AOUは、学生の修了速度と継続在学率の背後にある重要な要因を特定し、困難を抱える学生を支援して、学生数を増やしたいと考えていました。分析は複雑なデータを理解するのに役立つでしょうか？

IBM Watson Analyticsを活用することで、AOUは学生の修了速度と継続在学率の主な要因を正確に特定し、困難を抱える学生が成功への軌道に戻れるよう、ターゲットを絞ったイニシアチブを展開できるようになりました。

8か国に独立したキャンパスを持つアラブ・オープン大学（AOU）は、非常に多様性のある組織です。同大学は、学生の獲得と維持、高い学術水準の維持、財政的持続可能性の維持という、世界中の現代的な他の大学と同じ課題に直面しています。同時に、国際的な大学であるため、そのトップレベルの戦略において、各国のキャンパスの独自の文化的、法律的、学術的、財政的状況に配慮する必要があります。

AOUのコンピューティング・エンジニアリング学部長で情報・教育テクノロジー担当副学長であるAshraf Hussein教授は、「各キャンパスは、各地域の高等教育省（MoHE）の要件によって管理され、さまざまな社会経済的状況や学校教育水準の影響を受けます。これは、学生の学業成績や学力を包括的に分析することが困難であることを意味します」と説明しました。

Hussein教授はさらに、「私たちは、学生の成績に寄与する要因を分離するのに苦労していました。そのため、落第した学生を支援し、修了速度と継続在学率を高めるための戦略を立てるときに、どこから始めればよいかを知ることが困難でした。データは複雑すぎるため、スプレッドシートだけを使って理解することはできません。データ自体だけでなく、さまざまな領域間の関係、データの傾向、その背後で何が起こっているのかを確認できる必要があります」と続けました。

Hussein教授は分析ソリューションが役立つ可能性があることを認識していました。「学生の継続在学率と修了速度の背後にある要因を調査するために研究を行うことにしました。しかし、まずはそれに適したツールが必要でした」

5年間で学生数を倍増させる戦略の一環として、AOUは学生の修了速度と継続在学率の向上に着手しました。しかし、組織の複雑さにより、学生の修了速度と継続在学率に関連する主要な要因を特定することは困難でした。

分析によって明らかになった洞察をもとに、AOUは困難を抱える学生を特定し、よりターゲットを絞ったイニシアチブを考案して、継続在学率と修了速度を高め、学生数を増やすことができるようになりました。

Hussein教授は、「IBM Watson Analyticsのおかげで、学生が大学を中退する理由を理解し、継続在学率を高めるための措置を講じるのに役立つ重要な要因を特定することができました」とコメントしています。

「たとえば、学生の出身国は中退率の強力な指標でした。私たちは、学習者がさまざまな国から集まっているため、高校教育の質と範囲が大きく異なる可能性があることに気づきました。これは、一部の学生は低レベルのプログラムのコア・コースでもついていくことに苦労していることを意味しました。その結果、MoHEからの必須要件として、オマーンのキャンパスで単位ゼロの数学入門コース IT100、IT101、MA100を提供する効果を検討することにしました」

「この実験は、2013年秋から2017年秋までの検討期間全体を通じて監視されました。分析の結果、前述の入門コースを提供することで、レベル1のコア数学コースからの退学者の割合が相対的に平均34％減少し、合格率が相対的に平均12％上昇したことが明らかになりました」

「この結果は、これらの入門コースによって、学生にAOUシステムで成功するために必要なベースラインを提供できたことを示しています。私たちは現在、他のトピックや他の国でも同様のコースを実施することで、その成功をさらに発展させています」

コース全体のKAPIを確認するだけでなく、個々の学生の学業成績についての洞察を得ることも求められていました。AOUは、学生の現在のGPA、修了速度、および警告の回数で構成される「学生リスク係数（SRF）」スコアを設計しました。

Hussein教授は、「このSRFスコアは、困難を抱えていて、支援を必要としている学生を特定するために使用でき、学生がコースを修了できずに中退する前に大学が介入できるようにします。SRFスコアの背後にある重要な要素の1つは、学生の年次であることがわかりました。つまり、学生としての経歴が短いほど、オープン大学の教育システムに不慣れなため、学習の初期段階で困難を抱えることになる傾向があります」と述べています。

「高校での成績が平均的および低い学生は大学での勉強がより困難であると感じるため、高校のGPAもSRFを決定する上で重要な役割を果たします。さらに、SRFに影響を与える重要な要因として、学生がどこの国で勉強してきたのかということが挙げられます。国によって、物理的資源やインフラの多様性、学歴や社会経済的状況の違いがあるためです」

「たとえば、クウェート、エジプト、ヨルダン、バーレーン、リヤドのキャンパスはより近代的で「スマートな建物」を備えていますが、レバノンとオマーンのキャンパスは古く、設備があまり整っていません。私たちは現在、どのキャンパスでもすべての学生に優れた学習環境を提供できるように、古い建物の改修に取り組んでいます」

「その国の政治状況も学生の学業における成功に影響を及ぼします。例えば、ヨルダンやレバノンには多くのシリア難民がおり、経済的な事情から学業に専念することが難しい場合が多くなっています。私たちは現在、これらの学生を支援するために資金を提供し、SRFスコアを下げて、大学教育を修了できる可能性を高めるための支援に取り組んでいます」

IBMのソリューションは、AOUが困難を抱える学生にターゲットを絞った支援を提供し、継続在学率を向上できるようにすることで、大学のより安定した収益源の創出にも役立っています。

「学生が中退すると、大学は経済的に影響を受けます」とHussein教授は述べています。「継続在学率を高めることで、財務上の安全性が高まり、さらに優れた教育リソースへの投資を継続できるようになります。これはWin-Winの関係です」

「IBM Watson Analyticsは、学生の学業成績の追跡と分析のほかに、昨年2017年4月に再検証された新しいITCプログラムの更新にも役立ちました。私たちの分析では、コア・コースが3単位または5単位しかない場合、6～11パーセントの収益の損失につながることが明らかになりました。したがって、4単位と8単位のコア・コースのみを提供するようにプログラムを更新したことで、収益が増加し、プログラムの学習成果を向上させることができました」

同氏は、「IBM Watson Analyticsは、これまでアクセスできなかった大量のデータを解読し、貴重な洞察を明らかにできるようにする上で欠かせないものでした。この知識を利用して修了速度と継続在学率を高めることで、私たちは困難を抱える学生にサポートを提供するだけでなく、教育体験をさらに向上させるために大学に還元できる安定した収益源を確保しています。この好循環は、分析の活用なしでは実現できなかったことです」と締めくくりました。

「データ分析は、大学生活のあらゆる分野において、事実に基づく意思決定を行うために不可欠になりつつあります。IBM Watson Analyticsは、AOUが学術的、管理的、経済的にさらに大きな成功を収めるのに役立つ意思決定のパートナーだと思います」

アラブ・オープン大学（AOU）（ibm.com外部へのリンク）は、AOU理事会会長のTalal Bin Abdul-Aziz王子によって2002年に設立された持続可能な開発と教育の非営利プロジェクトです。AOUはクウェートに本部を置き、さらにレバノン、ヨルダン、サウジアラビア、エジプト、バーレーン、オマーン、スーダンの7か国にキャンパスを持っています。英国のオープン大学とのパートナーシップ協定に基づいて、AOUは英語で教えられる学部および大学院の幅広い学術プログラムを提供しています。