توماس براموتيدهام – الرئيس التنفيذي لشركة بريسايت.
في عالم يعتمد بشكل متزايد على البيانات، تعد معرفة البيانات – القدرة على قراءة البيانات وفهمها والتواصل معها – عنصرًا حاسمًا في قائمة المهارات المرغوبة
إن التقدم السريع في التكنولوجيا – وخاصة في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي (AI)، والروبوتات، وعلوم البيانات – يعيد تشكيل العالم الذي نعمل فيه بشكل جذري، ويخلق مسارات وظيفية جديدة تماما، في حين يتساءل في الوقت نفسه عن وجود بعض الأدوار التقليدية. على الرغم من أننا لا نستطيع التنبؤ بالطبيعة الدقيقة لوظائف الغد، إلا أنه يمكننا الاستفادة من تحليلات البيانات الضخمة لضمان استعداد طلاب اليوم بشكل أفضل للمستقبل، من خلال تجارب تعليمية مصممة خصيصًا لقدراتهم وإمكاناتهم الفريدة.
التعلم ليس رفاهية الحياة “مقاس واحد يناسب الجميع”. نحن، في أغلب الأحيان، نستهلك المحتوى ونفهمه بسرعات مختلفة. وبالنسبة للمستقبل الذي لم يتم تحديده بعد، فإن النهج الشخصي للتعليم هو المفتاح لإعداد الطلاب. والأهم من ذلك، أن تحليلات البيانات الضخمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لديها القدرة على إحداث ثورة في التعليم، وبشكل أكثر تحديدًا من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات التي توفر رؤى حول أنماط تعلم الطلاب وتفضيلاتهم وأدائهم. ونتيجة هذه الثورة هي أن المعلمين يمكنهم اكتساب فهم أعمق لرحلة التعلم لكل طالب، وسيكونون قادرين على تحديد نقاط القوة والضعف، وتصميم الخبرات التعليمية لتلبية احتياجات الطلاب الفردية.
أحد أقوى تطبيقات تحليلات البيانات الضخمة في التعليم هو التحليلات التنبؤية، حيث يمكن أن يوفر تحليل البيانات التاريخية وتحديد الأنماط، بالإضافة إلى قوة التحليلات التنبؤية، رؤى قيمة حول المسارات الوظيفية المحتملة للطلاب. على سبيل المثال، قد يكون الطالب الذي يُظهر قدرة قوية على حل المشكلات والإبداع، مناسبًا تمامًا لمهنة مستقبلية في الذكاء الاصطناعي أو الروبوتات، حتى لو لم يكن الدور المحتمل موجودًا حاليًا. يمكن أن تساعد هذه الرؤية المعقدة في توجيه المعلمين لتوفير تجارب وفرص تعليمية أكثر صلة للطلاب، وإعدادهم للمهن المستقبلية.
يعد تطوير أنظمة التعلم التكيفية ميزة أخرى لتأمين المستقبل بفضل تحليلات البيانات الضخمة. تستخدم هذه الأنظمة الذكية خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات أداء الطلاب وتكييف محتوى التعلم في الوقت الفعلي، مما يوفر تجارب تعليمية مخصصة تضمن تحدي الطلاب دائمًا في المستوى المناسب. وبدوره، فإن نهج التعلم التكيفي لديه القدرة على غرس عقلية النمو، وإعداد تلك العقول الشابة للمتطلبات دائمة التطور لمكان العمل في المستقبل.
ورغم أننا لا نستطيع التنبؤ بدقة بالأدوار الوظيفية المستقبلية، فإننا نعلم أن مهارات معينة ــ مثل التفكير النقدي، والإبداع، وحل المشكلات، ومحو الأمية الرقمية ــ ستكون ذات قيمة متزايدة. وكما هو الحال مع توجيه الطلاب إلى المسارات المهنية التي يظهرون فيها استعدادًا مبكرًا، فمن خلال تحليل البيانات الضخمة، يمكن للمعلمين لدينا تحديد ورعاية وتصميم تجارب التعلم التي تعزز هذه المهارات المستقبلية لدى الطلاب.
وبعيدًا عن محو الأمية الرقمية، في عالم مدفوع بشكل متزايد بالبيانات، تعد معرفة البيانات – القدرة على قراءة البيانات وفهمها والتواصل معها – عنصرًا حاسمًا في قائمة المهارات المرغوبة. ومن خلال دمج تحليلات البيانات في المناهج الدراسية، يمكننا التأكد من أن الطلاب ليسوا مجرد مستهلكين سلبيين للبيانات، بل مشاركين نشطين في العالم القائم على البيانات، وإعدادهم لمجموعة واسعة من المهن، والتي قد لا يكون الكثير منها موجودًا بعد.
باعتبارنا محترفين في مجال التكنولوجيا، يمكننا في Presight التعاون مع المؤسسات التعليمية، مثل الجامعات والمدارس المهنية، لتطوير مناهج دراسية ذات صلة وتركز على المستقبل للمساعدة في تشكيل البرامج التعليمية التي تتوافق مع الاحتياجات المتطورة لصناعة التكنولوجيا، مما يضمن أننا نفعل ذلك بمسؤولية. ، مع إعطاء الأولوية لخصوصية البيانات والاعتبارات الأخلاقية.
قد تكون وظائف الغد غير معروفة، والمستقبل غير مؤكد، ولكن قوة تحليلات البيانات الضخمة يمكن أن تضمن أن طلاب اليوم مستعدون لمواجهتها بشكل مباشر. ومن خلال الاستفادة من البيانات لتوفير تجارب تعليمية مخصصة، والتنبؤ بالمسارات الوظيفية المحتملة، وتعزيز المهارات الحاسمة، يمكننا تزويد الطلاب بالأدوات التي يحتاجون إليها للتنقل في عالم العمل المستقبلي.
