داده کاوی

کاربرد داده کاوی در آموزش

در این مقاله به کاربرد داده کاوی در آموزش میپردازیم.داده کاوی یک رشته در حال ظهور است که به دنبال توسعه روش‌هایی برای کشف مقادیر زیادی از داده‌ها از محیط آموزشی است، تا رفتار، علایق و نتایج دانش آموزان را به روشی بهتر درک کند. در سال‌های اخیر کارهای مختلفی در رابطه با این تخصص وجود داشته است و تکنیک‌های داده کاوی متعدد مشتق شده از این امر برای رفع مشکلات مختلف آموزشی استفاده شده است. هدف از این مقاله ارائه مروری بر کارهایی است که در آن از تکنیک داده کاوی برای حل مشکلات خاص آموزش استفاده شده است.

علم داده کاوی روش نوین و کارآمدی در استخراج داده‌هاست. تمام فعالیت‌های روزمره، تخصصی و علمی ما بستگی به وجود، جمع آوری و پردازش صحیح داده‌ها دارد. چه در طیف محدود و چه گسترده تنها زمانی چرخه یک فرآیند نامیرا و پویا خواهد بود که داده‌های بروز و بهینه بدست آوریم.

بنابراین با استفاده از علم داده کاوی می‌توان دیتاهای مرتبط با حوزه کاری را استخراج، طبقه بندی و سازماندهی کرد و سپس با استفاده از آن‌ها به استراتژی و راه حلی راهبردی دست یافت. کشف و استفاده از برنامه‌های داده کاوی است که امروز به رشد در صنعت و علوم آموزشی منتهی می‌شود، بنابراین لازم است که کاربردهای داده کاوی در علوم و صنایع بشناسیم:

بقایای علوم با داده کاوی

علوم و آموزش در نهایت در صنایع و مشاغل به مرحله استفاده وارد می‌شوند، بنابراین نخستین طبقه‌ای که همواره باید بروز و جدید باشد علوم متفاوت هستند. تجزیه و تحلیل داده‌ها و خلق استراتژی‌های جدید در علوم و فناوری‌ها با استفاده از داده کاوی رشد و پیشرفت صنایع را تضمین می‌کند.

باهم نمونه‌هایی از کاربردهای متداول داده کاوی در علوم و صنایع را بررسی می‌کنیم:

مثال کاربرد داده کاوی در آموزش

از داده کاوی بصورت کلی در علوم متفاوتی همچون آمارهای شیمی، مدلسازی در مهندسی، دینامیک سیالات، مدلسازی‌های جغرافیایی و … استفاده می‌کنند. در ادامه بخش‌های مختلف داده‌کاوی را می‌شناسید و متوجه می‌شوید که چگونه الگوریتم‌های پیچیده داده کاوی به علوم و صنایع فرصت تقسیم کردن داده‌های بزرگ، شناختن الگوهای بهتر و پیش بینی نتیجه استفاده از داده‌های خام را می‌دهند:

  • آموزش عالی.
  • صنعت انرژی.
  • سایر کاربردهای علمی.
  • مهندسی ساخت.
  • داده کاوی فضایی.

داده کاوی و آموزش عالی

همانطورکه می‌دانید روز به روز بر آمار تقاضای آموزش عالی افزوده می‌شود و افراد بیشتری تمایل به یادگیری و تحصیل بیشتر دارند. افزایش این تقاضا برای آموزش خود ناشی از تقاضاهایی است که شرکت و سازمان‌ها برای رشد و تعالی بیشتر از مجموعه خود انتظار دارند. بنابراین افراد برای ماندن در این چرخه نیاز به آموزش دارند، البته آموزشی بروزتر و راهبردی تر در صنایع و علوم.

موسسات آموزشی امروز به دنبال این راه حل و یا استراتژی نجات دهنده هستند که بهترین روش‌های آموزشی را کشف و خلق کنند و نیروی آموزش دیده بهتری تحویل سازمان‌ها بدهند. اینکار بدون داشتن اطلاعات کافی از جامعه‌ای که در حال آموزش هستند غیرممکن است، پس از داده کاوی کمک می‌گیرند.

موسسات از علم داده کاوی برای بررسی عملکرد و نتیجه بخشی سیستم آموزشی خود و رویه‌هایی که انتخاب می‌کنند می‌توانند بهترین استراتژی آموزشی را بدست آورند.

بعنوان مثال با استفاده از علم داده کاوی مطالعه و بررسی می‌کنند که جامعه دانشجوی هدف چقدر از روش آموزشی جدید تاثیر پذیرفته‌اند. این استراتژی جدید چقدر در افزایش آگاهی و قدرت یادگیری دانشجویان موثر بوده؟ یا در حالت دیگر می‌توانند با استفاده از داده کاوی روش‌های جذب دانشجویان به علوم متفاوت و نیازمند به توسعه را پیدا می‌کنند.

تمام این موارد در سیستم آموزشی با استفاده از اطلاعات بدست آمده از دانشجویان، رفتارهای تحصیلی آن‌ها و عملکردشان در طی سالهای تحصیل بدست ‌می‌آید. با استفاده از داده‌های بزرگ و جمع بندی شده روش‌ها و استراتژی‌های جدیدتری اتخاذ می‌شود و به نمودارها و الگوریتم‌های صحیح‌تری دست پیدا می‌کنند.

اما موارد بالا تنها کاربردهای داده کاوی در موسسات عالی و آموزشی نیستند:

کاربردهای داده کاوی در آموزش عالی

  • پیش بینی ثبت نام و عدم ثبت نام دانشجویان در برنامه‌های آموزشی.
  • پیش بینی سطح ثبت نام کنندگان در برنامه‌های آموزشی.
  • پیش بینی و شناخت گروه‌هایی که برای فارغ‌التحصیل شدن به کمک بیشتری احتیاج دارند.
  • پیش بینی اینکه درآینده برای گروه‌های با سطح پایین‌تر چه روندهایی کاربردی و مثبت خواهد بود.
  • اصلاح مدیریت و تنظیم روند ثبت نام.

آیا داده کاوی در جهت دهی دانش‌آموزان موثر است؟

بله. داده کاوی علاوه‌بر کاربرد در موسسات عالی در سیستم آموزشی دانش‌آموزی نیز بسیار مفید واقع می‌شود. اما در مدارس آموزشی از داده کاوی چه استفاده‌های می‌توان کرد؟

  • شناخت، پیش‌بینی و یافتن مسیرهایی برای جهت دادن به مسیرهای شغلی دانش‌آموزان.
  • تجزیه و تحلیل داده‌های بدست آمده از دانش‌آموزان و بدست آوردن الگوریتم‌های آموزشی کاربردی و بهینه.
  • کشف پایگاه‌های داده‌ای و الگوهای جدید و پنهان شده در پایگاه اطلاعاتی سیستم آموزشی.

سایر کاربردهای علمی داده کاوی:

همانطورکه گفتیم از داده کاوی و علم به داده‌ها علاوه‌بر موسسات عالی در دبیرستان‌ها و دیگر حوزه‌های علمی نیز می‌توان بهره‌برد. از آنجایی که هر بستر علمی پایگاه‌های اطلاعاتی منحصربفرد خود را دارند بنابراین با استفاده از هریک می‌توان مدلسازی بهتری را تجربه کرد. از جمله موارد علمی که می‌توان داده کاوی را به وضوح در آن دید و نام برد عبارتند از:

  • شبیه سازی‌های عددی سریع و آنی در زمینه‌های متفاوت علمی همچون دینامیک سیالات، آب و هوا شناسی و مدلسازی اکوسیستم پایگاه‌های داده گسترده، مهندسی شیمی.
  • در تمام موارد علمی فوق افراد نیاز به انبار داده، پردازش اطلاعات، تجسم و تصویر سازی از الگوریتم‌های جدید، ابزار جستجو و نتیجه‌گیری احتیاج دارند.
  • داده کاوی توانایی انبار اطلاعات و داده‌ها، پردازش اطلاعات، تصویرسازی و عینی کردن داده‌ها برای محقق و جستجو براساس نمودار را دارد.

کاربرد داده کاوی در علم و آموزش صنعت انرژی

انرژی در هر شکل امروز یکی از نیازهای ضروری انسان‌ها و صنایع است. داده کاوی امروز در بخش انرژی نیز نقش پررنگی ایفا می‌کند. یافتن تکنیک‌ها و استراتژی‌ها هر روز پیچیده‌تر می‌شود و ذهن انسان از جمع آوری و پردازش حجم روز افزون داده‌ها ناتوان است و یا دچار سختی می‌شود.

در اینصورت داده کاوی می‌تواند تمام داده‌های مورد هدف را جمع آوری و تکنیک‌هایی مناسب ارائه دهد. از جمله مدلسازی‌ها و تکنیک‌های کاربردی که امروز از علم داده کاوی در صنعت انرژی بسیار مورد استفاده قرار می‌گیرند، می‌توان به مدل‌های درخت تصمیم‌گیری و یادگیری ماشین بردار اشاره کرد.

این مدل‌ها دو رویکرد پرطرفدار در صنایع بشمار می‌روند و می‌توانند در مدیریت، تصمیم‌گیری و ارائه راه حل‌های جدید و بهینه کمک بزرگی برای مدیران و محققان باشند. جالب است بدانید که استفاده از داده کاوی در علوم و صنایع مرتبط با انرژی حتی به کاهش هزینه‌ها نیز منجرب می‌شود و به همین دلیل بسیار مورد استقبال قرار می‌گیرد.

داده کاوی این قدرت را دارد که خروجی‌های انرژی را پیش‌بینی کند. قیمت انرژی بدست آمده را پاکسازی و تنظیم نماید و درنهایت به سوددهی مثبت صنعت منجرب شود.

داده کاوی در علم مهندسی ساخت

یکی از علومی که فعالین آن در هر لحظه باید از داده کاوی استفاده کنند مهندسی ساخت است. در این علم از داده کاوی و تکنیک‌های رایج آن برای بدست آوردن نقاط اتصال و روابط میان الگوهای معماری محصول استفاده می‌شود. پیش‌بینی مدت زمان توسعه پروژه و هزینه‌های فعلی و احتمالی محصول نیز دیگر کاربردهای داده کاوی در مهندسی ساخت است.

از طريق
upgrad

پانته‌آ پایدار

من پانتـه‌آ پایـدار کارشناس ارشد مهندسی آی تی در گرایش کسب و کار الکترونیکی هستم. علاقمند به هر فناوری و تکنیک جدیدی در حوزه آی‌تی و هر چه به این حوزه کمک می‌کند. به تحقیق و پژوهش و تولید محتوا در زمینه دنیای دیجیتال و آی تی مشغولم.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.

دکمه بازگشت به بالا