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数据挖掘有助于学生
作者:中国商业智能网    来源:本站原创    点击数:    时间:2013-3-7
【摘要】山中有黄金。尽管在高等教育中,小山坡更像大山脉 — 我们以惊人的速度积累大量的数据,据普渡大学的首席信息官(CIO)Gerry McCartney 说。也许令人惊讶的是,这其中的财富在很大程度上是未被开发的。

山中有黄金。尽管在高等教育中,小山坡更像大山脉 — 我们以惊人的速度积累大量的数据,据普渡大学的首席信息官CIO)Gerry McCartney 说。也许令人惊讶的是,这其中的财富在很大程度上是未被开发的。

“每一个高等教育机构都有这些数据, 但它只是像黄金一样躺在地下,” McCartney抱怨说。“我们现在看到的大数据和新的工具都是关于挖掘出这些黄金的。它是关于从数据中提取真正的价值。”

而要提取这种价值可能不像过去的西部淘金热,许多机构部门终于决定展开行动。有些在评估第三方大数据系统; 其他人正在试验新的环境针对交叉机构预测分析; 而有一些正在开发他们自己的内部工具。

意图信号

普渡大学是最早的探矿者。该学校不仅发展了自己的一套大数据分析工具, 还已成功地将它们商业化。在2009年秋季推出的普渡大学的课程信号(Course Signals)是一个基于Hadoop的系统,用来跟踪学术进度和在学生需要在某一领域跟进时实时警告学生。

“一个学生意识到自己在某一课堂上不会做的太好时,学习可能已经过半,而要有效矫正已为时太晚,” McCartney 解释说。“信号(Signals)旨在让你用大数据分析让你走在问题之前。该系统允许我们早在一门课的第二周预测一位学生是否在这门课上会取得成功,这样你可以更早的采取干预措施”。

普渡大学声称, 在课程中使用课程信号(Course Signals)系统的学生收到更多的BC的,和更少的DF。在某些课程中获得AB的学生数量增加了28%。在2009年,Purdue大学授权SunGard高等教育(现在的Ellucian)将其信号系统用于商业。

普渡大学还开发了一款被称为Hotseat的应用程序,通过FacebookTwitter账号捕捉学生在课堂中的评论。这个程序允许班上的每位学生和老师查看信息。普渡大学的另一个工具Mixable是一款以课堂为中心的社交学习环境,用于让学生在Facebook上创建在线学习小组并通过Dropbox云存储应用程序共享文档。据麦卡特尼称,这两个应用程序收集的数据最终会汇入信号应用程序以创建一个更丰富的信息来源。

“这些工具也在不断变化,我们仍然在发现事物,”McCartney说。“例如,通过信号,我们得知分析的结果在不同学科上有些差异。对一门学科无关紧要的行为对另一门学科可能会起到破坏的作用,或者也许有利于第三门学科。没有一个统一的算法适用于动物学、微积分和文学。直观地看很明显这可能是真的, 但是科学也承认了它。”

规划学位途径

奥斯汀Peay州立大学提供了另一个自产大数据分析解决方案的例子。2011年,学校发布了学位指南(Degree Compass),一款到类似在Netflix, AmazonPandora这样的系统上提供个性化电影、书籍和音乐推荐的课程推荐工具。开发的资金来自比尔和梅林达•盖茨基金会(Bill and Melinda Gates Foundation)APSU系统从各种的学生信息(SIS)和学习管理系统(LMS) 中提出信息基于学位需求和预测的成绩推荐课程。为给出这样的推荐,该系统利用了学生以前的成绩(包括大学、高中、和SAT 成绩),数据库中的500000 份其他APSU 学生的成绩,不同的课程成绩的相关性和专业的要求。

像课程信号(Course Signals) 一样,学位指南(Degree Compass) 预警指导教师和顾问潜在的问题, 但是它还提供了更多的主动出击。本质上, 这个系统预测学生任何课程上可能获得的成绩,学生可以使用这些预测选择更可能成功的学科。

系统设计师Tristan Denley 既是一位数学教授又是APSU 的院长,他说, 学位指南(Degree Compass)的预测已经在一半的学位证书中证明了精确性。其他三个田纳西州学校:纳什维尔州社区学院(Nashville State Community College),志愿者州社区学院(Volunteer State Community College)和 孟菲斯大学(the University of Memphis)正在试点项目上使用学位指南(Degree Compass)。据报道ASPU考虑授权该系统给第三方供应商。

数字中的知识

大数据的一个潜在规则是,数据集越大,分析所产生的洞察力就越多。到目前为止, 普渡大学和APSU的工具是独立自主的。Civitas Learning机构的创始人和首席执行官(CEO)Charles Thornburgh认为, 这样的系统如果在一种协作生态系统中发展会更强大。为此,他基于奥斯汀的教育分析公司已经开始建筑被他描述为“使用数据在整个学生生涯中做出更明智决策的一个社区机构。”

“我们已经看到了一些显著的解决方案, 如Tristan建立在个别校园的学位指南(Degree Compass)”, Thornburgh说。“但实际上他们只有两条路可走: 满足于你的独有工具不会走出象牙塔的事实; 或出售你的创新 — 愿景,创意,名字给第三方供应商,就像普渡大学对待信号(Signals)那样。我们试图创建第三种选择”。

去年5月份发布的Civitas学习社区是一个四年制大学、社区学院和在线大学的新兴网络,将会链接他们自产的大数据解决到各大学建立的规范化数据模型。Thornburgh说,数据的聚合将使它成为一个对社区中的每个人都更丰富、更有用的资源。这些数据来自SISs, LMSs, 客户关系管理系统 (CRM)和“包含有关预测学生成功可能性的学习数据的任何其他系统…”

“本质上, 我们在不同机构之间的普通分析基础设施中联合数据和洞察力”, Thornburgh解释说。“但我们也可能使它的规模在也许能被称为一个单一的校园解决方案上,这是一套完全不同的挑战。”

Civitas学习社区的目标是创造一个前端应用程序的生态系统,以将预测分析中的洞察力转化为有针对性的推荐,从而能直接影响学生的结果。据Thornburgh说,这些都是面向学生,顾问、教师和管理者的应用程序。一些为Civitas所建造,其他的则是通过合作伙伴机构, 还有一些由发布者和技术供应商。

“教育本质上是更多的合作,“ Thornburgh补充说。“宾夕法尼亚州立大学不需要用俄亥俄州的失败来体会学术的成功。从这个角度来看教育不是零和博弈。我们都知道, 这些学校中许多都分担着一系列类似的挑战。”

将不同机构的数据联合起来的想法是另一个大数据项目的中心,该项目是教育技术(WCET) WICHE合作社去年推出的预测分析报告(PAR)框架。根据该组织的网站称, 社区的使命是“提升有效实践和政策在高等教育中加强技术教学和学习上的采用。”

PAR始于作为一个概念的验证,有来自六个参与机构包含640000多名匿名学生的记录和超过300万课程级的记录的数据集,专注于33个常见的变量。参与的学校中有公立、私立、两年,四年以及私有的机构。

在强调了PARCivitas社区的工作性质是协作和互补的同时,Thornburgh还强调了方法中的一些不同。“我们前两所学校的数据集约为他们六所学校聚合的数据集约的10倍规模,因为我们更多地从更细化的LMS,CRM和历史数据中提取数据。在某些情况下我们提出30年的历史数据中不同的学生档案和人口统计数据和个人历史。”

到目前为止, Civitas学习社区正在与六所学校,包括奥斯丁社区学院和马里兰大学一起合作,作为封闭测试的部分,预计在2013年推广该项目。

吸引Civitas社区的UMUC不是其数据集的规模,而是不同集合之间的潜在价值。“要解决两个问题,” 商业智能助理副总裁Darren Catalano解释说。“收集大数据,然后将数据来源形成紧密相关的景象 — 它就是数据建模。大数据的价值是在结合不同数据源的数据, 建模结果数据集, 然后在这些数据之上使用分析技术来开发你的洞察力。然后你必须实施它们。高等教育或任何其他行业的成功分析都需要这些步骤。”

UMUC是一所主要在线专注于成人教育的非传统大学。从大数据的角度来看,它有优势。“因为我们在网上,我们可以捕获更多的数据, “Catalano指出。“就像在线零售商和实体店之间的区别。在线零售商关于其客户知道的更多: 他们知道他们在看什么,看多久,而且可以跟踪他们的点击流。”

当然,UMUC的最终目标是提高学生的结果,它正在积极探索解决方案以实现这一目标。该校目前正与第三方供应商开发预测模型, 利用其收集的数据来创建对学生的360度视图。

“基于数据的高级分析带给我们有更多预测能力的变量,并创建使洞察力可操作的系统,“Catalano说。“结果是学生的成功有更个性化的体验和更好的机会, 意味着更高的保留率, 意味着更高的毕业率。这是我们的使命。”

外包非核心任务

虽然大多数学校想受益于大数据的预测,一些学校认识到开发这些工具并不是他们的工作中心。相反, 他们正在寻找其他人提供解决方案。认为自己是在学生数据分析最前沿的亚利桑那州立大学就是这样的一所学校。

“我们考虑亚利桑那州立大学外包时,我们考虑核心和内容的对抗,“ 大学技术办公室副首席信息官(CIO)和商业智能BI)策略师John Rome说。学校已经外包其电子邮件,以及托管了ERPLMS系统。“当我们考虑大数据时,问题是为什么我们要拥有数据中心业务呢? “Rome说。“我们为什么要有一组特别好的Hadoop集群呢,我们可以考虑第三方供应商同时专注于我们任务的核心。”

ASU并不是冷淡外包这个问题。这所学校是大学中最早建立数据仓库,并维护大数据和Hadoop工作组的。该校从LMS以及web日志、磁卡、和社交媒体中整理出数据, 发现学生未满足的需求。提供给ASU教员的复杂仪表盘在高等教育中是众所周知的(见“亚利桑那州立大学仪表盘交付数据可视化”)。

“我们知道大数据有巨大的机会,我们完全打算利用他们,” Rome 总结说。“但是我们知道未来会面临一些挑战。供应商每天都在敲我们的门, 我们会看到哪些真正想要与我们合作想出解决方案。”

责任编辑:朱莉   
 
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