5

Velká data pro chudé studenty

WASHINGTON, DC – Země potřebují kvalifikované a talentované lidi, aby vytvářeli inovace, o něž se opírá dlouhodobý hospodářský růst. To platí jak ve vyspělých, tak v rozvojových ekonomikách. Bez investic do vzdělávání a profesní průpravy se to však nestane. Chceme-li skoncovat s chudobou, snížit nezaměstnanost a zastavit rostoucí ekonomickou nerovnost, musíme najít nové, lepší a levnější způsoby výuky – a v ohromném rozsahu.

Tento cíl se může zdát příliš finančně náročný i pro bohatší země; výrazně pomoci by ale mohl důmyslný sběr, analýza a využití dat o vzdělávání. Naštěstí žijeme ve věku, kdy nám informační technologie dávají vhodné nástroje k rozšíření přístupu ke kvalitnímu a dostupnému vzdělávání. Velká data (big data) – objemné, komplexní datové soubory, jež firmy používají k analýze a prognóze spotřebitelského chování – mohou učitelům a společnostem poskytnout bezprecedentní množství informací o vzorcích učení žáků a tím školám pomoci čím dál sofistikovaněji personalizovat výuku.

Chicago Pollution

Climate Change in the Trumpocene Age

Bo Lidegaard argues that the US president-elect’s ability to derail global progress toward a green economy is more limited than many believe.

Skupina Světové banky a její pobočka pro půjčky soukromému sektoru, Mezinárodní finanční korporace (IFC), se snaží tohoto potenciálu využít k podpoře národních vzdělávacích soustav. Nedávno spuštěná iniciativa nazvaná Systémový přístup pro lepší vzdělávací výsledky (SABER) shromažďuje a porovnává komparativní data týkající se vzdělávacích politik a institucí ze zemí po celém světě.

Schopnost shromažďovat informace o interakci mezi učitelem a žákem a mezi žáky a vzdělávacími soustavami může mít v soukromém sektoru dalekosáhlý vliv. V Keni například společnost Bridge International Academies ve velkém měřítku využívá adaptivní učení. Bridge, klient IFC založený třemi americkými podnikateli, provozuje 259 mateřských a základních škol, kde měsíční školné činí v průměru šest dolarů. Pro žáky i pedagogy je to obří vyučovací laboratoř.

Bridge testuje různé přístupy k výuce běžných dovedností a pojmů tím, že ve velkém počtu tříd nasazuje dvě verze téže lekce zároveň. Hodiny vedou učitelé podle standardizovaných, předem připravených plánů, pomocí tabletů, které současně sledují, kolik času učitelé nad každou lekcí stráví. Do učitelova tabletu se zaznamenávají také výsledky testů, přičemž každých 21 dní se uloží víc než 250 tisíc bodových hodnocení. Na základě těchto dat hodnotící tým Bridge určuje, která lekce je nejúčinnější a rozešle ji do zbytku sítě jejich škol.

Víme, že pokles výkonu žáka může zapříčinit bezpočet těžkostí – úmorné letní vedro ve třídách bez klimatizace, problémy doma či nekvalitní učitelé, abychom jmenovali jen namátkou. Když se ale data shromažďují ve velkém měřítku, proměnné faktory se rozprostřou a vystoupí podstatné odlišnosti. Právě v tom je obrovská hodnota velkých dat.

Jiným případem je SABIS, poskytovatel vzdělávání v mateřských a základních školách ve Spojených státech, Evropě, Asii, na Středním východě a v severní Africe. Společnost SABIS shromažďuje rozsáhlé soubory dat, aby zajistila vysoké standardy a zvýšila studijní výsledky více než 63 tisíc žáků. Z nepřetržitého sledování ročních studijních výsledků vzniká víc než 14 milionů datových bodů, jichž se využívá k formulování pokynů, dosahování vzdělávacích cílů a zajišťování soudržnosti napříč sítí této firmy v 15 zemích.

Dalším příkladem společnosti v čele datové revoluce je Knewton, adaptivní vzdělávací platforma, která pomocí prediktivní analytiky personalizuje digitální kurzy. Pomocí obsahu a pokynů šitých na míru mohou individuální výuku poskytovat i třídy bez prostředků, jaké mají soukromé školy. Díky tomu učitelé tráví čas nejefektivnějším možným způsobem – řešením problémů s žáky – namísto vedení nediferencovaných hodin.

Tyto přínosy nejsou bez rizik. Teprve se začínáme potýkat s otázkou, jak zužitkovat nesmírný potenciál velkých dat pro výuku a zároveň ochránit soukromí žáků. V některých případech technologie ke sběru dat předbíhá naši schopnost rozhodovat, jak by se měla shromažďovat, uchovávat a sdílet. Bez ohledu na to, jak pečlivě jsou data zabezpečena, je stále nezbytná jasná koncesní konstrukce k jejich využívání. V mnoha rozvojových zemích neexistují v oblasti dat vůbec žádné předpisy na ochranu soukromí.

Fake news or real views Learn More

Styčná plocha mezi daty a vzděláváním je příslibem nových vzdělávacích produktů pro lepší učení, s velkým potenciálem prospěchu, zejména pro chudé. Abychom přínosy realizovali v praxi, a to zodpovědně, musíme zajistit, aby sběr dat nebyl nepřiměřeně rozsáhlý a nevhodný a aby napomáhal učení. Soukromý sektor, vlády a instituce jako Skupina Světové banky musí formulovat pravidla, v souladu s nimiž se nezbytné informace o výkonnosti studentů budou shromažďovat, sdílet a využívat. Rodiče i žáci si to zaslouží.

Z angličtiny přeložil David Daduč