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IP屬地:新澤西州
  • @橙子活在夢里_3b31 你好,如果你對教育不感興趣,也未計(jì)劃畢業(yè)后從事教育行業(yè),就不要申這個(gè)專業(yè)了吧。

    你所不知道的Learning Analytics

    前言 在介紹Learning Analytics之前,我先簡單介紹一下我自己,以及開這個(gè)專欄在初衷。 我是哥倫比亞大學(xué)教育學(xué)院人類發(fā)展系學(xué)習(xí)分析專業(yè)的在讀研究生,這是我在這個(gè)...

  • @飛奔的五花肉肉 你好 歡迎交流

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  • 你好,該項(xiàng)目的應(yīng)用在美國的EdTech公司非常普遍,以紐約的EdTech公司為例,如McGraw-Hill Education、BrainPOP、New Classroom、Classroom Inc等公司都在學(xué)習(xí)分析方面有所研究,會(huì)結(jié)合其教育產(chǎn)品進(jìn)行不斷完善,對學(xué)生學(xué)習(xí)行為進(jìn)行深度分析,這個(gè)研究方向也算是美國EdTech公司必備的研究方向。

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  • 感謝閱讀!我對國內(nèi)EdTech非常感興趣,很愿意有更多交流哦!

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  • 學(xué)妹你好:
    歡迎你加入Learning Analytics專業(yè)!未來實(shí)習(xí)情況主要還是要靠自己尋找,但是畢業(yè)項(xiàng)目會(huì)附帶一個(gè)實(shí)習(xí),這個(gè)實(shí)習(xí)是由導(dǎo)師分配的。建議多參加本專業(yè)TCLA的Happy Hour,會(huì)有機(jī)會(huì)獲得不少經(jīng)驗(yàn)分享甚至內(nèi)推機(jī)會(huì)哦!

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  • 你好,所有關(guān)于該項(xiàng)目的介紹和入學(xué)要求請參照學(xué)校官網(wǎng)的介紹。該項(xiàng)目是STEM~

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  • 機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)&深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)資料(Chapter 1)

    機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)&深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)資料(Chapter 1) 注:機(jī)器學(xué)習(xí)資料篇目一共500條,篇目二開始更新 希望轉(zhuǎn)載的朋...

  • 120
    在McGraw-Hill Education實(shí)習(xí),我所學(xué)到的

    在Learning Analytics的第三個(gè)學(xué)期,所有學(xué)生開始準(zhǔn)備Capstone Project。Capstone Project是Learning Analytics專...

  • @李子樹_7c95 你好,感謝閱讀~這個(gè)專業(yè)對本科要求沒有特別嚴(yán)格,金融背景對你學(xué)習(xí)這個(gè)專業(yè)是有幫助的。關(guān)于申請難度,這個(gè)我不好衡量,應(yīng)該是哥大的平均申請難度。此外,關(guān)于與其他專業(yè)交流,我覺得這個(gè)要看你自己,因?yàn)樗姓n程都是開放的,我們專業(yè)的很多必修課都有不少其他專業(yè)的學(xué)生來聽,分組討論、小組作業(yè),認(rèn)識(shí)其他專業(yè)的同學(xué)的途徑有很多,你參加學(xué)?;顒?dòng)也可以跟其他專業(yè)的人有交流。所以你與其他專業(yè)的交流跟專業(yè)人數(shù)沒有半毛錢關(guān)系。我們專業(yè)因?yàn)槿松伲愿褚粋€(gè)大家庭,我們的內(nèi)部活動(dòng)特別多,跟導(dǎo)師的關(guān)系特別密切,這是很多其他專業(yè)的學(xué)生所羨慕的。

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  • 你好哦!首先要恭喜你收到offer!其次,關(guān)于沒有數(shù)學(xué)背景,這個(gè)你不用擔(dān)心的,因?yàn)槲覀儗I(yè)也有部分學(xué)生跟你的情況類似,有的之前學(xué)教育政策,有的之前學(xué)文學(xué),都來了我們專業(yè),只要認(rèn)真學(xué),就沒有問題哦!關(guān)鍵是,你是否喜歡跟數(shù)據(jù)打交道,因?yàn)閷懘a的過程其實(shí)是有點(diǎn)枯燥,但每一次得出結(jié)果,還是很有成就感的!此外,這個(gè)專業(yè)是跨學(xué)科的,所以如果你有心理學(xué)背景,對你來講其實(shí)是好事!如果選擇該專業(yè),入學(xué)前可以做些準(zhǔn)備工作,比如提前了解一下目前大數(shù)據(jù)的發(fā)展形勢以及常用的語言,比如R、Python,提前了解一下。也可以去聽聽Ryan Baker的在線教程,Coursera是有他的關(guān)于Data Mining的課程的。祝好運(yùn)!

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