高等教育中的逃避：分析模型如何克服这一挑战

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高等教育机构（HEIs）的学生辍学是一个严重的问题——它不仅影响学生，还影响机构本身。 在巴西的私立高等教育中，高退学率和入学率对课程和机构产生了负面影响。

在本文中，我们将讨论这些教育机构在辍学方面面临的挑战，以及技术如何帮助解决这一问题。

了解高等教育课程的辍学率
巴西的高等教育是一个不断增长的领域。根据国家教育研究机构阿尼西奥·特谢拉（INEP）的数据，2019年，巴西高等教育中超过75%的学生就读于私立院校。

然而，巴西大学因逃课和违约而面临重大挑战。根据SEMESP的一项研究，2022年，约有378万名学生离开私立大学，辍学率为37.2%。

在我们更多地讨论逃课之前，有必要解释一下入学逃课和课程逃课之间的区别。

逃学是指学生在学期开始前退出课程。逃避课程是指在开始后就退出。

在巴西高等教育中，辍学现象相当普遍。这在很大程度上可以解释为缺乏对技术和创新教学方法的投资。此外，许多机构没有充分监控学生。这使得识别可能导致辍学的问题变得困难。

这些辍学的原因有多种，例如经济困难、对课程缺乏兴趣、对教学质量不满意等。然而，这种情况给学生、机构和整个社会带来了严重后果。

但当我们思考教育“生意”时，我们如何识别和预防辍学所代表的这一瓶颈？

对于机构来说，这除了表明所提供的教育质量存在问题之外，还意味着收入和机构声誉的下降。对于社会来说，逃避意味着公共和私人资源的浪费。这也不利于国家经济和社会发展。

解决方案可能在于技术投资，对技术的投资，更具体地说，对数据智能的投资。

正如Gartner 高级研究总监 Glenda Morgan曾经说过的：

寻求在不断扩大的教育生态系统中蓬勃发展的机构必须利用技术来变得更具创新性。”

教育管理者不能忽视入学率和退学率指标。分析辍学数据以确定模式和根本原因非常重要，以便采取预防措施减少辍学。

但现在我们已经讨论了这个问题，我们将列出可能的解决方案，以尽可能减少逃避。

减少学生辍学的 6 种技术解决方案
技术可以成为解决大学和高等教育课程学生辍学问题的明智解决方案。预测模型、分析模型、机器学习、数据挖掘和人工智能是帮助教育机构了解和预测学生辍学情况的一些技术。

通过使用模型，他们可以及早识别谁有退出的风险，并可以提供个性化的解决方案。这可能包括提供奖学金、经济支持、学术和心理指导等措施。

了解高等教育机构使用模型和其他可能的技术解决方案的一些优势。

1.智慧校园
考虑到这一点，配备智能 Wi-Fi、完全数字化以及指标和导航控制的智能园区可以为这一旅程提供帮助。这个环境可以是物理的或数字的，在其中，人和系统进行交互。重点是创造沉浸式和自动化体验，并提供为大学所有受众提供服务的服务。

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2. 预测模型
这些模型用于预测学生辍学的可能性，并且可以基于多种 河南手机号码表 因素。其中包括学习成绩、出勤率、课堂行为、缺勤记录等。

通过分析这些因素，预测模型可以为教师、辅导员和管理人员提供警报。因此，可以采取个性化干预措施来帮助学生留下来。

3. 学生行为概况分析
分析学生的行为概况是另一种用于降低学生辍学率的技术。这种方法涉及分析学生行为数据以识别模式和趋势。

这些数据可能包括出勤率、成绩、教师与学生互动的笔记、课外活动等。 分析这些数据可以帮助为学生提供个性化支持并帮助他们留在学校。

学习平台可用于监控学生的学业表现并提供实时反馈。

4. 情感分析
情绪分析是一种人工智能技术，可以分析虚拟教室中学生和教师之间互动的语气和情绪。

这项技术有助于识别没有动力或不满意的学生，以便在他们决定退学之前采取行动帮助他们。

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5. 参与工具
参与工具是旨在提高学生对学校的积极性和参与度的解决方案。这些工具可能包括教育游戏、互动活动、论坛等。通过提高学生对学校的参与度，这些工具可以帮助降低辍学率。

6. 聊天机器人
聊天机器人是使用人工智能来模拟人类对话的软件。在教育领域，它们可用于为学生提供个性化支持、回答问题、提供反馈和学习指导等。通过为学生提供个性化支持，聊天机器人可以帮助减少辍学率。

是时候付诸实践了！
通过基于使用学生行为概况的预测和分析模型的解决方案，技术可以在降低学生辍学率方面发挥重要作用。

有多种技术解决方案可以帮助识别有退学风险的学生，并提供个性化支持以帮助他们留下来。

通过采用这些解决方案，教育机构可以显着提高学生的保留率，从而 保证教育质量、学生满意度以及国家的经济和社会发展。

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