تحليل البيانات في التعليم
تحليل البيانات في التعليم يعد من اهم الموضوعات في مجال التعليم الحديث حيث أدى استخدام البيانات الضخمة إلى تغيير مجالات مثل التعليم الذي يعد من أبرز المجالات التي طالها ذلك التغيير،
ففي السنوات الأخيرة تمكنت المؤسسات التعليمية ابتداءً من المدارس الابتدائية و الثانوية، ووصولًا إلى الجامعات،
ومقدمي الخدمات التعليمية عبر الإنترنت مثل منصة النموذج
من تجميع واستخدام وتبادل البيانات بسهولة وبسرعة أكبر من أي وقت قد مضى .
ويشير مصطلح البيانات الضخمة إلى كميات هائلة من المعلومات المختلفة، التي يصعب جمعها وتقييمها عبر التقنيات التقليدية بالإضافة إلى أنها تتميز بالحاجة للمعالجة السريعة،
بحيث يمكن من خلالها عرض النقاط المشتركة و الميول و الأنماط في سلوك المجموعة المستهدفة.
وفي قطاع التعليم يمكن لتحليل البيانات أن يكون له تأثير كبير على جميع العاملين ابتداءً بالمعلمين و الطلاب، وحتى المدربين على القيادة والإدارة التربوية.
وتتلقى أي مؤسسة تعليمية قدرًا كبيرًا من المعلومات بشكل يومي،
حيث تحصل على تفاصيل حول الحضور والمشاركة للطلاب و المعلمين على حد سواء، ونتائج الاختبارات،
كما يقوم الطلاب بتقييم الأساتذة، ويقدمون تفاصيل عن وضعهم الاجتماعي والاقتصادي، ويشاركون مستوى رضاهم عن التعليم الذي يتلقونه، ومن خلال الأساليب العملية لجمع البيانات وتحليلها
يمكن للمؤسسات التعليمية أن تبدأ في توفير تعليم أكثر تخصيصًا ليلائم هولاء الطلاب .
تعريف تحليل البيانات
علم تحليل البيانات Data analysis هو تنظيف وتحويل ونمذجة البيانات
حتى يتم تحويلها أخيرًا إلى معلومات مفيدة تساعد في اتخاذ قرارات أو توضيح رؤى معينة ،حيث يهدف إلى تحويل البيانات إلى معلومات
والفرق بين البيانات والمعلومات هو أن الأولى عبارة أن أجزاء بيانات متناثرة تفتقد المعنى
مثل عدد 25 أو اسم أحمد بينما الأخيرة هي بيانات لها معنى مثل أن العدد 25 هو عمر أحمد فأصبح له معنى،
هذا على مستوى عدد فكيف لو كان لدينا آلاف أو ملايين البيانات والأعداد المماثلة.
يقوم محللو البيانات باستخراج البيانات الأولية وتنظيمها ثم تحليلها وتحويلها من أرقام غير مفهومة إلى معلومات مفسرة وواضحة وبعد الانتهاء من تفسير البيانات
تصاغ النتائج التي تم التوصل إليها بشكل اقتراحات أو توصيات حول الخطوات التالية التي يجب اتخاذها في العمل وتتقاطع مهامهم مع مهام مهندسي البيانات.
يمكنك التفكير في مجال تحليل البيانات كشكل من أشكال تجسس الأعمال أو ما يعرف باستخبارات الأعمال Business intelligence
وهو علم يستخدم لحل مشاكل وتحديات معينة داخل المؤسسات والشركات، وتكمن أهميته وقوته في العثور على مجموعات وأنماط البيانات
التي يمكنها أن تخبرنا بشيء مفيد ومهم حول مشكلة أو أمر معين من العمل الذي يخص العملاء أو الموظفين أو المنتجات أو المخزون …إلخ إلخ.
ولا يساعد هذا العلم على فهم السلوك الماضي فحسب بل يمكّننا من التنبؤ بالاتجاهات والسلوكيات المستقبلية
وبهذا تكون أي قرارات تتخذها مدروسة بناءً على ما تخبرنا به البيانات وليست مجرد قرارات تعتمد على التخمين والحدس الاعتباطي .
بعض انواع تحليل البيانات
التحليل الوصفي
التحليل الوصفي هو نوع من ابسط نواع التحاليل و هو الأكثر استخدامًا
فهو يمكن محلل البيانات من تحليل البيانات المتوفرة باستخدام أدوات تحليل مثل Google Analytics التي تمكنه من فهم ما جرى في مؤسسته أو شركته كاملة
فالتحليل الوصفي يوفر لمحلل البيانات الإدراك المتأخر لما يجري في العمل عادة .
على سبيل المثال إذا كنت محلل بيانات وحصل انخفاض مفاجئ في مبيعات موقع التجارة الإلكترونية الخاص بشركتك في شهر ما لن تقف مكتوف الأيدي لتنتظر هل ستتحسن المبيعات في الشهر التالي
بل عليك استخدام التحليلات الوصفية لتحليل بيانات كافة الأشخاص الذين زاروا الموقع في هذا الشهر لمعرفة سبب ما حدث وهل هو ناتج عن انخفاض في عدد زيارات الموقع أو خطأ في أحد الصفحات أو مرتبط بموسم محدد
وتعثر على إجابة لكافة التساؤلات حياله ووصف النتائج التي حصلت عليها لأصحاب العمل.
لذلك يمكن أن تستعين في إجراء هذه المهمة بأدوات التحليل مثل جوجل أناليتكس Google Analytics
وتستسخدم مؤشرات قياس الأداء الرئيسية KPIs التي تمكنك من تتبع الأداء ومعرفة مدى نجاح وفشل الأهداف الرئيسية.
فالتحليلات الوصفية باختصار تساعد في معرفة ما حدث في السابق مثل انخفاض المبيعات أو زيادة الإيرادات أو نقص الموارد وتلخص مجموعات البيانات الكبيرة
تصف النتائج التي تم التوصل لها لأصحاب العمل وتستفيد منها في معرفة أسباب النجاح أو الفشل السابق وإنشاء تقارير عنها مفصلة.
هذا النوع من التحليل على أهميته يعطي المحلل نظرة ثاقبة فقط حول ما إذا كان كل شيء في العمل يسير على ما يرام أم لا،
لكنه في الواقع لا يفسر السبب الجذري لوقوعها
لذا تعتمد الشركات عادة على الدمج بين هذا النوع من التحليل وأنواع التحليلات الأخرى للحصول على رؤية أفضل لاعمالهم.
التحليل التنبوئي
يساعد التنبؤ بالمستقبل أصحاب الأعمال على توقع اتجاهات السوق و ميول العملاء وكشف حالات الاحتيال قبل وقوعها وتحليل المنافسين لتحسين وبناء استراتيجيات حديثة لتحسين نتائج الأعمال.
يعتمد التحليل التنبؤي على النتائج التي تم الحصول عليها من التحليل الوصفي والتشخيصي
ويستخدم للعثور على إجابات حول الأمور التي من المحتمل أن تحدث في المستقبل بناءً على النتائج والأنماط السابقة التي تم تسجيلها .
على سبيل المثال يمكن استخدام التحليل التنبؤي في الشركات والبنوك
لتحليل التركيبة السكانية للعملاء وسجلات الدفع السابقة والمنتجات
التي تم شراءها وأي ميول سلبية حديثة وقعت من قبلهم لتوقع العملاء الذين سيتأخرون في دفع المستحقات والفواتير المتراكمة عليهم ولم يسددوها في الوقت المحدد
مما يمكنهم من إدارة التدفقات المالية بشكل أفضل واتخاذ خطوات جدية
للتخفيف من حدوث هذه المشكلة مثل تقديم خيارات دفع أخرى أو إرسال رسائل تذكير إلى العملاء الذين تم التنبؤ بأنهم سيتأخرون في تسديد المستحقات
وتحديد أفضل تاريخ ووقت لإرسال هذه الرسائل وأفضل طريقة للاتصال بهم مثل البريد إلكتروني أو المكالمة الهاتفية أو الرسائل النصية …إلخ إلخ.
كما تستخدم النماذج التنبؤية بشكل مهم في مجال الرعاية الصحية
وتحلل مجموعة من البيانات المتغيرة حول بعض المرضى مثل العمر أو العلاجات السابقة أو تاريخ المرض ومعدل الكوليسترول والوزن
للتنبؤ بما إذا كان الشخص عرضة للإصابة بأمراض معينة كالسكري أو النوبات القلبية أم هشاشة العظام أم لا.
اهمية تحليل البيانات في التعليم
ترفع كفاءة العملية التعليمية
يتلقى المعلم يوميًا جميع أنواع البيانات الخاصة بالطالب،
مثل: بيانات الحضور، ونتائج الاختبار، والتقييمات الشخصية، و الازمات الصحية، وصعوبات التعلم
و أنواع الأسئلة التي يسألها الطالب بشكل متكرر دائما ، وأنواع أخرى من المعلومات.
يقوم المعلم بتحليل هذه البيانات بشكل ممنهج، حتى يتمكن من ضبط عملية التعلم حسب احتياجات الطالب،
هذا هو أسلوب التعليم المخصص Personalized Learning،
وهو منهج تعليمي يهدف إلى تخصيص التعلم حسب نقاط القوة و الضعف الخاصة لكل طالب واحتياجاته، ومهاراته، واهتماماته،
بناءً على ذلك يحصل كل طالب على خطة تعليمية تستند إلى ما يعرفه، وكيف يتعلم أفضل مستقبلا.
التعليم المخصص يؤدي إلى مشاركة من الطالب، كما يُساعد المعلم في فهم مستوى كل طالب على حدى،
مما يساعده على تقديم التوجيهات، والإرشادات المناسبة، والموارد الإضافية لتحسين المستوى الدراسي للطلبة.
كما أنه يُساعد المعلم على تجربة أساليب مختلفة للتعليم واختبار الطالب
مما يمكنه من اكتشاف الأسلوب الأفضل، ويبدأ في تطبيقه من أجل تحقيق نتائج أفضل .
تحسين اداء الجامعات التعليمي
تمتلك كل جامعة كمية هائلة من البيانات من السنوات السابقة. ومن خلال تحليل هذه البيانات،
يمكن لجهات التوظيف أن تنتقي البلدان والجامعات التي تُرسل أفضل المتقدمين للوظيفة ،
وهذا بدوره سيساعد جهات التوظيف في تحسين فاعلية عملية التوظيف.
بالإضافة إلى ذلك؛ يمكن لمكتب التوظيف في الجامعة تحليل بيانات الطلاب على المستوى الدولي،
ويمكنهم تحديد البلدان التي يمتلك طلابها إمكانيات أفضل للتوظيف .