发帖
雷达卡
数据科学甚至将教育纳入其旗下。今天我们将讨论数据科学对教育的重要性以及一些正在进行的教育趋势。我们还将通过一个案例研究来了解数据科学如何改变学习过程。
教育中的数据科学
教育是改变生活的关键。教育可以丰富和改变生活。自文明诞生以来，人类就通过教育而进化，并不断发展改进我们教育的方法。
教育是 21 世纪不可分割的一部分。数据无处不在。由于计算技术的进步，可以使用强大的大数据平台访问所有信息。Edvantic 为参与学校数据科学计划的学校提供各种数据科学和人工智能课程. 学生可以在各个级别使用此内容，包括初中和高级高中生。学生通过数据科学了解更多关于技术和职业选择的信息。他们还发现了数据科学领域的未来工作机会。学生可以通过作业和项目识别数据科学的实际应用和示例。作为学校倡议课程中的 edvantic 数据科学的一部分，孩子们将使用分析和数据科学工具根据他们的发现创建报告和演示文稿。
教育中的数据科学应用
1. 社交情感技能
教育对于发展社交情感技能至关重要。这教会孩子们如何分析、理解、表达、管理和控制情绪。孩子也学会了与他人建立关系。
教育机构在促进社会情感发展方面有着至关重要的任务。这项技能是一种非学术技能，可以帮助学生发展他们的学习能力。
之前有几项统计调查可以评估这些社交情感能力。由于计算方法的进步，现在可以收集大量数据。
使用数据科学或数据挖掘技术中的形式化知识发现模型，可以将大量信息与现有工具相结合。
数据科学家还可以使用提取的数据开发预测分析技术，帮助教师了解学生教授课程的动机。
2. 监控学生需求
教育机构可以使用多种评估和评估方法。这些传统方法无法始终捕捉学生服务中的所有重要模式和趋势。
许多评估方法无法实时使用。大数据分析的进步使教师能够根据表现和评论分析学生的需求。
教师可以监控学生的需求并调整教学方法以适应学生的期望。教师往往对某些学生有无意识的偏见。
数据平台将零偏见，并将无偏见地评估学生的表现。这将确保所有学生都能平等地使用该平台，并让他们发展自己的技能。
3. 创新课程设计
多元化的大学必须跟上行业需求，为学生提供合适的课程。大学也很难跟上行业发展的步伐。
为了适应这一点，大学使用数据科学系统来分析市场趋势。
数据科学是一种使用各种监控和统计方法来分析工业模式的方法。它还可以帮助课程创建者学习有用的主题。
4. 衡量讲师的表现
教师是影响学生表现的最重要因素。虽然评价教师表现的方法有很多，但大多是人工的。
学生对教师表现的评价一直是量化教学方法的标准方法。
所有这些方法都是缓慢且低效的。阅读学生评论并进行类比可能很乏味。
数据科学使跟踪教师表现成为可能。这不仅适用于记录的数据，也适用于实时数据。通过教师的实时监控，可以收集和分析严格的数据。
我们还可以在大数据平台上存储和管理非结构化数据，例如学生评论。借助自然语言处理，可以分析评论并对教师表现进行全面分析。
数据科学案例研究
用于减少学生辍学的大数据分析
大学教育被认为是通往成功的途径。许多大学生为了追求事业而上大学。许多学生因为经济或学业困难而离开大学。
最近的一项研究发现，至少有 54.8% 的人将无法在六年内完成学位。这一令人震惊的百分比将限制某些行业合格工人的可用性。这也将阻碍国家发展。
教育机构正在转向数据科学来解决这个问题。佛罗里达大学就是这样一个机构。大学使用 IBM InfoSphere 从多个来源提取、加载和传输数据。
IBM SPSS Modeler 还用于数据建模和预测分析。这两个平台与 IBM Cognos Analytics 保持一致。
IBM Cognos 提供了强大的基于 Web 的商业智能工具，这些工具使用交互式可视化来监控、报告和分析事件。大学可以使用 IBM Cognos Analytics 分析和预测学生的表现。
它使用人口统计、学生背景和高中成绩等变量来确定学生辍学的可能性。它将协助大学制定政策并为有辍学风险的学生提供早期干预。
概括
我们已经开始了解数据科学在教育领域的许多作用。数据科学已经改变了每个领域，并在所有情况下都带来了积极的变化。
| 相关帖子DA内容精选 |
提升卡
置顶卡
沉默卡
变色卡
抢沙发
千斤顶
显身卡
京公网安备 11010802022788号
