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數據輔助學習成創科藍海 (車品覺)

By on March 15, 2018

本文作者車品覺,為紅杉資本中國基金專家合夥人、原阿里巴巴集團副總裁,為《信報》撰寫專欄全民大數據

美國高等教育一直面對學生留存率難題,關鍵是課程收費不低,學生程度參差不齊。據美國國家教育數據中心統計,就4年制學位教育而言,近三分之一學生未能在6年內畢業,公共資源之浪費可想而知。

如何用大數據改善這情況?美國喬治亞州立大學是一個典範,那是一所研究型大學,但學生有半數以上來自低收入家庭。很多學生都在努力,卻始終未能跨過畢業線,特別是低收入且是家中第一代上大學的學生群體最為嚴重。較少人注意到的是,學生經常因為選擇了與能力不符的科目而疲於奔命。總的來說,底因在於沒有提供合適的指導機制。喬治亞校方於是引入了數據分析技術,專門追蹤學生進度及預測他們的成績。分析模型根據每個學生前幾年的數據,加上他們在學校的選修課程、出席情況及成績,系統會自動檢查該校3萬名本科生的800多個相關變數,標記出模型認為會遇到困難的學生。

美國喬治亞州立大學是一所研究型大學,不少學生很努力卻仍未能畢業。(網上圖片)

美大學成功減輟學率

若一個工程學學生沒弄懂微積分的一個知識點,導致物理學習步履維艱,系統就可在微積分課程中找到學生須複習的部分。從前老師可能要跟學生談上半個小時,才可弄清楚學生問題其實不在物理而在微積分,現在系統可能瞬間就搞定。何況很多分析結果其實具有共通性,在新學年開始前,老師就可及早準備。喬治亞的試驗效果立竿見影,輟學率在第一年就減下來了。

據我所知,數據分析的應用在香港個別中學也有零散例子,但往往僅限於以年為基礎的數據收集,數據分析的維度亦有限,而且沒有連結起來。在英國就有人建立了一個全國範圍的學習分析系統,讓學校可以把自己的系統接入其中。除了節省資源,收集的大量數據更有望成為未來教育研究的重要資源。

我常跟朋友半開玩笑地說,香港在中小學教育積累下來的數據,若能加以發揮,未必不能成為繼FinTech和BioTech後另一片創科藍海。

(編者按:車品覺最新著作《覺悟.。大數據》現已發售)

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