科技教育是目前的當(dāng)紅領(lǐng)域，很多教育領(lǐng)域的精英都在往AI教育進(jìn)軍，其中也包括許多從哈佛教育學(xué)院畢業(yè)的人才。

基于斯坦福大學(xué)研究生院的“Transforming Education with Data” 計(jì)劃，學(xué)院開(kāi)設(shè)了Education Data Science碩士項(xiàng)目，希望從數(shù)據(jù)科學(xué)、教學(xué)分析角度來(lái)促進(jìn)教育領(lǐng)域的研究與創(chuàng)新，希望把學(xué)生培養(yǎng)成 “effective education data scientists”。

項(xiàng)目名稱：Master's Programs  in Education Data Science

所屬學(xué)院：斯坦福大學(xué)教育研究生院（GSE）下

時(shí)長(zhǎng)：18個(gè)月（full-time）

申請(qǐng)費(fèi)：125美金

申請(qǐng)開(kāi)放時(shí)間：2020年9月下旬

申請(qǐng)截止時(shí)間：2021年1月8日

項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng)共18個(gè)月，學(xué)費(fèi)：$58,850。學(xué)生必須修滿51學(xué)分，或修讀至少18門(mén)專業(yè)課程。

專業(yè)課程中，有9門(mén)專業(yè)核心課，如：Introduction to Data Management、Introduction to Data Science、Introduction to Statistical Methods in Education、Statistical Analysis in Education—Regression 、以及不同主題的seminar。

有3門(mén)教育基礎(chǔ)專業(yè)課，比如：education policy, learning sciences等。

以及至少6門(mén)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)課。比如：natural language processing, network science,  experiments and causal methods, measurement,  and learning analytics等方面的課程。

• 本科學(xué)士學(xué)位，不限專業(yè)背景

• 托福100，不接受雅思

• 可選擇提交或不提交GRE（2021-2022學(xué)年）

• 需要具備基本的編程經(jīng)驗(yàn)或編程相關(guān)先修課程

這個(gè)碩士項(xiàng)目，是從 “科技應(yīng)用于教育領(lǐng)域的衍生品——data” 這個(gè)切入口去推動(dòng)教育領(lǐng)域的發(fā)展、培養(yǎng)人才，比如：數(shù)據(jù)可以為教學(xué)設(shè)計(jì)提供優(yōu)化依據(jù)。

相比于美國(guó)其他Top學(xué)校教育領(lǐng)域的交叉學(xué)科碩士項(xiàng)目，如：CMU的METALS，Upenn的Learning Sciences & Technologies，斯坦福教育學(xué)院中的Learning、Design and Technology，這個(gè)項(xiàng)目是為數(shù)不多的“以data science這個(gè)specialization為主要學(xué)科基礎(chǔ)”的教育領(lǐng)域的碩士項(xiàng)目，是教育+數(shù)理統(tǒng)計(jì)+計(jì)算機(jī)科學(xué)的交叉學(xué)科項(xiàng)目。

感興趣的同學(xué)，歡迎來(lái)撩。