美國鳳凰城大學龔榮發教授蒞校演講-大數據分析在高等教育產業中的系統與應用

圖/文:校務研究中心

慈濟大學校務研究中心邀請美國鳳凰城大學龔榮發教授蒞校演講，主題為「大數據分析在高等教育產業中的系統與應用」。醫學院講座教授林蔚君教授開場表示，龔教授在大數據校務分析上已有十年以上的經驗，也曾經投入業界大數據預測和研發的工作。此次於慈大演講將分享，在鳳凰城大學開發的IR系統，以招生、入學、學生學習狀況之監測等層面之應用。

鳳凰城大學，是美國的私立大學，學校主要以網路課程為主，每個月新生約六千人，若以瞬間計，線上修課學生約有10萬人。以招生來說，到學校網頁瀏覽的人都可能是生源，他們首先透過市場行銷（Marketing）和B2B (business-to-business)的方式來吸引學生註冊，接下來利用MMO(Marketing Mix Optimization )來尋找學生的組織，成功增加7%的學生到大學網站瀏覽。同時，龔教授也利用網頁推送的方式，透過程式來計算，註冊意願中等以上的學生採人力推送、反之則是機器推送。此外，他也提出美國在職進修的大學生輟學率較高，所需完成學業的時間較長，平均約為六年。利用數據分析，結果顯示是成績中等的學生更有可能繼續完成學業，於是提出獎學金方案留住他們，同時考量獎學金精神，給予中等以上好成績的學生獎學金，發現對學校的收入不減反增。

面臨學生成績不及格的狀況時，使用Pwave系統，分析學習表現有高風險的學生，及時給予協助，以鳳凰城大學每瞬間10萬位學生中，約2000~3000位學生須注意學習表現失常，在輔導人員有限下，開發Pwave系統進行Case prioritization，優先找出高風險學生進行輔導與支持，此系統正進行預試，比較有無使用此系統，可改善學生學習之效果。龔教授也介紹其他系統。例如針對教授排課的Clickstream系統，能分析學校網站上學生與教授的文字對話，瀏覽先前的記錄以及學生討論的記錄等功能，統計每個教授回應學生的頻率、間隔、授課評價、再選課意願等，讓評分較好的教授有優先排課的權利。經由測試三十門課程後的結果顯示，成功提升3%學生的成績。

演講結束後，現場教職員提問是否能夠利用AI技術來讀取這些資料。龔教授認為大部分的校務資料還無法這樣使用。分析前，須了解校務資料的意義和背景，才能知道要如何選擇合適的預測，以進行監督或機器學習方法(supervised machine learning)做預測。