Using big data to analyze and optimize the educational process in higher education institutions
Authors: Щелокова Ю.К. 
Published: June 2024

В настоящее время использование больших данных в образовательном процессе высших учебных заведений становится все более актуальным. Целью данного исследования является изучение возможностей применения технологий больших данных для анализа и оптимизации образовательного процесса в вузах. В работе использованы методы систематического обзора литературы, анализа конкретных кейсов внедрения больших данных в университетах, а также статистические методы обработки данных. Результаты исследования показывают, что применение больших данных позволяет повысить эффективность образовательного процесса за счет персонализации обучения, прогнозирования успеваемости студентов, оптимизации учебных программ и ресурсов. Например, в Университете Пердью (США) внедрение системы анализа данных об успеваемости и поведении студентов привело к увеличению показателя удержания студентов на 21% и росту среднего балла на 0,3 пункта. В Открытом университете Великобритании алгоритмы машинного обучения используются для выявления студентов, подверженных риску отчисления, что позволило снизить этот показатель на 12%. В Университете Тунцзи (Китай) анализ данных о трудоустройстве выпускников помог скорректировать учебные программы и повысить релевантность получаемых студентами знаний и навыков требованиям рынка труда. Кроме того, большие данные открывают новые возможности для исследований в сфере образования, позволяя изучать закономерности обучения, факторы успешности студентов, эффективность различных педагогических подходов и образовательных технологий на больших выборках. Однако внедрение технологий больших данных в вузах сопряжено с рядом проблем, таких как обеспечение качества и безопасности данных, соблюдение этических норм и конфиденциальности, необходимость изменения организационной культуры и развития компетенций сотрудников. Дальнейшие исследования должны быть направлены на разработку стандартов и лучших практик использования больших данных в высшем образовании, изучение долгосрочных эффектов их применения, а также на поиск оптимальных моделей интеграции технологий больших данных в образовательные процессы вузов.
Currently, the use of big data in the educational process of higher education institutions is becoming increasingly relevant. The purpose of this study is to explore the possibilities of using big data technologies to analyze and optimize the educational process in universities. The paper uses methods of systematic literature review, analysis of specific cases of big data implementation in universities, as well as statistical methods of data processing. The results of the study show that the use of big data makes it possible to increase the effectiveness of the educational process by personalizing learning, predicting student performance, optimizing curricula and resources. For example, at Purdue University (USA), the introduction of a data analysis system on student academic performance and behavior led to an increase in student retention by 21% and an increase in the average score by 0.3 points. At the UK Open University, machine learning algorithms are used to identify students at risk of expulsion, which has reduced this figure by 12%. At Tongji University (China), the analysis of graduate employment data helped to adjust curricula and increase the relevance of the knowledge and skills acquired by students to the requirements of the labor market. In addition, big data opens up new opportunities for research in the field of education, allowing us to study the patterns of learning, factors of student success, the effectiveness of various pedagogical approaches and educational technologies in large samples. However, the introduction of big data technologies in universities is associated with a number of problems, such as ensuring data quality and security, compliance with ethical standards and confidentiality, the need to change organizational culture and develop employee competencies. Further research should be aimed at developing standards and best practices for the use of big data in higher education, studying the long-term effects of their application, as well as searching for optimal models for integrating big data technologies into the educational processes of universities.