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随着科学技术的不断发展，机器学习也即将成为高等教育的新机会，有望能够从各个层面实现教育的个性化 。它读取并识别数据模式，从而提出可以进行数据驱动预测与决策的算法。我们在计算机中输入的数据越多，算法就变得越智能，从而能够充分利用统计模式识别的各个领域。
如今，机器学习在教育领域发挥着至关重要的作用，因而从许多方面提高了正规和非正规课程的质量。教育工作者已经见证了这点。随着机器学习的整合，教育和教学效率都有所提高，同时为教师和学生提供了可定制的学习体验。因此，高等教育机构应该充分挖掘机器学习的各种潜能，并在各个层面上取得成功。
随着人们对隐私问题的日益担忧，他们认为数据是个性化教育的关键，而且这种访问应基于身份差别，并呼吁政策制定者关注个性化以及隐私问题。机器学习可以帮助机构利用逻辑分析对用户的个人资料进行识别，并为他们提供所需的访问权限，从而让他们根据自己的等级登录相应不同的系统。为防止可疑行为或未经授权的访问行为发生，机器学习会在身份验证的过程中触发附加条件，以确保不会发生任何网络攻击事件。
对高等教育机构来说，通过分析以往的数据来提高学生的学业成功率和管理效率是非常重要的。机器学习通过研究学生类型以了解风险水平，有助于建立消耗动力的预测模型，帮助机构减少人员流失以及提高学生的保有率。它还可以帮助机构利用算法学习对历史数据进行分析，进而预测以解决问题，并更加轻而易举地对请求分类以及路线问题进行改进。
数据分析可以帮助组织机构解锁历史数据，并帮助他们对真正的战略性问题进行解答，从而做出明智的决定。根据这些数据，组织机构可以对构建新流程所涉及的相关风险、结果和成本进行评估，并做出决策，从而推动用户参与。机器学习为组织机构提供直观的商业智能仪表盘，从而对趋势发展、关键绩效指标进行跟踪分析，同时提高学生的留存率。
组织机构应该对学生的表现进行分析评估，以帮助他们提升并为他们提供更好的学习环境。机器学习可以根据学生目前的学术记录进行评估，从而预测某个学生未来的发展状况。历史数据能够帮助组织机构分析并监测学生的进步状况。这也提醒学生要解决自身可能面临的任何问题和挑战，或者确保他们可以得到自身所需要的所有帮助。
对于学生来说，整个录取过程可能是很压抑的。从他们申请大学的那天起，到他们报名参加课程的那天，机器学习都可以对学生行为进行研究。研究内容包括，分析他们作出的选择背后所隐藏的逻辑。大学机构主要采用两种机器学习的预测算法，即线性回归和逻辑回归，根据学生的学习成绩以及评语对录取过程中出现的一些行为进行记录，从而使得整个大学录取过程无缝衔接。教育比以往任何时候都发展的要快。为了使学生同步成长，教育行业有必要提供完善的成长环境。机器学习可以帮助组织机构利用学习分析以及算法来建立对学生知识的数据统计模型。高等教育是时候涉足机器学习，将其作为一项重要的业务功能，并且转变其经营输出模式。