数据科学已经通过当今世界上几个典型的领域扩展延伸其分支，它已经彻底改变了行业，并大大提高了它们的表现。事实上，数据科学已经将教育纳入其中。今天，我们将讨论数据科学在教育中的重要性。此外，我们将在案例研究的帮助下看到它如何改变学习。

教育中的数据科学（图片来源：data-flair）

教育是塑造人们生活的关键。它拥有改变和丰富人们生活的力量。自文明诞生以来，人类通过教育进化，建立了改善教育的机制。在21世纪，数据在各行各业都无处不在，在教育行业也不例外。随着计算技术的进步，可以通过强大的大数据平台吸收所有信息。在本文中，我们将讨论数据科学如何在使教育更好地为社会发挥关键作用。

数据科学在教育中的应用

1.社交情绪技巧

社交情绪技能是一个需要通过教育发展的重要领域。通过这种方式，孩子学会了获得理解、分析、表达和管理情绪的能力。他们还学习如何发展与他人的关系。促进社会情感技能的发展是教育机构的一项重要任务。这是非学术技能的一个例子，在决定学生的学习能力方面起着重要作用。

以前，有各种统计调查可以评估这些社交情绪技能。然而，随着计算方法的进步，可以收集大量数据。利用数据科学和数据挖掘技术中的形式化知识发现模型，可以收集如此大的信息并将其与现有工具相结合，以产生更好的结果。此外，利用提取的数据，数据科学家可以应用各种预测分析技术，帮助教师了解学生学习课程的动机。

2.监督学生要求

教育机构使用了几种评估和评价技术。然而，这种传统方法往往无法捕捉和囊括学生服务的所有重要趋势和模式。此外，大多数评价技术都不是实时的。随着大数据分析的进步，教师现在可以根据他们的表现和评论仔细检查他们的学生要求。

通过监控学生的要求，教师能够提供适当的回答，甚至改变他们的教学方法，以满足学生的期望。很多时候，教师对某些学生有无意识的偏见。数据平台将以零偏差对待其用户，这意味着在评估学生表现时不会有任何偏见。这将为所有学生提供平等的平台，使他们能够参与和发展他们的技能。

3.创新课程

各大学必须不断更新行业的需求，以便为学生提供适当的课程。此外，大学要跟上行业的发展，这是一项挑战。为了适应这种情况，大学正在使用数据科学系统来分析市场中不断增长的趋势。

利用各种统计测量和监测技术，数据科学可用于分析工业模式，并帮助课程创建者吸收有用的主题。此外，通过使用预测分析，大学可以分析对新技能组合的需求，并策划解决这些问题的课程。

4.衡量教师表现

学生的表现取决于老师。虽然有许多评估技术已用于评估教师的表现，但它本质上主要是手工的。例如，学生对教师表现的评价一直是量化教学方法的标准工具。然而，所有这些技术都不是一种有效的方法，通常需要时间来评估。此外，阅读学生评论和创建类比是一项令人厌烦的任务。

随着数据科学的突破，可以跟踪教师的表现。这不仅对记录数据有效，而且对实时数据有效。因此，通过对教师的实时监控，可以进行严格的数据收集及其分析。此外，我们可以在大数据平台上存储和管理非结构化数据，如学生评论。并且，通过自然语言处理，可以分析评论的情绪并提供对教师表现的全面分析。

数据科学案例研究

佛罗里达大学 – 利用大数据分析减轻学生辍学率

大学教育被认为是成功生活的门户。许多学生都在大学就读，希望能够从事职业生涯。然而，由于学业或财务方面的挑战，许多学生辍学。根据最近在美国进行的一项调查显示，至少有54.8％的新生将无法在6年内完成学位。这个惊人的百分比意味着行业对合格人员的访问权限有限。这也将阻碍国家增长。

为了解决这个危险问题，教育机构正在寻求数据科学。其中一个研究所是佛罗里达大学。该大学利用IBM InfoSphere从多个资源中提取，加载和传输数据。它还利用IBM SPSS Modeler进行预测分析和数据建模。它将这两个平台与强大的IBM Cognos Analytics对齐。

IBM Cognos是一款功能强大的基于Web的商业智能工具，可通过交互式可视化提供各种工具集，用于报告，分析和监控事件。使用IBM Cognos Analytics，该大学能够分析和预测学生的表现。它使用各种变量，如学生背景、人口统计学、高中成绩以及经济背景来评估学生的辍学概率。因此，它将帮助大学制定政策并为濒临退学的学生提供早期干预。

改写自DataFlair