Com os insights revelados pela análise, a AOU agora pode identificar alunos vulneráveis e criar iniciativas mais direcionadas para ajudá-los, aumentando as taxas de retenção e progressão, e aumentando o número de estudantes.
O Professor Hussein comenta: 'Com a ajuda do IBM Watson Analytics, conseguimos identificar os principais fatores que nos ajudam a entender por que os alunos desistem da universidade e tomar medidas para aumentar as taxas de retenção.
"Por exemplo, o país de origem dos alunos era um forte indicador das taxas de desistência. Notamos que, devido à diversidade de países de origem de nossos estudantes, a qualidade e o alcance de sua educação no ensino médio podem variar consideravelmente. Isso significava que alguns estudantes tinham dificuldade em se manter atualizados até mesmo nos cursos básicos de um programa de baixo nível. Como resultado, decidimos examinar o efeito de oferecer os cursos de matemática de crédito zero introdutório IT100, IT101 e MA100 em nosso campus do país de Omã como um requisito obrigatório do MoHE.
"O experimento foi monitorado durante todo o período considerado de outono de 2013 a outono de 2017. A análise de dados mostrou que a oferta dos cursos introdutórios supramencionados resultou na diminuição da porcentagem de estudantes desistentes dos cursos básicos de matemática do nível um em uma média relativa de 34%, enquanto aumentou a taxa de aprovação em uma média relativa de 12%."
"Os resultados sugerem que esses cursos introdutórios foram bem-sucedidos em dar aos alunos a linha de base de que precisam para ter sucesso no sistema AOU. Agora estamos ampliando esse sucesso implementando cursos semelhantes em outros tópicos e/ou países."
Além de examinar os KAPIs em diferentes cursos, também foi importante obter insights sobre o desempenho acadêmico de cada aluno. A AOU projetou uma pontuação de "Fator de risco do aluno" (SRF), composta pelo atual GPA do aluno, pela taxa de progressão e pelo número de avisos recebidos.
O Professor Hussein observa: 'Esse escore SRF pode ser utilizado para identificar alunos que estão enfrentando dificuldades e precisam de apoio, para que a universidade possa intervir antes que eles parem de progredir e desistam. Percebemos que um fator determinante das pontuações SRF era a senioridade acadêmica do aluno: estudantes juniores tendem a enfrentar dificuldades no início de seus estudos devido à sua falta de familiaridade com o Sistema de Educação Aberta.
"O GPA do ensino médio também desempenha um papel crucial na determinação do SRF, já que os alunos com desempenho médio e baixo no ensino médio encontram seus estudos de graduação mais desafiadores. Além disso, um fator importante que afeta a SRF é o país em que as pessoas estavam estudando, devido ao fato de que os alunos de diferentes países têm diferenças na formação acadêmica e em várias situações socioeconômicas, juntamente com diversidade em recursos físicos e infraestrutura."
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Por exemplo, nossos campus no Kuwait, Egito, Jordânia, Bahrain e Riyadh são mais modernos e possuem 'edifícios inteligentes', enquanto os de Líbano e Omã são mais antigos e menos bem equipados. Agora estamos trabalhando na modernização de nossos prédios antigos para oferecer um excelente ambiente de aprendizado para todos os nossos alunos, seja qual for o campus em que estejam.
"As situações políticas em diferentes países também desempenham um papel no sucesso acadêmico dos alunos — na Jordânia e no Líbano, por exemplo, há muitos refugiados sírios, cuja situação financeira pode, muitas vezes, dificultar muito o compromisso deles com seus estudos. Agora estamos trabalhando para fornecer fundos para ajudar esses estudantes e ajudar a reduzir suas pontuações na SRF, aumentando suas chances de concluir um curso universitário."
Ao permitir que a AOU ofereça ajuda direcionada aos alunos com dificuldades e aumente as taxas de retenção, a solução da IBM também contribui para criar um fluxo de receita mais estável para a universidade.
“Quando os estudantes desistem, isso tem um impacto financeiro na universidade”, comenta o professor Hussein. "Ao impulsionar as taxas de retenção, temos maior segurança financeira e a capacidade de continuar investindo em recursos educacionais ainda melhores. É uma situação em que todos saem ganhando.
"Além de rastrear e analisar o desempenho acadêmico dos alunos, o IBM Watson Analytics nos ajudou a atualizar o novo Programa ITC, que foi revalidado em abril de 2017. Nossa análise revelou que oferecer cursos básicos que compreendem apenas três ou cinco horas de estudo leva a perdas de receita de 6 a 11 por cento. Por isso, atualizamos o programa para oferecer apenas quatro e oito cursos básicos de carga horária, aumentando nossa receita e proporcionando resultados de aprendizagem do programa ainda melhores".
Ele conclui: "O IBM Watson Analytics tem sido vital para nos permitir destrinchar uma massa de dados anteriormente impenetráveis e descobrir insights valiosos. Ao usar esse conhecimento para aumentar as taxas de progresso e retenção, não apenas estamos fornecendo suporte aos alunos vulneráveis de que precisam - também estamos garantindo uma fonte de receita estável que pode ser reinvestida na universidade para aprimorar ainda mais a experiência educacional - é um ciclo positivo que não seria possível sem o uso da análise de dados.
"A análise de dados está se tornando crucial para a tomada de decisões baseada em fatos em todas as áreas da vida universitária. Vejo o IBM Watson Analytics como um companheiro de tomada de decisões para ajudar a AOU a alcançar um sucesso acadêmico, administrativo e financeiro ainda maior."