قليلون هم من يفهمون بوضوح ماذا تعني البيانات الضخمة في التعليم، وما المخرجات، وكيف لها أن تؤثر في حياة الطلاب والمدرسين أو المدربين واللاعبين، حتى الفروق بين الأنواع الأساسية من البيانات.
فماذا إذا كان لدى المدرسين وسيلة أكثر ارتقاءً لمتابعة تقدم الطلاب والحصول على مؤشرات للأسباب وراء إعطاء بعضهم إجابات خاطئة أو معاناتهم في فهم بعض المفاهيم. الشركات المعنية بتقنيات التعليم تستخدم الآن تحليلات البيانات الضخمة لمنح المدرسين أداة جديدة لضمان النجاح باستخدام الاختبارات الشخصية لتكوين بروفايلات مفصلة لكل طالب تجمع حوالي عشرة ملايين نقطة بينية لكل طالب.
تخيل أن طالبًا بالمدرسة الثانوية يؤدي اختبارًا للذكاء؛ فبذلك التحليل يمكن مراقبة الإجابات إذا ما قام الطالب باختيار إجابة ثم أعاد النظر فيها. فيمكن الآن متابعة احتمالات الطالب للتعرف على المنطق وراء لحظة الشك واستخدامها لقياس كيفية استجابته للمعلومة المعطاة من خلال أدوات التعليم الإلكتروني أو الكتب؛ للتعرف على ما ينجح وما يحتاج لإعادة نظر.
الفكرة هي شخصنة التجربة التعليمية لكل طالب، تمامًا مثلما يحدث عندما يشاهد مستخدم ما فيديو على شبكة يوتيوب، ويقوم بتشغيل خاصية التشغيل التلقائي لمشاهدة جميع الفيديوهات من نفس النوعية. فكلما زاد الاستخدام الإلكتروني زادت البيانات المتولدة، ومن شأن تلك البيانات المجموعة تعريفنا بسلوكيات المستخدم نحو وسيلة التعليم.
وتركز البيانات الضخمة أو التنقيب في البيانات التعليمية على تطوير لوغاريتمات لبيانات التدريس، واكتشاف أنماط البيانات آخذة في الاعتبار تسلسل الموضوعات الأكثر فعالية للطالب، وأية أفعال للطالب ترتبط بالدرجات، وأية أفعال تشير إلى التفاعل والرضاء، وكيف يمكن للطالب أن يطور من تعليمه الإلكتروني باختيار الخاصية الأفضل التي تؤدي إلى تجربة تعليمية أفضل.
فعندما يتعلم الطالب أو يدرس إلكترونيًّا فإنه يستخدم نظامًا للتعليم الإلكتروني تابعًا لتحليلات "البيانات الضخمة"، التي يمكنها التفاعل مع الطالب بتوصيل محتوى وفروض شخصية. فيتم تجميع تلك المجموعة من البيانات وتخزينها في قاعدة بيانات لإنتاج توقعات حول أداء الطالب المستقبلي.
تعرض تلك التوقعات في لوحات معلومات بصرية تساعد الطلاب على شخصنة المواد التعليمية المناسبة، التي تتلاءم مع اهتماماتهم ومستويات أدائهم. وترسل نفس النتائج للمدرسين لمساعدة الطالب بقدر الإمكان.
وقد أطلقت أنظمة المدارس بالولايات المتحدة مؤخرًا نظامًا لتحليل البيانات باستخدام تقنية البيانات الضخمة عن طريق عمل نظام كمبيوتر لتخزين البيانات في تنسيق شائع وآمن يعطي المدارس تحكمًا كاملًا في البيانات التي تجمعها، وكيفية استخدامها، ومع من يتم مشاركتها. والبرنامج هو مصدر مفتوح تشكلت مؤسسة غير هادفة للربح لإدارته بمساعدة تقدَّر بمائة مليون دولار من مؤسستي جايتس وكارنجي؛ الأمر الذي زاد من نسبة النجاح أكثر من 10%، وقلل من نسبة ترك المدرسة إلى النصف.
وإذا بحثنا عن الإلهام فيما يتعلق بتحليلات البيانات الكبيرة؛ فقد فاز المنتخب القومي الألماني بكأس العالم لكرة القدم عام 2014، عن طريق تعريف المدرب والعاملين بالفريق بكل البيانات المحللة لكل لاعب في فريقهم والفرق المنافسة، وتطبيق التقنيات اللازمة لتدريب اللاعبين للفوز بكل مباراة. فبعد كل مباراة تجمع أدوات البيانات الكبيرة جميع الفيديوهات المسجلة من جميع الكاميرات المحيطة بالملعب، ومن ثم تحول الملعب لشبكة، وتمنح كل لاعب علامة مميزة؛ لملاحقة تحركاتهم رقميًّا وتجميع أعداد مرات لمس الكرة، ومسافات الحركة، وسرعاتها، والتغيرات في الاتجاه.
.jpg)
بالنسبة للمنتخب القومي الألماني، كان أحد أهم أهدافه قبل كأس العالم هو تحسين سرعة التمريرات؛ فكان هناك تغيير ملحوظ من متوسط فترة استحواذ حوالي 3.4 ثانية في 2010 إلى 1.1 في 2014. كما تم تطبيق نفس التحليلات على الفرق المنافسة بدراسة كل لاعب وكيفية إمكانه عرقلة الهجمات، واختراق الدفاعات، وتطبيق تلك الاستراتيجيات في الملعب. فكان هناك اختلاف واضح بين أداء الفريق الألماني وأداء الفرق الأخرى.
سوف تؤثر البيانات الضخمة في الأنظمة التعليمية بشكل كبير، وليس فقط في المدارس والجامعات. لقد بدأ الأمر بالفعل؛ فإذا كنت جزءًا من منظمة تعليمية فإنك تحتاج إلى رؤية تساعدك على استغلال البيانات الضخمة.
*المقال منشور في نشرة مركز القبة السماوية العلمي، عدد ربيع 2015.
المراجع
mashable.com
sporttechie.com