Universidade Aberta Árabe
Utilizando a análise de dados para identificar e auxiliar estudantes vulneráveis
A tutora ajuda o aluno a revisar os materiais na mesa

Para fomentar o sucesso acadêmico dos alunos, é fundamental identificar maneiras de manter graduandos e graduados motivados. A Universidade Aberta Árabe (AOU) utiliza o IBM® Watson Analytics™ para identificar quais alunos estão em risco de abandonar os estudos e criar novas iniciativas para ajudar mais alunos a chegarem ao dia da formatura.

Desafio de negócio

A AOU desejava identificar os principais fatores por trás da progressão dos alunos e das taxas de retenção, para poder ajudar os alunos com dificuldades e aumentar os índices. As funções analíticas podem ajudar a entender os dados complexos?

Transformação

Ao aproveitar o IBM Watson Analytics, a AOU pode identificar os principais fatores que impulsionam o avanço e a permanência dos alunos, e criar iniciativas específicas para ajudar os estudantes com dificuldades a se reerguerem rumo ao sucesso.

Resultados Entrega
insight que capacita a AOU a desenvolver iniciativas que ajudam os alunos a ter sucesso
Ajuda
aumentar as taxas de retenção e progressão dos alunos, criando receita estável
Até 11%
de perda de receita evitada através da reformulação dos cursos principais.
História do desafio do negócio
Identificando alunos com dificuldades

Com campus independentes em oito países, a Universidade Aberta Árabe (AOU) é uma organização muito diversificada. A universidade enfrenta os mesmos desafios que qualquer instituição de ensino superior moderna, em qualquer lugar do mundo: atrair e reter alunos, manter altos padrões acadêmicos e garantir a sustentabilidade financeira. Ao mesmo tempo, sua abrangência internacional significa que suas estratégias de alto nível também precisam respeitar a situação cultural, legal, acadêmica e financeira única de cada campus nacional.

O professor Ashraf Hussein, diretor da Faculdade de Computação e Engenharia e Vice-Presidente de Tecnologia da Informação e Educação da AOU, explica: "Cada campus é regido pelos requisitos de seu Ministério local de Ensino Superior (MoHE) e é afetado por diferentes condições socioeconômicas e padrões de educação escolar. Isso significa que é desafiador obter uma análise abrangente do desempenho acadêmico e das realizações dos alunos."
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O Professor Hussein prossegue: "Estávamos tendo dificuldades para realmente separar os fatores que contribuem para o desempenho dos estudantes." Isso tornou difícil saber por onde começar ao desenvolver estratégias para auxiliar os alunos com desempenho insatisfatório e, assim, aumentar as taxas de progressão e retenção. Os dados são simplesmente muito complicados para serem compreendidos apenas por meio de planilhas - é preciso ser capaz de visualizar não apenas os dados em si, mas também as relações entre diferentes áreas, a tendência deles e o que está acontecendo nos bastidores."

O Professor Hussein reconheceu que uma solução de análise de dados poderia ajudar: "Decidi realizar um estudo para investigar os fatores contribuintes por trás das taxas de retenção e progressão dos estudantes - mas primeiro eu precisava das ferramentas certas para o trabalho."

Como parte de sua estratégia para dobrar o número de alunos em cinco anos, a AOU se propôs a melhorar as taxas de progressão e retenção dos estudantes. No entanto, a complexidade da organização tornou difícil identificar os principais fatores relacionados à progressão e retenção dos estudantes.

O IBM Watson Analytics tem sido vital para nos permitir desvendar uma massa de dados anteriormente impenetráveis e revelar insights valiosos. Professor Ashraf S. Hussein Dean of the Faculty of Computing and Engineering and Vice President for Information and Education Te Arab Open University
História de transformação
Implementação de uma solução de análise

O Professor Hussein começou a procurar uma solução de análise de dados que pudesse fornecer insights instantâneos e fosse fácil o suficiente de usar para que, no futuro, pudesse ser disponibilizada aos alunos da AOU.

Ele observa: "Como ex-funcionário da IBM, eu já tinha um bom entendimento da tecnologia e cultura da IBM - então, quando ouvi falar sobre o IBM Watson Analytics, vi que seria perfeito para o que precisávamos. Seu formato de apontar e clicar é muito mais simples de usar do que as outras soluções que consideramos e tem recursos internos de análise preditiva que outros não têm. Além do mais, testei a precisão da análise preditiva e obtive uma pontuação muito alta. Não foi difícil decidir pela implementação.”

O IBM Watson Analytics é um serviço inteligente de descoberta de dados que guia a exploração de dados, automatiza análises preditivas e permite a criação fácil de painéis e infográficos, capacitando os usuários a obterem insights sem esforço e compartilharem suas descobertas.

"O IBM Watson Analytics oferece uma série de recursos em um único lugar, enquanto a maioria das outras soluções são mais como um conjunto de ferramentas separadas que você precisa alternar entre elas," observa o Professor Hussein." "Também é muito fácil colaborar e compartilhar dados na plataforma; por exemplo, usamos o recurso 'Expert Storybooks' para criar rapidamente apresentações interativas e compartilhar nossas descobertas."

Com a solução da IBM em vigor, o Professor Hussein tinha as ferramentas para estudar os fatores que influenciam as taxas de retenção e progressão dos alunos (sendo a taxa de progressão definida como a rapidez com que um aluno conclui seu curso).

"Para começar, realizamos um estudo ao longo de vários anos para ver como as taxas de progressão e desistência evoluíram ao longo do tempo no Programa de Tecnologia da Informação e Computação (Information Technology and Computing Program - ITC)", diz o Professor Hussein. "Descobrimos que a taxa de abandono de um semestre para o outro diminuiu ao longo do estudo, demonstrando que nossos esforços para melhorar os padrões de qualidade em toda a universidade foram eficazes. Também descobrimos que os alunos que fazem cursos de nível inferior têm uma taxa de evasão muito maior do que aqueles que fazem cursos mais avançados, uma descoberta que merece ser mais explorada.

“A análise de dados revelou que o aprimoramento da garantia de qualidade e dos padrões dentro da Faculdade de Computação e Engenharia melhora a taxa geral de desistência em uma média de 18%, ao mesmo tempo em que aumenta a eficiência relativa de cada área na administração do programa ITC em uma média de 10%, ao longo do período considerado, de outono de 2013 a outono de 2017. Além disso, confirmamos que Kuwait, Bahrain e Egito estão trabalhando próximo à relação ideal de funcionários (tempo integral e meio período) para alunos.”

“Na segunda fase do estudo, desenvolvemos indicadores-chave de desempenho acadêmico [KAPIs] para os cursos do Programa ITC e, em seguida, monitoramos tendências e investigamos os fatores que contribuem. Por exemplo, um KAPI importante foi a porcentagem de estudantes desistentes; isto é, a porcentagem de alunos que abandonam um curso. Vimos que o desvio padrão dos resultados do curso de um aluno era um fator importante por trás desse KAPI, juntamente com seu país de origem e o nível do curso - novamente, aqueles que estudavam cursos de nível mais baixo tinham maior probabilidade de abandonar.”

Ele acrescenta: "A solução de análise da IBM é vital para nos permitir executar esses estudos e identificar os fatores contribuintes e sinais de aviso para os alunos com dificuldades."

História dos resultados
Aumentando as taxas de retenção de estudantes

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."

Universidade Aberta Árabe

A Universidade Aberta Árabe (AOU) (link externo ao ibm.com) é um projeto de desenvolvimento sustentável e sem fins lucrativos educacional estabelecido em 2002 pelo príncipe HRH Talal Bin Abdul-Aziz, presidente do Conselho de Administração da AOU. A sede da AOU é o Kuwait e tem mais sete campi de campo no Líbano, Jordânia, Arábia Saudita, Egito, Bahrein, Omã e Sudão. Sob um acordo de parceria com a Open University no Reino Unido, a AOU oferece uma variedade de programas acadêmicos de graduação e pós-graduação ministrados em inglês.
 

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Produzido nos Estados Unidos da América, Junho de 2017.

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