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大型教育機構在資源超載的情況下使用NeuroSolutions技術來有效分配預算和工作人員,進而對學生產生最大的影響。

為了提高參加發展課程的學生的成績,預測哪些學生最有風險並有效利用有限資源的有效方法。

解決方案:為了對高危險學生進行分類,建立了預測模型。

透過學習風格,問卷回答,高中GPA和標準化考試分數等因素,學生可以被準確分類為潛在的風險。

然後將被確定為“有風險”的學生置於支援協議中,解決挫折容忍,考試焦慮等問題。已經進入這個支援項目的學生已經有8%的學術成功。越多的教育機構可以使用預測模型,他們可以做出更積極主動的影響力。