Üniversite öğrencileri veri odaklı bir dünyaya nasıl hazırlayabilir?

Verileri toplama, organize etme, sorgulama ve anlamlandırma yeteneği, 21. yüzyıl pazarında temel bir iş becerisidir. A Harvard İş İncelemesi analitik hizmetler raporu kuruluşların yaklaşık yüzde 90’ının başarının ön saflardaki çalışanlar tarafından verilen veriye dayalı kararlara bağlı olduğunu söylediğine dikkat çekiyor. Öğrencilerin bu pazarda başarılı olabilmelerini sağlamak için, her tür ve büyüklükteki kolej ve üniversiteler, öğrencilerin veri yeterliliklerini oluşturmak için hızla hareket etmelidir.

Yine de yüksek eğitim kurumları, öğrencilerin veri becerilerinin seviyesini yükseltmelerine yardımcı olmaya hazır olmaktan çok uzak. Çok az sayıda öğretim üyesi, eğitim personeli ve kütüphaneci, öğrencilere bu yeterlilikleri öğretmek için gerekli bilgi ve becerilere sahiptir. Fakülte üyeleri ve hazır olan diğerleri arasında bile, veri okuryazarlığını müfredata tam olarak entegre etmek için gereken araç ve materyallere erişimde sıklıkla engellerle karşılaşıyorlar.

Kurumsal düzeyde, genellikle fikri mülkiyet hakları, mahremiyet sorunları ve çeşitli veri çıkarma ve dağıtım seçenekleriyle ilgili endişelerle gelen büyük ölçekli veri kümelerine erişim sağlamak zordur. Öğrenmek, eğitmek, desteklemek ve müfredat oluşturmak ve güncellemek için tüm bu çabalar da zaman gerektirir.

Bazı kurumlar, öğrencilerin veri becerilerini geliştirmelerine yardımcı olmak amacıyla bu zorlukları yerel düzeyde ele almak için adımlar atıyor. Üniversiteler mevcut bölümler içinde veri ana dalları oluştururken, diğerleri – örneğin Virginia Üniversitesi, Kuzey Karolina Üniversitesi, Charlotte ve San Antonio’daki Teksas Üniversitesi– tüm veri bilimi okullarını kurduk. Bu yaklaşım, yerleşik müfredatı yeniden düzenlemek yerine yeni dersler ve ana dallar benimseyerek bu okullardaki ilerlemeyi hızlandırır.

Bir okul veya bölüm oluşturmanın dışında, büyük kurumlar veri okuryazarlığını öğretmeye ve araştırma verileriyle çalışmaya odaklanan uzmanlaşmış enstitüler kuruyor; örneğin Chapel Hill’s’deki UNC gibi. Araştırma Merkezi. Daha küçük kurumlarda, mevcut personel kurslarının bir parçası olarak bu becerileri öğretebilmek için Python, R, SQL ve doğal dil işleme gibi alanlarda yeniden beceri kazanıyor. Yine de diğer kolejler ve üniversiteler, kütüphaneciler tarafından geleneksel olarak öğretilen bilgi okuryazarlığı kurslarının doğal bir uzantısı olarak hareket eden veri okuryazarlığı ile kütüphaneleri içinde daha küçük bölümler ve programlar geliştiriyorlar.

Bu etkinlik, önemli olmakla birlikte eşit değildir ve ilerlemeyi hızlandıracak şekilde, hakları onaylanmış veri kümelerinin toplanması gibi hizmetleri paylaşmak için daha az kaynağa ve eksik fırsatlara sahip okullardaki öğrencileri geride bırakma riski taşır.

Bu boşlukları gideren çözümler mevcuttur. Kâr amacı gütmeyen kuruluşum Ithaka, takımyıldızemsal hizmetleri JSTOR ve Portico da dahil olmak üzere geniş bilimsel içerik havuzlarını ve açık eğitim kaynaklarını bulut tabanlı bir laboratuvara entegre ederek öğretim üyelerinin öğrencilere metin analizi ve veri becerilerini kolayca ve etkili bir şekilde öğretmesine yardımcı olan ücretsiz bir platform.

Bu yıl da çalışmalarına devam ediyor. Metin Analizi Pedagojisi (TAP) Enstitüsü, ilk olarak National Endowment for the Humanities tarafından finanse edilen, lise sonrası eğitimcileri veri ve metin analizi öğretmek üzere eğitmek için bir program. Metin analitiği öğretmekle ilgilenen fakülte, kütüphaneciler, personel ve lisansüstü öğrencilerine açık olan enstitü, katılımcıları veri analitiği, veri görselleştirme ve makine öğrenimine odaklanan bir ay süren kurslarda eğitiyor. Amaç, eğitmenleri eğiterek üniversite eğitimcilerini öğrencilerin pazarlanabilir veri becerileri edinmelerine yardımcı olacak şekilde güçlendirmektir.

TAP Enstitüsü’ne olan büyük ilgi, bu tür beceri geliştirmeye olan ihtiyacı göstermektedir. İlk iki yılında beşeri bilimler odaklı metin analizi konusunda 400’den fazla yüksek öğretim üyesi, kütüphaneci, araştırma görevlisi ve lisansüstü öğrenci yetiştirmiştir. 2022 enstitüsünden önce, katılımcılara metin analizi öğretmeye hazır olup olmadıkları soruldu ve yüzde 79’u hazır olmadıklarını bildirdi. Enstitüden sonra bu sayı yüzde 27’ye düştü. Constellate’e benzer ilgi, Amerika Birleşik Devletleri’ndeki ve yurtdışındaki her büyüklükteki ve kaynak düzeyindeki kurumlardan geliyor.

Okulların veri yeterliliklerini öğretmesi ve öğrencilerin öğrenmesi için uygun maliyetli yöntemleri ölçeklendirmek çok önemlidir. Yarının işçilerini yetiştirmek ve öğrencilerin başarısını desteklemek için bu tür eğitim öğretimi yaygınlaştırılmalıdır; en büyük ya da en varlıklı kurumlardaki öğrenciler için bir ayrıcalık olamaz.

Constellate, bu beceri eksikliğini gidermek için geliştirilmekte ve test edilmekte olan bir dizi gerekli çözümden biridir. İkisi birden marangozlar ve Dijital Beşeri Bilimler Araştırma Enstitüsü öğretim ve araştırmayı desteklemek için teknik beceriler geliştirmeyi amaçlar. Metin ve veri madenciliği desteğiyle büyük veri kümelerine hakları temizlenmiş erişim sağlama zorluğunun üstesinden gelmek için, yakın zamanda emekli olanların sunduğu gibi çabalar da var. CADRE Projesi.

Okulların veri yeterliliklerini öğretmesi ve öğrencilerin öğrenmesi için uygun maliyetli yöntemleri ölçeklendirmek çok önemlidir. Yarının işçilerini yetiştirmek ve öğrencilerin başarısını desteklemek için bu tür eğitim öğretimi yaygınlaştırılmalıdır; en büyük ya da en varlıklı kurumlardaki öğrenciler için bir ayrıcalık olamaz. Ve sadece veri bilimcileri için değil, tüm öğrenciler için müfredatın bir parçası olmalıdır. Veriye dayalı kariyerlerin geleceği burada ve yüksek öğretimin öğrencilerin bu dünyada başarılı olmasına yardımcı olmaya hazır olması gerekiyor.