Recientemente EDUCAUSE destacó las instituciones donde los líderes de TI han estado ayudando a sus organizaciones a tomar decisiones basadas cada vez más en la información. La Universidad de Mississippi (UM) se presentó como un estudio de caso sobre cómo las instituciones de educación superior pueden usar datos y análisis para mejorar los resultados de los estudiantes. La universidad tiene 23,000 estudiantes en todos sus campus, y con un aumento general del 55 por ciento en la matrícula en un período de diez años que termina en 2016, se encuentra entre las universidades de más rápido crecimiento en el país.
Tweet: Cómo Ole Miss utiliza los datos para identificar a los estudiantes en riesgo académico.
Ese rápido crecimiento, combinado con el cuerpo estudiantil diverso de UM y los recursos relativamente limitados como una universidad pública en un estado pobre, significa que la universidad necesita aprovechar cada oportunidad que pueda para salir adelante, y los datos pueden ayudarlo a lograrlo.
Sentando las bases
La Universidad de Mississippi (UM) ha estado preparando el terreno durante años para prepararse para el tipo de información que ahora obtiene de sus datos. Gradualmente, ha podido construir sobre la infraestructura que tenía para recopilar diferentes tipos de datos, como la información de asistencia de los estudiantes recopilada desde escáneres automáticos en las aulas que informan las ausencias al sistema casi en tiempo real.
A lo largo de los años, UM ha creado posiciones de analista de datos para ayudar a revisar los datos, y ha aumentado la capacitación y las certificaciones en ciencia de datos entre el personal.
Utilizando los datos
Muchas escuelas luchan con qué hacer con la información una vez que la tienen. Puede haber una cantidad abrumadora de datos y puede ser difícil concentrarse en áreas donde los datos pueden ser prácticos. Ole Miss, con la fundación establecida por su departamento de TI, no tuvo tal problema, al usar los datos para enfocarse en el éxito de los estudiantes.
Como punto de partida, la escuela examinó su clasificación de “riesgo académico”. La escuela cuenta con un sólido programa de asesores y esos asesores pueden ver cómo se están desempeñando los estudiantes a través del portal en línea de la escuela. Las ausencias, las alertas de los instructores y las calificaciones intermedias fueron los factores que intervinieron para que un asesor supiera si un estudiante estaba en la categoría de riesgo académico, en riesgo de no completar un trimestre de otoño o primavera con una buena posición académica. Sin embargo, muchos asesores pensaron que los grados intermedios llegaron demasiado tarde para intervenir y ayudar al estudiante.
Resolviendo un problema
La universidad recientemente cambió el proceso para usar el análisis predictivo. UM trabajó estrechamente con el Centro para el éxito estudiantil y la experiencia de primer año de la escuela para aumentar a diez las variables que indicarían un estudiante en riesgo; además de las ausencias, las alertas de los instructores y las calificaciones intermedias, incluyeron elementos como el rendimiento de la escuela secundaria en materias principales para estudiantes nuevos y el GPA más reciente para estudiantes continuos, para predecir la probabilidad de que un estudiante tenga una posición académica “buena” o “no buena”. Trabajaron para aumentar las tasas de precisión de su modelo de datos y crearon un panel de riesgo académico para asesores.
El proceso de filtrado es completamente automatizado, lo que ahorra tiempo para el departamento de TI en lo que sería una tarea manual de lo contrario ardua.
Los resultados han sido positivos hasta ahora, pero como todo buen trabajo con datos, la universidad ya está pensando en cómo podría ser mejor. Dado que los resultados del trabajo hasta la fecha significan que se toman acciones para los estudiantes si se considera que están en riesgo académico, los asesores sugieren recopilar datos sobre esas intervenciones. Al medir los tipos de intervención y su efectividad, la Universidad de Mississippi puede utilizar los datos para aumentar el impacto que los mismos pueden tener en la vida de sus estudiantes.
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