उच्च शिक्षा विश्लेषिकी के लिए समय

संस्थानों ने छात्र डेटा का विश्लेषण करने के तरीके में तकनीकी परिवर्तनों ने उच्च शिक्षा विश्लेषिकी का मार्ग प्रशस्त किया है

कई वर्षों में उच्च शिक्षा में एक वरिष्ठ प्रशासक के रूप में, मेरे और मेरे अधिकांश सहयोगियों के लिए वर्ष का सबसे सुखद समय स्नातक था। एक खुशी का अवसर जहां हमारा पूरा ध्यान हमारे छात्रों की उपलब्धियों पर था; कुछ ऐसा जिसे हम छात्रों, उनके परिवार और दोस्तों के साथ साझा करने में सक्षम होने के लिए खुश थे।

इन वर्षों में, मैं उन छात्रों के बारे में तेजी से जागरूक हो गया, जिन्होंने कई कारणों से, इसे स्नातक स्तर की पढ़ाई के लिए बिल्कुल नहीं बनाया। उनके सामने आने वाली चुनौतियाँ ऐसी थीं कि वे अपनी पढ़ाई में उस बिंदु तक प्रगति करने में असमर्थ थे जहाँ स्नातक उनके लिए एक वास्तविक विकल्प था। यह 'खोज' करना असामान्य नहीं था कि छात्रों ने वास्तव में छोड़ने के लंबे समय बाद स्कूल छोड़ दिया था। सबसे चरम मामलों में, यह परीक्षकों की अंतिम बोर्ड की बैठक में हो सकता है जहां वसूली के अवसर सीमित थे। ज्यादा से ज्यादा हमें एहसास हो सकता था कि संस्थान में कहीं न कहीं कुछ 'गलत' था। संस्थान के भीतर कई शैक्षणिक और छात्र सहायता तत्वों में से एक को कुछ 'पता' हो सकता है, लेकिन इस जानकारी को साझा करना आमतौर पर समस्याग्रस्त था।

बहुत बार मैंने वाक्यांश सुना है "यदि केवल हम जानते थे कि हम हो सकते हैं ..." जब यह स्पष्ट हो गया कि मदद करने में बहुत देर हो चुकी थी। वास्तविकता यह थी कि इन छात्रों ने जिन चुनौतियों का सामना किया था, वे उनकी विफलता या इससे भी बदतर, उच्च शिक्षा के माध्यम से उनकी यात्रा को पूरी तरह से समाप्त करने के परिणामस्वरूप नहीं हुई थीं। यहां महत्वपूर्ण बिंदु यह है कि हम आमतौर पर 'कुछ' जानते थे; लेकिन दिन में बहुत देर हो चुकी थी कि कुछ ऐसा करने में सक्षम हो जो छात्रों के लिए एक अंतर बना सके।

इन वर्षों में, मैंने यह देखने के लिए छात्र-संबंधित डेटा इकट्ठा करना और उसका विश्लेषण करना शुरू किया कि क्या मैं कुंजी 'पैटर्न' का पता लगाने में मेरी मदद करने के लिए एक समग्र तस्वीर उत्पन्न कर सकता हूं। इन पैटर्नों के आगे के विश्लेषण का उपयोग सार्थक और उचित हस्तक्षेपों के माध्यम से हमारे समर्थन की आवश्यकता वाले छात्रों की पहचान करने और उनकी सहायता करने के लिए किया जा सकता है। यह छात्र की सफलता के लिए उच्च शिक्षा विश्लेषण की शुरुआत थी। मुझे पता है कि अन्य संस्थानों में समान विचारधारा वाले सहयोगी बिल्कुल वही काम कर रहे थे, लेकिन हम सभी को एक ही समय की चुनौती का सामना करना पड़ा। हमारी दुविधा यह थी कि एक समय सीमा के भीतर सही लोगों तक प्रासंगिक जानकारी कैसे पहुंचाई जाए जिससे प्रभावी हस्तक्षेप हो सके।

महत्वपूर्ण डेटा 'सामने' से पहले कई हफ्तों या महीनों तक बीत जाना असामान्य नहीं था। डेटा कहाँ दर्ज किया गया था, इसकी पहचान करने के तरीके खोजने और आवश्यक समर्थन हस्तक्षेपों को सक्षम करने के लिए उपयुक्त सहयोगियों के साथ इसे साझा करने के तरीके खोजने में भारी प्रयास किए गए थे। इसमें बाधाओं में संगठनात्मक संरचना (अकादमिक और व्यावसायिक समर्थन), प्रक्रियाएं (कई मामलों में स्थिरता की कमी) और सिस्टम (परिष्कृत डेटाबेस से हस्तलिखित नोट्स तक सब कुछ) शामिल थे।

इसका परिणाम यह हुआ कि कर्मचारियों का अधिकांश समय डेटा की खोज में व्यतीत हुआ जो यह सुनिश्चित कर सके कि इन प्रमुख हस्तक्षेपों को प्रभावी ढंग से वितरित किया जा सकता है जब वे छात्रों के लिए सबसे अधिक लाभकारी होंगे। जबकि यह कुछ मामलों में हासिल किया गया था, यह आदर्श नहीं था और मौजूदा व्यवस्थाओं में निहित समय विलंब जारी रहा। अफसोस की बात है कि इसका मतलब यह था कि छात्रों के लिए उपलब्ध सहायता और समर्थन जितना हो सकता था उससे कम प्रभावी था और होना चाहिए था।

उन दिनों से बहुत कुछ बदल गया है और, 21 वीं सदी के इस तीसरे दशक की शुरुआत में, एसईएटीएस छात्र सफलता मंच उच्च शिक्षा विश्लेषिकी को बदलने के लिए एक सिद्ध समाधान है। SEAtS मंच यह सुनिश्चित करता है कि छात्रों के लिए उच्च गुणवत्ता वाली सहायता और सहायता उपलब्ध है और इसे समय पर और प्रभावी तरीके से वितरित किया जा सकता है। छात्रों के 'जोखिम में' वास्तविक समय की चेतावनी से, निर्बाध केस प्रबंधन के माध्यम से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करने वाले अत्याधुनिक लर्निंग एनालिटिक्स के उपयोग तक, असभ्य समय की दुविधा अतीत की बात है। पारंपरिक संसाधन उपयोग पहेली को उसके सिर पर बदल दिया गया है, जिसमें अधिकांश समय अब किसी ऐसे व्यक्ति की खोज करने के बजाय लक्षित प्रभावी समर्थन देने के लिए उपलब्ध है, जिसे सहायता की आवश्यकता हो सकती है।

सीधे शब्दों में कहें, SEAtS के साथ अब हम जानते हैं कि किन छात्रों को हमारे समर्थन की आवश्यकता है और इसे तब वितरित किया जा सकता है जब उन्हें इसकी सबसे अधिक आवश्यकता होती है: अभी!