I takt med att utbildningsinstitutionerna fortsätter sin digitala transformationsresa blir vikten av institutionell dataanalys allt tydligare. För att hålla jämna steg med den ständigt föränderliga branschen måste institutionerna utnyttja sina tillgängliga dataresurser och generera handlingsbara insikter för att öka prestandan. Detta är avgörande för operativ effektivitet, produktiva studenttjänster och välgrundade strategiska beslut.
Som framgår av EDUCAUSE Top 10 IT Issues 2023 är data och analys "oumbärliga" för lärosätena.
"För högre utbildningsinstitutioner är det inte längre ett valfritt 'extra' att utnyttja kraften i analys - att använda data för att informera och proaktivt vägleda institutionella åtgärder och beslut.
EDUCAUSEVarför IT är viktigt för högre utbildning, Review
Ett modernt ramverk för institutionell analys
Förra månaden presenterade ett team från Ithaca College i New York i EDUCAUSE:s "Why IT Matters to Higher Education Review" ett modernt ramverk för institutionell dataanalys. Ramverket omfattar 8 vägledande principer och 8 nyckelkompetenser som behövs för att utnyttja data för att skapa insikter inom högre utbildning.
Låt oss ta en titt på vad de säger till oss.
De 8 vägledande principerna
1. Uppgifterna ska vara aktuella
Vad det innebär: Den första principen belyser vikten av realtid, korrekta data. För att effektivt kunna utnyttja datainsikter måste instituten agera på data som är aktuella och relevanta.
2. Uppgifterna bör vara konsekventa
Vad det innebär: Instituten bör standardisera de definitioner, mätningar och nyckeltal som används i samband med data. Dessutom bör dessa vara allmänt kända. Detta kommer att bidra till att minska dataanalfabetismen och förbättra datapåverkan bland intressenterna.
3. Data bör vara tillförlitliga
Vad det innebär: Med rätt åtgärder på plats för att konsekvent och kontinuerligt säkerställa datavaliditet och noggrannhet bör intressenter kunna lita på de insikter som tillhandahålls.
4. Uppgifterna ska vara relevanta
Vad det innebär: Standardisering av mätningar och mätvärden, samt utformning av en dataanalysstrategi, hjälper lärosätena att få rätt insikter om de mest kritiska områdena.
5. Data bör vara interaktiva
Vad det innebär: Data bör presenteras på ett sådant sätt att de är tillgängliga och ger användarna möjlighet att utforska handlingsbara insikter i större detalj. Användarvänliga, dynamiska datainstrumentpaneler och funktioner för detaljerad rapportering är viktiga.
6. Data bör vara anslutna
Vad det innebär: Ett stort problem för institutionell dataanalys är stuprörsdata som finns i olika system. Data bör föras samman på ett sådant sätt att de blir användbara och kan användas för att fatta strategiska beslut.
7. Data bör vara tillgängliga
Vad det innebär: Relevanta data ska vara lättillgängliga för relevanta intressenter. Dessutom bör detta ske på ett sätt som är förenligt med integritetsetiken. Därför är det viktigt med interaktiva datainstrumentpaneler och detaljerade rapporter som ger insikter som kan omsättas i handling. Effektiva visuella representationer är avgörande för att frigöra kraften i data. Användarna ska sedan enkelt kunna agera på datainsikter genom att möjliggöra insatser och ha tydliga nästa steg.
8. Data bör vara användbara
Vad det innebär: Slutligen lyfts denna punkt fram i EDUCAUSE-artikeln som den viktigaste principen. I kombination med de andra principerna ovan ska data skapa möjligheter. Detta innebär möjligheter att möjliggöra effektiva insatser och informera om strategier för att behålla studenter, samt att förbättra campus effektivitet och ge insikt i studenternas resa.
De 8 kompetenserna
I artikeln i EDUCAUSE:s översikt beskrivs också 8 nyckelkompetenser. Institutionerna måste uppnå dessa för att fullt ut utnyttja dataanalys och handlingsbara insikter.
Nyckelkompetenser, EDUCAUSE - "Ett modernt ramverk för institutionell analys
Några av de viktigaste aspekterna är följande:
- Etablera en modern datamiljö för att lagra data, koppla samman olika system och ta bort datasilos.
- Bygga upp ett ramverk för institutionell datastyrning utöver att standardisera mål och prioriteringar för dataanalys.
- Skapa en datagemenskap och datakultur bland alla intressenter och användare. Detta bör undanröja datarelaterade hinder och förbättra datakunskapen.
- Använda rätt teknik, system och verktyg för att stödja ert institutionella dataanalysprogram och generera handlingsbara insikter.
Att ta med sig
Det viktigaste att ta med sig från detta ramverk är dess principer och kompetenser: Institutioner behöver dataanalys för att maximera sin potential och potentialen hos sina resurser. Med detta sagt uppmuntrar författarna institutionerna att inte vara rädda för processen och att närma sig den stegvis.
När lärosätena har påbörjat sin digitala transformation kan moderna molnbaserade, datadrivna system hjälpa dem att implementera och uppnå sina datamål. Oavsett om ditt mål för institutionell dataanalys handlar om att behålla studenter, studenternas erfarenheter, campus effektivitet eller rättvis tillgång finns det ett datadrivet system som kan stödja det.
