Unterricht nutzen. Beispiele für solche Plattformen sind Khan Academy, Dreambox und Smart Sparrow. Sie nutzen Echtzeitdaten, um die Vorlesungen und Aufgaben an die Präferenzen der Studierenden anzupassen.

Schlussfolgerung

Kurz gesagt, datengestützte Analysen helfen bei der Erstellung von personalisierten Lehrplänen, Ressourcen und Bewertungen, die den Schülern helfen, sich zu entwickeln und ihre akademischen Ergebnisse zu verbessern. Alle Akteure im Bildungsbereich müssen datengestützte Instrumente nutzen, um aus ihren Erkenntnissen verschiedene Vorteile zu ziehen. Machen Sie es also so schnell wie möglich zu einem Teil des Instituts.