Opportunities and challenges in predictive modelling for student retention

La modélisation prédictive – l’analyse des grands ensembles de données pour prédire les résultats futurs – reste un petit mais de plus en plus pratique entre les établissements d’enseignement supérieur comme un moyen d’identifier les élèves à risque et de mettre en place des interventions ciblées pour améliorer la rétention et la réussite des élèves. Une enquête auprès des universités et collèges du Canada a révélé que 36% des répondants ont utilisé la modélisation prédictive comme un moyen d’améliorer la rétention des étudiants et près de 40% ont indiqué qu’ils envisagent de le faire, selon un nouveau rapport, opportunités et défis dans la modélisation prédictive pour la persévérance scolaire , publié par le Conseil de la qualité de l’enseignement supérieur de l’Ontario. Traduit à l'aide de Google Translate