大資料時代，高校該如何應對？

如今高校的競争愈發激烈，各大頂尖高校希望加大對學生的吸引力，進而提高招生人數。随着技術的快速創新，高校更加重視大資料的作用。現在大學可以用更複雜的方法收集和管理學生的資料，并對其進行更好的定位。

随着對優質學生資源的競争加劇和教育成本的上升，潛在的學生數量越來越有限。是以，各大高校也在不斷建立人才庫，希望吸引才華橫溢的學生。特别是那些能夠為學校發展做出貢獻的學生，是以為了識别這類人才，資料分析就派上用場了。

除了定位人才庫，大資料還有其他的用途。比如，通過檢視之前學生的資料改善教育機構的決策過程等。此外，世界教育上司者正在将資料工具用于商業智能、财務分析、預測分析和戰略管理等方面。這些都能提高學校效率，同時促進學生的發展。

高校的工作重點是開發基于資料的架構，進而分析和使用各種類型的資料。這樣做的目标是擴大可用的分析過程，并随後改善學校對資源的管理。

當中的資料源包括：學生考試成績，社交媒體和管道，網站浏覽資料，移動裝置和作業系統。此外，許多教育機構正在将大量預算投入到研究活動中，用來進一步收集資料，進而提供可操作的分析見解。

當涉及到教育領域的資料分析工具，這方面有兩個關鍵要素：首先，提供預測工具，“接下來會發生什麼？”。這是基于已經發生的事情進行預測。其次是針對這個問題的說明性回答，“根據認為會發生的事情，該采取哪些合适的應對手段？”

上述兩個次元讓教育決策者能夠識别模式，并根據這些預測做出必要決策。下面讓我們看到在大資料時代，高校應該如何利用資料分析促進自身發展。

1. 優化獎學金發放

如今教育成本不斷飙升，此外書籍、住宿等其他費用也在加劇學生的負擔。是以，經濟實力不足的學生會去申請獎學金，如果學生能夠證明自身的能力就能獲得相應的獎學金。

在發放獎學金方面，高校可以通過資料分析來識别能夠為院校做出貢獻的優秀學生。同時，高校還通過測試發掘優質的學生，使用大資料對學生過去的表現進行評估。這些政策都能幫助高校更好地定位出色的學生，提高獎學金的投資回報率。

2. 發現需要幫助的學生

大資料還可以幫助高校在早期确定哪些學生更有可能成功，這是怎麼做到的呢？

2014年，瑪利斯特學院和商業分析公司Pentaho共同開發了一個程式 Open Academic Analytics Initiative，用于追蹤學生的學習情況，比如線上閱讀材料的時間，完成作業所需時間等等。

通過對這些資料充分研究，高校可以發現在學業中需要更多幫助的學生。不過這種做法引發了一些道德問題争議，即收集學生的這類資料是否會侵犯他們的隐私，不過這也為幫助學生提供了更多的方式。

除此之外，教師可以通過大資料更及時地收到學生的回報。根據這些回報，教師可以立即在教學上進行改進，為學生提供更豐富的學習體驗。

3. 更好地評估課程

資料分析還可以應用于課程評估。每所大學面臨的主要挑戰在于，了解行業需求，并提供滿足這些需求的課程。

大資料也可以解決這個問題。當有的課程選課人特别少時，資料分析可用于提醒課程管理者，讓他們調查背後問題的原因。有了适當的資料，高校能夠判斷問題是在于教學标準，講師水準還是其他方面。利用實時資料，我們可以加快資訊收集過程。

4. 設立定制課程

利用收集和存儲的資料，大學能為每個學生設定定制課程。即使學校有超過1萬名學生，有了大資料可以輕松做到這點。

這樣的學習理念能夠為學生定制最适合自己的學習計劃，了解感興趣的課程，按照自己的進度學習，同時還可以提供課後指導。

5. 節省營運費用

資料分析還可用于降低能源損耗并且節省機構的營運成本。高校可以使用從傳感器、儀表和執行器收集的實時資料生成性能模型。模型可以幫助學校跟蹤、預測、假設和優化能耗。

這幾點無疑将有助于提高學生的成績，進而降低不及格率。 通過預測分析收集的資料可以使教育機構預測學生在未來的成果。如果預測産生的結果令人不滿意，則可以使用這些預測進行修正。這還可以在課程計劃啟動之前對進行場景分析，進而最大限度地減少試錯。

畢業後，高校還能夠對學生進行情況追蹤，看他們在工作場所中的表現。這進一步能幫助其他學生選擇合适的大學。

結語

大資料将在未來幾年内徹底改變教育行業，越來越多的大學已經準備好使用大資料來提升教學品質，并促進學生的發展。

原文釋出時間為：2018-09-20

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