データとデータ分析は、業務と顧客体験を改善するために大量のデータからどれだけの価値を引き出せるかに組織が気付くにつれて、業界全体でビジネスを変革しています。顧客、業務、市場動向、競合他社などについて収集したデータを分析することで、組織は、どこで損失が発生しているか、製品がどのように機能していないか、どこで業務がダウンタイムを引き起こしているかなどを特定するための措置を講じることができます。その知識は、企業のリーダーに洞察力を与え、それらの問題を解決し、ますます変動する市場で支払い能力を維持するのに役立ちます。
ビッグデータとデータ分析が本当に大きな変化をもたらしている業界の一つは教育、特に高等教育機関です。大学間の競争はかつてないほど激しくなっており、業界は深刻な課題に直面しており、一部のキャンパスの存続を脅かす事態となっています。
深刻な課題により大学が競争するのは困難
多くの高等教育機関が直面している課題の一つは、入学者数の減少だ。パンデミックによる隔離やコミュニティ閉鎖措置は、大学への入学者数や出席者数に大きな打撃を与え、その数はようやくパンデミック前のレベルに戻りつつある。
もう一つの課題は、学生の定着率と修了率です。 2023年調査 「ほとんどの高等教育機関では、1年生の約3分の1が最終的に転校を選択する」ことが判明しました。 別の報告 2021年秋に大学に入学した学生のうち、3分の2強が2年目に復学したことが判明した。学生が学位を取得する前に転校したり、完全に退学したりすると、大学は学生が提供していたはずの授業料を失うことになり、予算が減ればサービスが削減される可能性がある。
大学に進学しないことを決意したり、1、2年で中退したりする人が増える一方で、高等教育の費用は上昇しています。教育機関はより少ないリソースでより多くのことを行わなければならず、その結果、学生の誘致と維持が難しくなる可能性があります。
これらの深刻な課題の他に、高等教育機関の成功を妨げる障害としては、行政予算の削減、見習いや職業学校など伝統的な教育に代わる選択肢の増加、オンライン教育源の増加との競争、研究支援の減少、施設や設備の老朽化などがあります。
データと分析は高等教育に革命をもたらす可能性がある
世界中の大学が深刻な課題を即座に解決できる特効薬はありませんが、データ分析は新たな競争力と成功の可能性を高めるための大きな一歩となる可能性があります。
データ分析により、システムのどこで問題が起きているのか、つまり、どのプロセスや運用が標準以下なのか、どの学生サービスが期待どおりに効果を上げていないのか、どの学生が見落とされて問題を抱えているのか、部門の支出が学生の成果にどのような影響を与えているのか、学生が何に時間を費やしているのか、研究者が研究を進めるために必要な助成金を得られないのはなぜなのか、などについて、機関のリーダーに情報を提供できます。
適切なデータ分析プラットフォームがあれば、教育機関は学生、教授、サポートスタッフ、管理者、さらには学生の保護者の体験を改善し、強化することができます。教育におけるビッグデータは、大学がビジネスモデル、学生の学業成績、教授の有効性を変革するのに役立ちます。さらに、ビッグデータから得られる洞察は、教育機関がテクノロジーシステムを改善するのに役立ちます。
データ分析から得られる洞察を活用して実現できる 10 の方法は次のとおりです。
1) 入学者数の増加、または入学者数の予測精度の向上
データ分析により、教育機関はマーケティングや採用戦略がどの程度うまく機能しているかを把握できます。たとえば、大学は、教育機関の Web サイトをクリックする見込み学生の行動を追跡し、学生がサイトのどこで多くの時間を費やしているか、そこで何をしているか、どこでサイトを放棄しているかを確認できます。これらの洞察により、教育機関は Web サイトをより魅力的にし、見込み学生を引き付ける情報や機能を提供できるようになります。
適切なデータがあれば、教育機関は将来の入学者数についてもより正確に予測することができます。管理者は、人口統計データ、学生の興味、入学希望者の訪問情報、さらには高校生とその好みに関するデータも調べることができます。予測分析により、教育機関は近い将来に入学する学生数をより正確に把握することができ、管理者は予算を作成し、リソースをより効果的に割り当てることができます。
2) 学生の定着率と修了率の向上
大学では、予測分析を使用して、中退率、学生が退学する理由、進学先、留まる決断に役立つものなどを調べています。管理者は、このような豊富な知識を活用して、学生の定着と学位取得の目標達成に役立つプログラムを作成し、取り組みを開始できます。
データ分析により、どの学生が中退の危険にさらされているか、その理由を教育機関に示すこともできます。これにより、教育機関は先手を打って行動し、学業、社会性、精神面、その他の面で苦しんでいる可能性のある学生を支援するための支援戦略を考案することができます。これらの戦略には、個人指導、カウンセリング、学業アドバイスなどが含まれます。
3) 学生と教職員にとってプロセスと業務をより効率的にする
高等教育機関には、学生にとっても教職員にとっても時間がかかり、複雑な官僚的な手続きがたくさんあります。たとえば、入学手続きには数か月かかることがあり、大量の書類手続きが必要になります。奨学金の申請と受け取りも面倒な手続きです。新入生にとって、授業の登録は信じられないほど大変な作業です。
データ分析により、教育機関はこれらのプロセスやその他のプロセスでボトルネックが発生している場所を可視化できます。学生やスタッフが最も多くのエラーを犯している場所や、プロセスを完全に放棄している場所を確認できます。管理者は、その情報を活用して、プロセスを合理化して効率化し、学生やスタッフが手間をかけずに必要なことを行えるようにする方法を検討できます。
4) 学業成績をより良く評価する
管理者と教授は、学生の行動と学業成績に関するデータを閲覧して、学生がどこでどのように不合格になったか、または学業要件を満たすのに苦労しているかを把握できます。これにより、スタッフがリスクのある学生に介入して学期を通して支援できるだけでなく、どのクラスと科目が学生に最も問題を引き起こしているか、どの教授がそれほど効果的でないか、その理由は何か、および新しいサービスを提供したり、機能していないプログラムを全面的に見直すことで学生の成績を向上させるのに役立つさまざまな洞察が教育機関に提供されます。
5) 教員の効率性を高める
教授の有効性に関するデータも、教育機関にとって貴重なものとなります。この情報により、管理者は学生の好みやニーズを満たすために、コースの提供内容を改訂したり、必要に応じて新しいスタッフを雇用したりすることができます。データ分析により、教育機関は講師のテストがどの程度簡単または難しいか、特定のカリキュラムが学生にどの程度効果的であるかを確認できます。学生が教授の期待どおりに学習していない場合は、教員自身がデータを使用して、必要に応じてコースに積極的に変更を加えることができます。
データ分析から得られる洞察は、大学がオンライン授業、電子書籍、教授を支援して成果を向上させるその他のソフトウェア アプリケーションなど、学生向けの学習オプションを作成するのに役立ちます。これらの洞察は、教員がさらなる開発やトレーニングから利益を得られるかどうかを管理者に知らせることもできます。
6) キャンパス全体のセキュリティを強化し、安全性を向上させる
キャンパス内の物理的な安全は、ほとんどの大学にとって極めて重要な優先事項です。データ分析は、機関が潜在的なセキュリティ リスクと脆弱性を特定するのに役立つ重要なツールとなります。
ビデオカメラなどのデバイスは膨大な量のデータを収集し、分析によってそのデータを解析して、キャンパスを横切る道路の交通安全を改善する方法から、人里離れた場所や遠隔地に沿った安全照明やインスタント通信デバイスの設置まで、幅広い安全要因に関する洞察を得ることができます。リアルタイムのデータ分析により、安全インシデントをより早く報告でき、キャンパスのセキュリティ対応をより効果的かつ効率的に行うことができます。
データ分析により、キャンパス警察は、フットボールの試合など、大勢の人が集まる場所で事件が発生する可能性がある場所を知ることもできます。管理者は安全リスクの可能性に関する洞察を得て、その洞察を使用して、たとえば寮のポリシーを変更したり、特定の時間や場所で警備員を増やしたり、特定の建物や活動の営業時間を変更したりすることができます。
7) テクノロジーをより効率的にする
高等教育機関がテクノロジーを利用して業務を改善し、学生の体験を向上させ、従業員の生産性を維持するにつれて、データ分析は管理者がそれらのテクノロジー ソリューションが適切に動作し続けるようにするのにも役立ちます。たとえば、データ分析により、IT スタッフは、最も使用されているアプリケーション、不具合のあるプログラム、学生やスタッフにとって複雑すぎるまたはイライラするソフトウェア、頻繁に故障する機器などを可視化できます。分析により、ネットワーク上の潜在的なセキュリティ リスクを特定し、システム内の疑わしい動作を IT に警告し、攻撃やデータ侵害を管理者に通知し、IT インフラストラクチャ内のエラーを正確に特定できます。
8) 学習をパーソナライズし、多様な教育ニーズに適応する
学生の成績と学業の進歩を分析することで、教育機関はどの学生が新しい学習オプションを必要としているかを知ることができます。アシスタントが学生と一緒に授業に参加してメモを取る、研究室で個人指導を行うなど、学生のさまざまな学習ニーズに適応することで、教育機関は既存の学生を引き留めるだけでなく、卒業も支援できます。また、新しい学生を引き付けるセールスポイントにもなります。
学習をパーソナライズする一環として、過去のデータや過去の学期の学生の成績に関する洞察を通じて、多様なニーズに関する傾向を特定することも挙げられます。一部の教育機関では、このデータを活用して、学生に独自の学習スタイルやニーズに合わせた独自の学習コースを作成する機会を提供しています。
9) 財務管理と支出の改善
大学が予算削減やコスト上昇に悩む中、データ分析を活用することで、どこで資金が失われているのか、支出やリソースの使用をより効率的にできる部分はどこかを把握することができます。たとえば、データ分析により、大学がエネルギー コストをどのように管理しているか (または管理していないか) について詳細を把握できるため、管理者はエネルギー効率を高めるための変更を加えることができます。より優れた洞察力があれば、管理者はエネルギー コスト、建物のメンテナンス、スポーツ プログラム、課外活動、キャンパス内の住宅、教員の給与など、予算項目についてより情報に基づいた決定を下すことができます。
10) リソースをより適切に管理する
教育機関は予算を作成して資金の使い道を決定しますが、学生の活動やクラブの講師、新しいコースのためのスケジュールの余裕、建物やその他の会議エリアの物理的なスペースなど、金銭以外のリソースの割り当て方法も決定する必要があります。データ分析により、どのプログラムが最も成功しているか、どのコースが人気があるか、どのクラブやクラスが主要な建物のスペースとリソースを使用しているかが教育機関に通知されます。その知識がなければ、管理者は教育機関のリソースを可能な限り効率的かつ効果的に使用しているかどうかを知ることができません。適切な情報があれば、教育機関は寮の定員を満たすことから、特に人気のある課外活動のための追加の機器や用具の購入まで、リソースを最大限に活用できます。
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