शिक्षा क्षेत्र में बिग डेटा की उपयोगिता

शिक्षा क्षेत्र में बिग डेटा शिक्षकों को नए तरीकों से छात्रों तक पहुंचने और उन्हें निर्देश देने के अभूतपूर्व अवसर प्रदान करता है।

बिग डेटा छात्रों के शिक्षा के अनुभव की गहरी समझ देगा, और इस तरह उन्हें शिक्षा प्रणाली की स्थिति का मूल्यांकन करने में मदद करेगा। इस पोस्ट में हमने कुछ ऐसे प्रमुख तरीकों को संक्षेप में बताने की कोशिश की है जिनसे बड़ा डेटा किसी भी देश की शिक्षा प्रणाली को प्रभावित कर सकता है।

शिक्षा के क्षेत्र में बड़े डेटा से छात्रों और शैक्षणिक संस्थानों को कई लाभ मिलने की संभावना है। यह महत्वपूर्ण तरीकों से हमारे शिक्षा के प्रबंधन के तरीके में क्रांतिकारी बदलाव लाएगा।

big data in education

छात्र परिणाम में सुधार

शैक्षिक प्रणाली के भीतर बिग डेटा का लाभ उठाने का समग्र विचार छात्र परिणामों में सुधार करना है। वर्तमान में, छात्रों के प्रदर्शन का एकमात्र माप असाइनमेंट और परीक्षाओं के उत्तर हैं।

हालांकि, अपने जीवन के दौरान, प्रत्येक छात्र एक अद्वितीय डेटा ट्रेल उत्पन्न करता है। इस डेटा ट्रेल का वास्तविक समय में विश्लेषण करने से छात्रों के व्यक्तिगत व्यवहार की बेहतर समझ हासिल करने और छात्रों के लिए एक इष्टतम सीखने का माहौल बनाने में मदद मिलेगी।

शिक्षा क्षेत्र में बिग डेटा के साथ, छात्र कार्यों की निगरानी करना संभव है, जैसे कि किसी प्रश्न का उत्तर देने में उन्हें कितना समय लगता है, परीक्षा की तैयारी के लिए वे किन स्रोतों का उपयोग करते हैं, वे कौन से प्रश्न छोड़ते हैं, आदि। ये और इसी तरह के प्रश्न कर सकते हैं प्रत्येक छात्र को तुरंत प्रतिक्रिया देते हुए, स्वचालित रूप से और तुरंत उत्तर दिया जाए।

पाठ्यक्रम अनुकूलन (Course/Program Customisation)

बिग डेटा की मदद से प्रत्येक छात्र के लिए अनुकूलित कार्यक्रम तैयार किए जा सकते हैं। भले ही कॉलेजों और विश्वविद्यालयों में लाखों छात्र हों, इनमें से प्रत्येक छात्र के लिए अनुकूलित कार्यक्रम बनाए जा सकते हैं। यह ‘मिश्रित शिक्षा’ की मदद से संभव है – ऑनलाइन और ऑफलाइन सीखने का एक संयोजन। यह छात्रों को उन कक्षाओं का अनुसरण करने का अवसर देता है जिनमें वे रुचि रखते हैं और अपनी गति से काम भी करते हैं, जबकि अभी भी प्रोफेसरों द्वारा ऑफ़लाइन मार्गदर्शन की संभावना है।

हम पहले से ही दुनिया भर में विकसित और वितरित किए गए एमओओसी के मामले में ऐसा होते देख रहे हैं। उदाहरण के लिए, जब एंड्रयू एनजी द्वारा स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में मशीन लर्निंग क्लास पढ़ाया जाता था, तो केवल 400 छात्रों ने भाग लिया था। हालाँकि, जब एक ही पाठ्यक्रम को MOOC के रूप में दिया गया, तो इसने 100,000 छात्रों को आकर्षित किया।

ड्रॉपआउट में कमी

चूंकि शिक्षा के क्षेत्र में बड़े डेटा से छात्रों के परिणामों में सुधार होगा, स्कूलों और कॉलेजों में स्कूल छोड़ने की दर में भी कमी आएगी। शैक्षिक संस्थान भविष्य के छात्र परिणामों पर अंतर्दृष्टि देने के लिए एकत्र किए गए सभी डेटा पर भविष्य कहनेवाला विश्लेषण का उपयोग कर सकते हैं। इस तरह की भविष्यवाणियां पाठ्यक्रम में शामिल किए जाने से पहले पाठ्यक्रम कार्यक्रम पर परिदृश्य विश्लेषण चलाने में भी मदद कर सकती हैं; परीक्षण और त्रुटि की आवश्यकता को कम करना।

वास्तव में, बड़े डेटा का उपयोग यह देखने के लिए भी किया जा सकता है कि कॉलेज से स्नातक होने के बाद छात्र नौकरी के बाजार में कैसा प्रदर्शन कर रहे हैं। इससे भविष्य के छात्रों को सही कॉलेज और कोर्स चुनने में भी मदद मिलेगी।

लक्षित अंतर्राष्ट्रीय भर्ती

शिक्षा क्षेत्र में बड़े डेटा के साथ, संस्थान आवेदकों की अधिक सटीक भविष्यवाणी कर सकते हैं और आवेदन प्रक्रिया को प्रभावित करने वाले संभावित कारकों का विश्लेषण भी कर सकते हैं। इस तरह का ज्ञान संस्थानों को अपनी भर्ती रणनीतियों को समायोजित करने और उसके अनुसार धन आवंटित करने की अनुमति देगा। डेटा की इस तरह की आमद से छात्रों को दुनिया भर के स्कूलों के बारे में जानकारी का विश्लेषण करने में मदद मिलेगी, अंतरराष्ट्रीय छात्रों के लिए भी खोज और आवेदन प्रक्रिया में तेजी आएगी।

बिग डेटा में आने वाले वर्षों में शिक्षण उद्योग में क्रांति लाने की क्षमता है। होशियार छात्रों का संगठनों और समाज पर सकारात्मक प्रभाव पड़ेगा। इसलिए, यह समय है कि हम शिक्षा क्षेत्र में बड़े डेटा को अपनाएं।

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