オープンデータ関連のニュースです。
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ウォータールー-キッチナー、教育者を学習コンテンツを構築し、学生の結果を評価するためのソフトウェア プラットフォームを提供するの Desire2Learn のような会社のためですすべてのデータの品質について 「我々 は多くの予測分析で作業を行う」ジェレミーのオーガー、Desire2Learn で最高戦略責任者は言います。「教室からデータを使用して、我々 と予測できますどうかは学生がドロップ アウトや失敗、学校か介入または初期のリスク要因に対処することができます。」 多くの種類はデータの方程式より良いこれらの予測となると彼は付け加えた。”だから我々 より良いより正確な洞察を提供する広範なデータのセットのための巨大な潜在性を見る。
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English
WATERLOO — For a company like Desire2Learn in Kitchener, which provides software platforms for educators to build learning content and evaluate student results, it’s all about the quality of the data. “We do a lot of work with predictive analytics,” says Jeremy Auger, chief strategy officer at Desire2Learn. “Using data from classrooms, we can predict whether a student will drop out or fail, and that allows the schools to do intervention or address the risk factors early on.” The more types of data that are in that equation, the better those predictions become, he adds. “So we see huge potential for broader data sets to provide better and more accurate insights.
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