Zusammenfassung: Mit dem raschen Anstieg digitaler Technologien sammeln Hochschulen und Universitäten nun eine große Menge an Informationen über die Leistung, Anwesenheit und auch die Lernmuster der Studierenden. Big Data-Analyse (BDA) hilft dabei, diese Informationen zu analysieren und den Unterricht sowie das Lernen zu verbessern. Dieses Papier bietet Einblicke, wie BDA Lehrern hilft, fundiertere Entscheidungen zu treffen, personalisierte Lernerfahrungen zu gestalten und Studierende zu motivieren, sich aktiv mit dem Lernen zu beschäftigen. Durch die Verfolgung der Lernenden auf frühem Niveau können Educators leicht ihre Schwierigkeiten erkennen und die Abbrecherquoten mit angemessener Anleitung und Motivation senken. Das Papier überprüft auch Forschungen von anderen Autoren, deren praktische Umsetzungen sowie die Vor- und Nachteile der Nutzung großer Datenmengen in der Bildung. Die Vorteile beinhalten besseres Lernen und gezielte Wege, jedoch mit einigen Einschränkungen hinsichtlich der Privatsphäre und Sicherheit der Daten. Der Erfolg von BDA erfordert einen verantwortungsvollen Umgang mit Daten unter Einhaltung geeigneter ethischer Praktiken. In Zukunft werden Werkzeuge wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und das Internet der Dinge (IoT) noch mehr Möglichkeiten eröffnen, Bildungsdaten zu nutzen. Es ist notwendig, dass Lehrer und Lernende ihre digitalen Fähigkeiten verbessern und Politiker faire Richtlinien sicherstellen, die eine effektive Nutzung von Analysen ermöglichen. Obwohl Big Data das volle Potenzial hat, die Bildung innovativer, interaktiver und personalisierter zu gestalten, bleibt es stets unterstützend und ersetzt nicht die menschlichen Werte, die immer den Kern der Bildung bilden.
Monica Juneja (Di,) hat diese Frage untersucht.