Mentre gli istituti di istruzione continuano il loro percorso di trasformazione digitale, l'importanza dell'analisi dei dati istituzionali sta diventando evidente. Per stare al passo con un settore in continua evoluzione, le istituzioni devono utilizzare le risorse di dati a loro disposizione e generare informazioni utili per incrementare le prestazioni. Questo è fondamentale per l'efficienza operativa, per servizi produttivi agli studenti e per decisioni strategiche consapevoli.
Come presentato nella EDUCAUSE Top 10 IT Issues 2023, i dati e gli analytics sono "indispensabili" per gli IIS.
Per gliistituti di istruzione superiore, sfruttare la potenza dell'analisi - utilizzando i dati per informare e guidare in modo proattivo le azioni e le decisioni istituzionali - non è più un "extra" opzionale.
EDUCAUSEPerché l'IT è importante per l'istruzione superiore, recensione
Un quadro moderno per l'analisi istituzionale
Il mese scorso, nell'ambito dellarivista"Why IT Matters to Higher Education Review" di EDUCAUSE, un team dell'Ithaca College di New York ha rivelato un quadro moderno per l'Institutional Data Analytics. Questo quadro comprende 8 principi guida e 8 competenze chiave necessarie per utilizzare i dati per ottenere informazioni utili negli istituti di istruzione superiore.
Diamo un'occhiata a ciò che ci dicono.
Gli 8 principi guida
1. I dati devono essere tempestivi
Cosa significa: Il primo principio sottolinea l'importanza del tempo reale, accurati dati accurati e in tempo reale. Per utilizzare efficacemente gli insight dei dati, le istituzioni devono agire su dati aggiornati e pertinenti.
2. I dati devono essere coerenti
Cosa significa: Le istituzioni devono standardizzare le definizioni, le misurazioni e i KPI utilizzati in relazione ai dati. Inoltre, questi dovrebbero essere comunemente compresi. Ciò contribuirà a ridurre l'analfabetismo dei dati e a migliorare l'impatto dei dati tra gli stakeholder.
3. I dati devono essere affidabili
Cosa significa: Con le giuste misure adottate per garantire costantemente la validità e l'accuratezza dei dati, gli stakeholder dovrebbero avere fiducia nelle informazioni fornite.
4. I dati devono essere rilevanti
Cosa significa: La standardizzazione delle misurazioni e delle metriche, così come la definizione di una strategia di analisi dei dati, aiuteranno gli IIS a produrre i giusti approfondimenti sulle aree più critiche.
5. I dati devono essere interattivi
Cosa significa: I dati devono essere presentati in modo tale da essere accessibili e da permettere agli utenti di esplorare in modo più dettagliato le informazioni utili. Sono importanti i cruscotti di dati dinamici e facili da usare e le funzionalità di reporting approfondito.
6. I dati devono essere collegati
Cosa significa: Un problema importante per l'analisi dei dati istituzionali è rappresentato dai dati isolati, contenuti in vari sistemi. I dati devono essere riuniti in modo da essere utili, fruibili e in grado di informare le decisioni strategiche.
7. I dati devono essere accessibili
Cosa significa: I dati rilevanti devono essere facilmente accessibili dalle parti interessate. Inoltre, devono essere conformi all'etica della privacy. Per questo motivo sono importanti i cruscotti interattivi e i report dettagliati per ottenere informazioni utili. Rappresentazioni visive efficaci sono fondamentali per liberare la potenza dei dati. Gli utenti devono essere in grado di agire facilmente sulla base degli insight dei dati, consentendo di intervenire e di avere chiari i passi successivi.
8. I dati devono essere utilizzabili
Cosa significa: Infine, questo punto è evidenziato nel pezzo di EDUCAUSE come il principio più importante. In combinazione con gli altri principi di cui sopra, i dati devono creare opportunità. Ciò significa opportunità per consentire interventi efficaci e informare le strategie di fidelizzazione degli studenti, oltre che per migliorare l'efficienza del campus e fornire informazioni sul percorso degli studenti.
Le 8 competenze
L'articolo della rivista EDUCAUSE delinea anche 8 competenze chiave. Le istituzioni devono raggiungere queste competenze per sfruttare appieno l'analisi dei dati e dati e le intuizioni approfondimenti.
Competenze chiave, EDUCAUSE - "Un quadro moderno per l'analisi istituzionale".
Alcuni degli aspetti essenziali sono:
- Creare un ambiente dati moderno per archiviare i dati, collegare i vari sistemi ed eliminare i silos di dati.
- Creare un quadro istituzionale di governance dei dati, oltre a standardizzare obiettivi e priorità per l'analisi dei dati.
- Creare una comunità e una cultura dei dati tra tutte le parti interessate e gli utenti. Questo dovrebbe abbattere le barriere legate ai dati e migliorare l'alfabetizzazione ai dati.
- Utilizzare la tecnologia, i sistemi e gli strumenti giusti per supportare il vostro programma di analisi dei dati istituzionali e generare informazioni utili.
Il risultato
La chiave di lettura di questo quadro, i suoi principi e le sue competenze: Le istituzioni hanno bisogno di analisi dei dati per massimizzare il loro potenziale e quello delle loro risorse. A questo proposito, gli autori incoraggiano le istituzioni a non temere il processo e ad affrontarlo in modo graduale.
Una volta che gli IIS hanno iniziato la loro trasformazione digitale, i moderni sistemi cloud-based e data-driven possono aiutarli a implementare e raggiungere i loro obiettivi di dati. In definitiva, se il vostro obiettivo istituzionale di analisi dei dati ruota attorno alla conservazione degli studenti, all'esperienza degli studenti, all'efficienza del campus o all'equità dell'accesso, esiste un sistema data-driven in grado di supportarlo.
