שימוש בנתוני עתק (Big Data) לניבוי הצלחה של תלמידים בבתי ספר ובאקדמיה

רן, ע' (2018). שימוש בנתוני עתק (Big Data) לניבוי הצלחה של תלמידים בבתי ספר ובאקדמיה.  ל' יוספסברג בן-יהושע (עורכת). תל אביב: הוצאת מכון מופ"ת

סקירה זו עוסקת בשימוש בנתוני עתק (Big Data) כדי לנבא הצלחה של תלמידים במערכת החינוך ובמוסדות להשכלה גבוהה, על בסיס ניתוח למידה (Learning Analytics), ניתוח פעולות מדידה, איסוף, ניתוח ודיווח על אודות לומדים בהקשרים שונים כדי לבצע הערכה ולהוביל למגמת השתפרות.

לסקירה המלאה

לקריאה נוספת

ישראל: דוח על תקשוב בחינוך

בעולם העסקי איסוף מידע מתבצע באופן שגרתי, לצד הערכתו וניתוחו על מנת לדווח לחברות על התנהגות צרכנים ועל העדפותיהם. במרחב החינוכי ניתוח למידה יכול לשפר את תהליך הלמידה של תלמידים ומוסדות חינוך, וכן לחזות את סיכויי ההצלחה של התלמידים במהלך שנות הלימודים.

פלטפורמות שונות, המשתמשות בנתוני עתק לניבוי הצלחה, מאפשרות למורים ולתלמידים לבצע ההערכה מבוססת נתונים בנוגע ללמידה בכיתה ומחוץ לכתליה ולהוביל למגמת השתפרות תמידית על בסיס נתונים בזמן אמת.

בסקירה מוצגות ארבעה מודלים שונים, המיושמים במוסדות להשכלה גבוהה ברחבי העולם והנשענים על נתוני עתק וניתוח למידה, כדי לנבא הצלחה של תלמידים. הבחירה במודלים אלו נעשתה בשל היקף הידע המחקרי בנושא הצלחת מודלים אלו ויישומם במערכת החינוך. בכל אחד מן המודלים המוצעים ננתח ונבחן את ההיבטים השונים הקשורים להגדרות התחום, את ההתפתחויות המתודולוגיות והטכנולוגיות שהובילו ליישומים השונים, את השימוש בנתונים בזמן אמת ואת תהליכי הפקת הלקחים וההערכה.

עבור כל מודל יישאלו שש השאלות האלה:

1 . האם ניתוח למידה יכול לסייע לעצב למידה ולשפרה?

2 . האם ניתן לחזות שינוי התנהגותי בקרב תלמידים באמצעות השימוש בנתוני עתק וניתוחם?

3 . האם השימוש בניתוח למידה מוביל לשיפור תהליכי ההוראה והלמידה בשעת פעולה ולתיקון תהליכי הוראה ולמידה אלה?

4 . האם ניתן לזהות חולשות של לומדים באמצעות ניתוח למידה?

5 . האם השימוש בנתוני עתק יכול לנבא הצלחה של תלמידים בהסתמך על שוני בהוראה של מורים ומרצים?

6 . מהם הסיכונים (מוסריים, שמירה על הפרטיות, זליגת מידע, טובת הכלל מול ההגנה על הפרט, אתיקה מחקרית, אבטחה וביטחון וכיו"ב) הטמונים בשימוש בנתוני עתק בתחום החינוך?

מטרות סקירה זו הן לנתח לעומק את כל אחד מן המודלים, להגדיר את המאפיינים הבולטים ואת והתהליכים שהובילו לפיתוח היישום המתודולוגי, להציג את סיכונים ואת וההצלחות בשימוש במודלים אלו, למנות את הקווים המנחים של כל מודל ולסקור את המחקרים שנערכו על אודות המודלים ומסקנותיהם, העשויות להשליך על פיתוח פלטפורמות דומות לחיזוי הצלחה של תלמידים בישראל על בסיס ניתוח למידה.

 דיון ומסקנות

אחת מהמסקנות העיקריות של הסקירה היא שיש להביא בחשבון בניתוח נתוני עתק גם קריטריונים כמו הנאת סטודנטים, ביטחון עצמי, מוטיבציה, שביעות רצון והישגים של מטרות הקשורות לקריירה. באופן זה המנעד לניבוי הצלחה מתרחב, ומכאן שיש צורך לבחון מחדש את המודלים העוסקים בחיזוי הצלחת תלמידים, בדגש על מאפיינים שאינם ניתנים לכימות, כפי שהדבר מתבטא בכלי הניתוח הקיימים כיום. חשוב להבין כי ניבוי הצלחה, על אף שהוא מבוסס על נתונים, עשוי להיות שגוי, שכן מדובר בהערכת התנהגות אנושית.