Osnovni pojmovi podatkovne pismenosti

3. Osnovni pojam i vrste podataka

Prema svojoj strukturi i načinu obrade, podaci se uobičajeno dijele u tri osnovne skupine.

Zašto je klasifikacija podataka važna za nastavnike?

Razlikovanje vrsta podataka nastavnicima omogućuje:

• učinkovitiji odabir metoda prikupljanja (npr. automatsko bilježenje aktivnosti u sustavu e-učenja ili ručni unos ocjena)

• pravilnu pohranu i organizaciju (baze podataka, softverska rješenja u oblaku, sustavi za dokumentaciju)

• primjenu odgovarajućih analitičkih alata, uključujući i one koji se temelje na umjetnoj inteligenciji (UI).

Nastavnici koji razumiju prirodu i mogućnosti različitih vrsta podataka mogu donositi informirane odluke u nastavnom procesu, prepoznati potrebe studenata i učinkovitije oblikovati strategije poučavanja. Time se povećava kvaliteta obrazovnog procesa i potiče kultura odlučivanja utemeljena na dokazima.

Uloga podataka u primjeni umjetne inteligencije (UI)

Primjena umjetne inteligencije (UI) u obrazovanju uvelike se oslanja na podatke kao ključni resurs. Sustavi temeljeni na umjetnoj inteligenciji analiziraju obrazovne podatke kako bi prepoznali obrasce, pružili preporuke ili personalizirali iskustvo učenja.

Kvaliteta i raznolikost dostupnih podataka izravno utječu na točnost i korisnost sustava umjetne inteligencije. Ako su podaci nereprezentativni ili pristrani, mogu dovesti do pogrešnih interpretacija na primjer, netočnih preporuka za dodatno učenje ili pogrešnog vrednovanja angažmana studenata.

Zbog toga je važno da obrazovni stručnjaci razumiju kako se podaci generiraju, obrađuju i interpretiraju i da razvijaju kritički pristup prema njihovoj uporabi.

Promišljeno i etički utemeljeno korištenje podataka temelj je razvoja pouzdanih sustava umjetne inteligencije i ključan preduvjet za pravednije i učinkovitije obrazovanje.