学渣or学霸,敢不敢用大数据预测你的GPA表现?

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这篇文章主要讨论了在美国高等教育中如何使用大数据分析帮助提高学生的毕业率。通过引入数据分析,学校可以更好地预测学生的学业表现,并提供必要的支持,以避免学生辍学和被学校开除的情况发生。然而,使用大数据也存在一些潜在问题,如侵犯隐私、强化不公平现象等。虽然有一些批评意见和担忧,但是很多学校认为大数据分析是值得尝试的,且将其作为一种辅助工具,而不是唯一的决策依据。最终,文章强调了在选择接受大数据建议和坚持自己学习热情之间的平衡,每位学生都希望顺利毕业,不想面临被开除的困扰。全文内容详实,涵盖了大数据在美国高等教育中的应用及相关讨论,读者可以深入了解该领域的现状和挑战。阅读全文预计需要约10分钟。*

大数据处理是21世纪新科技,影响着生活的方方面面。比如,淘宝和亚马逊根据人们的购物记录来引导购买产品,腾讯视频会根据人们的点击视频推荐观看其他相关主题。现在大学教育中也引入了数据分析来判断学生是否能顺利毕业或者建议选学的专业,毕竟在美国读书其中一个很大的顾虑是GPA太低被美国大学开除怎么办跟踪大学入学情况统计,在全国范围内,只有大约一半的大学学生真正获得了学士学位,而大约三分之一的人拿到了研究生学位。为了解决这个毕业率低的问题,大约1,400所学院和大学,如佐治亚州正在转向依赖高科技数据对学生的毕业情况进行预测分析。当然,预测的宗旨就是通过数据分析避免学生少走弯路,避免被美国学校开除,帮助他们能尽快拿到文凭。

研究表明,分析预测对学生的毕业率有一定的帮助。在经历了多年的大学毕业率下降后,2016年起全国大学毕业率又开始回升,并在过去三年中继续上升。早期采用数据分析者之一是佐治亚州州立大学,预测分析的支持者觉得这个学校是一个很好的例子。

佐治亚州立大学位于亚特兰大市中心,是佐治亚州最大的大学,有5万多名学生。在 2011 年起,佐治亚州州立大学同意开始使用数据分析。原因是,学校资源有限,每1 000名学生只有一名顾问,导致学校对学生成绩关注不够。通常,去顾问办公室咨询的学生要么是荣誉学生,他们学习生活管理得很好,要么是成绩不好的学生,可惜他们咨询地太晚。在这种情况下, 学校顾问并没有及时发现学生问题并协助解决。所以,学校管理人认为,学校需要一个建议系统,去针对中间成绩段的学生比如GPA在B-或C-段的学生,能提早预测这些学生成绩问题从而帮助他们顺利完成学业。本着这个目的,学校收集了10年的佐治亚州立大学数据和140,000个学生记录,试图运行这个大数据集找出学生在一年后可能辍学 6 个月、12 个月、一年后的指标。最终,在大数据检测下,学校找到了比预期更多的潜在问题学生。

敢不敢用大数据预测你的GPA表现

罗宾逊就是这样的一个例子。当他来到亚特兰大的佐治亚州立大学时,自己一直坚信要主修护理。在大一的时候,罗宾逊平均分获得了B。一直以来,大学都有密切关注他的学业成绩,并从10年的学生记录中了解到,依照罗宾逊现在学习情况,他不太可能读完护理课程。在没有进行大数据分析之前,佐治亚州立大学可能不会建议罗宾逊放弃护理。但该大学的数据分析对这个决定进行了质疑。数据表明,那些没有修学完护理专业的学生最终辍学,因为他们在前两年学的课程对转去另一个学科没有帮助,从而浪费了很多时间。因此,为了避免相同的悲剧发生在罗宾逊身上, 学校尽早关注了罗宾逊问题,帮助他找到合适的学习方向。

但是,密切地监控学生数据会有潜在的不利因素。批评人士说,他们担心监视学生会侵犯隐私,而且这些算法可能会强化历史上的不公平现象,将低收入学生或有色人种学生输送到较容易的专业。数据也可能引导学生的选择过于狭隘,限制他们选择常规外的专业。也有人担心,这些数据可能会无意中使学生气馁,让他们觉得自己没有必要努力改变学习现状,并促使一些本来可能留在学校的学生辍学,最终自证预言。另外,评价体系也很难全面地去评估学生辍学原因。举个例子,某个辍学学生和完成学业的学生都有注册一门课程,但是辍学学生经常上课但是完成学业的学生并没有经常去上课,所以最终数据评估会把不去上课归为更有可能拿到毕业证书的一个因素。显然,这个结果不符合常理。

还有一个复杂问题是,毕业率设及到了种族话题。一些观察家担心预测分析工具可能会加剧历史上的不平等。从历史上看,非裔美国人和拉丁裔学生的毕业率低于白人学生,有些学校就把学生的种族或其他人口统计信息输入其算法中。新美国基金会的帕尔默说:”在高等教育中,我们整个社会存在着历史性的偏见。如果我们用过去的数据来预测学生将来的表现,我们能否在其中产生一些偏见呢?”帕尔默的话反应出了这样的一个事实,这些预测算法可能无意中针对黑人和拉丁裔学生。这些群体较高的辍学比例,更容易被标记为高风险人群,最终可能被分流到更容易的专业。可实际上,越来越的学生在协助下读完了较难的那些专业。

现在有1,400所学院和大学(三分之一的高等教育机构)购买了预测分析软件,但学校把这些数据分析当作一种工具,他们认为顾问水平也是提高毕业率的关键因素,因为最终是学校顾问决定是否在咨询会议中显示学生的风险指标。 通常,学校顾问不向GPA成绩不理想的学生展示高风险或中等风险警告,而是通过大数据分析结果找到可能在学业上挣扎的学生,这样学校就可以在学生辍学之前提供支持。在整体考虑数据预测分析的优劣后,很多学校认为通过大数据对学生学习表现进行预测分析是值得尝试的。

在这个大数据统计的时代,人们越来越推崇科学的证据,但是在专业的选择这件事儿上还是值得深思的。被追踪警告的学生可能会遇到这样的选择,是相信大数据的分析还是相信自己的判断,是听从大数据的建议还是坚持自己的学习热情,是遵从客观规律还是愿意打破魔咒。说实话,每一个踏入校园的学生都期待自己能顺利毕业,都不想遇到GPA太低被美国大学开除怎么办的烦恼。更多美国留学资讯,欢迎继续关注续航教育。

潜在的读者问题:
1. 大数据处理在美国高校中的应用对学生的帮助到底有多大?
2. 数据分析预测学生毕业率是否真的能有效提高毕业率?
3. 大数据分析在学术生涯规划中的作用是怎样的?
4. 数据分析对学生隐私和个人选择的潜在影响有哪些?
5. 针对不同种族学生的毕业率存在差距,大数据分析是否会进一步加剧这种不平等?
6. 学校应如何平衡使用大数据分析和顾问服务来提高毕业率?
7. 学生在专业选择时,应该如何结合自己的判断和大数据分析结果?
8. 在美国留学中,GPA是否真的是被开除的唯一因素?

回答:
1. 大数据处理在美国高校中的应用对学生的帮助主要体现在提早发现学生的学业问题,并通过个性化的支持帮助他们顺利完成学业,避免辍学的可能性。
2. 数据分析预测学生毕业率可以在一定程度上提高毕业率,通过及时预测并干预可能出现问题的学生,学校能够提供更有针对性的支持,帮助学生克服困难,顺利完成学业。
3. 大数据分析在学术生涯规划中可以帮助学生更好地了解自己的学业状况,识别潜在问题,并提供个性化的建议和支持,从而指导学生选择适合自己的专业和学习方向。
4. 数据分析对学生隐私和个人选择有潜在影响,可能会导致不平等现象、限制学生的选择,并增加学生心理压力。因此,学校在使用大数据分析时需要注意保护学生隐私和平衡数据分析结果与个人选择之间的关系。
5. 大数据分析可能会进一步加剧不同种族学生之间的毕业率差距,因为算法可能在不经意间强化历史上的不平等现象。因此,学校需要审慎使用大数据分析来确保公平性和包容性。
6. 学校应该平衡使用大数据分析和顾问服务来提高毕业率,充分发挥大数据分析的作用的同时,仍需要顾问的人情和专业判断,综合考虑学生的个性和背景,提供更全面的支持和指导。
7. 学生在专业选择时应该结合自己的判断和大数据分析结果,既要考虑个人兴趣和实际情况,也要参考数据分析的建议,最终做出符合自己整体情况和目标的决定。
8. 在美国留学中,GPA虽然是评估学生学业表现的重要指标之一,但被开除并不仅仅是取决于GPA。学生在学术表现的同时还要注重个人素质、参与度、综合能力等因素,以避免被学校开除。

*简介与问答内容由人工智能chatGPT根据文章内容总结发散,仅供参考,如有冲突请以正文内容为准

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