展望未来教育中的预测分析

2022年1月5日整理发布：佐治亚州肯尼索州立大学 (KSU) 的管理层决定重新设计其健康生活基础课程 (WELL 1000)。目的是解决困扰许多教育机构的常见痛点，例如成绩不理想和辍学率，反映在高 DFWI(D、失败、退出、不完整)率上。

在短短两年内，KSU 设法将 WELL 1000 课程的这一关键指标降低了 48%，从 25% 降至 13%。为此，该大学采用了多种方法，包括定制课程、在线学习平台集成以及为学生提供更具互动性的整体体验。

所有这些解决方案都有一个共同点：它们是由预测分析提出的。KSU 的成功故事表明，亚马逊和Netflix等科技巨头多年前采用的数据驱动方法在教育领域也占有一席之地。

在本文中，我们将仔细研究预测分析在学习中的当前和潜在应用。继续阅读以了解如何利用教育设施中的数据，并发现可确保顺利过渡到高级分析领域的最佳实践。

什么是预测分析?

预测分析是一个广义的术语，指的是基于大量数据做出明智结论的机器学习算法。换句话说，这就是我们如何应用现代技术来展望未来并改善我们的工作、生活和学习方式。

预测分析现在比以往任何时候都更受欢迎，尽管这个概念已经存在了很长一段时间。采用预测分析软件的主要驱动因素包括更实惠的计算、更大的互联网覆盖范围、云计算扩展以及对不断增长的数据量的便利访问。

为智能决策提供动力

数据驱动的决策已成为包括教育在内的所有垂直领域的现代组织的重要组成部分。从本质上讲，预测分析有助于挖掘业务洞察力，从而培养基于数据的决策。这里有些例子：

在在线 零售中，预测分析考虑历史数据以定位优先客户并分析他们的现场行为。

当应用于医疗保健时，预测分析解决方案可促进风险评估，并使提供的治疗更容易，而不是针对普通患者而是针对特定患者。

在建筑行业，从预测分析的每一个阶段的好处，从预算来管理施工队伍。

当谈到预测分析的适用性时，教育与这些部门没有什么不同。因此，让我们看看如何使用它来分析和规避风险、预测学生行为，并最终提高教育质量。

识别趋势

就像医疗保健和金融一样，教育也是由数字数据驱动的。很有可能您已经拥有大量记录可用于分析工具。想想成绩、出勤率、毕业率、课程和计划入学率，甚至图书馆记录。

根据输入数据查找模式是预测分析的基本用途。通过分析过去几个月或几年的数据集，预测软件解决方案可帮助您更好地了解学生如何与您的组织互动。哪种教学形式能带来最好的学生成果?哪些因素会影响考试的通过率?应用现代预测分析方法将帮助您找到这些以及更基本问题的答案。

识别有风险的学生

学生的成功可归因于一系列因素。例如，花在学习上的时间和精力、个人能力或资源可用性。然而，社会因素也会影响学生的成绩——进而影响他们对未来的展望。不能期望教师单独注意到所有学生的问题，尤其是在与大型学生群体打交道时。

预测分析可以帮助确定是什么让一些学生始终得分为 As 而其他学生表现不佳。例如，假设一个清晰的模式显示那些每天学习一小时的特定课程的人毫不费力地通过了考试。这对教师来说是一个明确的信号，即如何帮助表现不佳的学生提高他们的最终成绩。

最小化辍学率

留住学生是学校和大学的主要关注点之一——这是有充分理由的。一项研究报告称，40% 的本科生辍学，30% 的一年级学生甚至连大二都没有。

数据——当正确解释时——可以让一个可能辍学的学生重新毕业。因此，预测分析间接提高了学生的成绩，但也帮助他们做出正确的选择。

如果学生根据历史数据发现他或她不太可能有资格参加所需的课程，老师可以建议他或她选择替代方案。有了这些知识，原本会辍学的学生更有可能毕业。

个性化课程

了解出勤或学生参与度等指标如何随着时间的推移而变化，您可以根据个别学生的喜好和水平调整课程。此外，借助预测分析，您可以识别不受欢迎的课程并决定是否修改或替换它们。

使教育内容更相关并适合您学生的需求可以使毕业和辍学之间产生很大的不同。这对于最有可能放弃学业的新生来说尤其重要。如果您了解到新学生始终达不到第一年的要求，您可以及时采取行动防止这种情况发生，例如通过更新招聘程序或调整课程。

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