Data Science verändert den Bildungssektor und bringt ihn in das digitale Zeitalter. Erfahre mehr über die vielfältigen Möglichkeiten, die Big Data und KI für Schulsysteme bieten, und warum es ein bevorzugtes Feld für Data Scientists ist.
Data Science und Bildung: Der Bildungssektor generiert große Datenmengen. Schulen, Hochschulen und Universitäten verfügen über eine große Menge an Daten über die Schüler, die in ihren Schulunterlagen, Noten und Ergebnissen oder Informationsblättern enthalten sind.
Diese Daten können auf vielfältige Weise analysiert und ausgewertet werden, um neue Möglichkeiten zu eröffnen. So ermöglichen Data Science und Machine Learning eine Modernisierung des Bildungswesens.
Data Science und Bildung - Was verändert sich ?
Data Science kann auf vielfältige Weise im Bildungsbereich eingesetzt werden. Hier sind die wichtigsten Möglichkeiten zum jetzigen Zeitpunkt.
Adaptives Lernen
Jeder Schüler ist einzigartig. Jeder lernt auf eine andere Art und Weise. Daher ist es sehr schwierig, wenn nicht sogar unmöglich, eine ideale Methode für alle Schüler einer Klasse auszuwählen. Wenn man eine einheitliche Methode anwendet, werden einige sehr schnell lernen, während andere auf dem Weg „fallen gelassen“ werden und auf der Strecke bleiben.
Big Data und Data Science ermöglichen es den Lehrern, adaptive Lerntechniken einzusetzen. Je nach den Fähigkeiten und dem Lernverhalten jedes einzelnen Schülers können personalisierte Techniken gewählt werden, die auf individueller Ebene optimiert sind.
Elterninformation
Die Schülerdaten können analysiert werden, um die Leistungen der Schüler zu bewerten. So können die Lehrer/innen die Eltern über Probleme informieren, die die Leistungen ihrer Kinder in den verschiedenen Fächern beeinträchtigen könnten.
Die Eltern können ihre Kinder besser betreuen und deren Aktivitäten überwachen. Ebenso ermöglicht dieser Ansatz den Schulen, verschiedene Initiativen zu ergreifen, um das Bildungssystem zu verbessern und die Lernerfahrung der Schüler zu steigern.
Die Lehrerbeurteilung
Schulleiter können Data Science nutzen, um Lehrer besser zu „bewerten“ und zu beobachten. So können sie z. B. ihre Methoden überprüfen und herausfinden, welche am effektivsten sind.
Die Analyse von Daten wie Schülerleistungen, Fehlzeiten und Feedback kann die Stärken und Schwächen der einzelnen Lehrer aufzeigen. Diese können dann auf den Ergebnissen aufbauen, um Fortschritte zu machen und sich zu verbessern.
Verbesserung der Schülerleistungen
Die Analyse von Schülerdaten ermöglicht es, die Leistungen von Schülern gründlich zu bewerten und sie durch geeignete Maßnahmen zu verbessern. Schulen können Veränderungen vornehmen, die den Schülern zugute kommen, und ihnen helfen, ihre Probleme zu lösen.
Wenn sich die Noten eines Schülers von Tag zu Tag verschlechtern, kann der Lehrer Big Data nutzen, um die Ursache des Problems zu ermitteln und bei der Behebung zu helfen. Die Schulen selbst können ihre Schwächen erkennen und Verbesserungsmöglichkeiten finden, um die Leistungen ihrer Schüler zu maximieren.
La prédiction de réussite des élèves
Mithilfe von Data Science und Machine Learning kann auch der Erfolg eines Schülers in einem bestimmten Kurs oder über alle Fächer hinweg vorhergesagt werden. Ein System, das mit den Daten früherer Schüler trainiert wird, kann feststellen, ob ein Schüler wahrscheinlich durchfallen wird oder ob er alle Chancen hat, erfolgreich zu sein.
Es ist also möglich, dass die KI den Lehrer warnt, wenn ein Schüler mehr Aufmerksamkeit benötigt. So kann der Lehrer optimale Lernbedingungen für jeden Schüler schaffen.
In ähnlicher Weise kann man mithilfe von Big Data auch verfolgen, wie schnell die Schüler ihre Tests abschließen. So ist es möglich, ihnen mehr oder weniger Zeit zu geben, je nachdem, was sie wirklich brauchen. Wenn die Abwesenheitsrate in einem Kurs explodiert, können ebenfalls Änderungen vorgenommen werden.
Hilfe für Schüler bei der Entscheidung, welchen Weg sie einschlagen wollen
Die Arbeitswelt entwickelt sich ständig weiter, aber die Lehrpläne der Schulen scheinen manchmal starr zu sein. Infolgedessen kann der Bildungssektor von der beruflichen Realität „abgekoppelt“ sein.
Mithilfe von Data Science können die Entwicklungen auf den Märkten verfolgt werden, um die Schüler besser auf ihre Zukunft vorzubereiten. Die Lehrpläne können auf der Grundlage von Daten aktualisiert und an die modernen Anforderungen der Unternehmen angepasst werden.
Wenn Du noch einen Schritt weiter gehst, kann künstliche Intelligenz sogar die Berufung eines jeden Schülers vorhersagen. Auf der Grundlage von Daten kann das System einem Schüler vorschlagen, in der Industrie oder dem Sektor zu arbeiten, der am besten zu ihm passt. Berufsberater können sich also auf diese Technologie stützen, um diejenigen, die Schwierigkeiten haben, ihren Weg zu finden, besser zu beraten…
Die Neigung der SchülerInnen
Private oder öffentliche (Hoch)Schulen können die Analyse von Schülerdaten nutzen, um herauszufinden, welche Programme die Schüler am meisten fesseln und interessieren.
Auf diese Weise können die Schulen ihre Attraktivität steigern. Data Scientists können den Schulen also dabei helfen, die Studenten besser zu verstehen und ihnen Infrastrukturen und Lehrveranstaltungen anzubieten, die ihren Bedürfnissen entsprechen.
Datengesteuerte Entscheidungsfindung
Wenn eine Schule beschließt, eine neue Unterrichts- oder Bewertungstechnik zu testen, kann sie sich an die Data Science wenden, um ihre Wirksamkeit zu überprüfen.
Es ist z. B. möglich, diese neuen Methoden nur in bestimmten Klassen auszuprobieren und ihre Ergebnisse mit denen der anderen Schüler zu vergleichen.
Wenn die Ergebnisse in der Klasse, in der die Methode getestet wird, steigen und die Lehrer ein größeres Engagement der Schüler feststellen, ist es sinnvoll, die Methode allgemein einzuführen. Die Datenwissenschaft kann also Direktoren und Lehrern dabei helfen, die besten Entscheidungen zu treffen, die für möglichst viele Menschen von Vorteil sind.
Einige Anwendungsbeispiele für den Einsatz von Data Science im Bildungswesen
Überall auf der Welt führen viele Schulen bereits Data Science in ihren Klassenzimmern und Verwaltungen ein. Hier sind einige Beispiele.
Die Universität von Florida nutzt Data Science, um die Daten von Schülern zu analysieren. Dadurch kann deren Leistung überwacht und vorhergesagt werden. Die Auswirkungen sind konkret, da die Noten der Schüler seit der Implementierung dieser Methode gestiegen sind.
Auch die Georgia State University nutzt Data Science und Machine Learning, um „Insights“ in den Schülerdaten zu entdecken. So können Klassen identifiziert werden, in denen die Noten der Schüler nicht zufriedenstellend sind. Es wurde ein Förderprogramm entwickelt, um das Problem zu beheben und die Ergebnisse zu verbessern.
Dank dieses Systems stieg die Abschlussquote von 32 % im Jahr 2003 auf 54 % im Jahr 2014. Darüber hinaus werden die Schülerdaten genutzt, um Probleme mit der Schülerbindung oder dem Studienabbruch zu lösen.
Die Arizona State University, die als eine der besten Universitäten der USA gilt, macht sich die Data Science natürlich zunutze. Die mathematische Abteilung hat ein System namens „Adaptive Learning“ entwickelt, das auf der Analyse von Studentendaten basiert.
Dieses System sammelt eine Vielzahl von Daten über die Schüler, wie z. B. ihre Noten, ihre Stärken und Schwächen oder ihre Interessen. Wenn ein Schüler beginnt, Schwierigkeiten zu haben, erhalten die Lehrer eine Benachrichtigung.
Sie können dann entsprechende konkrete Maßnahmen ergreifen. Auch dieses System hat die Leistungen der Schüler erheblich verbessert. Darüber hinaus sank die Abbrecherquote um 5,4 %.
Die Universität von Nevada sammelt und analysiert die Daten der Schüler, um Trends zu erkennen. So kann sie jedem Schüler eine individuelle Erfahrung bieten.
Die Herausforderungen der Data Science im Bildungswesen
Laut einer vom Amt für Veröffentlichungen der Europäischen Union veröffentlichten Studie bezieht sich die größte Veränderung, die Big Data im Bildungsbereich mit sich bringt, auf die Möglichkeit, Bildungssysteme zu überwachen und zu bewerten.
Durch die Analyse der Daten von Schülern kann zum Beispiel überprüft werden, ob sie an verschiedenen Kursen interessiert sind. Kurse, Lehrpläne und Bewertungen können angepasst und personalisiert werden, um die Ergebnisse zu verbessern.
Die Nutzung von Big Data im Bildungswesen wird jedoch noch durch mehrere Hindernisse eingeschränkt. Zunächst einmal kann der Einsatz von Data Science in diesem Bereich auch ein ethisches Problem darstellen. Die Daten von Schülern können als persönlich oder sogar intim angesehen werden.
Einige Schulen überwachen sogar die persönlichen Blogs von Schülern, um sie in ihre Analysesysteme einzubeziehen. Es ist daher wichtig, dass Grenzen gesetzt werden und die Nutzung der Daten überwacht wird.
Darüber hinaus ist die riesige Datenmenge, die von Schülern generiert wird, schwer zu verarbeiten. Die Bildungssysteme verfügen weder über die Fähigkeiten noch über die Werkzeuge, um diese Daten angemessen zu analysieren. Es besteht also eine große Nachfrage nach Fachleuten im Bereich Data Science.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Data Science viele Möglichkeiten für Bildungseinrichtungen in Frankreich und überall auf der Welt bietet. Die verschiedenen vorhandenen Werkzeuge ermöglichen es den Schulen, die Früchte ihres Unterrichts zu verbessern.
Die Analyse von Big Data ermöglicht es, die Leistungen von Schülern und Lehrern zu überwachen, um sie zu verbessern. Um die Daten voll auszuschöpfen, benötigt der Bildungssektor jedoch Data Scientists.
Wenn Du dich für diesen Bereich interessierst, kannst Du Dich ganz einfach nützlich machen, indem Du Deine Fähigkeiten als Datenwissenschaftler anbietest. Um Dir diese Fähigkeiten anzueignen, beginne einen Data Scientest-Kurs!
Du weißt jetzt etwas mehr darüber, wie Data Science das Bildungswesen verändern wird. Erfahre, wie Data Science im Gesundheitswesen eingesetzt wird und welche verschiedenen Berufe es im Bereich Big Data gibt.
