Прогнозное моделирование — это процесс использования статистических методов для извлечения закономерностей из исторических данных с целью прогнозирования будущих результатов. От финансов до здравоохранения и, в частности, высшего образования использование прогнозной аналитики набирает обороты. Внедрение прогностической аналитики не только поможет вам добиться лучших результатов и улучшить качество обслуживания клиентов, но и принесет значительные финансовые выгоды. Давайте узнаем, как…

Максимизируйте успехи учащихся с помощью предиктивной аналитики

Новые прорывные технологии, такие как ИИ и предиктивная аналитика, позволили получить представление о поведении клиентов на основе данных и предсказать, что будет, а что нет. В контексте образования развертывание ИИ и аналитики обучения позволяет администраторам видеть важные модели поведения учащихся в необработанной массе данных. Это становится возможным, если сопоставить исторические данные об учениках многолетней давности с алгоритмом машинного обучения, который может извлекать из них закономерности, чтобы предсказать максимальные шансы ученика на успех. С каждой студенческой записью, на которую смотрит этот алгоритм, его способность прогнозировать становится лучше. Он строит прогностические модели, чтобы понять факторы отсева и определить действенные триггеры, чтобы помочь институтам сократить отток.

Воспользуйтесь огромным потенциалом ваших данных о студентах

Машинное обучение обладает огромным потенциалом в сфере высшего образования, если его развертывать, контролировать и измерять с помощью определенной дисциплины. Постоянное внимание сегодня уделяется поддержке, ориентированной на студентов, с универсальными услугами для студентов, технологиям машинного обучения; Учреждения сегодня хотят предоставить учащимся такой опыт, который избавит их от сложного академического пути. Предиктивная аналитика стала играть большую роль в оказании помощи образовательным учреждениям в достижении этих целей поддержки студентов.

Линда Хартфорд, ИТ-директор Технического колледжа Северо-восточного Висконсина, в статье в CIOReview говорит: Высшее образование стремится достичь мастерства Amazon в сборе данных о клиентах и ​​использовании прогнозной аналитики. Однако она утверждает, что цель не такая, как у Amazon, когда говорит: «Высшее образование не стремится определить, сколько виджетов оно может продать на определенных рынках, а скорее, будет ли студент, поступающий в колледж, упорным , и хочет/он получает степень.

Учреждения сегодня имеют огромное количество информации о студентах, начиная с момента, когда они только абитуриенты, и заканчивая их выпускным этапом. Это включает в себя стенограммы средней школы, финансовые данные, демографические данные, данные об успеваемости и успехах, данные о курсах и программах, а также данные о внеклассных мероприятиях. Предиктивная аналитика сортирует эту массу необработанных данных, чтобы:

  • Персонализируйте обучение студентов
  • Улучшение обслуживания клиентов/студентов
  • Отслеживайте уровень вовлеченности учащихся
  • Сообщите преподавателям и консультантам о студентах из группы риска
  • Увеличение положительных результатов, включая более высокий уровень зачисления и выпуска

Продвигайте своих учеников к успеху

Консолидация академических, демографических и социальных данных (полученных из социальных сетей, блогов и других подобных каналов) наряду с развертыванием прогнозной аналитики может помочь вашим неуверенным ученикам вернуться в нужное русло. Это может дать преподавателям и администраторам важную информацию о том, куда движется студент, нуждается ли он/она в помощи и что может увеличить шансы на получение диплома. Хотя такой неограниченный доступ к личной информации учащихся может вызвать некоторые проблемы с конфиденциальностью и безопасностью, образовательные учреждения обязаны обеспечить этичное использование этих данных при максимальном использовании их преимуществ.

Есть много историй успеха, доказывающих, что высшие учебные заведения выиграли от использования прогнозного аналитического моделирования в своих системах. Удержание студентов явно было мотивирующим фактором для университетов, чтобы внедрить прогностическую аналитику. Мало того, статистика показывает, что применение прогнозной аналитики привело к улучшению условий обучения и преподавания. Ваше учреждение уже использует прогнозную аналитику?

Оригинальный источник: http://blog.blackbelthelp.com/the-power-of-predictive-analytics-using-data-to-propel-students-towards-success/