आपकी शिक्षा डेटा विश्लेषिकी रणनीति क्या है?

उच्च शिक्षा में छात्र की सफलता पिछले 10 वर्षों में प्रमुखता से बढ़ी है। कई विश्वविद्यालयों (मुख्य रूप से अमेरिका में) में समर्पित छात्र सफलता 'केंद्रों' की वृद्धि इसके लिए वसीयतनामा है, साथ ही उच्च शिक्षा के 'पैसे के लिए मूल्य' और छात्र 'परिणामों' पर राष्ट्रीय और क्षेत्रीय स्तर पर सरकारी संगठनों द्वारा बढ़ता ध्यान केंद्रित किया गया है। लंबे समय से वे दिन हैं जब छात्र की सफलता को केवल व्यक्तिगत छात्र के एक कार्य के रूप में देखा जा सकता है जिससे उच्च शिक्षा संस्थानों ने संसाधन, बुनियादी ढांचा और शिक्षण प्रदान किया, बाकी सब कुछ छात्रों पर छोड़ दिया।

इस व्यवहार समुद्र परिवर्तन में एक प्रमुख चालक छात्र ऋण में चिंताजनक वृद्धि रही है। छात्र ऋण का प्रभाव राजनीतिक स्तर पर गहरा रहा है। इसने ब्रिटेन के एक प्रमुख राजनेता (उप प्रधान मंत्री) को 2016 के आम चुनाव में संसद में अपनी सीट गंवाई। अमेरिका में, व्हाइट हाउस पर अपनी आंखों के साथ डेमोक्रेटिक राजनेता यह देखने के लिए जॉकी कर रहे हैं कि छात्र ऋण को कम करने (या यहां तक कि हटाने) पर सबसे आकर्षक सौदा कौन पेश कर सकता है।

हालांकि मैं छात्र ऋण के वर्तमान स्तर को संबोधित नहीं कर सकता, मैं जो कर सकता हूं वह यह दिखाता है कि छात्र की सफलता (यानी सफल छात्र परिणाम) को मौलिक रूप से कैसे सुधार किया जा सकता है। यह, बदले में, छात्र छोड़ने या अध्ययन की अवधि के विस्तार के परिणामस्वरूप छात्र ऋण उपार्जन की संभावना को कम करेगा। इसकी कुंजी आश्चर्यजनक रूप से सरल है और हमने इसे बहुत लंबे समय तक अपनी उंगलियों पर रखा है: महत्वपूर्ण छात्र-संबंधित डेटा। हमने जिस चुनौती का सामना किया है, वह यह जानना है कि इसके साथ क्या करना है और इसे प्रभावी ढंग से कैसे संभालना है। यही कारण है कि संस्थानों को एक शिक्षा डेटा एनालिटिक्स रणनीति की आवश्यकता है।

उच्च शिक्षा में भविष्य कहनेवाला विश्लेषण कम से कम 20 वीं शताब्दी के अंत से आसपास रहा है। मैं 1980 के दशक के उत्तरार्ध में और 2000 के दशक के मध्य तक इसका उपयोग बहुत ही सामान्य तरीके से कर रहा था, मैं इसका उपयोग उन छात्रों की विशेषताओं की पहचान करने के लिए कर रहा था जो असफल हो रहे थे या अपनी पढ़ाई से बुरी तरह संघर्ष कर रहे थे। डेटा और विश्लेषण बेहद शक्तिशाली थे क्योंकि यह इस बात पर प्रकाश डालता था कि छात्रों के कौन से समूह सफल होने की सबसे अधिक संभावना रखते थे और इसके विपरीत, जो बाहर निकलने या प्रगति या स्नातक होने में विफल होने की अधिक संभावना रखते थे।

इस जानकारी का उपयोग सामान्य और कार्यक्रम-विशिष्ट भर्ती नीतियों पर सिफारिशें तैयार करने के लिए किया गया था। गंभीर रूप से, इसमें बेहतर परिणाम प्राप्त करने के लिए छात्रों के स्पष्ट रूप से पहचाने गए समूहों (यानी संघर्ष करने की सबसे अधिक संभावना) की मदद करने के लिए विशिष्ट हस्तक्षेपों के विकास पर महत्वपूर्ण सिफारिशें शामिल थीं। यह अपने दिन का शिक्षा डेटा विश्लेषण था; उन तरीकों को प्रभावित करने के लिए अत्यंत मूल्यवान है जिनमें छात्रों के भविष्य के साथियों को उनकी पढ़ाई के माध्यम से समर्थन दिया जाएगा। संस्था के लिए इस जानकारी का रणनीतिक मूल्य स्पष्ट था।

हालांकि, एक बड़ा नकारात्मक पहलू यह था कि, हालांकि इसने छात्रों के भविष्य के साथियों का समर्थन करने के प्रयासों पर ध्यान केंद्रित किया, लेकिन इसने उन छात्रों के लिए बिल्कुल कुछ नहीं किया जो कठिनाई में थे और जो समीक्षाधीन शैक्षणिक वर्ष के दौरान असफल रहे थे और / या बाहर हो गए थे। सरल शब्दों में, रिपोर्ट में वर्तमान छात्रों के लाभ के लिए महत्वपूर्ण समय की कमी थी। इसके दो मुख्य कारण थे:

अच्छी खबर यह है कि तब था। आज शिक्षा डेटा एनालिटिक्स इन प्रमुख बाधाओं को सापेक्ष आसानी से दूर कर सकता है। एसईएटीएस अत्याधुनिक प्रौद्योगिकियों के आवेदन का मतलब है कि डेटा निष्कर्षण और डेटा प्रोसेसिंग लगभग वास्तविक समय में प्राप्त की जा सकती है। बेहतर अभी भी, जब अन्य वास्तविक समय के डेटा की एक श्रृंखला के साथ संयुक्त किया जाता है जैसे कि छात्र सगाई के लिए प्रॉक्सी (व्याख्यान / ट्यूटोरियल / प्रयोगशाला कक्षाओं में उपस्थिति, वर्चुअल लर्निंग एनवायरनमेंट तक पहुंच और उपयोग सहित), हमारी क्षमता में एक वास्तविक कदम-परिवर्तन है छात्रों की मदद करने के लिए। एसईएटीएस स्टूडेंट सक्सेस सॉल्यूशंस प्लेटफॉर्म के साथ, छात्रों के साथ महत्वपूर्ण बातचीत और बातचीत एक समय सीमा के भीतर हो सकती है जो यह सुनिश्चित करती है कि छात्रों को उनकी ज़रूरत की मदद मिले, जब उन्हें इसकी सबसे अधिक आवश्यकता हो: अभी!

SEAtS शिक्षा डेटा एनालिटिक्स का अनुप्रयोग इन विश्लेषिकी के अनुप्रयोग में एक और बड़ी छलांग लगाता है। ऐतिहासिक छात्र परिणामों और उपलब्धियों के साथ-साथ वर्तमान उपलब्धि परिणामों और वास्तविक समय की सगाई पर सांख्यिकीय डेटा का उपयोग करते हुए, मशीन लर्निंग गतिविधि के पैटर्न को प्रकट कर सकता है जो सफलता में योगदान देता है और इसके विपरीत, विफलता या वापसी के लिए। सीखे गए पाठों को वास्तविक समय में उनके रिकॉर्ड और गतिविधि प्रोफाइल के आधार पर व्यक्तिगत छात्रों पर नियमित विश्लेषण देने के लिए लागू किया जा सकता है। यह महत्वपूर्ण प्रारंभिक हस्तक्षेपों को रेखांकित करता है जो यह सुनिश्चित करते हैं कि छात्रों को उचित सहायता, सलाह और मार्गदर्शन प्रदान किया जाए जब उन्हें इसकी आवश्यकता हो।

एसईएटीएस स्टूडेंट सक्सेस सॉल्यूशंस क्लाउड-आधारित समाधानों के माध्यम से संस्थानों को वास्तविक जोड़ा मूल्य प्रदान करते हैं जो मौजूदा आईटी इन्फ्रास्ट्रक्चर पर प्रभाव को कम करते हैं। SEAtS संगठनात्मक और डेटा साइलो समस्याओं पर काबू पाने के लिए कई डेटा स्रोतों को मूल रूप से एक्सेस कर सकता है। सबसे महत्वपूर्ण बात, एसईएटीएस रीयल-टाइम प्रोसेसिंग सफलता के लिए विशिष्ट, संस्थागत और छात्र आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए अनुकूलित महत्वपूर्ण वास्तविक समय के हस्तक्षेप प्रदान करता है।

संक्षेप में, SEAtS शिक्षा डेटा एनालिटिक्स आपको सभी के लिए एक वास्तविक छात्र सफलता जीत-जीत हासिल करने में मदद करेगा।