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摘要是由数据分析和机器学习（ML）技术的整合驱动的工程教育的景观正在经历重大的转变。本文探讨了这些技术通过个性化学习经验，预测学生表现并增强课程发展来彻底改变工程教育的潜力。通过对当前实践和案例研究的全面审查，我们研究了数据驱动方法在识别单个学习模式，量身定制教育内容和实施自适应学习技术方面的应用。我们还研究了预测分析在预测学术成功中的作用，并为处于危险的学生提供积极的干预措施。此外，本文讨论了与采用这些技术有关的挑战和道德考虑，包括数据隐私问题和数字鸿沟。我们的分析强调了教育者，政策制定者和技术人员之间协作的重要性，即应对这些挑战，并充分实现数据分析方法在工程教育中的好处。本文以对未来的愿景结束，强调了课程中持续的创新和适应性的需求，以准备工程毕业生满足劳动力和社会不断发展的需求。这项调查阐明了工程中数据分析和ML的变化潜力
工程教育的未来
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