Filme porno

Categorii

Advertising

Mentinerea elevilor pe drumul cel bun

Modul in care algoritmii nostri identifica studentii cu risc, alimentand interventii automate si umane

De la inceputul anului 2016, Coursera s-a extins rapid in spatiul de studii online pentru a oferi profesionistilor care lucreaza oportunitatea de a obtine acreditari de la universitatile de top din lume. Aceste programe permit unei populatii de studenti ocupati si dispersati geografic sa lucreze catre diplome valoroase, cu o flexibilitate mult mai mare, la un pret mai accesibil.

Una dintre provocarile executarii acestei misiuni ambitioase este necesitatea de a mentine un nivel ridicat de sprijin pentru toti studentii din program. Aceasta include facilitarea administratorilor de universitati in sprijinirea unei cohorte de studenti mult mai mari decat cea gasita in cadrul traditional din campus, fara beneficiul obisnuit de a putea interactiona cu acesti studenti fata in fata in fiecare zi. Pentru a reusi, administratorii trebuie sa stie care studenti au cea mai mare nevoie de sprijinul lor si cum sa-i sustina cel mai bine in mod eficient.

Array

Pentru a rezolva aceasta provocare, Coursera foloseste unul dintre avantajele esentiale ale invatarii online fata de clasa traditionala – date bogate in comportament si invatare. Urmarim fiecare student activ de-a lungul multor axe ale activitatii lor in cadrul si in afara cursului si folosim tehnici de invatare automata pentru a intelege relatia dintre aceste caracteristici si nivelul de risc al unui student. Acest lucru permite administratorilor universitatilor sa diagnosticheze rapid si precis ce studenti au cea mai mare nevoie de asistenta, deblocand un nivel de eficienta imposibil in alte contexte.

Predictia abandonului nu este ceva nou in invatarea online, dar contextul gradelor necesita o aroma diferita de predictie pentru a reusi. Urmam acesti pasi atat pentru a prezice nevoile de prevenire a abandonului, cat si pentru a merge dincolo de asta pentru a ajuta studentii sa isi atinga gradele:

  1. Ingineria caracteristicilor: urmarim caracteristicile relevante despre fiecare inscriere la grad.

    Aceste caracteristici pot fi la nivel de inscriere (modele de activitate, finalizari de sarcini, note etc.), la nivel de utilizator (timp in program, performanta anterioara) sau la nivel de curs (dificultate istorica).

  2. Instruire model: Folosind termenii programelor de studii care au fost finalizate, pregatim un model care prezice probabilitatea ca fiecare inscriere la curs sa fie finalizata la timp, in functie de caracteristicile pe care le calculam in pasul anterior. Utilizam un model cu coeficient variabil pentru a crea predictii cat mai precise in orice moment al termenului. De exemplu, dificultatea medie a cursului istoric este o caracteristica importanta la inceputul trimestrului, dar devine mai putin importanta pe masura ce elevii se deplaseaza pe parcurs si activitatea lor ofera un semnal relativ mai puternic al probabilitatii lor de a finaliza.
  3. Predictii de iesire: pentru fiecare inscriere activa in prezent, folosim cel mai recent model instruit pentru a prezice probabilitatea finalizarii cursului. In fiecare zi, caracteristicile si predictiile sunt actualizate pe baza actiunilor intreprinse de student. Aceste predictii pot fi apoi valorificate de oameni – si de produse automatizate – pentru a intelege care elevi vor beneficia cel mai mult de o interventie si ce tip de interventie au nevoie.

Utilizarea eficienta a acestor predictii necesita nu doar identificarea studentilor cu risc, ci si inferentadintre motivele din spatele luptelor unui student, astfel incat sa faca cea mai buna interventie pentru a-i pune pe cale. Adica, stiind ca un student este in pericol in sine si nu informeaza imediat un administrator cu privire la modul exact in care il poate ajuta pe acest student: Este problema ca studentul a fost absent in ultima saptamana si ar putea avea o circumstanta de viata care sa interfereze cu educatia lor? Sau este ca studentul s-a luptat cu sarcinile de programare si ar putea avea nevoie de mai multa atentie de la un AT? Aceste doua situatii sunt abordate in moduri foarte diferite – in acest caz chiar de catre persoane diferite din institutiile noastre partenere – si este important ca previziunile noastre de risc sa abordeze aceasta nuanta.

Solutia noastra este de a utiliza modele care sunt usor de interpretat pentru ochiul uman. In plus fata de predictiile privind probabilitatea finalizarii, oferim si importanta relativa a fiecarei caracteristici (sau set de caracteristici) in conducerea predictiei. Acest lucru, la randul sau, informeaza o alta suita de interventii, in functie de factorii care sunt cei mai importanti pentru starea de risc a unui student.

Pentru studentii care sunt expusi unui risc marginal, declansam un e-mail automat care recomanda pasii pe care ii pot face pentru a reveni pe drumul cel bun pe baza progresului cursului lor. Pentru studentii care au nevoie de un pic mai mult ajutor, rezultatele modelului si caracteristicile de risc sunt impartasite cu echipele de succes ale studentilor din partenerii nostri universitari, imputernicindu-i sa ia masuri bine informate cu studentii pentru care sunt responsabili, concentrandu-se pe cei care au nevoie de ei cel mai mult si adaptandu-si interventia la rezumatele bazate pe date despre motivul pentru care studentul respectiv are nevoie de ajutor.

Un fragment dintr-un tablou de bord care arata rezultatele modelului si caracteristicile care contribuie la starea de risc.

Modelul nostru student la risc este inca in faza incipienta. Pe masura ce ne extindem programele si continuam sa castigam mai multe date si experienta de formare, modelul nostru va continua sa se imbunatateasca atat in ​​ceea ce priveste acuratetea, cat si interpretabilitatea. In plus, continuam sa invatam de la expertii in sprijinul studentilor din institutiile noastre partenere si, la randul nostru, extindem suita de interventii automatizate – o bucla de feedback bazata pe experti!

Automatizarea continua a asistentei pentru studenti va fi primordiala pentru a ne permite sa indeplinim promisiunea noastra de a creste accesul la experiente de invatare transformatoare la costuri reduse si la scara. Suntem incantati sa avem atat date bogate, cat si cativa dintre cei mai buni experti in domeniu care accelereaza aceste progrese pentru cursantii Coursera.

Video Description:

Modul in care algoritmii nostri identifica studentii cu risc, alimentand interventii automate si umaneDe la inceputul anului 2016, Coursera s-a extins rapid in spatiul de studii online pentru a oferi profesionistilor care lucreaza oportunitatea de a obtine acreditari de la universitatile de top din lume. Aceste programe permit unei populatii de studenti ocupati si dispersati geografic sa lucreze catre diplome valoroase, cu o flexibilitate mult mai mare, la un pret mai accesibil.Una dintre provocarile executarii acestei misiuni ambitioase este necesitatea de a mentine un nivel ridicat de sprijin pentru toti studentii din program. Aceasta include facilitarea administratorilor de universitati in sprijinirea unei cohorte de studenti mult mai mari decat cea gasita in cadrul traditional din campus, fara beneficiul obisnuit de a putea interactiona cu acesti studenti fata in fata in fiecare zi. Pentru a reusi, administratorii trebuie sa stie care studenti au cea mai mare nevoie de sprijinul lor si cum sa-i sustina cel mai bine in mod eficient. Array Pentru a rezolva aceasta provocare, Coursera foloseste unul dintre avantajele esentiale ale invatarii online fata de clasa traditionala - date bogate in comportament si invatare. Urmarim fiecare student activ de-a lungul multor axe ale activitatii lor in cadrul si in afara cursului si folosim tehnici de invatare automata pentru a intelege relatia dintre aceste caracteristici si nivelul de risc al unui student. Acest lucru permite administratorilor universitatilor sa diagnosticheze rapid si precis ce studenti au cea mai mare nevoie de asistenta, deblocand un nivel de eficienta imposibil in alte contexte.Predictia abandonului nu este ceva nou in invatarea online, dar contextul gradelor necesita o aroma diferita de predictie pentru a reusi. Urmam acesti pasi atat pentru a prezice nevoile de prevenire a abandonului, cat si pentru a merge dincolo de asta pentru a ajuta studentii sa isi atinga gradele:Ingineria caracteristicilor: urmarim caracteristicile relevante despre fiecare inscriere la grad. porno gay vieux expogroup.com barbie porno aetnaworkforceavailability.co porno gay black aboutaa.net porno gay muscle branpopjr.com video one porno www.gzrh.com porno sensuel stopeating.com porno brigitte lahaie tradeext.info miss france porno stevegibson.me porno malien www.floodins.com folie porno www.filipina4romance.com porno fist webcourse.biz sister porno screwnetworksolutions.biz porno film complet abcsell.com chinese porno sciencenewsforkids.biz twerk porno k-9companionsbootcamp.us porno gros plan www.oserentrprendre.org absolut porno genprobeinc.com porno us raw.bluefirst.com porno netflix hairden.com minecraft porno fruitsonline.com Aceste caracteristici pot fi la nivel de inscriere (modele de activitate, finalizari de sarcini, note etc.), la nivel de utilizator (timp in program, performanta anterioara) sau la nivel de curs (dificultate istorica).Instruire model: Folosind termenii programelor de studii care au fost finalizate, pregatim un model care prezice probabilitatea ca fiecare inscriere la curs sa fie finalizata la timp, in functie de caracteristicile pe care le calculam in pasul anterior. Utilizam un model cu coeficient variabil pentru a crea predictii cat mai precise in orice moment al termenului. De exemplu, dificultatea medie a cursului istoric este o caracteristica importanta la inceputul trimestrului, dar devine mai putin importanta pe masura ce elevii se deplaseaza pe parcurs si activitatea lor ofera un semnal relativ mai puternic al probabilitatii lor de a finaliza.Predictii de iesire: pentru fiecare inscriere activa in prezent, folosim cel mai recent model instruit pentru a prezice probabilitatea finalizarii cursului. In fiecare zi, caracteristicile si predictiile sunt actualizate pe baza actiunilor intreprinse de student. Aceste predictii pot fi apoi valorificate de oameni - si de produse automatizate - pentru a intelege care elevi vor beneficia cel mai mult de o interventie si ce tip de interventie au nevoie.Utilizarea eficienta a acestor predictii necesita nu doar identificarea studentilor cu risc, ci si inferentadintre motivele din spatele luptelor unui student, astfel incat sa faca cea mai buna interventie pentru a-i pune pe cale. Adica, stiind ca un student este in pericol in sine si nu informeaza imediat un administrator cu privire la modul exact in care il poate ajuta pe acest student: Este problema ca studentul a fost absent in ultima saptamana si ar putea avea o circumstanta de viata care sa interfereze cu educatia lor? Sau este ca studentul s-a luptat cu sarcinile de programare si ar putea avea nevoie de mai multa atentie de la un AT? Aceste doua situatii sunt abordate in moduri foarte diferite - in acest caz chiar de catre persoane diferite din institutiile noastre partenere - si este important ca previziunile noastre de risc sa abordeze aceasta nuanta.Solutia noastra este de a utiliza modele care sunt usor de interpretat pentru ochiul uman. In plus fata de predictiile privind probabilitatea finalizarii, oferim si importanta relativa a fiecarei caracteristici (sau set de caracteristici) in conducerea predictiei. Acest lucru, la randul sau, informeaza o alta suita de interventii, in functie de factorii care sunt cei mai importanti pentru starea de risc a unui student.Pentru studentii care sunt expusi unui risc marginal, declansam un e-mail automat care recomanda pasii pe care ii pot face pentru a reveni pe drumul cel bun pe baza progresului cursului lor. Pentru studentii care au nevoie de un pic mai mult ajutor, rezultatele modelului si caracteristicile de risc sunt impartasite cu echipele de succes ale studentilor din partenerii nostri universitari, imputernicindu-i sa ia masuri bine informate cu studentii pentru care sunt responsabili, concentrandu-se pe cei care au nevoie de ei cel mai mult si adaptandu-si interventia la rezumatele bazate pe date despre motivul pentru care studentul respectiv are nevoie de ajutor.Un fragment dintr-un tablou de bord care arata rezultatele modelului si caracteristicile care contribuie la starea de risc.Modelul nostru student la risc este inca in faza incipienta. Pe masura ce ne extindem programele si continuam sa castigam mai multe date si experienta de formare, modelul nostru va continua sa se imbunatateasca atat in ​​ceea ce priveste acuratetea, cat si interpretabilitatea. In plus, continuam sa invatam de la expertii in sprijinul studentilor din institutiile noastre partenere si, la randul nostru, extindem suita de interventii automatizate - o bucla de feedback bazata pe experti!Automatizarea continua a asistentei pentru studenti va fi primordiala pentru a ne permite sa indeplinim promisiunea noastra de a creste accesul la experiente de invatare transformatoare la costuri reduse si la scara. Suntem incantati sa avem atat date bogate, cat si cativa dintre cei mai buni experti in domeniu care accelereaza aceste progrese pentru cursantii Coursera.

Categorie:
Taguri:
Data adaugarii:

Filme porno noi