Abstrato

Machine Learning 2018: Como o big data e a analítica podem melhorar o e-learning - Soraya Sedkaoui-KhemisMiliana University

Soraia Sedkaoui

Com o advento da inovação na web e na correspondência, a entrada do e-learning expandiu-se. As informações avançadas fornecidas pelos estabelecimentos de ensino e investigação estão também em ascensão. A necessidade de utilizar enorme informação para lidar e decompor essa muita informação é fundamental. Numerosos estabelecimentos (faculdades, centros de investigação) estão a utilizar a investigação para melhorar os seus procedimentos. A enorme investigação de informação, quando aplicada ao procedimento de educação e aprendizagem, pode ajudar no lobbying de anúncios, bem como no desenvolvimento de novos padrões. Neste ponto de vista, este artigo examina as aplicações e questões mais encorajadoras da grande informação para a estrutura da era emergente do enorme e-learning. Em particular, trata dos dispositivos e instrumentos metodológicos para o destino do e-learning no território do exame da informação, armadilhas que emergem da utilização de enormes conjuntos de dados. Este artigo gira em torno da utilização concebível de enormes métodos de informação para melhorias no e-learning. O artigo termina ilustrando os títulos futuros que se identificam com o desenrolar dos acontecimentos e a utilização de uma tarefa institucional na enorme investigação de informação para a melhoria do e-learning. big data são enormes para o sector. Captar a experiência de um aluno pode obter dados extremamente valiosos, mas esta informação só será útil se resultar em mudanças significativas. Uma ideia clara sobre big data e análises de aprendizagem associadas pode ajudá-lo a criar cursos mais personalizados. Isto deve aumentar a satisfação e o envolvimento do aluno com os cursos de eLearning que oferece. O eLearning está em constante evolução e mudança e o big data disponível irá ajudá-lo a preparar-se para a próxima tendência. Então, como é que estes dados são melhor analisados ??e avaliados? No contexto da indústria do eLearning, os big data são os dados criados pelos alunos durante a realização de um curso ou módulo. Por exemplo, se um colaborador completar um módulo de formação sobre ética empresarial, o seu progresso, resultados e quaisquer dados adicionais criados durante o curso são considerados “big data”. disponíveis irão capacitar e melhorar a formação online e também fornecer métricas para considerar e aprender sobre vários pontos. Exemplos disso são os estilos e preferências de aprendizagem; quaisquer áreas nas quais os alunos estão a travar e quando e por que razão estão a travar; ser capaz de proporcionar uma experiência de aprendizagem personalizada e se a aprendizagem cumpriu os requisitos da organização. Os exemplos mais significativos de recursos de dados são as análises do Learning Management System,resultados de grupos de foco e questionários e inquéritos nas redes sociais. Após o estabelecimento dos recursos de dados, terá de compilar todas as informações e simplificar os dados para satisfazer as suas necessidades. Por isso, é importante estabelecer metas e objetivos antes de começar a analisar quaisquer dados obtidos. Ser o mais específico possível é essencial – o que pretende descobrir?  

Biografia:

Soraya Sedkaoui é professora sénior, analista de dados e consultora estratégica de negócios, com mais de 10 anos de experiência em ensino, formação, investigação e consultoria em estatística e análise de big data. Liderando a prática de consultoria analítica na SRY Consulting, Soraya está focada em trabalhar com clientes globais em todos os setores para determinar como uma abordagem baseada em dados pode ser incorporada em iniciativas estratégicas. Isto inclui também ajudar as empresas a criar insights acionáveis ??para gerar resultados de negócio que conduzam a benefícios valorizados em diversas áreas. Os trabalhos de Soraya participaram no fornecimento de serviços e soluções analíticas para obter vantagem competitiva através da utilização de algoritmos, ferramentas analíticas avançadas e técnicas de ciência de dados.