데이터 및 데이터 분석은 조직이 운영 및 고객 경험을 개선하기 위해 대량의 데이터에서 얼마나 많은 가치를 추출할 수 있는지 깨닫게 되면서 산업 전반에 걸쳐 비즈니스를 변화시키고 있습니다. 고객, 운영, 시장 동향, 경쟁업체 등에 대해 수집한 데이터를 분석함으로써 조직은 손실이 발생하는 부분, 제품이 어떻게 오작동하는지, 운영으로 인해 다운타임이 발생하는 부분 등을 파악하기 위한 조치를 취할 수 있습니다. 이러한 지식은 회사 리더에게 문제를 해결하고 점점 더 변동하는 시장에서 유동성을 유지하는 데 도움이 되는 통찰력을 제공합니다.
빅 데이터와 데이터 분석이 실제로 변화를 가져오는 산업 중 하나는 교육, 특히 고등 교육 기관입니다. 대학 간 경쟁은 그 어느 때보다 치열하며 업계는 일부 캠퍼스의 지속적인 생존을 위협하는 심각한 도전에 직면해 있습니다.
심각한 문제로 인해 대학의 경쟁이 어려워지고 있습니다.
많은 고등교육기관이 직면하고 있는 한 가지 과제는 등록률 감소입니다. 팬데믹으로 인한 격리 및 지역사회 폐쇄 조치로 인해 대학의 등록 및 출석이 크게 감소했으며, 이제 그 숫자는 팬데믹 이전 수준으로 돌아가고 있습니다.
또 다른 과제는 학생 유지 및 이수율입니다. 하나 2023년 연구 “대부분의 고등교육기관에서는 1학년 학생 중 약 3분의 1이 결국 편입을 선택합니다.” 또 다른 보고서 2021년 가을에 대학을 시작한 학생 중 2/3 이상이 2학년으로 돌아왔다는 사실을 발견했습니다. 학생들이 학위를 취득하기 전에 편입하거나 중퇴할 경우, 대학은 해당 학생들이 제공했을 등록금을 놓치게 되며, 예산이 줄어들면 서비스가 줄어들 수 있습니다.
사람들이 대학에 가지 않기로 결정하거나 1~2년 후에 중퇴하는 동시에 고등 교육 비용도 상승하고 있습니다. 교육기관은 더 적은 자원으로 더 많은 일을 해야 하며, 이로 인해 학생을 유치하고 유지하는 것이 어려워질 수 있습니다.
이러한 심각한 문제 외에도 고등 교육 기관의 성공을 가로막는 다른 장애물에는 행정 예산 삭감이 포함됩니다. 견습 제도, 직업 학교 등 전통 교육에 대한 대안을 늘립니다. 점점 더 많은 온라인 교육 소스와의 경쟁; 연구 지원 감소; 노후화된 시설 및 장비; 등등.
데이터와 분석은 고등 교육의 판도를 바꿀 수 있습니다
전 세계 대학이 심각한 문제를 즉시 해결하는 데 도움이 될 수 있는 단 하나의 마법의 총알은 없지만, 데이터 분석은 새로운 경쟁력과 성공 가능성 증가를 향한 큰 발걸음이 될 수 있습니다.
데이터 분석은 시스템이 고장나는 곳, 즉 어떤 프로세스와 운영이 수준 이하인지, 어떤 학생 서비스가 기대만큼 효과적이지 않은지, 어떤 학생이 문제를 겪고 있는지, 부서 지출이 학생에게 어떤 영향을 미치는지 등 교육 기관의 리더십에 정보를 제공할 수 있습니다. 결과, 학생들이 무엇에 시간을 보내고 있는지, 연구자들이 연구를 진행하는 데 필요한 보조금을 받지 못하는 이유 등이 있습니다.
올바른 데이터 분석 플랫폼을 통해 교육기관은 학생, 교수, 지원 직원, 관리자, 심지어 학생 부모의 경험을 개선하고 향상시킬 수 있습니다. 교육 분야의 빅데이터는 대학이 비즈니스 모델, 학생의 학문적 성과, 교수의 효율성을 혁신하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 빅데이터에서 얻은 통찰력은 교육 기관의 기술 시스템을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
데이터 분석을 통해 얻은 통찰력을 통해 이를 수행할 수 있는 10가지 방법은 다음과 같습니다.
1) 등록을 늘리거나 보다 정확한 등록 예측을 합니다.
데이터 분석은 기관이 마케팅 및 채용 전략이 얼마나 잘 작동하고 있는지 파악하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 대학에서는 해당 기관의 웹사이트를 클릭하는 예비 학생들의 행동을 추적하고 학생들이 사이트에서 더 많은 시간을 보내는 곳, 그곳에서 무엇을 하는지, 사이트를 떠나는 곳이 어디인지 확인할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 교육기관이 웹사이트를 더욱 매력적으로 만들고 예비 학생들의 관심을 끄는 유형의 정보와 기능을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.
올바른 데이터를 통해 교육기관은 향후 등록에 대해 더 나은 예측을 할 수도 있습니다. 행정부에서는 인구통계학적 데이터, 학생의 관심사, 장래 학생 방문 정보는 물론 고등학생과 이들의 선호도에 관한 데이터까지 살펴볼 수 있습니다. 예측 분석은 교육기관이 가까운 미래에 등록할 학생 수를 더 잘 파악하는 데 도움이 되며, 이는 관리자가 예산을 편성하고 리소스를 보다 효과적으로 할당하는 데 도움이 됩니다.
2) 학생 유지 및 이수율 향상
대학에서는 또한 예측 분석을 사용하여 중퇴율, 학생들이 떠나는 이유, 어디로 가는지, 머물기로 결정하는 데 무엇이 도움이 되는지 살펴봅니다. 이러한 풍부한 지식을 바탕으로 관리자는 학생을 유지하고 학위 목표를 달성하는 데 도움이 되는 프로그램을 만들고 이니셔티브를 활성화할 수 있습니다.
데이터 분석은 또한 어떤 학생들이 중퇴할 위험이 있는지, 그 이유를 교육 기관에 보여줄 수 있으며, 이를 통해 선제적인 조치를 취하고 학문적, 사회적, 정신적 또는 기타 방식으로 어려움을 겪고 있는 학생들을 돕기 위한 지원 전략을 고안할 수 있습니다. 이러한 전략에는 개인교습, 상담 또는 학업 상담이 포함될 수 있습니다.
3) 학생과 교직원을 위한 프로세스와 운영을 보다 효율적으로 만듭니다.
고등 교육 기관에는 학생과 교직원 모두에게 시간이 많이 걸리고 복잡할 수 있는 관료적 프로세스가 많이 있습니다. 예를 들어, 입학 절차는 몇 달이 걸리고 많은 서류 작업이 필요합니다. 재정 지원을 신청하고 수집하는 것도 번거로운 과정이 될 수 있습니다. 새로운 학생에게 수업 등록은 엄청나게 어려울 수 있습니다.
데이터 분석을 통해 기관은 해당 프로세스와 기타 프로세스에서 병목 현상이 발생하는 위치를 파악할 수 있습니다. 학생이나 교직원이 가장 많은 오류를 범하거나 프로세스를 완전히 포기하는 부분을 확인할 수 있습니다. 이러한 정보를 바탕으로 관리자는 프로세스를 간소화하고, 보다 효율적으로 만들고, 학생과 교직원이 번거로움 없이 필요한 작업을 수행하도록 도울 수 있는 방법을 고려할 수 있습니다.
4) 학업 성취도를 더 잘 평가합니다.
관리자와 교수는 학생 행동 및 학업 성과에 대한 데이터를 확인하여 학생들이 학업 요구 사항을 충족하는 데 어떻게, 어디서 실패하거나 어려움을 겪고 있는지에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 직원은 위험에 처한 학생들에게 개입하여 학기 내내 도움을 줄 수 있을 뿐만 아니라 어떤 수업과 과목이 학생들에게 가장 많은 문제를 야기하는지, 어떤 교수가 효과적이지 않은지, 그 이유와 다양한 정보를 기관에 알립니다. 새로운 서비스를 제공하거나 제대로 작동하지 않는 프로그램을 정밀 검사하여 교육 기관이 학생 성과를 향상시키는 데 도움이 될 수 있는 기타 통찰력.
5) 교수진이 더욱 효과적으로 활동할 수 있도록 지원
교수가 얼마나 효과적인지에 대한 데이터는 교육 기관에도 가치가 있을 수 있습니다. 이 정보를 통해 관리자는 학생의 선호도와 요구 사항을 충족하기 위해 필요에 따라 강좌 제공을 개편하거나 새로운 직원을 고용할 수 있습니다. 데이터 분석을 통해 교육기관은 강사의 시험이 얼마나 쉬운지 또는 어려운지, 특정 커리큘럼이 학생에게 어떻게 도움이 되는지 확인할 수 있습니다. 학생이 교수가 기대하는 방식으로 학습하지 않는 경우 교수진은 데이터를 사용하여 코스에서 필요에 따라 사전에 변경할 수 있습니다.
데이터 분석에서 얻은 통찰력은 대학이 교수를 지원하고 결과를 향상시킬 수 있는 온라인 수업, 전자책, 기타 소프트웨어 애플리케이션과 같은 학생들을 위한 학습 옵션을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 통찰력은 교수진이 추가 개발이나 교육을 통해 혜택을 얻을 수 있는지 여부를 관리자에게 알릴 수도 있습니다.
6) 보안 강화 및 캠퍼스 전체의 안전 개선
캠퍼스에서의 신체적 안전은 대부분의 대학에서 매우 높은 우선순위입니다. 데이터 분석은 기관이 잠재적인 보안 위험과 취약성을 식별하는 데 도움을 주는 중요한 도구가 될 수 있습니다.
비디오 카메라와 같은 장치는 엄청난 양의 데이터를 수집하며, 분석을 통해 해당 데이터를 구문 분석하고 캠퍼스를 가로지르는 거리의 교통 안전을 개선하는 방법부터 황량한 거리에 안전 조명 및 인스턴트 통신 장치를 설치하는 방법에 이르기까지 광범위한 안전 요소에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 또는 원격 위치. 실시간 데이터 분석을 통해 안전 사고를 더 빨리 보고하고 캠퍼스 보안 대응을 더욱 효과적이고 효율적으로 수행할 수 있습니다.
데이터 분석은 또한 축구 경기와 같이 대규모 군중 속에서 잠재적인 사건이 발생할 수 있는 위치를 캠퍼스 경찰에게 알릴 수도 있습니다. 관리자는 안전 위험 가능성에 대한 통찰력을 얻고 이러한 통찰력을 사용하여 기숙사 정책을 변경하거나 특정 시간 및 위치에서 보안 직원을 늘리거나 특정 건물 또는 활동의 운영 시간을 수정할 수 있습니다.
7) 기술을 보다 효율적으로 만든다
고등 교육 기관이 운영을 개선하고 학생 경험을 향상하며 직원의 생산성을 유지하는 데 도움이 되는 기술로 전환함에 따라 데이터 분석은 관리자가 해당 기술 솔루션이 제대로 실행되도록 보장하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 분석을 통해 IT 직원은 어떤 애플리케이션이 가장 많이 사용되고 있는지, 어떤 프로그램에 결함이 있는지, 어떤 소프트웨어가 학생이나 교직원에게 너무 복잡하거나 실망스러운지, 어떤 장비가 자주 오작동하는지 확인할 수 있습니다. 분석을 통해 네트워크의 잠재적인 보안 위험을 식별하고, 시스템의 의심스러운 동작을 IT에 알리고, 관리자에게 공격이나 데이터 위반에 대해 알리고, IT 인프라 내의 오류를 정확히 찾아낼 수 있습니다.
8) 학습을 개인화하고 다양한 교육 요구에 적응합니다.
학생 성과와 학업 진행 상황을 분석함으로써 교육 기관은 어떤 학생에게 새로운 학습 옵션이 필요한지 확인할 수 있습니다. 조교가 학생과 함께 수업에 참석하여 메모를 하게 하거나 실험실에서 개인화된 지도를 제공하는 등 학생의 다양한 학습 요구 사항에 적응하면 기관에서 기존 학생을 유지하는 것뿐만 아니라 졸업하는 데에도 도움이 될 수 있습니다. 또한 신입생 유치를 위한 판매 포인트가 될 수도 있습니다.
개인화 학습의 일부는 이전 학기의 학생 성과에 대한 과거 데이터 또는 통찰력을 통해 다양한 요구 사항에 대한 추세를 식별하는 것입니다. 일부 교육기관에서는 이 데이터를 사용하여 학생들에게 고유한 학습 스타일과 요구 사항에 맞는 학습 트랙을 만들 수 있는 기능을 제공합니다.
9) 재무 관리 및 지출 개선
대학이 예산 삭감과 비용 상승으로 어려움을 겪고 있는 가운데, 데이터 분석을 사용하여 어디에서 돈이 손실되고 있는지, 지출이나 자원 사용에서 더 효율적일 수 있는 곳을 파악하는 데 도움을 받을 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 분석은 기관이 에너지 비용을 어떻게 관리하는지(또는 관리하지 않는지)에 대한 세부 정보를 제공할 수 있으므로 관리자는 에너지 효율성을 높이기 위해 변화를 만들 수 있습니다. 더 나은 통찰력을 통해 관리자는 에너지 비용, 건물 유지 관리, 스포츠 프로그램, 과외 활동, 캠퍼스 내 주택, 교직원 급여 등과 같은 예산 항목에 대해 더 나은 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다.
10) 자원 관리 개선
교육기관에서는 돈을 어떻게 쓸지 결정하기 위해 예산을 편성하지만, 학생 활동이나 클럽을 위한 강사, 새로운 과정을 위한 공간, 건물의 물리적 공간 등 비금전적 자원을 할당하는 방법도 결정해야 합니다. 및 기타 회의 공간. 데이터 분석은 어떤 프로그램이 가장 성공적인지, 어떤 코스가 인기가 있는지, 어떤 클럽이나 수업이 주요 건물 공간과 자원을 사용하고 있는지 기관에 알릴 수 있습니다. 이러한 지식이 없으면 관리자는 기관의 자원을 최대한 효율적이고 효과적으로 사용하고 있는지 알 수 없습니다. 올바른 정보를 통해 교육기관은 기숙사 채우기부터 수용력 확보, 특히 인기 있는 과외 활동을 위한 추가 장비 또는 장비 구매에 이르기까지 리소스 활용을 극대화할 수 있습니다.
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