Die analytische Revolution in der Hochschulbildung: Big Data und Studienerfolg

Die analytische Revolution in der Hochschulbildung: Big Data, Organisatorisches Lernen und studentischer Erfolg (S. Gagliardi Jonathan)

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Originaltitel:

The Analytics Revolution in Higher Education: Big Data, Organizational Learning, and Student Success

Inhalt des Buches:

Gemeinsam veröffentlicht mit AIR.

Mitveröffentlicht mit ACE.

Im Zeitalter von "Big Data" stehen die Hochschulen vor der Herausforderung, das Beste aus den ihnen zur Verfügung stehenden Informationen zu machen, um die Lernergebnisse der Studierenden zu verbessern, Gerechtigkeitslücken zu schließen, die Kosten niedrig zu halten und die wirtschaftlichen Bedürfnisse der Gemeinschaften, denen sie dienen, auf lokaler, regionaler und nationaler Ebene zu erfüllen. Dieses Buch hilft den Lesern, diese "analytische Revolution" zu verstehen und darauf zu reagieren, indem es die sich entwickelnde Dynamik der institutionellen Forschung (IR) und die vielen Zielgruppen untersucht, die institutionelle Forscher bedienen müssen.

Intern besteht bei Führungskräften, Verwaltungsangestellten, Lehrkräften, Beratern und Mitarbeitern ein wachsender Bedarf an Entscheidungsanalysen, die dabei helfen, bessere Ressourcenstrategien zu entwickeln und eine größere Effizienz und Rentabilität für Studenten und Familien zu erzielen. Extern verlangen staatliche Gesetzgeber, die Bundesregierung und Philanthropen mehr Prognosen und mehr Fakten als je zuvor. Diese Anforderungen erfordern neue und kreative Antworten, da sie zu den bisherigen Anforderungen hinzukommen, anstatt sie zu ersetzen, und auch keine zusätzlichen Ressourcen für die Analyse zur Verfügung stehen, um Daten in umsetzbare Verbesserungen zu verwandeln. Daher muss die IR-Funktion die Rolle eines Lehrers übernehmen, der sicherstellt, dass die Daten und Analysen genau, zeitnah, zugänglich und überzeugend sind, unabhängig davon, ob sie von einem IR-Büro oder einer anderen Quelle stammen. Trotz enormer Herausforderungen haben IR-Funktionen damit begonnen, Big Data zu nutzen und die Leistungsfähigkeit von Prognoseinstrumenten und -techniken freizusetzen, was zu besseren Ergebnissen bei den Schülern beiträgt.