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美高校纷纷借助大数据晋升学生毕业率

发布时间:2015-07-04 文章来源:  浏览次数:5105

美高校纷纷借助大数据晋升学生毕业率


国外媒体发布文章称,得益于针对数字足迹的数据挖掘技术,部门美国高校现在对学生的了解简直让人难以置信,甚至有点令人毛骨悚然。学生的出勤率下降了吗?他们是否不再登陆浏览课程笔记或者不再交功课了吗?他们是否刚刚翘掉了一节专业课?对于这些,学校都一清二楚。


现在,学校内部以及企业开发的诸多工具,让教授教养职员可以通过数字手段了解哪些学生有可能会陷入学业麻烦。“热门舆图”——部门由一天更新4次的应用驱动——可提醒教授哪些学生是临时抱佛脚,而不是按期学习。作为丈量学生“校园流动介入度”项目的一部门,印第安纳波尔州立大学甚至监测学生周六晚上是否有刷身份证参加在学生中央举行的校园派对。


有研究称比较积极介入校园流动的学生更有可能成功毕业,因而该大学对这方面很正视。当学生刷身份证的数据显示他休止参加社团流动时,学校会委派专员给他打电话或者发邮件来询问他的情况。


波尔州立大学也有追踪学生在就业中央和学生领导力项目的刷身份证情况。今年秋季,它甚至为有资格获得佩尔助学金的1200名贫困学生推出一款移动应用。该应用会根据学校监测的流动数据给予学生积分奖励。学生可以用这些积分在校园书店兑换商品。该项目吸引力25%符合资格的学生参加。校裤是最热点的兑换商品。


实行“老大哥式”监督?也许吧。不外,这些“大数据”进展有潜力为学生和学生家庭减少教育本钱。


如使用得当,这些工具可匡助数百万的贫困生克服不少第一代大学生遭遇过的学业障碍和经济障碍。一个由11家大型公立大学组成的新大学立异同盟在寻求给他们带来匡助。该同盟将在首批项目中运用大数据分析技术,旨在晋升贫困生的毕业率。


切实效果


在美国的一些高校,大数据的使用正带来了不少切实的效果。


亚利桑那州立大学是数据分析技术的早期采用者,它使用eAdvisor系统已有7年。该大学将毕业率的上升归功于eAdvisor。它利用该系统来给予学生(和他们的导师)提醒警告,让他们能够保持在准确的学业轨道上。该学校的贫困生毕业率仍旧低于学生整体的毕业率,跟全美的情况一样。但在过去的3年里,亚利桑那州立大学贫困生的4年毕业率从26%攀升到了41%。eAdvisor系统还连通注册办公室,因此该大学能够确保所提供的课程符合学生的需要。


与此同时,乔治亚州立大学采用猜测性分析技术,根据学生过往的学科成绩提供专业选择建议,以晋升他们的成功概率。它的“专业匹配器”基于涵盖过去10年乔治亚州立大学学生250万项成绩的数据库。


高校们并不需要特意去大量挖掘这类数据。由于它们已经有海量的相关数据,只不外它们往往以电子形式存储于不同的、互不相连的地方——财务处、学生事务处和注册办公室。跟着企业和高校内部开发出各种新工具,这种情况正发生改变。


事实上,这些大数据项目背后站着不少具有影响力且有财力的拥护者。有人向他们问道,他们的热情是否也掺杂着一点家长作风。究竟,精英大学普遍都没有这样按期跟踪学生的足迹。对此,大数据拥护者并没有予以驳斥,只是指出,精英大学实在只需要一开始严格做好录取工作就能够确保其学生取得成功。


克莱斯基基金会教育项目总经理威廉·摩西(William F. L. Moses)说道,“其它的学校则听天由命,剩下什么学生就收录什么学生。它们有责任匡助他们成功。”该基金会致力于匡助高校推进数据分析项目。


助高校走在准确轨道上


毫无疑问,高校对大数据显现出的爱好部门来自国家问责运动的压力,该运动要求高校晋升毕业率以及财务效率。不外,乔治亚州立大学蒂莫西·雷尼克(Timothy M. Renick)表示,像乔治亚州立大学的专业匹配器这样的项目,不仅仅是出于一种责任。它们源于人们日益熟悉到学生在求学探索中并没有出错的余地,尤其是贫困生。“假如没有经济援助,他们就要退学,以身背债务、没有大学文凭的姿态退学。”雷尼克指出,“通过那样的项目,我们至少能够给他们带来拼搏战斗的机会。”


有教育科技投资者以为,高效应当通过挖掘Facebook以及像在线辅导服务Chegg这样的教育类贸易网站来收集更多的数据。“有了真正的大数据,你就能够预先给予学生所需的东西。”风投公司Learn Capital合伙人迈克尔·斯塔顿(Michael Staton)指出。
 

出于隐私、可操纵性和数据可靠性方面的原因,那一愿景也许还很遥远。不外,这种猜测性的解决方案实在已经以“自动适配”的教科书和课件形式进入大学课堂,它们借助数据分析来提供针对学生学习风格量身定做的教导。


当前,高校面对的挑战可不少:公家表示质疑,贸易模式脆弱,学生阶层分化,政府的财务支持存在不确定性,等等。数据解决方案不能也不会解决所有的这些高等教育题目,但可以确定的是,它们能够让高校走在准确的轨道上。

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