Während Bildungseinrichtungen ihre digitale Transformation vorantreiben, wird die Bedeutung der institutionellen Datenanalyse immer deutlicher. Um mit der sich ständig weiterentwickelnden Branche mithalten zu können, müssen die Einrichtungen ihre verfügbaren Datenressourcen nutzen und verwertbare Erkenntnisse gewinnen, um die Leistung zu steigern. Dies ist entscheidend für die betriebliche Effizienz, produktive Dienstleistungen für Studierende und fundierte strategische Entscheidungen.
Wie in den EDUCAUSE Top 10 IT Issues 2023 dargelegt, sind Daten und Analysen für Hochschulen "unverzichtbar".
Für Hochschuleinrichtungen ist die Nutzung von Analysemöglichkeiten - die Verwendung von Daten zur Information und proaktiven Steuerung institutioneller Maßnahmen und Entscheidungen - nicht länger ein optionales Extra".
EDUCAUSEWarum IT für die Hochschulbildung wichtig ist, Rezension
Ein moderner Rahmen für institutionelle Analysen
Letzten Monat hat ein Team des Ithaca College in New York in der EDUCAUSE-Ausgabe "Why IT Matters to Higher Education Review" einen modernen Rahmen für institutionelle Datenanalyse vorgestellt. Dieser Rahmen umfasst acht Leitprinzipien und acht Schlüsselkompetenzen, die für die Nutzung von Daten für verwertbare Erkenntnisse in Hochschulen erforderlich sind.
Schauen wir uns an, was sie uns sagen.
Die 8 Leitprinzipien
1. Die Daten sollten zeitnah
Was das bedeutet: Der erste Grundsatz unterstreicht die Bedeutung von Echtzeit, genauen Daten. Um die Erkenntnisse aus den Daten effektiv nutzen zu können, müssen die Institutionen auf der Grundlage aktueller und relevanter Daten handeln.
2. Die Daten sollten konsistent sein
Was das bedeutet: Die Institutionen sollten die Definitionen, Messungen und KPIs, die im Zusammenhang mit den Daten verwendet werden, standardisieren. Darüber hinaus sollten diese allgemein verständlich sein. Dies wird dazu beitragen, das Datenanalphabetentum zu verringern und die Wirkung von Daten bei den Beteiligten zu verbessern.
3. Daten sollten vertrauenswürdig sein
Was das bedeutet: Wenn die richtigen Schritte unternommen werden, um die Gültigkeit und Genauigkeit der Daten konsequent und kontinuierlich zu gewährleisten, sollten die Beteiligten auf die gewonnenen Erkenntnisse vertrauen können.
4. Die Daten sollten relevant sein
Was das bedeutet: Die Standardisierung von Messungen und Metriken sowie die Entwicklung einer Datenanalysestrategie werden den Hochschulen helfen, die richtigen Einblicke in die wichtigsten Bereiche zu gewinnen.
5. Daten sollten interaktiv sein
Was das bedeutet: Daten sollten so präsentiert werden, dass sie zugänglich sind und es den Nutzern ermöglichen, umsetzbare Erkenntnisse im Detail zu erkunden. Wichtig sind benutzerfreundliche, dynamische Daten-Dashboards und Drill-Down-Berichtsfunktionen.
6. Daten sollten verbunden werden
Was das bedeutet: Ein großes Problem für die institutionelle Datenanalyse sind siloartige Daten, die in verschiedenen Systemen enthalten sind. Die Daten sollten so zusammengeführt werden, dass sie nützlich und verwertbar sind und als Grundlage für strategische Entscheidungen dienen können.
7. Daten sollten zugänglich sein
Was das bedeutet: Die relevanten Daten sollten für die jeweiligen Beteiligten leicht zugänglich sein. Außerdem sollte dies in einer Weise geschehen, die mit den ethischen Grundsätzen des Datenschutzes vereinbar ist. Aus diesem Grund sind interaktive Daten-Dashboards und detaillierte Berichte für verwertbare Erkenntnisse wichtig. Wirksame visuelle Darstellungen sind entscheidend, um die Macht der Daten zu entfesseln. Die Nutzer sollten dann in der Lage sein, auf der Grundlage von Datenerkenntnissen einfach zu handeln, indem sie Eingriffe vornehmen können und klare nächste Schritte haben.
8. Daten sollten verwertbar sein
Was das bedeutet: Schließlich wird dieser Punkt in dem EDUCAUSE-Beitrag als wichtigster Grundsatz hervorgehoben. In Kombination mit den anderen oben genannten Grundsätzen sollten die Daten Möglichkeiten schaffen. Das bedeutet, dass sie wirksame Interventionen ermöglichen und Strategien zur Bindung von Studierenden informieren, die Effizienz des Campus verbessern und Einblicke in den Studienverlauf geben.
Die 8 Zuständigkeiten
Der Artikel in der EDUCAUSE-Übersicht skizziert auch 8 Schlüsselkompetenzen. Institutionen müssen diese erreichen, um Datenanalytik und verwertbare Erkenntnisse zu nutzen.
Schlüsselkompetenzen, EDUCAUSE - "Ein moderner Rahmen für institutionelle Analysen".
Einige der wichtigsten Aspekte sind:
- Aufbau einer modernen Datenumgebung, um Daten zu speichern, verschiedene Systeme zu verbinden und Datensilos zu beseitigen.
- Aufbau eines institutionellen Data-Governance-Rahmens sowie Standardisierung von Zielen und Prioritäten für die Datenanalyse.
- Schaffung einer Gemeinschaft und einer Kultur der Daten unter allen Beteiligten und Nutzern. Dies sollte datenbezogene Barrieren abbauen und die Datenkompetenz verbessern.
- Einsatz der richtigen Technologie, Systeme und Tools zur Unterstützung Ihres institutionellen Datenanalyseprogramms und zur Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse.
Das Mitnehmen
Das Wichtigste an diesem Rahmen sind seine Grundsätze und Kompetenzen: Die Einrichtungen brauchen Datenanalysen, um ihr Potenzial und das Potenzial ihrer Ressourcen zu maximieren. Die Autoren ermutigen die Institutionen, keine Angst vor dem Prozess zu haben und ihn schrittweise anzugehen.
Sobald die Hochschulen mit der digitalen Transformation begonnen haben, können moderne Cloud-basierte, datengesteuerte Systeme ihnen dabei helfen, ihre Datenziele umzusetzen und zu erreichen. Unabhängig davon, ob sich Ihr institutionelles Datenanalyseziel um die Bindung von Studierenden, die Erfahrung von Studierenden, die Effizienz des Campus oder den gleichberechtigten Zugang dreht, gibt es ein datengesteuertes System, das Sie dabei unterstützen kann.
