Повышение качества управления образованием с использованием технологии обработки больших данных

В методической разработке на примерах реализации систем помощи студентам в университетах США и Великобритании показано, как использование больших данных позволяет улучшить процесс контроля за образовательным процессом и получить увеличение мотивации и рост успеваемости студентов. В статье описан опыт Университета Ноттингем Трент в Великобритании, применившего технологию дескриптивной аналитики, создавшего «панель студенческого мониторинга», которая показывает данные о вовлеченности студента в учебный процесс; университета Пердью в США, разработавшего систему Course Signals («сигналы курса»), отслеживающую успеваемость студентов; университета Остин Пии, США, разработавшего рекомендательную систему Degree Compass («Компас»), которая помогает студентам выбирать курсы и записываться на них; университета Карнеги-Меллон, США, который создал систему, позволяющую составлять индивидуальную траекторию обучения студентов на основе итогов прохождения онлайн-курсов. Авторы рассматривают один из аспектов возможного применения технологии нейросетей — составление школьного расписания, которое в настоящий момент составляется вручную или с использованием типовых автоматизированных систем, что существенно затрудняет как индивидуализацию расписания, позволяющую учесть все частные случаи в каждой конкретной школе, так и общие типовые задачи — соблюдение санитарных норм, рекомендаций физиологов по сочетаниям предметов по времени и дням недели, оптимизацию рабочего времени педагога. Внедрение систем обработки больших данных даже в этой области окажет положительное влияние на качество управления образовательным процессом и, опосредованно, на образовательные результаты.