重點
- 人工智慧在教育中的應用對於透過識別高風險學生、提供個人化學習支援和及時介入來提高學生保留率和成功至關重要。
- 人工智慧驅動的分析可以透過分析學業表現、出席率和參與度來及早發現有風險的學生，從而提供主動支援。
- 人工智慧增強了個人化的學習體驗，它可以客製化課程作業和學習計劃，以滿足個別學生的需求並提高成功率。
- 聊天機器人和預測分析等人工智慧技術透過及時幹預來提高學生的參與度，確保學生在整個學術旅程中保持聯繫和支持。
在本科教育領域，院校在留住學生和確保他們的成功方面面臨著持續的挑戰。隨著人工智慧的進步，解決這些問題的新解決方案不斷湧現。人工智慧在教育中的應用，特別是在本科階段，現在在識別高風險學生、提供個人化學習支援以及透過及時幹預來提高學生參與度方面發揮關鍵作用。
學生保留策略的重要性
專注於學生的成功和保留對於本科院校至關重要。高保留率不僅反映了機構提供支持性和有效學習環境的能力，而且還影響財務穩定性和聲譽。確保學生進步並完成學業有助於機構實現其教育使命、提高畢業率並提高學生的整體滿意度。高度重視保留也有幫助 支持多元化和包容性努力 確保所有學生，無論其背景如何，都擁有成功所需的資源和支持。
那麼，人工智慧如何幫助學生並確保他們的長期成功？
1. 識別有風險的學生
人工智慧驅動的分析可以篩選 GPA 以外的大量數據，以找出可能面臨退學風險的學生。透過分析學業成績、出勤記錄和參與水平，人工智慧系統可以識別人類顧問可能錯過的模式。這使得機構能夠及早幹預，提供必要的 支持讓學生保持正軌。
例如，當學生表現出掙扎的跡象時，預測分析模型可以向顧問發出警報。這使得在問題升級之前能夠主動進行外展，例如提供輔導服務或心理健康資源。
另一個例子是使用自然語言處理（NLP）來分析學生的書面交流，例如電子郵件或討論帖子，以發現壓力或脫離的跡象。這種積極主動的措施有助於及時有效地解決問題。
2. 提供個人化學習
人工智慧也促進個人化學習體驗。科技究竟如何以這種方式支持學生學習？由人工智慧支援的自適應學習平台可以客製化課程作業以滿足個別學生的需求。這些平台評估學生的優勢和劣勢，並相應地調整課程。這確保每個學生都能獲得適當程度的挑戰和支持，從而增強他們的學習體驗和成功的可能性。
Liaison 的工具與這些平台集成，以確保在學生被錄取之前就開始提供個人化支援。透過了解未來學生的個人資料，機構可以從一開始就調整他們的溝通和支援服務。
人工智慧還可以根據學生的表現數據制定個人化的學習計畫。這些計劃可以包括額外資源的建議，例如具體的閱讀材料或練習問題，以幫助學生更有效地掌握材料。
3. 透過及時介入提高學生的參與度
及時介入對於維持學生的參與度至關重要。人工智慧在教育領域的眾多有益應用之一是能夠監控學生與線上學習環境的互動，識別學生何時變得脫節。然後可以向學生和顧問發送通知，提示採取重新吸引學生的行動。
例如，如果學生停止登入線上門戶，人工智慧系統可以自動發送提醒或安排與顧問的會議。這種即時回應有助於解決出現的問題，讓學生在整個學術旅程中保持聯繫。
另一方面，人工智慧驅動的聊天機器人可以為常見的學生問題提供即時支持，確保學生無需等待人工顧問就能得到及時的幫助。這可以包括有關作業截止日期的提醒或提高學業成績的個人化提示。
事實證明，人工智慧技術是提高學生留任率和高等教育成功不可或缺的工具。透過識別有風險的學生、個人化學習支援以及及時幹預，人工智慧正在推動學生體驗和堅持率的顯著改善。隨著機構繼續接受這些創新， 學生成功的未來 看起來越來越有前途，凸顯了人工智慧在塑造有效的學生保留策略和高等教育整體格局方面的關鍵作用。
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