Влияние науки о данных на образование среди рабочей силы

Наука о данных оказывает огромное влияние на многие аспекты образования — от персонализированного обучения и более эффективных административных программ до расширения возможностей преподавателей в их повседневной преподавательской практике.

Данные, аналитика и искусственный интеллект (ИИ) все больше связываются с влиянием пандемии на образовательный опыт. Спрос на виртуальные обучающие платформы и более персонализированные, интерактивные, основанные на ИИ обучающие инструменты формируют рынок образования и способствуют инновационным методам обучения и репетиторства, а также развитию платформ электронного обучения. ИИ на рынке образования уже превзошел 1 млрд долларов в 2020 году и, как ожидается, будет расти при среднегодовом темпе роста более 40 процентов в период с 2021 по 2027 год, достигнув приблизительно 20 миллиардов долларов.

Интересно, что меняющийся образовательный ландшафт также формируется внешним спросом на узкоспециализированные навыки в рабочей силе, поскольку компании реагируют на цифровые потрясения. В результате будущее образования и будущее рабочей силы становятся неразрывно связанными.

Практическое применение науки о данных в образовании

Наука о данных, аналитика данных, искусственный интеллект, облачные технологии и Интернет вещей в настоящее время используются для улучшения и персонализации образовательного процесса и опыта как на уровне начального, так и среднего и высшего образования.

Улучшение сохранения знаний

IoT является одной из наиболее адаптируемых технологий для современного опыта обучения, поскольку устройства с поддержкой IoT предоставляют доступное средство для общения, образовательных материалов и ресурсов, а также поддерживающих визуализаций, которые улучшают сохранение и понимание знаний. Например, система преобразования речи в текст на таком устройстве обеспечивает автоматическое конспектирование, что позволяет студенту просто усваивать материал лекции, а не разделять свое внимание между слушанием и письмом.

Прогнозировать количество выпускников и отсев студентов

Высшие учебные заведения все чаще используют науку о данных в образовательных и машинных решениях для прогнозирования сценариев, например, какие студенты с наибольшей вероятностью поступят, закончат обучение и будут готовы к карьере в выбранной ими области обучения. Эти возможности также помогают поставщикам образовательных услуг отслеживать закономерности в показателях отсева студентов и соответствующие демографические и образовательные факторы для прогнозирования потенциальных будущих отсевов, чтобы они могли проактивно вмешаться и выделить ресурсы для их предотвращения.

Более глубокое понимание успеваемости учащихся

Расширенная аналитика, включая ИИ, также используется для получения информации об успеваемости, чтобы учителя, преподаватели, родители и ученики могли лучше понять, как ученик реагирует на определенные тесты, например. Затем эта информация может быть применена для изменения соответствующего пути обучения или преподавания с целью улучшения академических результатов.

Доступное образование для рассредоточенной студенческой базы

Кроме того, во время пандемии многие студенты работают удаленно, а виртуальные классы и облачные платформы электронного обучения, а также индивидуальные приложения становятся нормой, поскольку преподаватели стремятся предоставлять высококачественные программы обучения для рассредоточенной студенческой базы. Дополненная и виртуальная реальность аналогичным образом предлагают увлекательные симуляции и геймификацию для содействия более захватывающему опыту дистанционного обучения.

Образовательные чат-боты

Интеллектуальные чат-боты используются школами для борьбы с повсеместным отсутствием на работе. Например, Система двустороннего обмена текстовыми сообщениями на базе искусственного интеллекта был разработан, чтобы помочь детям, которые часто пропускают занятия, позволяя учителям связаться с семьей ученика. Он также предлагает индивидуальную круглосуточную поддержку для учеников, которые испытывают трудности в обучении.

Формирование будущей рабочей силы

В то время как учебные заведения инвестируют в новые технологии и науку о данных в образовании для решения текущих задач и задач, они также думают о будущем, особенно о будущем рабочей силы. Дисциплины науки о данных, включая аналитику данных, жизненно важны для этих учреждений, поскольку они реагируют на меняющиеся экономические и социальные условия, развивающиеся технологии и потрясения, а также новая эра работы.

Академические учреждения все больше зависят от аналитики для информирования о разработке своих академических программ, степеней, обучения и сертификаций, чтобы они лучше соответствовали колебаниям спроса на рабочие места и пробелам в навыках. Многие высшие учебные заведения обращаются к прогнозной аналитике для оценки будущего спроса на сотрудников в соответствии с различными уровнями образования, сферой бизнеса и конкретными ролями. Это позволяет им подготовиться к новым тенденциям рабочей силы и принимать решения на основе инсайтов относительно курсов, которые способны эффективно реагировать на изменения и разработки, ожидаемые на рынке труда.

Ориентированный на данные подход к меняющимся требованиям к рабочей силе позволяет учебным заведениям помогать студентам стать более подготовленными к карьере и устранить неравенство между образованием и трудоустройствомчто вызывает растущую обеспокоенность среди работодателей.

Вы рассматриваете профессию в области Data Science? Тогда получите сертификат Data Science Bootcamp уже сегодня!

Вдохновляя будущее с помощью науки о данных в образовании

Наука о данных в последнее время несет ответственность за многочисленные возможности и инновации в образовательной отрасли, поскольку события и потрясения последних 18 месяцев капитулировали в мире перед новой эрой академических и трудовых требований. Чтобы узнать, как сформировать свой собственный карьерный путь, который может повлиять на будущее образования или рабочей силы, изучите Simplilearn. Если вы с нетерпением ждете продвижения по карьерной лестнице в области науки о данных, запишитесь на курс по науке о данных Simplilearn.