Big data a jejich využití ve vzdělávání

Využití velkých dat ve vzdělávání je v současnosti poměrně diskutovaným tématem, na které bylo v posledních letech napsáno mnoho článků, ale také knih. Shromažďování a analýza big dat ve vzdělávání má potenciál. To lze spatřovat například u MOOC kurzů, které big daty disponují a také je mnohdy efektivně pracují za účelem zlepšení svých kurzů. Z těch nejznámějších jde například o Duolingo, Khan Academy či Courseru. Druhou oblastí, v níž se uplatnění big dat zvažuje, je samotné školství, do níž je aplikace poznatků získaných z big dat podstatně složitější. Přesto lze dohledat projekty, které s big daty pracovaly nebo v současnosti stále pracují.

Pokud bychom měli jmenovat konkrétní projekt, který s big daty pracoval, byl by to projekt Arizona State University. V rámci projektu byl implementován systém, který měl za pomoci získání a následné analýzy velkých dat realizovat efektivnější výuku matematiky. V rámci tohoto projektu nebyly vyhodnocovány systémem jen výsledky, ale také snímaná rychlost reakce studentů, či jejich pohyby myší. Na základě získaných dat pak systém dále přizpůsoboval výuku na míru konkrétnímu studentovi. Vyučující pak měl možnost podívat se na výsledky a v případě potřeby studentům s probíranou látkou pomoci. Samotný projekt byl velice nákladný, nicméně se zvýšila úspěšnost studentů o 13 % a počet neúspěšných se snížil o 54 %. Z tohoto hlediska se jednalo o účelně vynaložené prostředky. [1]

Otázkou však dle mého názoru zůstává, zda se v tomto případě skutečně jedná o projekt pracující s velkými daty, či spíše nejde o data malá. V tom případě bychom potom za projekt, které pracují s big daty mohli považovat například AltSchool.

A co mohou s sebou big data do vzdělávání přinést? Viktor Mayer-Schönberger a Kennethem Cukierem ve své knize Learning with Big Data: the Future of Education hovoří o možné větší demokratizaci přístupu ke vzdělávání, která se v současnosti pojí právě s MOOC kurzy a zjištění, co je ve vzdělávání efektivní a co nikoliv. Přínos big dat a pozitivní změny spatřují ve třech oblastech. Jde především o změny týkající se zpětné vazby, individualizace tzn. personalizace výuky a možné přesnější predikce, například ve vzdělávacích potřebách jednotlivců. Výhody, které analýza s sebou přináší pak může být větší personalizace výuky a obsahu, identifikace potřeb jedince. Velkou výhodou je možnost poměrně detailního průběžného sledování a vyhodnocování pokroku studenta. Ve výsledku tak může dojít ke zlepšení metod učení, a big data tak můžou přinést odpověď na otázku, co a jak učit. Nicméně s sebou přináší i značné množství nevýhod. Za první lze považovat samotnou realizaci, neboť jak samotné shromažďování, tak efektivní analýza dat je poměrně složitým a nákladným procesem který se současně velice špatně právně ošetřuje. Otázkou také je, jakým způsobem budou tato data uchovávána. Jako další z největších hrozeb se jeví například persistence dat, a tudíž i jejich možné použití k jiným účelům v budoucnosti, stejně tak jako jejich další možná zneužití. Taktéž predikce mohou být chybné a zásadně negativně ovlivnit studenta v jeho rozhodování týkající se například budoucího studia. Ačkoli data mohou mít velkou výpovědní hodnotu, je potřeba uvážit kontext, což je v případě systémů, které uvažují jen jim dostupná data není zcela možné. Na studenty, stejně tak jako na učitele, může být v konečném důsledku vyvíjen poměrně velký tlak. [2]

Je otázkou, zda uvedené klady vyvažují zápory, mezi které patří i závažná rizika. Osobně se domnívám, že i přes velké množství záporů a rizik může být využití big dat za určitých okolností přínosné. Jako nezbytný však vnímám určitý nadhled nad danými daty, neboť ta, jak už bylo řečeno, nemusí být vždy zcela vypovídající. Signifikantní je potom zajištění bezpečnosti a právního prostředí. Již zde je podle mě možné, alespoň vzhledem k českému prostředí, zaujmout určitý skeptický pohled.

Zdroje:

[1] USING BIG DATA TO CUSTOMIZE LEARNING (LEARNING WORLD: S5E35, 2/3) WISE Channel. In: Youtube [online]. May 24, 2015 [cit. 2017–10–26]. Dostupné z: https://www.youtube.com/watch?v=r9d-BER4GdQ.

[2] MAYER-SCHÖNBERGER, Viktor a Kenneth CUKIER. Learning with Big Data: the Future of Education. 1. Boston, New York: Houghton Mifflin Harcourt, 2014, 60 s. ISBN 978–0544–35550–7