Технологии 6 февраля 2017

Как большие данные могут предсказать отчисление из университета

Далее

Плохо сданные экзамены по базовым предметам повышают вероятность того, что студент не сможет успешно окончить учебное заведение. К таким выводам пришли исследователи, проанализировав статистические данные университетов.

В школе медсестер штата Джорджия раньше считали, что студенты, завалившие предмет «Основы сестринского дела», со временем будут отчислены. Однако, анализ архивов за 10 лет показал, что с большей вероятностью университет не окончат те, кто завалил математику, пишет The New York Times.

Оказалось, что менее 10% из тех, кто плохо сдал экзамен по математике в начале обучения, закончили университет. По-видимому, именно математика становится основой для успешного освоения последующих предметов — биологии, микробиологии, физиологии и фармакологии.

Исследователи начинают использовать большие данные и их анализ, чтобы определить тенденции в обучении и предсказать, какие студенты будут успешными. Достижения на различных курсах могут многое сказать о будущем ученика.

Новый материал втрое увеличит КПД солнечных элементов

Наиболее важными оказались базовые курсы, которые готовят студентов к более углубленному изучению предметов и практике. Аналитики Civitas Learning выяснили, что вероятность успешно окончить университет резко снижается, если студенты получили низкие баллы по основополагающим предметам.

По мнению экспертов, сейчас преподаватели порой не обращают внимания на все плохие оценки, получаемые учениками. Но понимание того, к чему это приведет, может совершить революцию в подходе к образованию.

Европа откажется от мобильного роуминга в июне

Анализ данных становится одной из основополагающих технологий современности — компании увеличивают инвестиции в Big Data, а самой лучшей профессией на 2017 год снова стал data scientist — ученый, специализирующийся на анализе данных. Правильная работа с большими данными может усовершенствовать медицину, транспорт, страхование, туризм, спорт — к примеру, предсказать распространение эпидемий.