УДК 004
DOI: 10.36871/ek.up. p. r. 2024.11.14.023
Авторы
Хамзатова Эльза Айндиевна,
Грозненский государственный нефтяной технический университет имени академика М. Д. Миллионщикова, г. Грозный, Российская Федерация
Акиева Зарема Мурадовна,
Чеченский государственный университет имени А. А. Кадырова, г. Грозный, Российская Федерация
Шахдуллаева Карина Дагировна,
Дагестанский государственный университет, г. Махачкала, Российская Федерация
Аннотация
Статья посвящена использованию больших данных и аналитики для оценки качества образования. В условиях цифровизации образовательных процессов возникает необходимость в более точных и объективных методах оценки эффективности учебных программ, работы преподавателей и успеваемости студентов. В статье рассматриваются основные подходы к применению аналитики больших данных в образовательной среде, включая сбор, обработку и анализ информации о студентах, преподавателях и образовательных учреждениях. Особое внимание уделяется возможностям, которые предоставляет использование алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта для прогнозирования успеваемости, выявления рисков и оптимизации образовательных процессов. Также рассматриваются преимущества и вызовы, связанные с внедрением аналитики в образовательные системы, в том числе вопросы конфиденциальности данных, этики и необходимости подготовки кадров для работы с современными технологиями. В заключение обсуждаются перспективы применения больших данных в образовательной политике, а также роль аналитики в формировании более персонализированного подхода к обучению. Статья представляет интерес для педагогов, образовательных менеджеров, а также специалистов в области информационных технологий, работающих в сфере образования.
Ключевые слова
большие данные, аналитика, качество образования, образовательные технологии, машинное обучение, искусственный интеллект, оценка успеваемости, прогнозирование, образовательные программы, конфиденциальность данных, обработка данных, инновации в образовании
