# ****當教育大數據遇見AI**** 修課經驗報告

**資訊三乙 D0915636 曾亭樺**

**課程學習心得**
本來對大數據有所好奇的我，再加上這堂課又結合了AI，所以就很期待這堂課在教什麼內容，雖然一開始聽得有點吃力，但是透過老師耐心的教導，中間也學到關於很多分析的技能，可以從一個Data裡面，分析或預測出其他資料，那是之前沒有學習到的，也可以利用分析數據來教導他人該如何處理各事務是最有效率的，而這些剛好都是我們這堂課的主旨，也讓我更加了解這堂課的重要性。如果大四還有機會能夠修相關課程，我一定是非常樂意的。

**學習規劃**

在這學期學的主題中,我最有興趣的是「如何避免客戶流失？… 那些因素可以預測課程難度」其未來規畫是

1. 未來修課計劃：
- 探索進階數據分析課程：進一步學習和研究不同的數據分析方法和技術，特別是在教育領域的應用。
- 參與機器學習和深度學習課程：深入瞭解機器學習和深度學習技術的原理和應用，並探索如何將其應用於教育大數據分析。
2. 相關網路學習資源：
- Coursera（www.coursera.org）：探索教育大數據和數據分析相關課程，「Science in Education」和「Learning Analytics Fundamentals」等。
- edX（www.edx.org）：參加教育大數據和機器學習相關課程，「Analytics and Learning」和「Practical Deep Learning for Coders」等。
3. 相關書籍：
- "Learning Analytics: Measurement Innovations to Support Learner Success" by John P. Campbell and D. Randy Garrison.
4. 需求產業探索：
- 研究教育機構、學術機構和企業組織的教育大數據團隊，了解他們的需求和挑戰。可以通過實習、研究項目或與業界專家的交流和合作來實現。

未來也可以學習

- 學習關於客戶關係管理（CRM）的相關知識，了解如何建立和維護良好的客戶關係。
- 研究市場調查和消費者行為，以瞭解客戶需求和喜好，從而提供更加符合客戶期望的產品或服務。
- 學習有效的溝通和解決問題的技巧，以滿足客戶的需求並解決他們的疑慮和問題。
- 瞭解客戶價值管理（CVM）的概念和策略，以便提供個性化和有價值的服務給不同客戶群體。
- 學習關於客戶忠誠度和客戶保留的最佳實踐，並了解如何建立長期的客戶關係。