本文適用于想要瞭解深入解析資料如何用於閱讀進度建議的教育 IT 系統管理員。
深入解析可讓授課者使用閱讀進度追蹤學生的閱讀流暢性，此工具可記錄學生大聲朗讀並自動偵測錯誤。
閱讀進度提供下列類型的閱讀挑戰作業：
- 關聯式文字：根據學生在過去朗讀進展作業中發音錯誤的字詞來練習建議的字詞。
- 相互關聯的單字：根據有相同閱讀挑戰類型的學生常見錯誤來練習建議的字詞。
如需使用深入解析進行閱讀進度的授課者指導方針，請參閱 使用深入解析建立閱讀進度挑戰作業。
Microsoft 如何建議相互關聯的字詞？
相互關聯的字詞是個人化的，建議的字詞，而 Insights for Education 會將這些字視為不太適合其他有類似閱讀模式的學生。
相互關聯的字詞是以稱為「 共同作業篩選」的機器學習技巧為基礎。
深入解析會分析共用地理區域和語言的各班級學生閱讀資料，以識別學生難以使用的文字群組。
如果使用一組具挑戰性的字詞，[深入解析] 也會識別類似的叢集，並使用這些叢集來為學生推薦其他字詞以進行目標練習。
Microsoft 是否保護學生資料的私密性與安全性？
Microsoft 致力於以負責負責且合乎道德的方式使用資料。
以下是建立此功能所採取的一些措施：
學生資料分析是以眼外的方式建置，這表示 Microsoft 只能存取學生的閱讀資料，只能存取分析結果。
租使用者系統管理員可以關閉 [進階 推斷] 切換開關，退出資料分析程式。
不適當的文字會從 相互關聯的單字 推薦清單中篩選掉。 這是透過結合資料科學技巧和封鎖已知有問題的字詞來完成。 不過，此程式並非錯誤證明。 授課者應檢閱建議。
深入解析的字建議有哪些限制？
這些語言目前支援Word閱讀進度的建議。
相互關聯的字詞只會在班級中顯示，至少有五個學生已提交閱讀進度作業。
如果沒有任何學生有相似但不相同的錯誤模式，深入解析可能不建議使用新字詞。