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Paul Buffa
Senior Marketing and Business Analyst
Kaplan Test Prep
Jennifer Moore
Manager of Content Development, Grad Programs
Kaplan Test Prep
THE PROMISE OF BIG DATA
Big data creates
big opportunities.
“Information is the oil of the
21st century, and analytics is
the combustion engine.”
– Peter Sondergaard, senior vice president at
Gartner Technology Research
Recommendations engine
Network monitoring
Sentiment analysis
Fraud detection
Risk modeling
Customer experience analytics
Marketing campaign analysis
Customer churn analysis
Research and development
Social graph analysis
Big data and e-learning are
transforming education.
THE PROMISE OF BIG DATA
Data analysis is
a skill and an art.
“The goal is to turn data into information,
and information into insight.”
–Carly Fiorina, former CEO of HP
“Torture the data, and it will confess to
anything.”
– Ronald Coase, Economics, Nobel Prize Laureate
THE PROMISE OF BIG DATA
Benjamin Bloom (1984): “The 2 Sigma
Problem: The Search for Methods of Group
Instruction as Effective as One-to-One
Tutoring”
• The average student tutored one-to-one
performed two standard deviations better
than students who learned via
conventional instructional methods.
• One-to-one tutoring is “too costly for most
societies to bear on a large scale.”
• Bloom challenged researchers and
teachers to “find methods of group
instruction as effective as one-to-one
tutoring.”
THE PROJECT: OUR INSPIRATION
2 SIGMA: TERMINOLOGY DEFINED
2 SIGMA: SCORE IMPROVERS
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NumberAchieving
ScoreImprovement
Score Improvement
MCAT Section Improvement Upon Retesting:
Physical Sciences, Starting Score of 6
THE PROJECT: OUR GOALS
• Pinpoint the drivers of success for students who achieve a two
standard deviation improvement during their period of study.
• Use these drivers to create a “profile for success.”
• Leverage this profile to create success for more of our students.
THE PROJECT: OUR PROCESS
Hypotheses
Data
Analysis
Conclusions
Product
Design
Identify
hypotheses of
what we expect
drives student
performance.
Analyze the commonalities
among Kaplan students who
show performance gains two
standard deviations above
the mean of their colleagues
during their course.
Draw conclusions
and identify the key
drivers of score
improvement.
Utilize these key
drivers to design a
product concept for
submission into the
KTP Idea Jam and
Hackathon.
THE DATA
Profile
Data
(if available)
Prior
test
history
GPA
Major
School
Class/
Course
Data
Products
purchased
Delivery
format
Frequency
of class
Attendance
Course
structure
Length of
study
Benchmark
System
Interaction
Data
Score
progress
Score
data
Items
attempted
Asset
sequence
Asset
usage
HERE’S A GLIMPSE OF OUR ANALYSIS…
OUR ANALYSIS
How do our students generally perform?
Does practicing
certain types of
questions lead to
the largest score
improvement?
OUR ANALYSIS
OUR ANALYSIS
How is each student different, and how can we identify them?
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2 5 7 7 2 4 4 4 2 2 7 4 4 7 4 4 6 4 4 2 4 2 4 2 2 2 2 2 2 2
1 1 1 8 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 5 8 1 1 2 2 2 2 1 1 2 2 2
4 4 4 4 4 4 7 7 7 1 1 1 7 7 7 7 7 7 7 7 7 1 1 2 7 7 1 1 6 2
In what order do high improvers
complete their assignments?
Do they tend to group certain
types of assignments together?
WHY SHOULD YOU BE EXCITED?
OUTCOMES
• Data-driven product
development
• Better guidance for faculty
and students
• Improved student outcomes
• Efficient use of study time
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refinement of hypotheses
• Benefits of R&D for
marketing and sales
THE LAST WORD…
“If we have data, let’s look at data.
If all we have are opinions, let’s go
with mine.”
-Jim Barksdale, former Netscape CEO

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2 Sigma SXSWedu deck 7-28-13

  • 1. Paul Buffa Senior Marketing and Business Analyst Kaplan Test Prep Jennifer Moore Manager of Content Development, Grad Programs Kaplan Test Prep
  • 2. THE PROMISE OF BIG DATA Big data creates big opportunities. “Information is the oil of the 21st century, and analytics is the combustion engine.” – Peter Sondergaard, senior vice president at Gartner Technology Research Recommendations engine Network monitoring Sentiment analysis Fraud detection Risk modeling Customer experience analytics Marketing campaign analysis Customer churn analysis Research and development Social graph analysis
  • 3. Big data and e-learning are transforming education. THE PROMISE OF BIG DATA
  • 4. Data analysis is a skill and an art. “The goal is to turn data into information, and information into insight.” –Carly Fiorina, former CEO of HP “Torture the data, and it will confess to anything.” – Ronald Coase, Economics, Nobel Prize Laureate THE PROMISE OF BIG DATA
  • 5. Benjamin Bloom (1984): “The 2 Sigma Problem: The Search for Methods of Group Instruction as Effective as One-to-One Tutoring” • The average student tutored one-to-one performed two standard deviations better than students who learned via conventional instructional methods. • One-to-one tutoring is “too costly for most societies to bear on a large scale.” • Bloom challenged researchers and teachers to “find methods of group instruction as effective as one-to-one tutoring.” THE PROJECT: OUR INSPIRATION
  • 7. 2 SIGMA: SCORE IMPROVERS 0 200 400 600 800 1,000 1,200 1,400 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 NumberAchieving ScoreImprovement Score Improvement MCAT Section Improvement Upon Retesting: Physical Sciences, Starting Score of 6
  • 8. THE PROJECT: OUR GOALS • Pinpoint the drivers of success for students who achieve a two standard deviation improvement during their period of study. • Use these drivers to create a “profile for success.” • Leverage this profile to create success for more of our students.
  • 9. THE PROJECT: OUR PROCESS Hypotheses Data Analysis Conclusions Product Design Identify hypotheses of what we expect drives student performance. Analyze the commonalities among Kaplan students who show performance gains two standard deviations above the mean of their colleagues during their course. Draw conclusions and identify the key drivers of score improvement. Utilize these key drivers to design a product concept for submission into the KTP Idea Jam and Hackathon.
  • 10. THE DATA Profile Data (if available) Prior test history GPA Major School Class/ Course Data Products purchased Delivery format Frequency of class Attendance Course structure Length of study Benchmark System Interaction Data Score progress Score data Items attempted Asset sequence Asset usage
  • 11. HERE’S A GLIMPSE OF OUR ANALYSIS…
  • 12. OUR ANALYSIS How do our students generally perform?
  • 13. Does practicing certain types of questions lead to the largest score improvement? OUR ANALYSIS
  • 14. OUR ANALYSIS How is each student different, and how can we identify them?
  • 15. 5 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 4 4 3 4 4 6 4 6 4 6 6 1 5 4 5 4 4 4 4 4 5 4 4 4 6 4 4 4 5 6 6 6 5 4 4 1 1 2 6 2 7 1 5 4 5 4 5 4 4 4 4 1 1 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 6 6 1 4 4 6 4 4 4 4 4 6 4 4 4 4 4 4 4 7 7 4 4 4 5 5 4 4 4 4 4 4 4 5 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 1 3 6 4 4 7 7 4 2 2 4 4 4 4 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 4 5 3 4 4 7 5 4 4 4 7 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 1 1 1 1 1 2 1 1 7 7 7 7 7 4 2 9 7 7 7 7 2 8 8 7 7 2 7 2 2 7 7 2 4 4 4 4 2 2 4 2 2 2 7 7 1 4 8 8 8 8 8 3 4 5 4 4 3 4 4 4 4 4 5 4 4 4 4 4 3 4 4 5 4 4 4 3 5 5 5 4 7 7 4 4 5 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 3 1 4 6 5 4 4 4 5 4 4 5 4 4 4 3 4 4 4 4 5 4 4 5 4 4 4 4 7 7 5 4 4 3 4 4 4 3 5 5 4 7 7 4 5 4 7 4 4 4 4 4 5 4 4 3 4 4 4 4 4 4 5 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 3 9 9 4 4 4 5 4 4 3 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 5 4 4 4 5 4 4 4 3 4 4 4 4 4 2 5 4 5 4 7 7 7 3 4 2 2 2 7 7 7 7 7 7 2 2 7 7 7 7 2 2 7 2 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Do they tend to group certain types of assignments together?
  • 16. WHY SHOULD YOU BE EXCITED?
  • 17. OUTCOMES • Data-driven product development • Better guidance for faculty and students • Improved student outcomes • Efficient use of study time • Continual testing and refinement of hypotheses • Benefits of R&D for marketing and sales
  • 18. THE LAST WORD… “If we have data, let’s look at data. If all we have are opinions, let’s go with mine.” -Jim Barksdale, former Netscape CEO