如今高校的竞争愈发激烈，各大顶尖高校希望加大对学生的吸引力，从而提高招生人数。随着技术的快速创新，高校更加重视大数据的作用。现在大学可以用更复杂的方法收集和管理学生的数据，并对其进行更好的定位。
随着对优质学生资源的竞争加剧和教育成本的上升，潜在的学生数量越来越有限。因此，各大高校也在不断建立人才库，希望吸引才华横溢的学生。特别是那些能够为学校发展做出贡献的学生，因此为了识别这类人才，数据分析就派上用场了。
除了定位人才库，大数据还有其他的用途。比如，通过查看之前学生的数据改善教育机构的决策过程等。此外，世界教育领导者正在将数据工具用于商业智能、财务分析、预测分析和战略管理等方面。这些都能提高学校效率，同时促进学生的发展。
高校的工作重点是开发基于数据的架构，从而分析和使用各种类型的数据。这样做的目标是扩大可用的分析过程，并随后改善学校对资源的管理。
当中的数据源包括：学生考试成绩，社交媒体和渠道，网站浏览数据，移动设备和操作系统。此外，许多教育机构正在将大量预算投入到研究活动中，用来进一步收集数据，从而提供可操作的分析见解。
当涉及到教育领域的数据分析工具，这方面有两个关键要素：首先，提供预测工具，“接下来会发生什么？”。这是基于已经发生的事情进行预测。其次是针对这个问题的说明性回答，“根据认为会发生的事情，该采取哪些合适的应对手段？”
上述两个维度让教育决策者能够识别模式，并根据这些预测做出必要决策。下面让我们看到在大数据时代，高校应该如何利用数据分析促进自身发展。
1. 优化奖学金发放
如今教育成本不断飙升，此外书籍、住宿等其他费用也在加剧学生的负担。因此，经济实力不足的学生会去申请奖学金，如果学生能够证明自身的能力就能获得相应的奖学金。
在发放奖学金方面，高校可以通过数据分析来识别能够为院校做出贡献的优秀学生。同时，高校还通过测试发掘优质的学生，使用大数据对学生过去的表现进行评估。这些策略都能帮助高校更好地定位出色的学生，提高奖学金的投资回报率。
2. 发现需要帮助的学生
大数据还可以帮助高校在早期确定哪些学生更有可能成功，这是怎么做到的呢？
2014年，玛利斯特学院和商业分析公司Pentaho共同开发了一个程序 Open Academic Analytics Initiative，用于追踪学生的学习情况，比如在线阅读材料的时间，完成作业所需时间等等。
通过对这些数据充分研究，高校可以发现在学业中需要更多帮助的学生。不过这种做法引发了一些道德问题争议，即收集学生的这类数据是否会侵犯他们的隐私，不过这也为帮助学生提供了更多的方式。
除此之外，教师可以通过大数据更及时地收到学生的反馈。根据这些反馈，教师可以立即在教学上进行改进，为学生提供更丰富的学习体验。
3. 更好地评估课程
数据分析还可以应用于课程评估。每所大学面临的主要挑战在于，了解行业需求，并提供满足这些需求的课程。
大数据也可以解决这个问题。当有的课程选课人特别少时，数据分析可用于提醒课程管理员，让他们调查背后问题的原因。有了适当的数据，高校能够判断问题是在于教学标准，讲师水平还是其他方面。利用实时数据，我们可以加快信息收集过程。
4. 设立定制课程
利用收集和存储的数据，大学能为每个学生设定定制课程。即使学校有超过1万名学生，有了大数据可以轻松做到这点。
这样的学习理念能够为学生定制最适合自己的学习计划，了解感兴趣的课程，按照自己的进度学习，同时还可以提供课后指导。
5. 节省运营费用
数据分析还可用于降低能源损耗并且节省机构的运营成本。高校可以使用从传感器、仪表和执行器收集的实时数据生成性能模型。模型可以帮助学校跟踪、预测、假设和优化能耗。
这几点无疑将有助于提高学生的成绩，从而降低不及格率。 通过预测分析收集的数据可以使教育机构预测学生在未来的成果。如果预测产生的结果令人不满意，则可以使用这些预测进行修正。这还可以在课程计划启动之前对进行场景分析，从而最大限度地减少试错。
毕业后，高校还能够对学生进行情况追踪，看他们在工作场所中的表现。这进一步能帮助其他学生选择合适的大学。
结语
大数据将在未来几年内彻底改变教育行业，越来越多的大学已经准备好使用大数据来提升教学质量，并促进学生的发展。
原文发布时间为：2018-09-20
