范德堡探究项目:社会统计算法研究美国高校退学率,学生贷款问题

描述

范德堡探究项目

社会统计算法研究美国高校退学率,学生贷款问题

课题简介

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。

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。

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。

 

科研方法

AI+X数据驱动型科研

AI+X数据驱动型科研是指使用人工智能(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,每一位学员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。


授课导师

1. 范德堡大学 研究生

2. 导师研究生现就读于范德堡大学国际教育政策管理专业

3. 担任范德堡大学教育学研究助理

4. 曾在范德堡夏校担任高中生夏校助教

 

课题要求

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

英文
1、具备基本的学术英语阅读能力;
2、接触过英文写作,能初步撰写英文文章;

 

数学:
1、统计基础知识;
2、线性回归;

 

计算机:
1、最好有一点计算机编程基础;
2、开始后1-2周强化掌握STATA技能。

咨询请添加顾问老师

翰林国际课程咨询二维码