誰會想到，自動駕駛汽車的故事竟然會成真，甚至機器學習算法能夠帶動計算機與人類交流、駕駛汽車、玩游戲，也可以做人類無法做到的事情。數(shù)學算法驅動的機器學習以及科學創(chuàng)新已經(jīng)成為我們生活的重要組成部分。例如，谷歌應用概率算法自動糾正拼寫錯誤的單詞，這一動作應用了機器學習的原理。機器學習對數(shù)百萬其他用戶積累所組成的搜索數(shù)據(jù)庫進行比對，從而預測我們準備使用的單詞。

隨著科學技術的不斷發(fā)展，機器學習也即將成為高等教育的新機會，有望能夠從各個層面實現(xiàn)教育的個性化 。它讀取并識別數(shù)據(jù)模式，從而提出可以進行數(shù)據(jù)驅動預測與決策的算法。我們在計算機中輸入的數(shù)據(jù)越多，算法就變得越智能，從而能夠充分利用統(tǒng)計模式識別的各個領域。

如今，機器學習在教育領域發(fā)揮著至關重要的作用，因而從許多方面提高了正規(guī)和非正規(guī)課程的質量。教育工作者已經(jīng)見證了這點。隨著機器學習的整合，教育和教學效率都有所提高，同時為教師和學生提供了可定制的學習體驗。

因此，高等教育機構應該充分挖掘機器學習的各種潛能，并在各個層面上取得成功。

隨著人們對隱私問題的日益擔憂，他們認為數(shù)據(jù)是個性化教育的關鍵，而且這種訪問應基于身份差別，并呼吁政策制定者關注個性化以及隱私問題。

機器學習可以幫助機構利用邏輯分析對用戶的個人資料進行識別，并為他們提供所需的訪問權限，從而讓他們根據(jù)自己的等級登錄相應不同的系統(tǒng)。為防止可疑行為或未經(jīng)授權的訪問行為發(fā)生，機器學習會在身份驗證的過程中觸發(fā)附加條件，以確保不會發(fā)生任何網(wǎng)絡攻擊事件。

對高等教育機構來說，通過分析以往的數(shù)據(jù)來提高學生的學業(yè)成功率和管理效率是非常重要的。機器學習通過研究學生類型以了解風險水平，有助于建立消耗動力的預測模型，幫助機構減少人員流失以及提高學生的保有率。它還可以幫助機構利用算法學習對歷史數(shù)據(jù)進行分析，進而預測以解決問題，并更加輕而易舉地對請求分類以及路線問題進行改進。

數(shù)據(jù)分析可以幫助組織機構解鎖歷史數(shù)據(jù)，并幫助他們對真正的戰(zhàn)略性問題進行解答，從而做出明智的決定。根據(jù)這些數(shù)據(jù)，組織機構可以對構建新流程所涉及的相關風險、結果和成本進行評估，并做出決策，從而推動用戶參與。

機器學習為組織機構提供直觀的商業(yè)智能儀表盤，從而對趨勢發(fā)展、關鍵績效指標進行跟蹤分析，同時提高學生的留存率。

組織機構應該對學生的表現(xiàn)進行分析評估，以幫助他們提升并為他們提供更好的學習環(huán)境。

機器學習可以根據(jù)學生目前的學術記錄進行評估，從而預測某個學生未來的發(fā)展狀況。歷史數(shù)據(jù)能夠幫助組織機構分析并監(jiān)測學生的進步狀況。這也提醒學生要解決自身可能面臨的任何問題和挑戰(zhàn)，或者確保他們可以得到自身所需要的所有幫助。

對于學生來說，整個錄取過程可能是很壓抑的。從他們申請大學的那天起，到他們報名參加課程的那天，機器學習都可以對學生行為進行研究。研究內容包括，分析他們作出的選擇背后所隱藏的邏輯。

大學機構主要采用兩種機器學習的預測算法，即線性回歸和邏輯回歸，根據(jù)學生的學習成績以及評語對錄取過程中出現(xiàn)的一些行為進行記錄，從而使得整個大學錄取過程無縫銜接。

教育比以往任何時候都發(fā)展的要快。為了使學生同步成長，教育行業(yè)有必要提供完善的成長環(huán)境。機器學習可以幫助組織機構利用學習分析以及算法來建立對學生知識的數(shù)據(jù)統(tǒng)計模型。高等教育是時候涉足機器學習，將其作為一項重要的業(yè)務功能，并且轉變其經(jīng)營輸出模式。