Chip 和 Dan Heath是暢銷書“Made to Stick”和“Switch”的作者，他們曾說過：“數(shù)據(jù)只是成千上萬個故事的總結(jié)。” 確實，但摘要并不是故事本身，尤其是在學生保留率方面。

故事更加復雜和微妙。分析數(shù)據(jù)會產(chǎn)生信息——更好地理解故事。它還可以預測接下來的章節(jié)和續(xù)集會發(fā)生什么。對于許多使用數(shù)據(jù)來幫助提高保留率和學生支持的高等教育機構(gòu)來說，這是一個缺失的難題。

考慮一下這個數(shù)據(jù)點：超過 40% 的社區(qū)大學學生既沒有完成大學學業(yè)，也沒有轉(zhuǎn)學到另一所學校。雖然該數(shù)據(jù)點是無數(shù)學生故事的總結(jié)，但它只是：總結(jié);40% 以上的高等教育旅程的終點??。

但是，如果我們查看其他數(shù)據(jù)以更好地理解將我們帶到這一點的故事呢?如果我們查看輟學學生并分析他們在大學期間的表現(xiàn)會怎樣?如果我們收集的信息可以告訴我們學生在決定離開之前與他們的目標、課程和課程脫節(jié)的那一刻會怎樣?

可以。

更好的是，通過了解學生數(shù)據(jù)告訴我們的知識，機構(gòu)和工作人員可以在為時已晚之前進行干預并提供必要的個性化支持。

讓我們討論如何準確地分析數(shù)據(jù)可以提高高等教育中的學生保留率和學生支持：

預測的力量

在提高學生保留率和學生支持方面，數(shù)據(jù)的作用可以歸結(jié)為一種能力：預測能力。預測分析利用學生數(shù)據(jù)不僅可以識別需要幫助的學生，還可以識別阻礙他們成功的障礙。

預測分析使用學生數(shù)據(jù)(例如考試成績、參與度以及社會經(jīng)濟和人口統(tǒng)計因素)來分析和識別每個學生的風險水平，以及何時需要干預以確保成功。

假設(shè)我們有一個學生突然停止上課。通過高等教育公平解決方案，教授和工作人員可以輕松地注意到學生的缺勤情況，并將其編入該人的學生風險數(shù)據(jù)中。雖然學生沒有上課，但學生仍然按時交作業(yè)。該數(shù)據(jù)也可以編譯。

如果分配完成，單獨作為單個數(shù)據(jù)點的缺席可能不會引發(fā)標志。但更廣泛的風險分析將揭示，一些障礙仍然阻礙了學生實際上課的能力，這會損害學生學習和最大程度地取得成功的能力。

預測分析和分析學生數(shù)據(jù)不僅可以預測減員風險，還可以為顧問和成功教練提供主動干預機會和洞察，了解學生可能需要什么支持才能成功地繼續(xù)他們的高等教育之旅。

主動干預提高學生保留率

通過分析數(shù)據(jù)，您可以在每個學生的字里行間閱讀。這讓您可以看到學生的路徑以及他們的去向。當該路徑偏離軌道時，您可以在為時已晚之前進行干預。

主動干預是提高保留率和學生成功的有力因素。Noel-Levitz 的一項研究發(fā)現(xiàn)，學生滿意度和保留率的兩個重要因素是顧問表現(xiàn)出的知識和關(guān)注。

大數(shù)據(jù)允許顧問在學生放棄高等教育之旅之前展示知識和關(guān)注。例如，科羅拉多州立大學決定利用大數(shù)據(jù)進行主動的學生干預。結(jié)果，該大學將其保留率從 82% 提高到 86%，并將畢業(yè)率從 62% 提高到 66%。

需要注意的是，所有校園部門和系統(tǒng)的閉環(huán)可追溯性對于全面了解學生及其需求至關(guān)重要。如果沒有完整的洞察力，您的努力就無法發(fā)揮其全部潛力。

另一方面，使用人工智能驅(qū)動的學生成功軟件可以告訴你現(xiàn)在的整個故事和未來的情況。

學生跑偏時踩剎車

成功教練可以自動洞察哪些學生最需要他們的支持。數(shù)據(jù)解決方案可以將學生歸入風險類別，他們的顧問可以優(yōu)先考慮中高風險范圍內(nèi)的學生。

中央卡羅來納社區(qū)學院學生學習主任Jairo McMican將這個過程比作汽車剎車。成功教練的作用就像是學生走上失敗快車道的剎車。如果沒有正確的信息，成功教練就無法洞察哪輛車正在撞車。

提高學生保留率和學生成功率是一項由多個組成部分協(xié)同工作的努力。數(shù)據(jù)產(chǎn)生的信息有助于更好地了解學生去過的地方和要去的地方。通過高等教育軟件和保留解決方案，教職員工可以了解學生的需求、他們面臨的挑戰(zhàn)以及在他們退出之前如何最好地幫助他們。

超過十分之四的社區(qū)大學生輟學。如果高等教育機構(gòu)采用正確的工具來重寫故事，那么這種結(jié)果可能會改變。