Мониторинг как инструмент предиктивной аналитики в образовании



В статье автор разворачивает дискуссию вокруг использования предиктивной аналитики в сфере образования, подчеркивая её роль в персонализации учебного процесса и в прогнозировании успехов студентов, что становится ключом к созданию более гибкой и отзывчивой образовательной среды в рамках современных цифровых трансформаций.

Ключевые слова: предиктивная аналитика, мониторинг образовательных результатов, цифровая трансформация

В современном образовательном пространстве данные выступают основным ресурсом для оценки и прогнозирования тенденций. В контексте цифровой экономики современное образование сталкивается с вызовом обработки обширных и структурно сложных данных. Эта задача открывает перспективы для извлечения значимой информации, необходимой для управленческих и организационно-педагогических решений. Акцентируя внимание на мониторинге образовательных исходов, предиктивная аналитика открывает пути для оптимизации и персонализации учебных процессов, целясь в улучшение качества образования и антиципацию его будущих требований.

Давайте ознакомимся с ключевыми терминами. Понятие мониторинг вызывает интерес в контексте теоретического изучения из-за отсутствия универсального определения, обусловленного его применением в многочисленных научных и практических областях. Сложность определения связана с его двойной природой, охватывающей как научное исследование реальности, так и управленческую деятельность через предоставление актуальной и достоверной информации. Термин «мониторинг» , производящийся от английского «monitoring» (что означает «отслеживание») и имеющий корни в латинском «monitor» (напоминающий, предостерегающий), получил широкое признание в научном сообществе и других сферах общественной деятельности [4].

В контексте острой конкуренции принятие эффективных управленческих решений требует большего, чем интуиция или субъективные суждения. Здесь неоценимым инструментом выступает аналитика данных. У нее обычно различают четыре типа:

— Дескриптивная (описательная);

— Диагностическая;

— Прескриптивная (предписывающая);

— Предиктивная (предсказательная, прогнозная).

Предиктивная аналитика — представляет собой методы анализа и интерпретации данных, направленные на выявление тенденций и прогнозирование будущих событий на основе анализа существующей информации, отвечая на вопрос «Что произойдет?" [3]. Предиктивная аналитика играет ведущую роль в прогностических исследованиях. Этот интерес к предиктивной аналитике возникает из необходимости прогнозировать будущее, выявляя не только структурные изменения, но и определяя контуры новых парадигм. Благодаря способности анализировать информацию в реальном времени и генерировать новые данные, расширяет свои возможности за пределы простых прогнозов, способствуя формированию будущего. Она становится ключевым элементом в области обработки больших данных, позволяя принимать обоснованные решения для улучшения будущих результатов через анализ текущих данных, выявление новых возможностей и предвидение потенциальных угроз.

В современной образовательной среде мониторинг образовательных результатов часто ограничивается функцией базовой оценки, однако его потенциал для применения в предиктивной аналитике с целью оптимизации учебных процессов остается недооцененным. Использование многоаспектных данных, включая академические показатели, поведенческие модели и демографические параметры студентов, в сочетании со статистическим анализом и методами машинного обучения, могло бы значительно расширить возможности идентификации текущих трендов и недостатков в образовании. Это, в свою очередь, способствовало бы формированию обоснованных прогнозов относительно будущих образовательных траекторий и потребностей. Такой подход к мониторингу образовательных результатов предоставил бы ценный инструмент для разработки персонализированных и адаптивных образовательных стратегий, направленных на улучшение качества и эффективности образования, что, безусловно, стоило бы реализовать на практике.

Использование предиктивной аналитики в образовательной сфере предлагает перспективные методы для усовершенствования качества и повышения эффективности обучения. Предлагаю рассмотреть некоторые возможные направления применения.

Прогнозирование успеваемости учащихся. Применение предиктивной аналитики для оценки будущей академической успеваемости студентов включает в себя комплексный анализ исторических данных, включая оценки, активность в классе и вне его, а также социально-демографические аспекты. Эти аналитические модели способны выявлять студентов, которые могут столкнуться с трудностями в определенных учебных дисциплинах, предоставляя возможность школьному персоналу и учителям своевременно принять меры для предотвращения снижения успеваемости. К таким мерам относятся организация дополнительных уроков и предоставление индивидуальных консультаций, направленных на улучшение учебных результатов.

Идентификация рисков отсева и разработка интервенционных стратегий. Применение предиктивной аналитики для определения учеников, подверженных риску досрочного прекращения образовательного процесса, является ключевым инструментом в разработке эффективных стратегий интервенции. Путем анализа различных показателей, включая регулярность посещений, динамику академической успеваемости и уровень социальной интеграции в школьной среде, данные модели способны прогнозировать вероятность отсева. Такой подход позволяет формировать специализированные программы поддержки, ориентированные на предотвращения оттока учащихся. В рамках этих программ может быть предложена менторская поддержка, социально-психологическое сопровождение, а также академическое наставничество, целью которых является сохранение студентов в образовательной среде.

Оптимизация учебных программ на основе аналитических данных. Использование аналитических данных для гибкой настройки образовательных курсов предоставляет возможность тонко адаптировать содержание и методы преподавания к индивидуальным нуждам и уникальным способностям учеников. В качестве примера детальный анализ образовательных процессов может показать, что использование визуальных средств обучения значительно увеличивает эффективность обучения для определенной категории студентов. Это открытие позволяет образовательным учреждениям и педагогам модифицировать учебные программы путем включения более обширного визуального контента, что способствует улучшению усвоения учебного материала и его запоминания. Таким образом, применение аналитики в образовании открывает путь к созданию более гибких и индивидуализированных учебных программ, которые не только повышают уровень успеваемости студентов, но и улучшают их общее удовлетворение образовательным процессом.

Использование предиктивной аналитики в сфере образования открывает перед учебными заведениями новые горизонты для оптимизации учебных процессов и улучшения их результативности. Однако, вместе с перспективами, данный подход сталкивается с целым спектром проблем и ограничений. Сбор и обработка качественных данных стоят в центре одного из наиболее значительных испытаний: достижение объема данных высокого качества, необходимых для эффективного функционирования предсказательных моделей.

Препятствия, связанные с недостаточностью данных, ошибками или устареванием информации, могут серьезно подорвать точность и доверие к прогнозам, тем самым ухудшая качество основанных на данных решений.

С этической точки зрения, использование предсказательной аналитики в образовательной сфере порождает вопросы конфиденциальности, справедливости и независимости действий. Ключевая проблема заключается в использовании личных данных студентов и возможности возникновения смещенных алгоритмов, способных оказывать несправедливое влияние на отдельные группы обучающихся.

Что касается интерпретации и практического использования результатов, даже высокоточные прогнозы могут оказаться неэффективными, если они сложны для понимания или интеграции в образовательный процесс. Для образовательных специалистов важно не только знать результаты предсказаний, но и понимать механизмы их получения для адекватного применения в педагогической деятельности.

Технологические и ресурсные ограничения также играют значительную роль. Разработка, внедрение и обслуживание систем предсказательной аналитики требуют обширных технических и человеческих ресурсов. Нехватка специалистов в области аналитики данных и ограниченный доступ к необходимым технологиям и инфраструктуре могут сдерживать возможности внедрения предсказательной аналитики в образовательную практику.

Кроме того, для обеспечения актуальности и эффективности предсказательных моделей требуется их регулярное обновление и переоценка. Изменения в учебных стандартах, программных требованиях или демографической обстановке могут потребовать адаптации моделей, что влечет за собой дополнительные ресурсы и операционные расходы [1].

Эрик Сигель в своих работах подчеркивает значимость предиктивной аналитики как мощного инструмента для снижения рисков и принятия обоснованных решений в различных сферах деятельности, включая образование. Он утверждает, что возможность делать прогнозы по любым данным открывает широкие перспективы, однако для достижения высокой точности прогнозов необходимо обладать большим объемом сбалансированных данных. Это особенно актуально в контексте образования, где качественный анализ данных может способствовать формированию более эффективных и адаптированных под нужды учащихся учебных программ, ведя к повышению качества образовательного процесса и его индивидуализации [2].

Основываясь на анализе текущих тенденций и изучении возможных перспектив, прихожу к убеждению, что прогресс в области предиктивной аналитики в контексте образования сулит радикальные изменения в методологии и практике преподавания. Внедрение передовых технологий, включая искусственный интеллект и машинное обучение, в процесс обучения открывает перед нами широкие возможности для создания персонализированных учебных программ, способных точно предсказывать и адаптироваться к уникальным потребностям каждого ученика. Тем не менее внедрение предиктивной аналитики в образование сопряжено с рядом серьезных вызовов, включая вопросы защиты персональных данных учащихся и обеспечение равного доступа к новейшим образовательным ресурсам для всех категорий населения. Для преодоления этих препятствий необходимо сформулировать четкие законодательные рамки и разработать стандарты для безопасного обмена информацией. Я уверена, что дальнейшее развитие и интеграция предиктивной аналитики в образовательный процесс проложат путь к созданию более адаптивного, инклюзивного и нацеленного на личность образования. Это не только повысит эффективность обучения, но и способствует развитию устойчивой образовательной среды, способной гибко реагировать на изменения современного мира. Следовательно, активное продвижение и внедрение предиктивной аналитики в сфере образования станет ключом к подготовке будущих поколений к успешной жизни и профессиональной деятельности в XXI веке.

Литература:

1. Белоножко Павел Петрович, Карпенко Анатолий Павлович, Храмов Дмитрий Александрович Анализ образовательных данных: направления и перспективы применения // Вестник евразийской науки. 2017. № 4 (41). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-obrazovatelnyh-dannyh-napravleniya-i-perspektivy-primeneniya (дата обращения: 18.03.2024).
2. Сигель, Эрик. Просчитать будущее: Кто кликнет, купит, соврёт или умрёт / Эрик Сигель. — Москва: Альпина Паблишер, 2018. — 374 с. — ISBN 978–5-9614–4541–1.
3. Что такое предиктивная аналитика? // Smart Analytics: сайт. — URL: https://www.smartanalytics.ru/company/why-smart-analytics (дата обращения: 18.03.2024).
4. Monitoring, Evaluation & Learning // INTRAC for civil society. — URL: https://www.intrac.org/what-we-do/monitoring-evaluation-learning/ (дата обращения: 18.03.2024).