正如互联网彻底改变了消费者商务一样，数据分析也极大地改变了在线教育的世界。除了数据分析对教育科技企业的业务影响外，它还使学生能够处理两个关键方面：了解他们的强项或弱点，并指导他们探索新的机会。

Gartner 的高级数据分析师托尼·希恩 (Tony Sheehan) 观察到，大流行推动了教育机构投资和采用教育技术的进程，因为大多数人还没有准备好应对常规面对面教学中如此大规模的中断。2021 年进行的高等教育全球 CIO 调查显示，86% 的全球 CIO 预计对更新和改进的数字产品和服务的需求将继续存在。

为了成功采用教育技术，教育机构必须迅速发展其能力、能力和文化，以支持新方法。成功的关键在于使用数据形成对机构及其学生的洞察力。在本文中，我们分析了教育技术专业人士如何使用数据来推动他们的任务。

BYJU的
BYJU's 将其数据分为定性和定量。在产品开发过程中，他们分析定性指标，将来自研究和学生反馈的信息整合到产品设计过程中。紧随其后的是 BYJU 在产品推出后深入研究量化指标，以大规模研究学生的满意度。这是大数据对教育世界至关重要的一个主要例子。

BYJU's 的首席产品官 Ranjit Radhakrishnan 表示，他们在设计应用程序时会考虑学生的反馈。因此，它满足了学生的需求，并带他们踏上了迷人的学习之旅，支持个性化的方法，同时让学习变得有趣。

为学生设计了个性化的学习路径，将技术和数据正确融合。在解决每个学生的学习挑战的同时，该应用程序提供了非常有用且相关的建议。

BYJU 的个性化方法是为每个学生开发的学习档案的支柱。在为学生设计建议时，会考虑某些变量：学科亲和力和熟练程度、热门话题、知识概况等。正是这些建议为每个学生创建了个性化的学习路径。

乌迪米
为了让教师了解新兴主题，Udemy 使用数据分析。学习者通过分析站点中学习者的搜索数据来寻找相关内容，从而定位热门话题和新的学习领域。Udemy India 的医学博士 Irwin Anand 特别提到了 Marketplace Insight 工具。该工具帮助教师在帮助他们找到增长领域和新主题后设计新课程。

Udemy 采用了复杂的匹配和推荐算法，以确保学生在需要时能够从合适的讲师那里找到相关内容的访问权限。Udemy 使用机器学习和数据分析来研究数十亿学习者的数据点，以衡量帮助他们提供与学生相关的引人入胜且需求旺盛的课程的偏好。

试卷
Testbook 建议使用基于学生在某些科目中的能力的数据分析和机器学习来获得最大成功机会的竞争性考试。计划也正在为员工使用这种机制，候选人的工作技能将被校准以匹配工作要求并提高绩效水平。

使用学生尝试的数据和与他们的准备相关的数据设计专有算法，这些数据与前一批的改进数据相匹配。收集的信息用于准备个性化和自适应的学习路径，以帮助学生取得成功。随着学生在准备过程中前进，路径和内容将发生变化。

教育技术的日益普及可能也悄悄进入了您的家中。您可能已经很容易接受在线学习来应对这种流行病。在这种情况下，您应该注意自己的安全。我们建议您使用虚拟专用网络 (VPN) 来保护您的在线活动。VPN通过在设备和服务器之间建立加密连接，向网络犯罪分子和在线追踪者隐藏您的 IP 。它有助于防止基于 IP 的跟踪，这也可能帮助您找到价格更优惠的课程。

结论
在线学习的重要性在 Covid-19 爆发后迅速上升。大数据在创建算法帮助设计利基应用程序和网站、评估学生表现和衡量他们的表现方面发挥了关键作用。教育的未来已为重大转变做好了准备，我们需要一个综合的学习策略来释放我们机构的潜力，确保学生取得成功。

相关帖子DA内容精选 2022年300个以上最佳免费数据科学课 大厂数据分析面试指南！来自亚马逊、谷歌、微软、头条、美团的面试问题！ 机器学习模型方法总结 历史最全机器学习/深度学习/人工智能专业术语表中英对照表 机器学习如何应用于商业场景？三个真实的商业项目 数据工作者的自我修养 | 哪些技能是必不可少的？ 《汗牛充栋：数据分析书籍分享》CDA网校新课上线 文本挖掘常用的107个语料库 一图读懂“东数西算”工程 零基础转行数据分析，看这篇文章就够了