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데이터 사이언스의 응용 분야——교육 | 세상을 바꾸는 데이터 사이언스

최종 업데이트:2021-8-10

데이터 사이언스는 산업계에 혁명을 일으키고 실적을 크게 끌어올린 글로벌 현상으로 떠올랐습니다. 오늘에 우리는 교육에서 데이터 사이언스의 중요성에 대해 토론할 것입니다. 

1. 데이터 사이언스와 사회 정서적인 능력

사회 정서적인 능력은 교육을 통해 개발되어야 하는 중요한 능력입니다. 이를 통해 아이는 감정을 이해하고 분석하고 표현하고 관리하는 능력을 습득합니다. 그는 또한 다른 사람들과 관계를 발전시키는 방법을 배웁니다. 사회 정서적인 능력의 성장을 촉진하는 것은 교육 기관의 중요한 과제입니다. 이전에는 이러한 사회 정서적인 능력을 평가하기 위해 다양한 통계 조사가 있었습니다. 그러나 계산 방법론의 발전으로 대량의 데이터를 수집할 수 있습니다. 데이터 사이언스는 공식화된 지식 발견 모델을 사용하면 이러한 대규모 정보를 수집하고 이를 기존 툴과 통합하여 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 또한, 추출된 데이터를 통해 데이터 사이언티스트는 다양한 예측 분석 기법을 적용하여 교사가 과정을 공부하는 학생들의 동기를 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

2. 데이터 사이언스와 학생 요구사항 모니터링

교육기관에서 활용하는 평가 기법은 여러 가지가 있습니다. 그러나 그러한 전통적인 방법론은 종종 학생 서비스의 모든 중요한 경향과 패턴을 포착할 수 없었습니다. 게다가, 대부분의 평가 기법은 실시간이 아니었습니다. 빅 데이터 분석이 발전함에 따라, 이제 교사들은 학생들의 성적과 평가를 바탕으로 학생들의 요구 사항을 면밀히 검토할 수 있게 되었습니다. 학생들의 요구 사항을 모니터링한 결과, 교사들은 학생들의 기대에 부응하기 위해 적절한 응답을 제공할 수 있고 심지어 그들의 교육 방법론까지 바꿀 수 있습니다. 데이터 플랫폼은 사용자를 편견없이 평가할 수 있습니다.

3. 데이터 사이언스와 수업 혁신

대학들은 데이터 사이언스 시스템을 사용하여 시장의 증가하는 추세를 분석하고 있습니다. 다양한 통계 측정 및 모니터링 기법을 사용하여, 데이터 사이언스는 산업 패턴을 분석하는 데 유용하고 과정 작성자가 유요한 주제를 수용하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 예측 분석을 사용하여 대학은 새로운 기술에 대한 수요를 분석하고 이를 해결하는 과정을 조정할 수 있습니다.

4. 데이터 사이언스와 교사 실적 평가

학생들의 성적은 교사들에게 달려 있습니다. 교사의 성적을 평가하는 데 많은 평가 기법이 사용되었지만, 그것은 본질적으로 대부분 수작업이었습니다. 그러나 이러한 모든 기술은 효율적인 방법이 아니며 일반적으로 평가하는 데 시간이 걸립니다. 게다가, 학생들의 리뷰를 읽고 비유를 만드는 것은 귀찮은 일입니다. 데이터 사이언스가 발전함에 따라 교사의 성과를 계속 추적할 수 있게 되었습니다. 이는 기록된 데이터뿐만 아니라 실시간 데이터에도 유효합니다. 결과적으로, 교사에 대한 실시간 모니터링으로, 엄격한 데이터 수집과 그것의 분석이 가능합니다.

마지막으로

우리는 교육 분야에서 데이터 사이언스의 다양한 역할을 이해합니다. 데이터 사이언스는 모든 분야에 혁명을 일으켰고 긍정적인 변화를 가져왔습니다. 우리는 데이터 사이언스가 어떻게 학문적 기술뿐만 아니라 사회 정서적 기술과 같은 비학문적 기술을 형성하는데 효과적인 도구가 되었습니다. 게다가, 데이터 사이언스는 학생과 교사의 성적을 평가하는 데 사용됩니다.

참고 문장:https://data-flair.training/blogs/data-science-in-education/

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