中国留学生退学率为何高达25%

美国的高等教育向来都是大受好评的,科研投入以及科研成果都是令人备受鼓舞的。但同时,学生的退学率,学生贷款也是让人瞠目结舌。

美国常青藤盟校曾公布一组数据,进入哈佛大学、耶鲁大学、康奈尔大学等14所名牌大学的中国留学生,退学率为25%。而这些学生的共同特点,都是曾经的高分考生。

沉重的学生贷款正让美国年轻人面临严重的“生存危机”。纽约联储的报告显示,2018年三季度美国学生贷款的违约率升至9.1%,为了躲避沉重的贷款压力,许多美国大学生毕业之后不惜背井离乡来到亚洲等地,只为像“老赖”一样将学生贷款的负担抛诸脑后。
这些25%,9.1%的数据都是怎么得来的?是否具有可信度? 来自范德堡大学的导师,教你用社会统计算法的前沿算法,告诉你这些数据的可信度!

课题的研究方法:教育研究统计(Education Research design)是教育领域内最为常规,也是极其重要的一门学科。它会提供给我们在教育或者社会学科中的各种研究理论和方法。特别要指出的是,STATA作为一个为使用者提供数据分析,数据管理和绘制专业图表的综合性软件,是教育研究者使用率最高的软件。STATA可以提供许许多多的功能,数值变量的一般分析,如t检验;相关与回归分析;以及线性和非线性模式分析等。

本课题旨在探索美国高等教育问题以及影响因素,通过对美国高等教育数据库的数据分析,运用STATA探索,管理,分析数据,发现并解释美国高等教育的某一现状,并提出合理的建议和下一步的研究计划。

相关学科:

计算机科学    人工智能    机器学习

应用数学    统计学    数据科学

教育研究统计   教育学

使用人工智能(AI)算法,收集、处理、分析具体学科(X)的海量数据,并基于此进行预测,从而获得科学发现的研究方法。与传统的、基于实验或逻辑推理的研究方式相比,AI+X数据驱动型科研可以借助AI算法强大的运算能力,高效地进行大数据分析,具有投入产出比高、适用范围广的优点。

AI+X数据驱动型科研已被广泛地应用于各个领域,利用AI算法研究基因数据,从而进行早期的癌症筛查便是其中一例。基因组与癌症病患的数据千千万万,使用传统的科研方式对其进行分析,工程量大、过程繁琐,在客观上难以实现。

但借助AI算法这一便捷的工具,生命科学家便能够以海量的患者的遗传信息为基础,建立数据库,与过往的研究成果进行对照,快速、准确地在两者中发现规律、建立联系,从而使癌症诊断的“标准化”成为可能。

整个科研教学流程中,每一位都将有学术督导协助保障研究阶段性作业和论文的进度,确保取得研究成果。

成果1

个性化个人网站展现学术研究成果

项目为学员制作个人网站展示学生的项目成果。网站展示包含项目课题介绍、研究过程、研究结论和学生学习心得等个性化内容,真实完整的反应学生的学习过程和个人学术成长与收获。

同时,探究项目的项目成果还可以投放到计算机行业交流平台GitHub等业内人士交流平台中,让更多人关注到学生的学术成果。在申请过程中,招生官极其重视学生的科研项目经历,个人网站可以作为重要成果展示,帮助学生在诸多竞争者中脱颖而出。

成果2

能力提升

学生顺利完成探究项目的所有课程学习后,相当于达到美国优秀大学本科三年级计算机学科方向课程项目或独立研究项目要求。在大学申请时,独立项目的研究经历将极大的展现学生的学术积极性和独立解决问题的能力。

本课题适合:9-12 年级学生,有较强的逻辑思维和抽象思维能力:

  1. 英文:

    具备基本的学术英语阅读能力;

    触过英文写作,能初步撰写英文文章;

  2. 数学:

    概率统计基础知识;

    线性回归;

  3. 计算机:

    最好有一点计算机编程基础;

    开始后1-2周强化掌握STATA技能。

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