O danych w Edukacji słów kilka
Kiedy duże dane są wdrażane w sektorze edukacji, całe ciało edukacyjne czerpie korzyści, w tym ze studentami i rodzicami. Pomiar osiągnięć akademickich studenta odbywa się poprzez egzaminy i wyniki, które generują. Każdy uczeń generuje niepowtarzalną ścieżkę danych podczas swojego życia, którą można przeanalizować w celu lepszego zrozumienia zachowania ucznia w celu stworzenia najlepszego możliwego środowiska uczenia się.
Analiza dużych danych monitoruje aktywność uczniów, takie jak ulubione przedmioty, wyniki w klasie, zainteresowania związane z zajęciami, czas potrzebny na ukończenie egzaminu i wiele innych rzeczy w środowisku edukacyjnym ucznia. Można zbudować raport, który wskaże obszary zainteresowania ucznia.
Nauczyciele mogą czerpać maksymalne korzyści z analityki dużych zbiorów danych dzięki przetwarzaniu systemów opartych na danych, które mogą pomóc instytucjom w tworzeniu doświadczeń edukacyjnych zgodnie z możliwościami uczenia się, umiejętnościami i preferencjami ucznia. Można wspierać wiele programów, które zachęcą każdą osobę do wyboru tego, czego pragną się nauczyć. Dzięki temu można wygenerować wiele raportów dotyczących życia studenta i tego, co chcieliby zrobić lub być w przyszłości. Nauczyciele mogą doskonalić swoje umiejętności pedagogiczne po otrzymaniu informacji zwrotnej dla lepszego uczenia się uczniów.
Przewidywanie kariery
Głębokie zagłębienie się w raport wyników ucznia pomoże odpowiedzialnemu organowi zrozumieć postępy ucznia oraz jego mocne i słabe strony. Raporty będą sugerować obszary, w których uczeń jest zainteresowany i może on dalej prowadzić karierę w tej samej dziedzinie. Jeśli uczeń chce nauczyć się konkretnego przedmiotu, należy docenić ten wybór i zachęcić ucznia do podążania za tym, co chce.
Analityka dużych danych jest obecna w każdym polu i dostarcza nam cennych informacji. Pozwala ci robić rzeczy, o których wcześniej nie śniłeś. Można podjąć ważne decyzje, aby ulepszyć obecny scenariusz i jest to możliwe tylko wtedy, gdy przeprowadzisz analityczne analizy dużych zbiorów danych.
Hortonworks Sandbox dla HDP i HDF to Twoja szansa na rozpoczęcie nauki, rozwijania, testowania i testowania nowych funkcji. Każde pobranie jest wstępnie skonfigurowane za pomocą interaktywnych samouczków, przykładowych danych i opracowań ze społeczności Apache.
Źródło: http://datainside.pl/
Komentarze
Prześlij komentarz