교육 데이터 수집 기술 시스템***에는 데이터 수집 도구, 데이터 저장 및 관리, 데이터 분석 및 마이닝, 데이터 시각화 및 보고 등이 포함됩니다.
1. 데이터 수집 도구.
데이터 수집 도구에는 설문지, 관찰 기록, 인터뷰, 테스트 또는 검사 및 기타 방법이 포함됩니다. 이러한 도구를 사용하여 학생, 교사, 학교 및 교육 시스템에 대한 다양한 데이터를 수집할 수 있습니다.
2. 데이터 저장 및 관리.
데이터 저장 및 관리에는 수집된 데이터를 저장하기 위한 데이터베이스나 데이터 웨어하우스를 구축하고 관리하는 작업이 포함됩니다. 이러한 데이터에는 학생 정보, 학업 성과, 교사 평가, 교육 자료 및 기타 교육 관련 데이터가 포함될 수 있습니다.
3. 데이터 분석 및 마이닝.
통계, 데이터 마이닝, 기계 학습 및 기타 기술을 사용하여 수집된 데이터를 분석하고 마이닝합니다. 데이터 분석을 통해 학생의 학습특성, 교수효과, 교육정책의 영향 등의 정보를 밝혀 의사결정의 기초를 제공할 수 있습니다.
4. 데이터 시각화 및 보고.
분석된 데이터 결과를 차트, 보고서, 문서 등 시각적으로 표시합니다. 데이터 시각화를 통해 데이터 분석 결과를 보다 직관적으로 이해하고 전달할 수 있으며 의사결정과 실행을 촉진할 수 있습니다.
교육 데이터 수집 실행 방법:
1. 학생 평가 시험.
학교나 교육기관에서는 일반고사, 표준화 시험 등 표준화된 학생 평가 시험을 이용해 학생의 학업 성취도 및 학업 능력에 대한 데이터를 수집할 수 있습니다.
2. 설문지 분석.
설문지를 사용하여 학생, 교사, 부모 또는 기타 관련 직원으로부터 교육 데이터를 수집합니다. 설문지에는 학생 배경, 학습 스타일, 교육 방법 평가, 교육적 요구 등에 대한 질문이 포함될 수 있습니다.
3. 인터넷 정보 기술 도구.
정보 기술 도구와 시스템을 활용하여 교육 데이터를 수집합니다. 예를 들어 학교 관리 시스템, 학생 정보 관리 시스템, 온라인 학습 플랫폼 등은 학생 학습과 관련된 데이터를 기록하고 저장할 수 있습니다.