На сегодняшней конференции «Большие данные в образовании» мы с Elena Ryzhenkova посмотрели на вопрос использования BigData с интересной стороны.
1) BigData в образовании - это не способ получить простые управленческие решения (на основе успеваемости ребёнка и его поведения). Потому что задача образования состоит не в том, чтобы провести ребёнка по правильной дорожке.
В МГПУ построили достоверную модель, прогнозирующую успеваемость студентов в семестре. Информация доступна руководству и самому учащемуся в его ЛК. Но сделаем ли мы студента счастливым/успешным, если зная, что он скоро возможно будет отчислен, начнём вмешиваться в его жизнь?
В Крибруме, анализируя поведение подростков в соцсетях, включая анализ фото, например, выявяляют негативные тренды (группы смерти и подобное) и могут формировать рекомендации по профориентации. Но этично ли это? Имеем ли мы право предоставить ребёнку альтернативу, анализируя без его ведома жизнь на основе соцсетей? Мы же не в магазине полку соков правильно расставляем.
2) Анализ больших массивов данных - это приглашение к дискуссии или способ ее закончить.
В Таллинне было несколько престижных школ с высоким проходным баллом, который являлся следствием высокого ежегодного конкурса и с каждым годом ситуация усугублялась («положительная обратная связь»). Очень трудно было доказать, что эти школы такие же как и все. Руководство города заказало Таллинскому университету разрешить проблему и университет составил рейтинг школ Таллина, который учитывал успеваемость школ на основе истории успеваемости учеников за все время обучения с 1 по 9й класс. И в этом рейтинге престижные школы оказались не в вверху списка. Это исследование и рейтинг были использованы всего 1 раз, чтобы закрыть дискуссию об особенном подходе к определенным школам.
В целом уровень организации форума «Город образования» на уровне Европы. Это было очень круто и современно.
#BigData #Образование #ГородОбразования
