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普渡大学利用数据量化和监测学生的学习状态

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在充满讲座式课程的大学中,很难看出来到底有哪些学生心不在焉。在过去的几年里,普渡大学正在尝试通过一种数据算法,来帮他们找出在校园里有哪些学生正面临退学的风险,或者是有哪些课程需要更多的老师。学校的管理者们管这个系统叫“student success algorithm(成功学生算法)”,它的官方名称叫Course Signals——假如这套系统可以成功运行的话,就有可能会改变现代大学的运作方式 。
通过数据挖掘和分析工具,Course Signals 不仅可以推测一个学生在一门课程中的表现如何,也可以提前探知有哪些学生正处于学业挣扎当中,在危机爆发之前学校就予以帮助。
到目前为止,Course Signals 效果不错。通过普渡大学上个月发表的报告来看,在两门或更多课程中使用了 Signals 的学生要比那些没有使用这套系统的学生, 毕业率提高了 21.48%(六年制)。目前,将近 24000 名学生参与这个项目,超过 145 名普渡大学的的教授或老师在他们的课程中使用这套算法。当前这个学期,Signals 覆盖了超过 100 门课程——计划明年春天推进更多。
问题是:学生们对这套能够预测他们大学生涯的系统怎么看?假如今后学生顾问变为一套计算机算法,那是什么感觉呢?
数据驱动的霍索恩效应
不像传统的评估学生的方法,普渡大学的算法能够对学生的学习情况有更全面的考量:从最基础的考试分数、排名,到学术经历,甚至还会监测到学生与电子学习系统 Blackboard Vista 的互动情况。
本质上,Course Signals 更多地是一套基于社会科学而不是计算机科学的系统。所谓的“霍索恩效应”是指人们如果得知自己正在被研究或监测,行为表现就会有所增强。引申到学习领域,如果学生能够收到更多关于他们当前状态的反馈,他们分数就会更高。
当然,理论归理论。普渡大学学术科技部门的研究科学家 Matthew Pistilli 表示,要让这套理论被学生所接受,取决于以下两点:易于理解并容易获取。要做到前者,Pistillit 打算采用一套类似红绿灯的系统,帮助将学生们的目标融入他们的学习轨迹当中。
这套算法将学生们按照当前状态分成红、黄、绿三组。绿色表示学生们如果继续保持当前的学习状态,他们就很可能达成目标。黄色表示该学生在某门课程中存在潜在危险。红色则表示这个学生要挂了。一旦学生们被分配到某一组,系统就会自动生成并通过 email 发送一条带有学生和讲师姓名的信息(还会引用一些特定的文字以让这个邮件看起来不会太机械)。这条信息不仅包括系统对于该学生课程结果的预测,还会给出一些建议,以便学生能够继续保持状态或做出相应改进。
改变我们教学的方式
Course Signals 的雏形建于 2007 年,基于John Campbell的研究理论(John Campbell 目前担任着西弗吉尼亚大学副教务长和首席信息官)。Campbell的论文中提出的加权算法奠定了 Course Signals 的基础。
一开始,这套算法的执行是依靠工作人员手动把数据敲入 Excel 中的——现在它已然是一套自动运行的复杂系统。Pistilli 表示:“这个算法会趋向于包容——有的时候,对于正在劲头上的学生,我宁愿‘错误’的发条信息说‘你要注意了!’,而对于实际上表现的不怎么样的学生,我会希望给与鼓励。”
Signals 的好处不仅仅是让学生们受益,数据反馈也会帮助老师们调整自己的教学实践。Pistilli 说道:“我们希望老师们能够对于他们的讲授方式有更准确的理解。假如一位老师在 Course Signals 中进行一次调查,而系统的反馈 80% 都是红灯——而老师们原以为学生们的表现会更好——这时候老师就有一次机会,返回去看看问题究竟出在哪。他们会与学生们认真沟通哪部分没有搞懂。”这也意味着教授可以在下次上这门课时采纳这些意见,并做出改进。这是在用数据的方法来改进教学。
说来也奇怪,学生们喜欢这个系统。Pistilli 称:“很多学生告诉我们,他们想在每门课里都有 Course Signals。他们渴望得到反馈,喜欢别人对他们的行为给予评价,并在更广的视角上给予指导。这就是区别:如果你问一个没用 Course Signals 的学生,他在课上怎么样,他们一般都会回答你在上次考试中得了 A 还是 B,很少深入。Course Signals 则是去量化学习的过程,让学生们更好的了解他们现在的状态如何。这可以帮助他们变得更好。”】


标签:数据挖掘大数据
分类:e教育| 发布:曹殿波| 查看: | 发表时间:2014/1/1
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