Chuyên gia giáo dục Úc chia sẻ công nghệ phân tích dữ liệu siêu hiện đại

Một trong những xu hướng quan trọng là việc phân tích học thuật tổng quát và phân tích dữ liệu người học. Cùng với sự lên ngôi của big data (Dữ liệu lớn), việc phân tích sẽ ngày càng xác đáng giúp xây dựng được các chương trình học thích hợp, đồng thời góp phần nhiều hơn vào sự thành công của người học.

Theo Giáo sư Gregor Kennedy, Thừa hành Phó Chủ tịch Hội đồng đại học (Phụ trách đào tạo) kiêm Giám đốc Trung tâm Nghiên cứu giáo dục bậc cao thuộc Đại học Melbourne, phân tích dữ liệu người học không phải là khái niệm mới, tuy nhiên sự bùng nổ của Dữ liệu lớn đã đem đến triển vọng mới, hỗ trợ tích cực vào thành công của sinh viên: “Triển vọng quan trọng của phân tích dữ liệu người học là chỉ ra được những hình mẫu ẩn chứa trong quá trình học của sinh viên để từ đó có thể chủ động hỗ trợ giúp sinh viên thành công”.

Phó Giám đốc Sở Giáo dục và Đào tạo TP.HCM Phạm Ngọc Thanh (trái) và Giáo sư Gregor Kennedy.

Ông đã chia sẻ 3 ví dụ ứng dụng phân tích dữ liệu người học được thực hiện tại Đại học Melbourne (Úc) gồm: nhận thức và tương tác; lớp học trực tuyến mở quy mô lớn; và mô phỏng kỹ năng phẫu thuật vỏ não. Trong cả ba ví dụ, từ phân tích cách thiết kế chương trình học cũng như cách học của sinh viên, Giáo sư Gregor đã chỉ ra được những kết quả hết sức tích cực.

Trong ví dụ thứ nhất, Giáo sư chia sẻ rằng những người làm công tác giáo dục có thể dùng việc phân tích để tìm ra mẫu hành vi khác nhau của sinh viên khi các em hoàn thành các nhiệm vụ nhỏ trong quá trình học. Những mẫu hành vi khác nhau sẽ gợi ý về cách học và phương pháp tiếp cận khác nhau của sinh viên, cũng như nhận thức khác nhau khi làm bài tập, từ đó cho ra kết quả học tập và mức độ thành công khác nhau.

Ở ví dụ thứ hai phân tích từ các lớp học trực tuyến mở quy mô lớn, Giáo sư Gregor nhấn mạnh “cách chúng ta (những người làm công tác giáo dục) thiết kế và sắp xếp chương trình học ở cấp vĩ mô thật sự có thể ảnh hưởng đến phương pháp học của sinh viên, đó là xem và ôn bài”.

Phương pháp học từ mô phỏng ở ví dụ cuối đã nhận được phản hồi tích cực của 24 sinh viên y khoa tham gia thực nghiệm trong cuộc phỏng vấn ngay sau buổi thử nghiệm.

Từ những ví dụ trên, Giáo sư Gregor kêu gọi những người làm trong lĩnh vực giáo dục hãy dùng phân tích dữ liệu người học vào mục đích cao hơn là hỗ trợ để sinh viên thành công trong việc học chứ không dừng lại ở việc giúp sinh viên đang có nguy cơ không theo kịp chương trình học như hiện nay.

Ảnh minh họa cho phân tích Big Data (được trích từ Trình bày của GS Gregor Kennedy)

Tại Việt Nam, phương pháp phân tích dữ liệu người học có thể áp dụng ở các trường đại học đang theo đuổi mô hình giáo dục 4.0. Áp dụng phân tích dữ liệu người học sẽ góp phần nâng cao chất lượng dạy và học ở bậc đại học, đào tạo ra nguồn nhân lực chất lượng cao, đồng thời thể hiện được sự sáng tạo và thích ứng của các trường đồng hành cùng cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư.

Ngân Hà

Nên đọc

RMIT tổ chức tọa đàm về xây dựng thương hiệu cá nhân cho người trẻ

RMIT cùng cộng đồng tham gia làm sạch môi trường

Vinacapital và RMIT Việt Nam hợp tác mời giáo sư quốc tế về Việt Nam

Sinh viên RMIT tham dự Hult Prize vòng khu vực tại Thượng Hải