案例：教育行業如何應用大數據?

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大數據時代，各個企業都希望爭取更大的蛋糕，紛紛搬出大數據，不少企業有點趕鴨子上架，反而造成一堆問題。今天大聖眾包平台小編主要為大家講講學習或教育行業的案例，看看人家是如何運用大數據，如何引入大數據技術思維的。

教育行業該如何運用大數據思維呢?

我們從針對學生和學院老師兩個方面來看：

針對學生群體：

一、利用預測分析大數據幫助學生提高成績

「希維塔斯學習」是一家專門聚焦於運用預測性分析、機器學習從而提高學生成績的年輕公司。CivitasLearning提供了一套應用程序，學生和老師可以在其中規劃自己的課程和安排。「希維塔斯學習」各種基於雲的智能手機第三方應用程序(APP)都是用戶友好型的，能夠根據高校的需要個性化。這意味著高校能聚焦於各自不同的對象，相互不同地用這家公司的分析工具開展大數據工作。

該公司在高等教育領域建立起最大的跨校學習資料庫。通過這些海量數據，能夠看到學生的分數、出勤率、輟學率和保留率的主要趨勢。通過使用100多萬名學生的相關記錄和700萬個課程記錄，這家公司的軟體能夠讓用戶探測性地知道導致輟學和學習成績表現不良的警告性信號。此外，還允許用戶發現那些導致無謂消耗的特定課程，並且看出哪些資源和干預是最成功的。

二、美國利用大數據檢測學生作業完成情況

紐約州波基普西市瑪麗斯特學院(MaristCollege)與商業數據分析公司Pentaho合作發起開源學術分析計劃(TheOpenAcademicAnalyticsInitiative)，旨在一門新課程開始的兩周內預測哪些學生可能會無法順利完成課程。

該計劃基於Pentaho的開源商業分析平台(BusinessAnalyticsPlatform)開發了一個分析模型，通過收集分析學生的學習習慣——例如點擊線上閱讀材料、是否在網上論壇中發言、完成作業的時長——來預測學生的學業情況、及時干預幫助問題學生，從而提升畢業率。

三、利用LinkedIn數據選擇心中的大學

以美國的著名高校卡內基梅隆大學和普渡大學為例：對這兩所高校，領英都收集了60000多名畢業生的職業生涯數據。數據量之龐大，足以在其中看出清晰的規律。輸入「MIT」，你很快就會看到這所高校的畢業生一般會在谷歌、IBM和甲骨文公司找到工作。輸入「普渡」，你會發現禮萊、康明斯和波音是畢業生的首選。

這類信息對於中學的高年級生和低年級學生都是一座金礦，運用領英的這個工具，對太陽能、編劇、或者醫療器械感興趣的學生，就可以挑選那些畢業生最容易進入相關領域的大學報考了。當年我們要是這款工具，可能很多人就不會錯過自己喜歡的專業或學校了。

針對學院老師：

一、利用大數據來擇優錄取學生

美國伊薩卡學院自2007年開始收集學生的社交網路數據。該學院為申請者設立了一個類似Facebook的網站ICPEERS，讓申請者得以通過網站聯繫學院教師和彼此。

伊薩卡使用IBM統計分析系統來收集ICPEERS上產生的數據，研究擁有怎樣的網路行為的學生更有可能選擇就讀伊薩卡。收集的數據包括申請者上傳了多少張賬戶照片、擁有多少名ICPEERS好友。研究人員認為，這能反映出申請者對這所學院有多感興趣，對哪些專業感興趣。

二、南京理工大學根據學生飯卡消費額幫學生充飯卡

每個月在食堂吃飯超過60頓、一個月總消費不足420元的，被列為受資助對象。據報道，南京理工大學教育基金會通過數據分析，每個月在食堂吃飯超過60頓、一個月總消費不足420元的，被列為受資助對象。南京理工大學還採取直接將補貼款打入學生飯卡的方式，學生無需填表申請，不用審核。

三、用大數據標準化測評判斷老師成長

KickUp是一個專註教師測評的標準化SaaS工具，測評數據來自教師的自查報告及學年內的各項教學結果的反饋，這些數據可以縱向記錄教師的成長曆程，提出有待改善的地方。KickUp根據學生和老師的數量、按地區進行收費，目前全美有超過50個地區的學校在使用這款測評工具。

看來這些案例，國內的教育行業其實還有很多可以改變的地方，無論是是公辦學校，還是培訓機構，學生不斷成長、學校教學質量提升才是我們教育行業的關鍵，而不是應試教育或是機制下的產品。大數據時代，用好大數據，發揮好大數據價值，為我服務。

End.