Влияние науки о данных на образование среди сотрудников

Наука о данных оказывает огромное влияние на многие аспекты образования — от индивидуального обучения и более эффективных административных программ до повышения квалификации преподавателей в их повседневной педагогической практике.

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

Интересно, что меняющийся образовательный ландшафт также формируется под влиянием внешнего спроса на весьма специфические навыки среди сотрудников, поскольку компании реагируют на цифровые изменения. В результате будущее образования и будущее рабочей силы становятся неразрывно связанными.

Практическое применение науки о данных в образовании

Наука о данных, анализ данных, искусственный интеллект, облако и Интернет вещей в настоящее время используются для улучшения и персонализации образовательного процесса и опыта как на уровне K-12, так и на уровне высшего образования.

Улучшите сохранение знаний

Интернет вещей — одна из наиболее адаптируемых технологий для современного обучения, поскольку устройства с поддержкой Интернета вещей предоставляют доступное средство общения, учебные материалы и ресурсы, а также вспомогательные визуализации, которые улучшают сохранение и понимание знаний. Например, система преобразования речи в текст на таком устройстве обеспечивает автоматическое ведение заметок, что позволяет студенту просто поглощать лекцию, а не делить свое внимание между прослушиванием и письмом.

Прогнозирование количества выпускников и отсева студентов

Высшие учебные заведения все чаще используют науку о данных в образовании и решения машинного обучения 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 учащихся и соответствующие демографические и образовательные факторы, чтобы прогнозировать потенциальные будущие отсевы, чтобы они могли активно вмешиваться и выделять ресурсы для предотвращения этого.

Более глубокое понимание прогресса учащихся

Расширенная аналитика, включая искусственный интеллект, также используется для получения информации об академической успеваемости, чтобы учителя, преподаватели, родители и учащиеся могли лучше понять, например, как учащийся отвечает на определенные тесты. Эта информация затем может быть применена для изменения соответствующей траектории обучения или преподавания для улучшения академических результатов.

Доступное образование для рассредоточенной студенческой базы

Кроме того, во время пандемии многие учащиеся работают удаленно, а виртуальные классы и облачные платформы электронного обучения вместе с настраиваемыми приложениями становятся нормой, поскольку преподаватели стремятся предоставлять высококачественные учебные программы для рассредоточенной студенческой базы. Дополненная и виртуальная реальность аналогичным образом предоставляют захватывающие симуляции и геймификацию, чтобы обеспечить более захватывающий опыт дистанционного обучения.

Образовательные чат-боты

Интеллектуальные чат-боты используются в школах для решения проблемы повсеместных прогулов. Например, Система двустороннего обмена текстовыми сообщениями, управляемая искусственным интеллектом был разработан, чтобы помочь детям, которые часто пропускают занятия, позволяя учителям связаться с семьей ученика. Он также предлагает индивидуальную круглосуточную поддержку для студентов, испытывающих трудности с обучением.

Формирование будущей рабочей силы

В то время как образовательные учреждения инвестируют в новые технологии и науку о данных в образовании для решения текущих проблем и целей, они также не забывают о будущем, особенно о будущем рабочей силы. Дисциплины науки о данных, включая анализ данных, имеют жизненно важное значение для этих учреждений, поскольку они реагируют на изменения. экономические и социальные условия, развивающиеся технологии и изменения, а также новая эра работы.

Академические учреждения все больше зависят от аналитики при разработке своих академических программ, степеней, обучения и сертификации, чтобы они лучше согласовывались с колебаниями спроса на рабочие места и дефицитом навыков. Многие высшие учебные заведения обращаются к прогнозной аналитике, чтобы оценить будущий спрос на сотрудников в зависимости от уровня образования, сферы бизнеса и конкретных ролей. Это позволяет им подготовиться к возникающим тенденциям в сфере рабочей силы и принимать обоснованные решения относительно курсов, которые способны эффективно учитывать изменения и события, которые, как ожидается, произойдут на рынке труда.

Ориентированный на данные взгляд на растущие потребности в рабочей силе позволяет академическим учреждениям помочь студентам стать более готовыми к карьере и устранить неравенство. между образованием и возможностью трудоустройствачто вызывает растущую обеспокоенность среди работодателей.

Вы рассматриваете профессию в области Data Science? Тогда пройдите сертификацию на курсе Data Science Bootcamp сегодня!

Вдохновляя будущее с помощью науки о данных в образовании

Наука о данных в последнее время несет ответственность за многочисленные возможности и инновации в сфере образования, поскольку события и потрясения последних 18 месяцев привели мир к новой эре требований академических кругов и рабочей силы. Чтобы узнать, как сформировать свой собственный карьерный путь, который может повлиять на будущее образования или рабочей силы, изучите Simplilearn. Если вы с нетерпением ждете развития своей карьеры в области науки о данных, запишитесь на курс по науке о данных Simplilearn.