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Case Studies
Arab Open University
为了助力学生的学业成功,必须找到保持研究生和本科生积极性的方法。阿拉伯开放大学 (AOU) 使用 IBM® Watson Analytics™ 来识别哪些学生面临退学风险,并制定新举措来帮助更多学生顺利毕业。
阿拉伯开放大学 (AOU) 在八个国家设有独立校园,是一个非常多元化的组织。该校与世界上任何地方的现代大学都面临着同样的挑战:吸引和留住学生、保持高学术标准,以及保持财务可持续性。同时,其国际化布局意味着顶层战略也需要尊重各国校园独特的文化、法律、学术和财务状况。
AOU 计算与工程学院院长兼负责信息与教育技术的副校长 Ashraf Hussein 教授解释道:“每个校区均受当地高等教育部 (MoHE) 的要求管辖,并受到不同社会经济条件和学校教育标准的影响。这意味着对学生的学业表现和成就进行全面分析,是一件具有挑战性的工作。”
Hussein 教授继续说道:“我们一直难以真正区分对学生成绩有贡献的驱动因素。因而,在制定策略帮助困难学生,并提高升学率和保留率时,我们感到挑战重重、无从下手。数据太复杂了,仅用电子表格无法理解——不仅要能看到数据本身,还要看到不同领域之间的关系、趋势以及幕后发生的事情。”
Hussein 教授认识到基于数据分析的解决方案可以提供帮助:“我决定进行一项研究,调查学生保留率和升学率背后的影响因素,但首先我需要适合这项工作的工具。”
AOU 的战略是在五年内使学生人数翻番,其中一个方面就是要提高学生的升学率和保留率。然而,由于该组织的复杂性,难以明确与学生升学率和保留率相关的关键因素。
Hussein 教授开始寻找一种能够提供即时洞察力的数据分析解决方案,并且需要足够容易使用,以便将来有可能向 AOU 学生提供。
他指出:“作为 IBM 的前员工,我对 IBM 的技术和文化已经有着很好的了解,所以当我听说 IBM Watson Analytics 时,我认为它非常适合。它的点击式界面比我们考虑的其他解决方案使用起来要简单得多,并且它具有其他解决方案所没有的内置预测分析功能。更重要的是,我测试了预测分析的准确性,得分非常高。实施这一方案的决策是很容易做出的。”
IBM Watson Analytics 是一项智能数据发现服务,可引导数据探索,自动进行预测分析,并能轻松创建仪表盘和信息图表,使用户能够毫不费力地获得洞察力并分享发现。
“IBM Watson Analytics 集中一处提供大量功能,而大多数其他解决方案更像是一组独立的工具,必须不断切换,”Hussein 教授指出。“在平台上协作和共享数据也非常容易;例如,我们使用“专家故事书”功能快速构建交互式演示文稿来分享发现。”
有了 IBM 解决方案,Hussein 教授就拥有了研究学生保留率和升学率背后驱动因素的工具(升学率定义为学生完成课程的速度)。
“首先,我们进行了一项为期数年的研究,以了解信息技术和计算项目 (ITC) 的升学率和辍学率随时间的变化趋势,”Hussein 教授说。“我们发现,在研究过程中,学期间的辍学率有所下降,这表明我们为提高整个大学的质量标准所做的努力是有效的。我们还发现,学习较低级别课程的学生比学习高级课程的学生的辍学率要高得多,这一发现值得进一步探索。
“数据分析发现,2013 年秋季至 2017 年秋季期间,计算与工程学院的质量保证和标准的提升,使总体辍学率平均降低了 18%,同时还使每个分校实施 ITC 项目的相对效率平均提高了 10%。此外,我们已经确认科威特、巴林和埃及的教职员工(全职和兼职)与学生的比例接近最佳水平。”
“在研究的第二阶段,我们为 ITC 项目课程制定了关键学术表现指标 [KAPI],然后监测趋势并调查影响因素。例如,一个重要的 KAPI 是退学学生百分比,即退学学生占所有学生的百分比。我们发现,学生课程成绩的标准差、原籍国和课程级别,是此 KAPI 背后的重要驱动因素——同样,学习较低级别课程的人更有可能退学。”
他补充道:“IBM 的分析解决方案至关重要,使我们得以开展这些研究、识别陷入困境的学生的影响因素和警告信号。”
借助分析揭示的洞察,AOU 现在可以识别弱势学生,并制定更有针对性的举措来帮助他们,提高保留率和升学率,并增加学生数量。
Hussein 教授评论道:“借助 IBM Watson Analytics,我们能够查明关键因素,帮助我们了解学生辍学的原因,并采取措施提高保留率。
“例如,学生的原籍国是辍学率的有力指标。我们意识到,由于我们的学生来自不同国家,他们的高中教育的质量和范围可能存在很大差异。这意味着即使在低级别课程的核心课程上,有些学生也很难跟上节奏。因此,我们决定在阿曼校区提供零学分数学入门课程 IT100、IT101 和 MA100,作为 MoHE 的强制性要求,并研究这样做的效果。
“从 2013 年秋季到 2017 年秋季,我们一直在监测这一实验。分析显示,提供上述入门课程,使一级核心数学课程退学的学生比例平均相对减少了 34%,同时通过率平均相对提高了 12%。”
“结果表明,这些入门课程成功地为学生提供了在 AOU 系统中取得成功所需的基线。我们现在正通过在其他主题和/或国家,实施类似的课程来巩固这一成功。”
除了研究跨课程的 KAPI 之外,还希望深入了解个别学生的学业表现。AOU 设计了“学生风险因素”(SRF) 分数,由学生当前的 GPA、升学率和收到警告的数量组成。
Hussein 教授指出:“这个 SRF 分数可以用来识别有困难并需要支持的学生,以便大学可以在他们停止进步和退学之前进行干预。我们发现,SRF 分数背后的一个关键因素,是学生的学术资历:由于不熟悉开放教育体系,低年级学生往往在学习的早期阶段遇到困难。
“高中 GPA 在确定 SRF 方面也起着至关重要的作用,因为高中成绩中等或较差的学生会发现本科学习更具挑战性。此外,影响 SRF 的一个重要因素是就读的国家,因为不同国家的学生有着不同的学术背景和社会经济状况,以及物质资源和基础设施的多样性。”
“例如,我们在科威特、埃及、约旦、巴林和利雅得的校区都比较现代化,拥有‘智能楼宇’,而在黎巴嫩和阿曼的校区则比较陈旧,设备也不完善。我们现在正在努力升级旧建筑,为所有学生(无论他们位于哪个校园)提供良好的学习环境。
“不同国家的政治局势也对学生的学业成功产生影响,例如在约旦和黎巴嫩,有很多叙利亚难民,他们的经济状况往往使他们很难全身心投入学业。我们现在正在努力提供资金,帮助这些学生,降低其 SRF 分数,提高他们完成大学教育的机会。”
通过助力 AOU 为陷入困境的学生提供有针对性的帮助,并提高保留率,IBM 解决方案还为这所大学创造了更稳定的收入来源。
Hussein 教授说:“当学生辍学时,会对大学产生财务影响。”“通过提高保留率,我们提升了财务安全性,并有能力继续投资于更好的教育资源。这是双赢的。
“除了跟踪和分析学生的学业成绩之外,IBM Watson Analytics 还帮助我们更新了 ITC 项目,该项目上一次再验证是在 2017 年 4 月。我们的分析显示,提供仅包含三到五个学时的核心课程,会导致收入损失 6% 到 11%。因此,我们更新了该项目,仅提供四个和八个学时的核心课程,从而增加了收入,并促成了更好的学习成果。”
他总结道:“IBM Watson Analytics 起到了至关重要的作用,帮助我们挖掘了大量之前难以获取的数据,并发现了有价值的洞察。利用这些洞察来提高升学率和保留率,我们不仅为弱势学生提供了所需的支持,还确保了稳定的收入来源,让资金可以重新投入大学、进一步增强教育体验——如果不利用数据分析,就不可能实现这个良性循环。
“在大学生活各个领域,数据分析对于基于事实的决策正变得至关重要。我将 IBM Watson Analytics 视为决策伙伴,它帮助 AOU 取得了更大的学术、管理和财务成功。”
阿拉伯开放大学 (AOU)(链接位于 ibm.com 外部)是一个可持续发展和教育非营利项目,由 AOU 董事会主席 Talal Bin Abdul-Aziz 亲王殿下于 2002 年建立。AOU 总部位于科威特,并在黎巴嫩、约旦、沙特阿拉伯、埃及、巴林、阿曼和苏丹设有七个国家校区。根据与英国开放大学的合作协议,AOU 提供一系列以英语授课的本科和研究生学术课程。
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2017 年 6 月在美国制作。
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