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提高学生入学率：预测分析在高等教育中的力量
探索高校如何利用预测分析的力量来优化招聘、提高入学率和提高留任率。本文首次发表于 eLearning Industry。
来源:eLearning行业 | 在线教育博客通过数据驱动的决策提高学生入学率
预测分析已用于金融、医疗保健和制造业等各个行业。然而，它们在高等教育中也发挥着重要作用。学院和大学可以将预测分析用于多种目的，包括自适应学习和数据驱动的决策。然而，最有影响力的应用之一是提高学生入学率。本文将探讨预测分析在高等教育中的作用，管理人员如何利用它来提高学生入学率，以及哪些因素可能阻碍预测分析的成功实施。
高等教育中的预测分析是什么？
预测分析使用历史数据、统计算法和机器学习来预测可能发生的情况或学生未来可能做的事情。例如，预测分析可以帮助高等教育机构做出经济援助决策。机构可能会使用机器学习模型来分析经济援助方案的过去数据，以确定学生在获得特定援助金额后入学的可能性。
使用预测分析使机构能够从大量数据中得出可行的见解。这有助于高校在学生招募、入学和保留方面做出更明智的决定。
明智的决定预测分析和规范分析有什么区别？
预测分析和规范分析都用于支持机构决策、优化招生和提高入学率。然而，两者之间存在关键差异。虽然预测分析可以预测未来可能发生的事情，但规范性 AI 会推荐或规定机构可以采取的行动以实现预期结果。
预测 规定