Alors que les établissements d'enseignement poursuivent leur parcours de transformation numérique, l'importance de l'analyse des données institutionnelles devient évidente. Pour suivre l'évolution constante du secteur, les établissements doivent utiliser leurs ressources de données disponibles et générer des informations exploitables pour stimuler les performances. Cela est crucial pour l'efficacité opérationnelle, des services aux étudiants productifs et des décisions stratégiques éclairées.
Comme l'indique le Top 10 IT Issues 2023 d'EDUCAUSE, les données et les analyses sont "indispensables" aux établissements d'enseignement supérieur.
Pour les établissements d'enseignement supérieur, l'exploitation de la puissance de l'analyse - l'utilisation des données pour informer et guider de manière proactive les actions et les décisions institutionnelles - n'est plus un "plus" facultatif.
EDUCAUSEPourquoi les technologies de l'information sont-elles importantes pour l'enseignement supérieur ?
Un cadre moderne pour l'analyse institutionnelle
Le mois dernier, dans larevue"Why IT Matters to Higher Education Review" d'EDUCAUSE, une équipe de l'Ithaca College de New York a révélé un cadre moderne pour l'analyse des données institutionnelles. Ce cadre comprend 8 principes directeurs et 8 compétences clés nécessaires à l'utilisation des données pour obtenir des informations exploitables dans les établissements d'enseignement supérieur.
Voyons ce qu'ils nous disent.
Les 8 principes directeurs
1. Les données doivent être opportunes
Ce que cela signifie : Le premier principe souligne l'importance du temps réel, précises en temps réel. Pour exploiter efficacement les données, les institutions doivent agir sur la base de données actualisées et pertinentes.
2. Les données doivent être cohérentes
Ce que cela signifie : Les institutions devraient normaliser les définitions, les mesures et les indicateurs clés de performance utilisés pour les données. En outre, ces définitions doivent être comprises par tous. Cela permettra de réduire l'analphabétisme en matière de données et d'améliorer l'impact des données parmi les parties prenantes.
3. Les données doivent être fiables
Ce que cela signifie : Si les bonnes mesures sont prises pour garantir de manière cohérente et continue la validité et l'exactitude des données, les parties prenantes devraient avoir confiance dans les informations fournies.
4. Les données doivent être pertinentes
Ce que cela signifie : La normalisation des mesures et des paramètres, ainsi que l'élaboration d'une stratégie d'analyse des données, aideront les EES à produire les bonnes informations dans les domaines les plus critiques.
5. Les données doivent être interactives
Ce que cela signifie : Les données doivent être présentées de manière à être accessibles et à permettre aux utilisateurs d'explorer plus en détail les informations exploitables. Il est important de disposer de tableaux de bord conviviaux et dynamiques ainsi que de capacités de reporting approfondi.
6. Les données doivent être connectées
Ce que cela signifie : L'un des principaux problèmes de l'analyse des données institutionnelles est le cloisonnement des données, contenues dans différents systèmes. Les données doivent être rassemblées de manière à être utiles, exploitables et capables d'éclairer les décisions stratégiques.
7. Les données doivent être accessibles
Ce que cela signifie : Les données pertinentes doivent être facilement accessibles par les parties prenantes concernées. En outre, elles doivent être conformes à l'éthique de la protection de la vie privée. C'est pourquoi il est important de disposer de tableaux de bord interactifs et de rapports détaillés pour obtenir des informations exploitables. Des représentations visuelles efficaces sont essentielles pour libérer la puissance des données. Les utilisateurs devraient alors être en mesure d'agir facilement sur les données, en permettant des interventions et en définissant clairement les prochaines étapes.
8. Les données doivent être exploitables
Ce que cela signifie : Enfin, ce point est souligné dans l'article d'EDUCAUSE comme étant le principe le plus important. En combinaison avec les autres principes ci-dessus, les données doivent créer des opportunités. Cela signifie des opportunités pour permettre des interventions efficaces et informer les stratégies de rétention des étudiants, ainsi que pour améliorer l'efficacité du campus et fournir des informations sur le parcours de l'étudiant.
Les 8 compétences
L'article de la revue EDUCAUSE décrit également 8 compétences clés. Les institutions doivent acquérir ces compétences pour tirer pleinement parti de l'analyse des données et des des actionnables.
Compétences clés, EDUCAUSE - "Un cadre moderne pour l'analyse institutionnelle".
Parmi les aspects essentiels, on peut citer
- Mise en place d'un environnement de données moderne pour stocker les données, connecter les différents systèmes et supprimer les silos de données.
- La mise en place d'un cadre institutionnel de gouvernance des données, en plus de la normalisation des objectifs et des priorités en matière d'analyse des données.
- Créer une communauté et une culture des données parmi toutes les parties prenantes et les utilisateurs. Cela devrait permettre d'éliminer les obstacles liés aux données et d'améliorer la connaissance des données.
- Utiliser la technologie, les systèmes et les outils adéquats pour soutenir votre programme d'analyse des données institutionnelles et générer des informations exploitables.
À emporter
Le principal enseignement à tirer de ce cadre est qu'il s'agit de principes et de compétences : Les institutions ont besoin de l'analyse des données pour maximiser leur potentiel et celui de leurs ressources. Cela dit, les auteurs encouragent les institutions à ne pas avoir peur du processus et à l'aborder de manière progressive.
Une fois que les EES ont entamé leur transformation numérique, les systèmes modernes basés sur le cloud et axés sur les données peuvent les aider à mettre en œuvre et à atteindre leurs objectifs en matière de données. En fin de compte, que votre objectif d'analyse des données institutionnelles tourne autour de la rétention des étudiants, de l'expérience des étudiants, de l'efficacité du campus ou de l'accès équitable, il existe un système piloté par les données qui peut le soutenir.
