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3 trucos para mejorar el rendimiento de los estudiantes mediante el Big Data

      
Un buen procesamiento de datos es la base del éxito de cualquier estrategia que afecte a los estudiantes
Un buen procesamiento de datos es la base del éxito de cualquier estrategia que afecte a los estudiantes
  • La competitividad en la educación ha llevado a las universidades a estar más implicadas con el rendimiento de sus alumnos y conseguir su éxito académico y profesional.
  • La información que proporciona el Big Data puede ayudar a hacer un mejor seguimiento de los estudiantes e intervenir de forma más eficaz para mejorar sus resultados.
  • El seguimiento personalizado de cada estudiante y la obtención de datos sobre su rendimiento es algo posible y más sencillo, gracias a herramientas que ayudan a procesar e interpretar datos.

La innovación tecnológica supone una sofisticación y mejora de muchas de las herramientas que se empleaban en la educación, sobre todo en la Universidad, con la idea de ofrecer una experiencia de aprendizaje más provechosa, personalizada y eficaz.

La personalización y el seguimiento de cada uno de los estudiantes siempre han sido los objetivos de docentes y educadores, pero era una tarea difícil de llevar dada la carga de trabajo que supone y la dificultad de recoger y analizar toda la información necesaria de cada estudiante.

Sin embargo, la transformación digital de la educación ha traído la incorporación de herramientas que permiten realizar estas tareas de forma más rentable, eficaz e inmediata.

Es el caso del Big Data y la manera en la que mejora la forma en la que los centros educativos pueden hacer el seguimiento de cada estudiante y ofrecerle el apoyo y recursos necesarios para su éxito académico y que este responda a sus objetivos profesionales.

comienza a entender el potencial de Big data en el mundo profesional

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¿Cómo permite el Big Data que cada alumno alcance el éxito en sus estudios?

Con la cualificación de los datos y su tratamiento se pueden aplicar diferentes formas para mejorar el rendimiento estudiantil.

1. Análisis predictivo

La definición e identificación de patrones a partir de los datos permite predecir mejor la evolución de los estudiantes y adelantarse a sus necesidades.

De esta manera, se puede diseñar una guía y proporcionar la información necesaria a cada estudiante para orientarles en sus elecciones formativas y en la superación de materias.

2. Seguimiento y evaluación continua

Recoger las calificaciones, medir sus avances, su capacidad de respuesta e ir construyendo un perfil detallado de cada alumno permite tener toda la información necesaria para garantizar el éxito académicointervenir a tiempo ante cualquier problema.

3. Soluciones personalizadas y guiadas

El estudio pormenorizado de cada estudiante y la recogida de datos de cada uno de sus aspectos académicos facilita que el docente pueda ofrecer los recursos necesarios a cada alumno.

De este modo, si el alumno necesita material de refuerzo, repasar antiguos conceptos o completar ciertas materias, el profesor puede guiar e intervenir en cada proceso.

Los datos siempre han estado ahí, lo único que ha cambiado es la forma de tratarlos, recogerlos y la facilidad de emplearlos para estrategias concretas.

Las mejoras que permite el uso del Big Data en la educación demuestran la necesidad de que las instituciones inviertan en estas innovaciones y las empleen para la consecución de sus objetivos.

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La educación modular es un novedoso programa de educación, flexible y moderno, basado en la transmisión de conocimientos y la reunión de contenidos. El sistema se basa en el aprendizaje colaborativo entre estudiantes y universidades, y permite que el alumno elija la pieza de un determinado estudio, pudiendo acceder después al estudio completo.

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