高考估分太頭疼?大數據算法或成預測成績新方式

剛剛落幕的高考年復一年的吸引著整個社會的關注，大數據文摘首先預祝每一位考生都發揮出了最好的表現。通過這樣的終結考試測試一個學生知識和能力已經成為社會普遍接受的方式。美國高校正在嘗試一種新的成績預測方式，125所學校正悄然采取此項措施，試圖利用算法和學生平時表現預測學生成績。

涵蓋數以萬計學生上百萬個成績單的數據算法

多年以來，每當學生問起諸如“我會在這門課上得到A嗎” 這類問題的時候，Stephanie Dupaul就會開玩笑地說要向她收集的占卜玩具“魔法8球”尋求答案。如今，她可以給她的學生比用占卜玩具更加準確的答案。

Dupaul是南方衛理公會大學(Southern MethodistUniversity)招生管理的助理院長，也是日益增長的，正在利用已畢業學生的學業表現數據來預測在學學生的學業表現的大學管理者中的一員。在美國，大約已有125所學校正悄然采取此項措施，通常涉及組合利用累計多年的，涵蓋了數以萬計畢業生上百萬個成績單的數據。

這項措施和亞馬遜，谷歌等技術大鱷利用數據預測消費者的購買行為如出一轍。當許多綜合性大學和文理學院開始采取這項措施之后，輟學者的人數明顯下降，而隨之畢業率穩步上升。這些初期立竿見影的效果已引起了奧巴馬政府的關注。在上周舉行的白宮高等教育峰會上，奧巴馬政府強調學校要更加徹底地利用數據來提高畢業率。

而對于學校來說，回報遠遠不只是畢業率的提高：學生成績的數據跟蹤還可以讓學校從那些表現穩定的學生那里持續收入教學費，從而避免了因學生輟學而提高的招生成本。根據錄取咨詢公司Noel-Levitz估算，私立大學要花費2433美金，而4年制公立大學則要花費457美金來錄取一個本科新生。

Dupaul提到：提高畢業率“不僅關乎學校的生源和聲望，還得說，它的確影響學校排名”。

對南方衛理公會大學來說，數據分析顯示那些提早申請錄取的學生往往最終會拿到學位。同樣的，那些在招生錄取開始之前就來參觀學校，加入兄弟會或是姐妹會，或是選修了超過平均數量課程的學生，也能順利畢業。

通過這樣或那樣的認知，南方衛理公會大學建立了一個預測算法，用來估計一個學生是否能夠順利完成學業的概率。對可能無法順利畢業的學生，學校通過學業顧問或是學院院長的介入來幫助他們。

其他大學也利用細化的數據以確保學生一開學就保持穩定的學業水平。比如在喬治亞州立大學，學校分析了250萬個已畢業生的成績信息來了解到底那些因素會影響在校生的畢業率。從2012年開始，學校建立起針對低于全美大學平均畢業率的早期預警系統。去年，這個系統對于那些處于學業困難狀態，卻對此渾然不覺的學生發出了34，000次警報。

這個系統通過識別風險模式來提前警告學生，以免他們在課業上栽跟頭。比如喬治亞州立大學的數據顯示用學生第一門專業課的成績可以預測他們是否能夠畢業。以政治學專業為例，在第一門專業課中拿到A或者B的學生,他們中有85%將會取得學位。相比之下，只拿到C或是更差成績的學生，取得學位百分比降到25%。