什么是预测分析实验教导11所大学共享数据
虽然大学创新联盟雄心勃勃的计划更好地使用学生数据并没有达到预期的效果，但成员们报告了这些好处。当11所着名公立研究型大学的领导人在2014年签署了组建大学创新联盟(UIA)的协议时，它被认为是一个相当大胆(如果无耻)的举动。他们将在竞争日益激烈的高层环境中分享想法，以解决扩大访问的棘手问题他们作为一个团队的第一个重大举措甚至可能更加前卫。在信息技术领域之外很少有人对此有所了解的时候，他们将通过使用预测分析来实现扩大招生的积极目标。他们希望这有助于他们招收和毕业更多服务不足的学生。收件箱中收到这样的新闻吗?
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学院形成了各种目的的联盟，从削减成本到帮助学生在学校找到有意义的工作。最近，重点是跟上技术发展和在线学习的复杂趋势。
特别是预测分析引起了人们对其帮助大学发现其数据趋势的潜力的关注。结果可以帮助他们改善入学实践，识别有风险和困难的学生，并简化建议。然而，根据无党派智囊团新美国的2016年10月报告，获得皈依者的速度缓慢，只有不到一半的大学将其视为优先考虑因素。有些人还质疑其道德规范，以及数据是否会产生偏见，导致机构限制某些学生的选择。
UIA从它认为简单的框架开始。高等教育预测分析的三位领导者 - 乔治亚州立大学，亚利桑那州立大学和德克萨斯大学奥斯汀分校-将帮助其他八所UIA机构更具战略性地使用他们的学生数据。
(这八个机构分别是：爱荷华州立大学，密歇根州立大学，俄勒冈州立大学，普渡大学，俄亥俄州立大学，加州大学河滨分校，中佛罗里达大学和堪萨斯大学。)
然而，UIA很快意识到所有11个机构都在提供关于他们如何使用数据的想法，因此它放弃了这些角色，并将这一举措重新作为一项协作努力。这些想法包括旨在发现和支持有风险的学生的大数据项目，以及让部门分享他们常常分享信息的小规模提案。在过去的五年中，UIA已经完成了五项主要的资助计划，主要涉及数据共享，并且正在开展第六项工作。
“有很多人做了很多非常有趣的工作，但这些想法往往没有被分享，每个人都经历了同样的反复试验，”UIA执行董事布里奇特伯恩斯说，他描述了大学的景观。新兴的预测分析领域。在组建联盟时，她补充说：“我们希望看到我们如何跨越这个过程，共同分享想法和共同建设项目。”
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然而，到目前为止，通过预测分析采用和其他学生成功计划计划的线性路径Burns既不是直接的，也不是以她预期的方式访问每一项创新。使用预测分析需要机构首先退后一步并绘制各种流程和数据。该小组发现，这一阶段有好处。成员机构了解到积极的咨询和职业服务将使学生受益匪浅。那些成为重要举措。
其领导者为该小组为实现更具战略性的数据工作的初步目标所采取的步骤感到自豪。
“UIA大学已经开展了大规模的预测分析，”乔治亚州立大学学生成功高级副总裁兼UIA工作的关键人物Timothy Renick说。他指出，到2025年，该团队有望超过其目标，即增加68,000名本科生 - 迄今为止已有超过50,000名学生。与2013年相比，它还使27,000名学生的低收入毕业生人数增加。
佐治亚州立大学一直是高等教育预测分析的领导者，尽管其他机构正在将这项技术应用到他们自己的学生成功计划中。
图片来源：佐治亚州立大学集体
找到起点
来自每所大学的5到10名代表每年至少会见三次交流想法，通常是通过简短的演讲，然后是分组会议。一些项目在所有校园中都取得了进展，而其他项目只是由少数项目直接采用。
“我们知道切割饼干的方法是一个坏主意，”伯恩斯说。“相反，我们帮助我们的校园了解不同的预测分析方法，供应商和战略，建立他们的校园团队，并通过他们的扩展努力找到他们自己的校园中的紧急问题。”
UIA在预测分析方面的初步工作涉及研究和报告当时可用平台的功能。伯恩斯说，参与的大学都选择了最适合他们的系统，其中有几个由EAB和Renick在佐治亚州开发的选择软件。(UIA成员还使用学生成功平台Civitas Learning和Hobsons提供的Starfish建议工具。)
在佐治亚州的近七年时间里，根据大约800个风险因素，从重复的历史模式到特定的变化点，如金融斗争的证据，成绩显着下降或改变学生对学习管理系统的使用。
该联盟的第三个规模项目涉及主动建议，这是从数据中获得的洞察力的自然补充。(另一项早期倡议发现研究员与校园合作。)
“我们的任务是测试新的想法，如预测分析，更好地了解它们的工作方式，并在我们的成员之间扩展有效的创新，然后再到其他大学，”伯恩斯说。“预测分析确保我们从过去学生与院校的互动中获益，或者至少了解过去完成挑战的最强指标。”
付诸行动
德克萨斯大学奥斯汀分校为该小组带来了一个过程，该过程确定了学生四年内毕业的可能性。它使用了超过10年的人口和学术学生数据，招生管理副教务长Carolyn Connerat说。确定的学生将获得同伴辅导，学术支持以及通过小型亲密团体学习的机会。
对于继续学生，UT Austin的模型可以在需要额外的学术，个人或财务支持的情况下，考虑到大学的变化。“例如，我们知道工程专业学生的四年毕业率低于通讯专业，因此每个模特都是为大学量身打造的，”康纳特说。
成员们还在研究2013年推出的UT奥斯汀大学领导力网络。它使用数据识别每年约500名新生，他们可能有四年没有毕业的风险，每年达到5000美元，因为他们达到了项目里程碑。其中包括第一年的领导演讲系列，反思作业和同组小组会议，以及第三年的体验式学习。
根据该计划网站的数据，2017年的队列人员四年毕业率为55%，远远高于未经干预的33%。
Connerat将这项努力归功于帮助大学实现其将四年毕业率从2012年的约52%提高到70%的目标，这在2018年或多或少地完成了。她还指出，它有助于提高佩尔格兰特的毕业率 -符合条件的学生在此期间从40%到61%。
“我们的使命是测试预测分析等新想法，更好地了解它们的工作方式，并在我们的成员之间扩展有效的创新，然后再扩展到其他大学。”
布里奇特伯恩斯
大学创新联盟执行董事
与此同时，亚利桑那州立大学正在与乔治亚州立大学和其他UIA成员合作开展自适应学习技术，以不断评估学生，并向教师提供有关如何根据班级或个别学生的需求调整教学的反馈。根据新美国高等教育主任艾米•莱蒂宁(Amy Laitinen)的说法，这使得5000名代数学生的完成率增加了20%。
“这是UIA行动的一个例子，”Georgia State的Renick说。“我们彼此了解，而且我们知道我们的同事参与了哪些项目，因此我们根据共同的兴趣和需求在有机组合中进行合作。”
他指出，佐治亚州立大学的教职员工访问了亚利桑那州的同行，交流思想，并了解那里的教授如何在课堂上使用自适应技术。
最新的UIA协作项目涉及聊天机器人，佐治亚州在其数据分析显示，20%的入学新生在入学前的夏季辍学。根据Politico的说法，该机器人处理了大约200,000个查询，帮助大约320名新生进入秋季学期。
德克萨斯大学奥斯汀分校是11所大学创新联盟成员学院之一。
图片来源：Larry D. Moore CC BY-SA 3.0 / Wikimedia Commons
走自己的路线
爱荷华州立大学使用EAB平台为学术顾问提供了一个新的仪表板，用于根据历史性能基准跟踪学生的进度，学术项目助理教务长Ann Marie VanDerZanden说。它还提供了一个系统来安排和记录咨询会议和使用学术支持，如辅导。
“对于学生和顾问来说，集中安排咨询预约已经取得了巨大的成功，”她说。在最初的18个月中，安排了超过70,000个咨询预约，并使用该系统创建了超过40,000个建议报告。她指出，仅在秋季学期就有58,000个咨询会议。今年，该大学增加了学生期望见到的成功标记，并且更加关注课堂外的学生生活。
密歇根州也在使用该平台收集数据。通过2017年秋季的积极建议，它发现近430名学生在第二和第三个秋季学期之间需要额外的支持。通过能够更容易地识别和接触他们，大学可以与他们一起举行咨询会议，其费率几乎是其他学生的两倍。
堪萨斯大学也使用其UIA参与来关注学生的成功，本科学习副教务长DeAngela Burns-Wallace说。去年秋天，该大学推出了基于EAB平台的全面的Jayhawk GPS系统。顾问可以使用它来开发“活动”，这些活动可以识别出一群有共同关注点的学生 - 例如，他们没有注册必要的课程-直接与他们联系并跟踪他们的回答。
“我们彼此了解，而且我们知道我们的同事参与了
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