Per favorire il successo accademico degli studenti, è essenziale capire come mantenere la motivazione di laureati e laureandi. Arab Open University (AOU) utilizza IBM® Watson Analytics™ per individuare gli studenti a rischio di abbandono ed elaborare nuove iniziative per aiutare più studenti ad arrivare alla laurea.
AOU voleva identificare i fattori chiave che determinano i tassi di progressione e di fidelizzazione degli studenti, in modo da poter aiutare gli studenti in difficoltà e aumentare i numeri. È possibile dare un senso ai dati complessi attraverso l'analytics?
Con IBM Watson Analytics, AOU può individuare i fattori chiave della progressione e della fidelizzazione degli studenti e sviluppare iniziative mirate per aiutare gli studenti in difficoltà a rimettersi in pista.
Con campus indipendenti in otto Paesi, Arab Open University (AOU) è un'organizzazione molto diversificata. Affronta le stesse sfide di qualsiasi università moderna, in qualsiasi parte del mondo: attrarre e trattenere gli studenti, mantenere elevati standard accademici e preservare la sostenibilità finanziaria. Allo stesso tempo, la sua portata internazionale significa che le sue strategie di alto livello devono anche rispettare la specifica situazione culturale, legale, accademica e finanziaria di ciascun campus nazionale.
Il professor Ashraf Hussein, Preside della Facoltà di informatica e ingegneria e vicepresidente per le tecnologie dell'informazione e dell'istruzione presso AOU, spiega: "Ogni campus è disciplinato dai requisiti locali del Ministero dell'istruzione superiore ed è influenzato da condizioni socio-economiche e standard di istruzione scolastica diversi. Pertanto è difficile ottenere un'analisi completa delle prestazioni e dei risultati accademici degli studenti".
Il professor Hussein continua: “Non eravamo in grado di definire gli elementi che contribuiscono alle prestazioni degli studenti. Pertanto non riuscivamo a capire da dove iniziare per elaborare strategie mirate agli studenti in difficoltà, e aumentando i tassi di progressione e fidelizzazione. I dati sono semplicemente troppo complicati per essere compresi utilizzando solo fogli di calcolo: devi essere in grado di vedere non solo i dati stessi, ma anche le relazioni tra le diverse aree, le tendenze e cosa succede dietro le quinte".
Il professor Hussein si è reso conto della potenziale utilità di una soluzione di analytics: "Ho deciso di fare uno studio per indagare sui fattori che contribuiscono alla fidelizzazione degli studenti e ai tassi di progressione, ma prima avevo bisogno degli strumenti giusti con cui realizzarlo".
Nell'ambito della sua strategia per il raddoppio degli studenti in cinque anni, AOU si è prefissata di migliorare i tassi di progressione e di fidelizzazione degli studenti. Tuttavia, la complessità dell'organizzazione ha reso difficile l'identificazione dei fattori chiave legati alla progressione e al mantenimento degli studenti.
Il professor Hussein ha iniziato a cercare una soluzione di analytics che potesse fornire informazioni immediate e che fosse abbastanza facile da usare da poter essere messa a disposizione degli studenti dell'AOU in futuro.
Hussein sottolinea: "Come ex dipendente IBM, avevo già una buona conoscenza della tecnologia e della cultura IBM, quindi quando ho sentito parlare di IBM Watson Analytics, ho capito che avrebbe fatto al caso nostro. Il suo formato punta e clicca è molto più semplice da usare rispetto alle altre soluzioni che abbiamo considerato e ha funzionalità di analytics predittiva integrate che altri non hanno. Inoltre, ho testato l'accuratezza dell'analytics predittiva e ha ottenuto un punteggio molto alto. È stato facile decidere di implementarlo.
IBM Watson Analytics è un servizio intelligente di rilevamento dati che guida l'esplorazione dei dati, automatizza l'analytics predittiva e facilita la creazione di dashboard e infografiche, consentendo agli utenti di ottenere facilmente informazioni dettagliate e condividere i risultati.
"IBM Watson Analytics ti offre una serie di funzionalità in unica sede, mentre la maggior parte delle altre soluzioni è più un insieme di strumenti separati che devi alternare continuamente", osserva il professor Hussein. “È anche molto facile collaborare e condividere i dati sulla piattaforma; ad esempio, utilizziamo la funzione 'Expert Storybooks' per creare rapidamente presentazioni interattive per condividere i risultati."
Una volta introdotta la soluzione IBM, il professor Hussein disponeva degli strumenti per studiare i fattori alla base dei tassi di fidelizzazione e progressione degli studenti (il tasso di progressione consiste nella velocità con cui uno studente completa il corso di studi).
"Per cominciare, abbiamo condotto uno studio su diversi anni per verificare l'andamento dei tassi di progressione e di abbandono nel corso del tempo per il programma di Informatica e Tecnologia (ITC)", spiega il professor Hussein. "Abbiamo riscontrato che il tasso di abbandono da un semestre all'altro è diminuito nel corso dello studio, a riprova del fatto che i nostri sforzi per migliorare gli standard di qualità in tutta l'università sono stati efficaci. Abbiamo inoltre scoperto che gli studenti che frequentano corsi di livello inferiore hanno un tasso di abbandono molto più elevato rispetto a quelli che seguono corsi più avanzati, una scoperta che merita ulteriori approfondimenti.
"L'analytics ha rivelato che il miglioramento della garanzia di qualità e degli standard all'interno della Facoltà di informatica e ingegneria ha ridotto il tasso di abbandono complessivo di una media del 18%, migliorando al contempo l'efficienza relativa di ciascun ramo nella gestione del programma ITC di una media del 10%, per tutto il periodo considerato dall'autunno 2013 all'autunno 2017. Inoltre, abbiamo confermato che il Kuwait, il Bahrein e l'Egitto stanno puntando a un rapporto ottimale tra personale (a tempo pieno e part-time) e studenti".
“Nella seconda fase dello studio, abbiamo sviluppato indicatori chiave delle prestazioni accademiche [KAPI] per i corsi del programma ITC, quindi monitorando le tendenze e analizzando i fattori che contribuiscono. Ad esempio, un KAPI importante è stata la percentuale di studenti ritirati, ossia la percentuale di studenti che abbandonano un corso. Abbiamo visto che la deviazione standard dei risultati del corso di uno studente era un importante fattore alla base di questo KAPI, insieme al Paese di origine e al livello del corso: ancora una volta, chi frequentava corsi di livello inferiore aveva maggiori probabilità di abbandonare".
Aggiunge: "La soluzione di analytics IBM è fondamentale per consentirci di eseguire questi studi e identificare i segnali di allarme degli studenti in difficoltà e i fattori che contribuiscono a tali situazioni".
Grazie agli insight forniti dall'analytics, AOU può ora individuare gli studenti più vulnerabili ed elaborare iniziative più mirate per aiutarli, aumentando i tassi di fidelizzazione e di progressione e incrementando il numero di studenti.
Il professor Hussein commenta: «Grazie a IBM Watson Analytics, siamo stati in grado di individuare i fattori chiave che ci aiutano a capire perché gli studenti abbandonano l'università e ad adottare misure per aumentare i tassi di fidelizzazione.
“Ad esempio, il Paese di origine degli studenti era un forte indicatore dei tassi di abbandono. Ci siamo resi conto che, data la provenienza da Paesi diversi, la qualità e la portata della loro istruzione scolastica possono variare notevolmente. Ciò significava che alcuni studenti faticavano a tenere il passo anche nei corsi di base di un programma di basso livello. Di conseguenza, abbiamo deciso di esaminare l'effetto dell'offerta di corsi introduttivi di matematica a zero crediti IT100, IT101 e MA100 nel nostro campus nazionale dell'Oman come requisito obbligatorio del ministero.
"L'esperimento è stato monitorato per tutto il periodo dall'autunno 2013 all'autunno 2017. L'analytics ha rivelato che l'offerta dei suddetti corsi introduttivi ha permesso di ridurre in media del 34 per cento gli studenti ritiratisi dai corsi di matematica di base di primo livello, aumentando al contempo con un media del 12 per cento il tasso di superamento dei test".
"I risultati suggeriscono che questi corsi introduttivi sono riusciti a dare agli studenti i riferimenti di cui hanno bisogno per avere successo nel sistema AOU. Ora stiamo lavorando ulteriormente su questo successo implementando corsi simili per altri argomenti e/o in altri Paesi".
Oltre a esaminare i KAPI nei diversi corsi, si desiderava anche ottenere informazioni sul rendimento accademico dei singoli studenti. AOU ha elaborato un punteggio chiamato "Fattore di rischio per lo studente" (Student Risk Factor, SRF), composto dalla media attuale dello studente, dal tasso di progressione e dal numero di ammonizioni ricevute.
Il professor Hussein osserva: “Il punteggio SRF può essere utilizzato per individuare gli studenti in difficoltà e che hanno bisogno di sostegno, in modo che l'università possa intervenire prima che smettano di progredire e abbandonino. Abbiamo scoperto che un fattore chiave alla base dei punteggi SRF era l'anzianità accademica dello studente: gli studenti appena iscritti tendono ad avere difficoltà all'inizio degli studi a causa della scarsa familiarità con l'Open Education System.
“Anche la media dei voti alle scuole superiori svolge un ruolo cruciale per stabilire l'SRF, poiché gli studenti con un rendimento medio e basso alle scuole superiori trovano gli studi universitari più impegnativi. Inoltre, un fattore importante che influenza l'SRF è il Paese in cui le persone studiano, a causa del fatto che gli studenti di Paesi diversi hanno esperienze accademiche e situazioni socio-economiche diverse, da aggiungere alla diversità nelle risorse fisiche e nelle infrastrutture.”
"Ad esempio, i nostri campus in Kuwait, Egitto, Giordania, Bahrein e Riyadh sono più moderni e hanno "strutture intelligenti", mentre quelli in Libano e Oman sono più vecchi e meno ben attrezzati. Ora stiamo lavorando per aggiornare i nostri edifici più vecchi e fornire un ambiente di apprendimento eccellente a tutti i nostri studenti, indipendentemente dal campus in cui si trovano.
"Anche la situazione politica dei diversi Paesi ha un ruolo nel successo accademico degli studenti: in Giordania e in Libano, ad esempio, ci sono molti rifugiati siriani, la cui situazione finanziaria può spesso rendere molto difficile l'impegno negli studi. Ora stiamo lavorando per fornire fondi per assistere questi studenti e aiutare a ridurre i loro punteggi SRF, aumentando le loro possibilità di completare l'istruzione universitaria."
Consentendo ad AOU di fornire un aiuto mirato agli studenti in difficoltà e di aumentare i tassi di fidelizzazione, la soluzione IBM aiuta anche a creare un flusso di entrate più stabile per l'università.
"L'abbandono degli studi ha un impatto finanziario sull'università", osserva il professor Hussein. "Aumentando i tassi di fidelizzazione, abbiamo una maggiore sicurezza finanziaria e la possibilità di continuare a investire in risorse educative sempre migliori. È una vittoria su tutti i fronti.
"Oltre a monitorare e analizzare il rendimento scolastico degli studenti, IBM Watson Analytics ci ha aiutato ad aggiornare il nuovo programma ITC, che era stato riconvalidato ad aprile 2017. La nostra analisi ha rivelato che l'offerta di corsi di base che prevedono solo tre o cinque ore credito di studio comporta una perdita di entrate compresa tra il 6 e l'11%. Pertanto, abbiamo aggiornato il programma per offrire solo corsi di base da quattro e otto ore di credito, aumentando le nostre entrate e fornendo risultati di apprendimento ancora migliori.
E conclude dicendo: “IBM Watson Analytics è stato fondamentale per consentirci di estrarre una massa di dati precedentemente impenetrabili e scoprire informazioni preziose. Utilizzando queste conoscenze per aumentare i tassi di progressione e di fidelizzazione, non solo forniamo agli studenti più vulnerabili il sostegno di cui hanno bisogno, ma assicuriamo anche un flusso di entrate stabile che può essere reinvestito nell'università per migliorare ulteriormente l'esperienza educativa: è un ciclo positivo che non sarebbe possibile senza sfruttare l'analytics.
“L'analisi dei dati sta diventando fondamentale per il processo decisionale basato sui fatti in tutti gli ambiti della vita universitaria. Vedo IBM Watson Analytics come un compagno decisionale che può aiutare AOU a raggiungere un successo accademico, amministrativo e finanziario ancora maggiore.”
Arab Open University (AOU) (link esterno a ibm.com) è un progetto educativo e di sviluppo sostenibile senza scopo di lucro fondato nel 2002 da Sua Altezza Reale il Principe Talal bin Abdul-Aziz, Presidente del Consiglio di Amministrazione di AOU. AOU ha sede in Kuwait e ha altri sette campus nazionali in Libano, Giordania, Arabia Saudita, Egitto, Bahrein, Oman e Sudan. In base a un accordo di partnership con la Open University nel Regno Unito, AOU offre una gamma di programmi accademici universitari e post-laurea in lingua inglese.
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Prodotto negli Stati Uniti d'America, giugno 2017.
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