大資料時代，高校該如何應對？
如今高校的競爭愈發激烈，各大頂尖高校希望加大對學生的吸引力，從而提高招生人數。隨著技術的快速創新，高校更加重視大資料的作用。現在大學可以用更復雜的方法收集和管理學生的資料，並對其進行更好的定位。
隨著對優質學生資源的競爭加劇和教育成本的上升，潛在的學生數量越來越有限。因此，各大高校也在不斷建立人才庫，希望吸引才華橫溢的學生。特別是那些能夠為學校發展做出貢獻的學生，因此為了識別這類人才，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，世界教育領導者正在將資料工具用於商業智慧、財務分析、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於資料的架構，從而分析和使用各種型別的資料。這樣做的目標是擴大可用的分析過程，並隨後改善學校對資源的管理。
當中的資料來源包括：學生考試成績，社交媒體和渠道，網站瀏覽資料，移動裝置和作業系統。此外，許多教育機構正在將大量預算投入到研究活動中，用來進一步收集資料，從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？”。這是基於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，該採取哪些合適的應對手段？”
上述兩個維度讓教育決策者能夠識別模式，並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. 優化獎學金髮放
如今教育成本不斷飆升，此外書籍、住宿等其他費用也在加劇學生的負擔。因此，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別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。這些策略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確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，用於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爭議，即收集學生的這類資料是否會侵犯他們的隱私，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反饋。根據這些反饋，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於課程評估。每所大學面臨的主要挑戰在於，瞭解行業需求，並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別少時，資料分析可用於提醒課程管理員，讓他們調查背後問題的原因。有了適當的資料，高校能夠判斷問題是在於教學標準，講師水平還是其他方面。利用實時資料，我們可以加快資訊收集過程。
4. 設立定製課程
利用收集和儲存的資料，大學能為每個學生設定定製課程。即使學校有超過1萬名學生，有了大資料可以輕鬆做到這點。
這樣的學習理念能夠為學生定製最適合自己的學習計劃，瞭解感興趣的課程，按照自己的進度學習，同時還可以提供課後指導。
5. 節省運營費用
資料分析還可用於降低能源損耗並且節省機構的運營成本。高校可以使用從感測器、儀表和執行器收集的實時資料生成效能模型。模型可以幫助學校跟蹤、預測、假設和優化能耗。
這幾點無疑將有助於提高學生的成績，從而降低不及格率。 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。如果預測產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，從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適的大學。
結語
大資料將在未來幾年內徹底改變教育行業，越來越多的大學已經準備好使用大資料來提升教學質量，並促進學生的發展。
原文釋出時間為：2018-09-20
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