Cómo usar el análisis de datos para incrementar el éxito estudiantil

Insights Article - How 2 colleges are using analytics

Puntos clave

  • Usa el análisis de datos para impulsar la asesoría y éxito de los estudiantes
  • Antes de implementar una tecnología nueva, evalúa el estado de tu institución
  • La tecnología debe estar al servicio de la estrategia

En su rol como ejecutiva responsable de toda la investigación, comparativa de mercado y análisis de datos en EDUCAUSE, una asociación sin fines de lucro y comunidad de líderes en TI comprometidos a promover la educación superior, Susan Grajek monitorea el impacto de la tecnología en la educación superior. Últimamente ha visto resultados alentadores en el uso del análisis de datos para impulsar la evaluación y asesoramiento de alumnos.

Ella dice: “el éxito estudiantil es donde veo mucho interés y movimiento en cuanto al análisis de datos aplicado”. “Nos hemos enfocado principalmente en usar el análisis de datos y la tecnología para repensar, replantear y reconfigurar el proceso de asesoramiento de alumnos”. Gran parte del financiamiento de esta investigación viene de la fundación de Bill y Melinda Gates.

EDUCAUSE ha explorado las tecnologías que permiten que las instituciones ayuden a asesorar a los alumnos y a trazar su educación. Grajek dice, “si piensas como alumno, el éxito viene de responder preguntas del tipo: ¿tengo un plan para mi educación o solo lo estoy improvisando semestre a semestre? ¿Tengo una carrera y conozco sus requisitos? ¿He creado un plan para alcanzar esos requisitos? ¿Voy por buen camino en una materia específica o en mi plan para graduarme en un periodo alcanzable? ¿Qué puedo hacer si no?”.

Estas son grandes preguntas y ninguna tecnología de análisis de datos las puede abordar por sí sola; sin embargo, Grajek señala que los primeros pasos para obtener un panorama desde los datos tienen menos que ver con la tecnología específica que se usa y más con la preparación institucional, cómo se recopila la información, cómo se comunican sus sistemas y si se tiene una estrategia claramente definida.

Grajek menciona, “intentamos ser escépticos sobre plataformas y tecnología específicas porque lo que funciona en una institución no necesariamente lo hará para otra. A veces eso tiene que ver con las metas específicas de la institución y las áreas específicas de enfoque o simplemente con lo que su arquitectura actual puede soportar. Algunas instituciones quieren comprar soluciones disponibles listas para usar, otras quieren crear su propia infraestructura de análisis de datos que les permita desarrollar y gestionar sus propios algoritmos”.

Pero una cosa en la que la mayoría de las universidades parecen estar de acuerdo es cómo miden el éxito. “La medición más común que las instituciones parecen usar para juzgar si están teniendo éxito es la tasa de terminación o la tasa de permanencia de sus estudiantes”.

Grajek cita dos ejemplos recientes de instituciones que aplican el análisis de datos para mejorar estas mediciones:

  • La Universidad Estatal Middle Tennessee (MTSU) lanzó una plataforma de análisis de datos predictivo hace un par de años. A principios de este año, la MTSU observó un incremento de tres puntos porcentuales en la retención de alumnos de primer año. Ese incremento permitió que la universidad lograra la tasa de retención más alta para alumnos de nuevo ingreso en 15 años. La MTSU atribuye directamente este logro a la tecnología.
  • La Escuela de Estudios Profesionales Montgomery County (Pa.) ha estado trabajando en el uso de análisis de datos para el éxito estudiantil por tres años. La universidad ha desarrollado una red de éxito estudiantil que incluye un sistema de alertas oportunas. Con base en los datos de desempeño estudiantil y varios comportamientos asociados, el sistema puede identificar alumnos en riesgo. Entonces, asesores y alumnos reciben alertas para acciones que deben llevar a cabo. El sistema incluye un tablero al que los alumnos y sus asesores pueden ingresar, ahí, ven información de ayuda financiera, el sistema de gestión de aprendizaje de la universidad, entregas de trabajos y cualquier alerta oportuna (todo en una misma pantalla).

Grajek ve el uso de análisis de datos para mejorar el éxito estudiantil como una mejor práctica emergente.

“Creo que muchas instituciones están en negación sobre eso y no están invirtiendo lo suficiente” dice, “mi gran preocupación es que la gente a menudo piensa que la manera de resolver un reto como este es comenzar con la tecnología. Pienso que la tecnología siempre debe estar al servicio de la estrategia. Asegúrate de que tienes a la gente y el proceso, la inversión, las políticas, el entendimiento de los resultados que deseas obtener antes de voltear a ver las tecnologías, y reconoce que, debido a que esta área aún está surgiendo, las inversiones actuales probablemente tendrán una corta vida útil”.

SUSAN GRAJEK, vicepresidenta, Comunidades e Investigación, EDUCAUSE

Susan Grajek es vicepresidenta de EDUCAUSE para las Comunidades e Investigación; es responsable de los programas de investigación, comparativa de mercado y análisis de datos para las comunidades de prácticas formales e informales. Antes de ser parte de EDUCAUSE, pasó cerca de 25 años en la Universidad de Yale en una gama que fue de gestión de TI a puestos de liderazgo. Grajek posee un doctorado en Psicología de Yale.

Y para más detalles y recursos sobre cómo llegar a ser un plantel impulsado por datos, revisa nuestra página de recursos un plantel impulsado por análisis de datos (en inglés).

Acerca del autor

¿Necesitas ayuda?
¡Siempre te podemos servir!

 

Tu centro todo en uno para documentación de productos, asistencia, capacitación y mucho más.