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数据挖掘将改变高等教育的10种方式
无论是好是坏，数据挖掘正在对美国生活的许多方面产生重大影响。尽管许多变化都与商业有关，尤其是在线商业，但教育也在以一种巨大的方式利用数据挖掘的力量。就像Netflix和亚马逊(Amazon)利用消费者数据来推荐产品和定制客户体验一样，大学也在利用学生数据来帮助招生、为他们提供职业建议，甚至帮助他们在课程中脱颖而出。
尽管这种做法受到了批评，许多人认为这是侵犯隐私，并创建了一个打折扣的、规范性的教育体系，但毫无疑问，数据挖掘的应用和影响将在未来十年增长。不管学生和老师们喜不喜欢，这些只是约会挖掘在未来几年将改变高等教育的几种方式。
- 它将改变学生们的合作方式。数据挖掘已经改变了学生在大学课程中学习和合作的方式。哈佛大学很受欢迎的微积分课程是一个很好的例子。在这门课上，一个计算机程序将对教授提出的问题有不同答案的学生配对，迫使他们在同学面前为自己的答案辩护。该课程的教授埃里克·马祖尔(Eric Mazur)表示，这种做法有助于激发辩论，让学生进行批判性和创造性的思考，并鼓励他们相互教授。“这是基于教育学;不仅仅是技术问题，”他说。这个应用程序基于批判性思维，与一些现有的点击数据挖掘系统不同，这些系统不鼓励学生跳出固有的思维模式。随着技术的发展，学生们可以在教室里看到更复杂的基于数据的学习系统，最终可以改善所有学生的教育体验。
- 它将创造一个更加个性化的学生体验。
- 今天的学生习惯于有一个定制用户体验。从他们的电视到他们的网上购物，一切都迎合了他们的需要，想要的，和兴趣。为什么大学应该有所不同呢?毫无疑问，数据挖掘将对未来几年的大学经历产生巨大影响，帮助学生根据自己的需求和职业目标创造完全独特和个性化的经历。数据挖掘可以用来提供更好的建议，帮助选择课程，甚至教授的作业帮助，更不用说它可以用于帮助学生资助他们的教育和规划未来的职业生涯。学生甚至可能最终通过定制的在线门户网站与学校建立联系，这些门户网站宣传信息和资源，有助于满足学生的需求和才能。
- 学生将得到更好的指导。
数据挖掘已经在为美国许多学校提供建议方面发挥了重要作用，在未来10年里，数据挖掘在帮助学生就大学教育的各个方面做出明智决定方面可能会发挥更重要的作用。vwin.com德赢新的软件可以帮助学校在学生踏入课堂之前就确定他们在某门课程上的表现，并根据学生的学习成绩和以往的表现推荐课程和专业。在本专业某些课程上表现不佳的学生可能会被引导到其他更适合自己能力和目标的职业中，尽管有些人认为这可能会阻碍学生挑战自我，追求卓越。这些类型的eAdvising这些系统已经在使用中，随着新的研究和改进，这些系统很可能会被更广泛地使用，并为学生提供更强大的预测工具。 - 它可能在学生如何选择大学方面发挥作用。
选择一所大学可能是一件困难的事情，但数据挖掘可能会让学生更容易找到一个完美的匹配。有一家公司已经因其基于数据的婚介服务而受到追捧。ConnectEDU该公司首席执行官克雷格·鲍威尔(Craig Powell)设想，在未来，学生甚至不必申请大学，“因为一个算法将已经告诉他们，以及他们最适合的学校。”该公司为每个学生收集超过250个数据点，包括高中学习成绩、标准化考试成绩、经济状况、职业抱负和地理位置，并使用这些信息为学生推荐最合适的大学。目前已有250万名学生购买了该公司的服务，随着计算机在选择大学方面开始发挥更大的作用，市场上可能很快就会出现一些竞争。 - 它将改变大学营销。
数据挖掘不仅在帮助学生选择大学方面很重要，它也会帮助学生选择大学哪些学生需要推销它的程序。大学也可以使用ConnectEdu系统与有前途的学生建立联系，尽管在未来，一些学校可能会为学生创建自己的个人门户，帮助学校确定哪些申请者适合他们的学校。这种基于数据的营销可能成为直接邮寄和大众营销的理想选择，这可能是一件好事。这不仅减少了对时间和资源的浪费，而且允许大学在学生进入校园之前就与他们建立真正的关系。 - 数据挖掘可以帮助一些学生留在学校。
当今高等教育最大的问题之一是辍学率，学校一直在寻找减少学生辍学率的方法。数据挖掘可能是一个可行的解决方案，一些学校已经开始使用它。里约热内卢萨拉多大学在亚利桑那州，利用在线课程学生表现的数据来确定谁有表现不佳或辍学的风险。在课程的第一周，该程序可以通过使用一种算法来监控和评估在线行为，以70%的准确率预测得a级的学生将在一门课上获得的成绩。对于那些还在苦苦挣扎的学生，它还能让教授和管理人员在事情变得糟糕、学生想要退学之前伸出援手。虽然干预措施并不总是成功的，但它们正在发挥作用。从第一天开始使用该项目的学生退学或不及格的可能性要低20%。 - 数据可以帮助改进不同类型学校的管理。
比尔和梅琳达•盖茨基金会(Bill and Melinda Gates Foundation)提供的100万美元资助，帮助赞助了一些迄今为止最能说明问题的数据挖掘信息。威奇教育技术合作组织(WICHE Cooperative for Educational Technologies)利用这笔资金对广泛的高等教育机构进行了研究，跟踪数据挖掘对在线、实体和非传统大学中使用的各种组织结构的影响。研究的结果是建立了一个数据库，该数据库衡量了64万名学生在线课程作业的33个变量，并根据广泛的人口统计学因素跟踪学生的表现和保留情况。这些数据可以显示什么在特定类型的机构有效，什么不有效。一个教训是:那些有很大可能退出基于网络课程的项目的学生做得更好，而且当他们选的课程更少时，他们更有可能留在学校。从数据挖掘中得到的这类信息，可以帮助不同类型的机构更好地根据学生的需求调整其教育经历。 - 教授可以帮助有困难的学生。
通常，教授们意识不到学生们正在努力学习，或者面临着失败的风险，直到他们意识到这一点时，为时已晚。数据挖掘可以帮助改变这一点。在线分析系统可以展示学生什么时候不及格，他们如何学习更多，并提醒他们在教育过程中可能出现的问题。这也能让教授们更好地帮助他们理解不懂的材料。这些系统通常被称为预测分析报告框架(Predictive Analytics Reporting Frameworks)，目前正在美国的一些大学使用，虽然还处于起步阶段，但随着技术的发展和更广泛的应用，它们无疑将成为帮助学生的宝贵工具。 - 数据可以帮助学生选择更好的职业。
虽然很少有人愿意生活在一个由计算机选择职业的世界里，但计算机可以帮助学生更聪明地、更明智的决定什么职业适合他们。使用关于学生表现、兴趣和背景的信息，数据分析系统可以引导学生选择最适合他们的职业。例如，那些在与理想职业相关的课程上表现很差的学生，可能会被引导到类似领域的另一种职业，或者可能会被激励去寻求辅导或其他形式的帮助，以达到目标，从而实现教育目标。虽然这并不是让学生找到合适职业的万无一失的方法，但它可以提供宝贵的见解，甚至可能为学生们提供他们自己可能没有考虑过的职业选择。 - 数据分析将成为大学经历的关键部分。
不管它是如何应用的，关于数据挖掘的未来有一件事是肯定的:它将成为一个更加突出的方面大学经历。在学生踏入校园之前，这个过程就已经开始了，它可以帮助学生找到合适的大学，报名上课，甚至决定未来的职业。教育专家还预测，高校将推动获取更多关于学生的信息，他们认为，更多的数据意味着他们可以更好地定位学习材料、资源，或在整个大学生涯中提供帮助。虽然这可能会带走大学经历中一些最个人的方面，但总的来说，这也将有助于完善它，确保学生的钱得到最好的价值，在大学学费和债务都很高的时候，这是一个福音。
这是来自onlineuniversties.com内容合作伙伴的交叉帖子;图片归属flickr用户Paul Stainthorp