紙の教科書の時代は、筆記体と同じくらい遠い記憶になる運命にあるようだ。 2014年に、ビッグデータは生徒がカリキュラムを受けて学習する方法を再構築しており、新しいデジタル教室のツールは教育者の力関係を変えています。
「データは人々の考え方を変えています」と彼は言いますアイリーン・マーフィー・バックリーの創設者兼CEOThinkCERCA、データ駆動型教育分野の企業。 「重要な責任から教師の責任、時間、学習スペース、テクノロジーの手配方法に至るまで、データはあらゆるものを破壊しています。」
[slug="ビッグデータ臓器移植" も参照]
K–12 のクラスにコンピューターが組み込まれることは何も新しいことではありません。それらはテキサス・インスツルメンツの時代から机の上にありました。しかし、最近では、生徒たちは、BASIC を少し学習したり、オレゴン トレイルを一周するために画面に向かうのではなく、個人向けにカスタマイズされたポスト教科書の完全に統合された部分としてデータ駆動型の教育を経験することが増えています。学術的なプロセス。
データドリブンな教室の運営方法
クレジット: Jirka Matousek
今日の私たちの生活に対するテクノロジーの影響について考えてみると、アルゴリズムはオンラインとオフラインの両方で常に私たちの行動を分析しています。それらは私たちがその瞬間に行うことを形作り、次に何をするかへと私たちを導くこともよくあります。
多くのオンラインストアで --アマゾンたとえば、あなたの目の前にあるアイデア、提案、製品は、注文履歴、閲覧習慣、その他多くの要素から収集されたデータに基づいてそこに配置されることがよくあります。
教育もこのエコシステムに参入しています。データ主導型の教室では、学区レベル以上で生徒の作業をデジタル的に収集して分析するという概念が、学校システムが成績を追跡し報告する方法の一部としてすでに深く浸透しています。これは標準化されたテスト環境の重要な部分です。子どもを取り残さない当たり前になった。
個々の教室のレベルでは、デジタル カリキュラムとデータが教師の働き方、ひいては学習の働き方を変えています。以下に、データと教育が交わる例をいくつか挙げます。
採点と採点:簡単な方法で言えば、次のようなアプリケーションです。バブルスコア教師がモバイル デバイスを介して多肢選択式テストを実施したり、モバイル デバイスのカメラを介して紙の試験をスキャンして採点したりできるようにします。通常、このようなツールを使用すると、講師は結果を採点簿にエクスポートし、定義されたパラメータに沿って進捗状況を追跡できます。たとえば、Common Core や州の標準に基づいてレポートを作成する場合に役立ちます。
パーソナライズされた適応学習:データ主導型の教室は、課題や採点プロセスを合理化するだけでなく、生徒が何を、いつ、どのレベルで学習するかという体験を可能にしました。などの企業ニュートンビッグデータを利用した予測分析を使用して、生徒が何を習得しているか（または習得していないのか）、およびその状況下で最も適した授業計画のモジュールを特定するデジタル コースを作成します。
問題管理:教室で起こり得る問題、たとえば生徒が自分のものではないかもしれない書き込みを提出した場合、データも教師が自由に利用できます。ある会社、アイパラダイム、ビッグデータを活用して、書かれた作品を公共データベースやその他のオンラインリソースと相互参照します。そのアプリは、提出されたすべての素材が学生ライターのオリジナルであることを検証します。
このすべての機能の中核には重要な要素があります。それは教師であり、教師が依然としてデータによる教室変革の中心で果たしている役割です。
人的要因: 教師とデータ
クレジット: www.audio-luci-store.it
教室がデータとその広範囲に及ぶ可能性とのつながりがますます高まる中、プロセスを管理する人間の心は依然として生徒の体験の中心となっています。
教室でのデジタル統合を推進している企業でさえ、依然としてクラスの先頭に立つ個人に重点を置いています。
たとえば、ThinkCERCA ソフトウェアの中核となるコンポーネントは、効果的な議論を書くプロセスを学生に指導すると同時に、その書き込みとそれに関連する分析を人間の手に委ねることです。各生徒の成果を評価するのは教師であり、教師と生徒とのやり取りが ThinkCERCA のアルゴリズムが依存する基礎となります。
「私たちが実際に教師に提供しているのは小さなデータです」とバックリー氏は言います。 「人間の小さなプロセスをすべてキャプチャし、それを人々の目の前に提示するのが本当の意味です。これをフィットネスと食事の記録アプリにたとえることができます。食べたものを入力すると、時間が経つと、そのデータが返されます。非常に有意義な方法で理解することができます。」
執筆と指導を行ったり来たりする人間の行動を定量化しようとする ThinkCERCA の分析は、学校や教育者に、そもそも教室や教育方法について正しい質問を投げかけているかどうかについて、（長期にわたって）新たな理解を提供することができます。
ある教育者に言わせると、それがデータ主導型の教室への好ましいアプローチだそうです。
「ビッグデータを活用すれば、標準化モデルを完全に覆し、創造性と問題解決に基づいたアプローチを可能にする可能性があります。」ジャスティン・ライオン、元高校の数学教師であり、致命的。 「ビッグデータにより、学生や教育者は重要なことを行えるようになる可能性があります。」