Publikace detail

Big and open linked data analytics: a study on changing roles and skills in the higher educational process

Autoři: Lněnička Martin | Kopáčková Hana | Máchová Renáta | Komárková Jitka

Rok: 2020

Druh publikace: článek v odborném periodiku

Název zdroje: International Journal of Educational Technology in Higher Education

Název nakladatele: Springer Nature Switzerland AG

Místo vydání: Cham

Strana od-do: 28

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
cze	Analytika big a open linked dat: studie o měnících se rolích a dovednostech v procesu vysokoškolského vzdělávání	Koncept otevřenosti a sdílení (propojování) informací spolu s rostoucím množstvím dostupných dat významně ovlivňují současný vzdělávací systém. Instituce i další zúčastněné strany čelí výzvám, jak je úspěšně využívat a potenciálně z nich profitovat. V tomto ohledu tento článek zkoumá příležitosti analytiky big a open linked dat ve vzdělávacím procesu směřujícím k rozvoji nové sady dovedností. Komplexní přehled literatury vyústil v rámec příslušných dovedností, konkrétně soft, hard a datové analytiky. Jejich význam byl vyhodnocen pomocí Delfské metody. K určení vztahů mezi zúčastněnými stranami, jejich rolemi a požadavky je využita teorie zúčastněných stran. Výsledkem je identifikace současných a vznikajících rolí zúčastněných stran v ekosystému datové analytiky. Strukturální klasifikace vlivů a dopadů zúčastněných stran pak představuje nezbytné pozadí pro stanovení strategií pro rozvoj správných dovedností potřebných k získávání přidané hodnoty z těchto dat. Tento článek poskytuje komplexní pohled na analytiku big a open linked dat ve vzdělávacím kontextu, definuje a propojuje datové role s již existujícími rolemi a dovednostmi potřebnými k provádění datové analytiky.	Analytika; Vysokoškolské vzdělávání; Dovednosti; Delfská metoda; Teorie zúčastněných stran; Rámec
eng	Big and open linked data analytics: a study on changing roles and skills in the higher educational process	The concept of openness and information sharing (linking) together with increasing amounts of data available significantly affect the current educational system. Institutions as well as other stakeholders are facing challenges how to successfully deal with them and potentially profit from them. In this regard, this paper explores opportunities of big and open linked data analytics in the educational process intended to develop the new set of skills. A comprehensive literature review resulted in a framework of relevant skills, namely soft, hard, and data analytics skills. Their importance was evaluated using a Delphi method. In order to determine the relationships between involved stakeholders, their roles and requirements, a stakeholder theory is utilized. It resulted in the identification of current and emerging roles of stakeholders in the data analytics ecosystem. A structural classification of stakeholders' influences and impacts then represents a necessary background for establishing strategies for the development of the right skills needed to gain the value from these data. This paper provides a comprehensive view on big and open linked data analytics in the educational context, defines and interlinks data-related with current roles as well as the skills required to perform data analytics.	Analytics; Higher education; Skills; Delphi method; Stakeholder theory; Framework

Vyhledávání

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

Ústavy

Pracoviště

Jak nás najdete?

Služby

Často hledáte