В статье рассматривается использование больших данных и продвинутой аналитики в
образовании. Автор обсуждают значимость этих технологий для повышения эффективности
образовательных процессов и принятия обоснованных решений в образовательных учреждениях. Статья
охватывает такие темы, как сбор и анализ данных о студентах, преподавателях и учебных программах,
использование алгоритмов машинного обучения для прогнозирования успеха студентов и определения
лучших методов преподавания, а также применение аналитики данных для выявления трендов и паттернов в
образовательной сфере. Автор подчеркивают, что использование больших данных и продвинутой аналитики
позволяет более точно анализировать и понимать процессы, происходящие в образовании, а также
прогнозировать результаты обучения. Это может помочь разработчикам учебных программ,
администраторам образовательных учреждений и преподавателям принимать более обоснованные решения,
опираясь на факты и данные. В заключении статьи отмечается, что использование больших данных и
продвинутой аналитики в образовании может привести к качественным изменениям в системе образования,
улучшению результатов обучения и персонализации учебного процесса. Однако авторы призывают
осторожно подходить к использованию этих технологий, учитывая вопросы приватности и этичности
обработки данных студентов.