ما هو التحليل التنبئي؟

تستخدم التحليلات التنبؤية البيانات والتعلم الآلي والخوارزميات الإحصائية لتقدير احتمالية النتائج المستقبلية من خلال تحليل الاتجاهات في البيانات التاريخية.

على الرغم من أن البيانات قد تبدو معقدة، إلا أن العملية في حد ذاتها بسيطة.

تستخدم المنظمات والمؤسسات التحليلات التنبؤية لتحديد الاتجاهات في البيانات التاريخية واتخاذ قرارات مستنيرة للمستقبل. تساعد هذه العملية على وضع معايير واضحة لأنواع مختلفة من البيانات وإنشاء نماذج لتوقع المخاطر وفهمها. من خلال فهم العلاقة بين مجموعات البيانات والنتائج، يمكن للشركات التنبؤ بتأثير قراراتها.

أمثلة على التحليلات التنبؤية

غالبًا ما يُنظر إلى التحليلات التنبؤية باعتبارها تقنية جديدة، ولكنها ليست كذلك. لقد تم استخدامه لسنوات عديدة في العديد من القطاعات. تقوم معظم المؤسسات بجمع البيانات، سواء كانت تتعلق بالخدمات اللوجستية للمنتج، أو معاملات العملاء، أو أداء الطلاب. من خلال تسليط الضوء على الاتجاهات في البيانات الموجودة، يمكن للشركات التنبؤ بكيفية تصرف العملاء المشابهين.

على سبيل المثال، في قطاع الرعاية الصحية، يمكن للتحليلات التنبؤية تحديد احتمالية إلغاء المريض لموعد أو تفويته. وفي مجال التأمين، يمكن أن يساعد في منع الاحتيال. ويوجد مثال آخر في الخدمات المالية، حيث يمكن للتحليلات التنبؤية تقدير ما إذا كان من المرجح أن يسدد مقدم طلب القرض قرضه استناداً إلى خصائص محددة تم جمعها أثناء تقديم الطلب.

يعتمد التحليل التنبئي على “البيانات الضخمة”، أي مجموعات البيانات المعقدة، والتي غالبًا ما يكون من الصعب إدارتها يدويًا. ولهذا السبب يتم استخدام برامج ذكاء الأعمال لجعل التحليل التنبئي أكثر سهولة في الوصول إليه. تتيح هذه الأدوات للمؤسسات تصور البيانات والوصول بسهولة إلى معلومات معقدة للغاية في بعض الأحيان. بفضل هذه التقنية، لم تعد هناك حاجة لبناء نصوص تقنية أو خوارزميات معقدة، مما يسمح لصناع القرار بالوصول مباشرة إلى البيانات واتخاذ قرارات مستنيرة.

تطور التحليلات التنبؤية في التعليم

يربط العديد من الأشخاص تحليل البيانات الضخمة بالقطاعات الرقمية أو التسويقية أو المالية أو الرعاية الصحية. ومع ذلك، يتم استخدام التحليلات التنبؤية بشكل متزايد لتحسين التعليم، حيث تستفيد المؤسسات من بيانات الطلاب لفهم أدائهم الحالي والمستقبلي بشكل أفضل.

لقد كان التنبؤ بنتائج الطلاب دائمًا أولوية في التعليم. لقد استخدمت المدارس والكليات والجامعات تاريخيًا درجات الاختبارات ومعدلات الحضور للتنبؤ بالنجاح الأكاديمي للطلاب. تقليديا، تم جمع هذه البيانات وتحليلها يدويًا، وأي تشوهات تتطلب التدخل البشري. وهذا يعني في كثير من الأحيان أن البيانات كانت معزولة بين أقسام مختلفة، وأن التدخلات لم تكن دائما فورية.

مع تطور المؤسسات والتقنيات، أصبحت البيانات أكثر تعقيدًا. لقد أدى ظهور التعلم الرقمي والتقنيات التعليمية اليوم إلى زيادة كمية البيانات التي يتم جمعها بشكل كبير. يمكن الآن استخلاص قدر كبير من المعلومات المفيدة، مما يساعد على تحسين أداء الطلاب وتحسين عملية اتخاذ القرار على المستويين الأكاديمي والعملي.

يحتوي نظام إدارة الطلاب على بيانات أكاديمية وإدارية مختلفة. ولكن إلى جانب هذه العناصر، تقوم المؤسسات أيضًا بمراقبة مشاركة الطلاب في التعلم الرقمي واستخدام المكتبات والمشاركة في الأنشطة اللامنهجية. سواء على الحرم الجامعي أو من خلال المنصات الإلكترونية، يترك الطلاب العديد من الآثار الرقمية. وتستخدم التحليلات التنبؤية هذه البيانات الضخمة لتحديد الاتجاهات وتوفير رؤية عالمية للأداء المؤسسي.

أهمية التحليلات التنبؤية في التعليم

من خلال اكتساب هذه الرؤية من خلال نمذجة البيانات، يمكن للمؤسسات التعليمية (الكليات والجامعات ومراكز التدريب) توقع المشكلات المحتملة ومعالجتها بشكل استباقي لتحسين تجربة الطلاب مع تحسين الموارد. ومع ذلك، مع زيادة عدد مجموعات البيانات، يصبح التحليل أكثر تعقيدًا.

ميزة البيانات هي أنها تتطور باستمرار. بمجرد أن تنفذ المؤسسة نموذج التحليلات التنبؤية لفهم نتائج الطلاب، فإن هذا النموذج يتكيف ويتم تحديثه بناءً على البيانات الجديدة التي يتم تلقيها.

على سبيل المثال، المؤسسة التي لديها نموذج تنبؤي يمكنه تقدير احتمالية نجاح أو فشل الطالب في دورة ما، قد تقوم بتشغيل طلب التحاق جديد لطالب من خلال هذا النموذج لمعرفة النتيجة المتوقعة له.

تلعب التحليلات التنبؤية دورًا رئيسيًا في تحسين كفاءة المؤسسات. من خلال دمج البيانات من مصادر مختلفة (الحضور والأداء الأكاديمي والتسجيل وما إلى ذلك)، يمكن للمؤسسات تحديد العوامل التي لها التأثير الأكبر على نجاح الطلاب. في سياق الموارد المحدودة، تصبح التحليلات التنبؤية أداة قوية لتحسين معدلات حضور الطلاب وأدائهم والتحاقهم بالمدارس.