การวิเคราะห์ข้อมูลในระดับอุดมศึกษา

การวิเคราะห์เชิงวิชาการหมายถึงกระบวนการประเมินและวิเคราะห์ข้อมูลองค์กรที่ได้รับจาก ระบบ มหาวิทยาลัยเพื่อวัตถุประสงค์ในการรายงานและการตัดสินใจ (Campbell & Oblinger, 2007) [1]การวิเคราะห์เชิงวิชาการจะช่วยให้นักศึกษาและคณาจารย์สามารถติดตามเส้นทางอาชีพและวิชาชีพของตนได้ ตามที่ Campbell & Oblinger (2007) กล่าวไว้ หน่วยงานรับรองรัฐบาลผู้ปกครองและนักศึกษาต่างเรียกร้องให้มีการนำวิธีการที่ทันสมัยและมีประสิทธิภาพมาใช้เพื่อปรับปรุงและติดตามความสำเร็จของนักศึกษา สิ่งนี้ได้นำระบบการศึกษาระดับอุดมศึกษาเข้าสู่ยุคที่โด caractérisé ด้วยการตรวจสอบที่เข้มงวดมากขึ้นจากผู้มีส่วนได้ส่วนเสียต่างๆตัวอย่างเช่นการทบทวนของ Bradley ยอมรับว่า กิจกรรม การเปรียบเทียบมาตรฐานเช่นการมีส่วนร่วมของนักศึกษาทำหน้าที่เป็นตัวชี้วัดในการวัดคุณภาพของสถาบัน ( รัฐบาลเครือจักรภพแห่งออสเตรเลีย , 2008)

การแข่งขันที่เพิ่มขึ้นการรับรองมาตรฐานการประเมิน และกฎระเบียบ เป็นปัจจัยสำคัญที่กระตุ้นให้มีการนำการวิเคราะห์ข้อมูลมาใช้ในสถาบันอุดมศึกษาแม้ว่าสถาบันอุดมศึกษาจะรวบรวมข้อมูลสำคัญจำนวนมากที่สามารถช่วยแก้ปัญหาต่างๆ เช่น อัตราการลาออกและการรักษาจำนวนนักศึกษาไว้ได้ แต่ข้อมูลที่รวบรวมได้นั้นกลับไม่ได้รับการวิเคราะห์อย่างเพียงพอและนำไปใช้ให้เกิดประโยชน์ (Goldstein, 2005)

ต่อมาผู้บริหารการศึกษาระดับอุดมศึกษาถูกบังคับให้ตัดสินใจที่สำคัญและจำเป็นโดยอาศัยข้อมูลที่ไม่เพียงพอ ซึ่งสามารถทำได้โดยการใช้และวิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่ให้เหมาะสม (Norris, Leonard, & Strategic Initiatives Inc., 2008) สิ่งนี้ก่อให้เกิดปัญหาเชิงกลยุทธ์ ความล้มเหลวนี้ยังปรากฏให้เห็นในระดับยุทธวิธีด้วย การเรียนการสอนในสถาบันอุดมศึกษามักเป็นประสบการณ์ที่หลากหลายและซับซ้อน ครู นักศึกษา หรือหลักสูตรแต่ละหลักสูตรล้วนแตกต่างกัน

อย่างไรก็ตามระบบ LMSมีหน้าที่ดูแลข้อมูลทั้งหมดเหล่านั้น ระบบ LMS เป็นศูนย์กลางของการวิเคราะห์ข้อมูลทางการศึกษา โดยจะบันทึกข้อมูลของนักเรียนและบุคลากรทุกคน และแสดงผลออกมาเมื่อคลิกเพียงครั้งเดียวภายในระบบ เมื่อข้อมูลสำคัญนี้ถูกเพิ่ม เปรียบเทียบ และวิเคราะห์กับระบบข้อมูลองค์กรอื่นๆ จะทำให้สถาบันได้รับข้อมูลที่มีประโยชน์มากมาย ซึ่งสามารถนำมาใช้เพื่อสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน (Dawson & McWilliam, 2008; Goldstein, 2005; Heathcoate & Dawson, 2005)

เพื่อให้สามารถดึงข้อมูลที่มีความหมายจากแหล่งข้อมูลของสถาบัน เช่น LMS ข้อมูลจะต้องได้รับการตีความอย่างถูกต้องบนพื้นฐานของประสิทธิภาพทางการศึกษา และการดำเนินการนี้ต้องอาศัยการวิเคราะห์จากผู้ที่มีทักษะด้านการเรียนการสอน ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีแนวทางความร่วมมือจากทั้งผู้ที่ดูแลรักษาข้อมูลและผู้ที่จะตีความข้อมูล มิฉะนั้นข้อมูลก็จะกลายเป็นของเสียทั้งหมด (Baepler & Murdoch, 2010) ^{[ 1 ]}การตัดสินใจในระดับพื้นฐานที่สุดนั้นขึ้นอยู่กับการคาดเดาหรือสัญชาตญาณ (บุคคลสามารถสรุปและตัดสินใจได้จากประสบการณ์โดยไม่ต้องทำการวิเคราะห์ข้อมูล) (Siemens & Long, 2011) อย่างไรก็ตาม การตัดสินใจจำนวนมากในสถาบันอุดมศึกษามีความสำคัญเกินกว่าที่จะอาศัยเรื่องเล่า การคาดเดา หรือสัญชาตญาณ เนื่องจากจำเป็นต้องมีข้อมูลและข้อเท็จจริงมาสนับสนุนการตัดสินใจที่สำคัญ

การวิเคราะห์ข้อมูลซึ่งมักเรียกว่า “ ธุรกิจอัจฉริยะ ” ได้เกิดขึ้นมาพร้อมกับซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ ใหม่ๆ ที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากได้ กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลประกอบด้วยการรวบรวม การวิเคราะห์การจัดการข้อมูลและการนำผลลัพธ์ไปใช้เพื่อตอบคำถามสำคัญ เช่น “ทำไม” การวิเคราะห์ข้อมูลถูกนำมาใช้ครั้งแรกในแผนกรับสมัครนักศึกษาของสถาบันอุดมศึกษา โดยปกติแล้วสถาบันเหล่านี้จะใช้สูตรบางอย่างในการคัดเลือกนักศึกษาจากผู้สมัครจำนวนมาก สูตรเหล่านี้ดึงข้อมูลจากใบรับรองผลการเรียนระดับมัธยมปลายและคะแนนสอบมาตรฐาน

ในโลกปัจจุบัน การวิเคราะห์ข้อมูลถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในหน่วยงานบริหาร เช่นการระดมทุนและการรับสมัครนักศึกษา การใช้และการประยุกต์ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลทางวิชาการมีแนวโน้มที่จะเติบโตขึ้นเนื่องจากความกังวลที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ เกี่ยวกับความสำเร็จและความรับผิดชอบของนักศึกษา การวิเคราะห์ข้อมูลทางวิชาการส่วนใหญ่จะผสานรวมข้อมูลที่ซับซ้อนและมากมายเข้ากับการสร้างแบบจำลองเชิงพยากรณ์และเทคนิคทางสถิติเพื่อการตัดสินใจที่ดีขึ้น โครงการริเริ่มการวิเคราะห์ข้อมูลทางวิชาการในปัจจุบันมุ่งเน้นที่จะใช้ข้อมูลเพื่อทำนายนักศึกษาที่ประสบปัญหา (Arnold & Pistilli, 2012, เมษายน) ^{[ 2 ]}ซึ่งช่วยให้ที่ปรึกษาและคณาจารย์สามารถเข้าไปแทรกแซงโดยการปรับขั้นตอนให้ตรงกับความต้องการในการเรียนรู้ของนักศึกษา (Arnold, 2010) ^{[ 3 ]}ด้วยเหตุนี้ การวิเคราะห์ข้อมูลทางวิชาการจึงมีศักยภาพในการปรับปรุงการเรียนรู้ ความสำเร็จของนักศึกษา และการสอน การวิเคราะห์ข้อมูลได้กลายเป็นเครื่องมือที่มีค่าสำหรับสถาบันต่างๆ เนื่องจากความสามารถในการทำนาย สร้างแบบจำลอง และปรับปรุงการตัดสินใจ

การวิเคราะห์ประกอบด้วยขั้นตอนพื้นฐานห้าขั้นตอน ได้แก่ การรวบรวมข้อมูล การรายงาน การคาดการณ์ การดำเนินการ และการปรับปรุงแก้ไข

การรวบรวมข้อมูล : ความพยายามในการวิเคราะห์ทั้งหมดมุ่งเน้นไปที่ข้อมูล ดังนั้น การวิเคราะห์เชิงวิชาการจึงสามารถอิงจากข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น ระบบจัดการเนื้อหา (CMS ) และระบบการเงิน (Campbell, Finnegan, & Collins, 2006) นอกจากนี้ ข้อมูลยังมาในรูปแบบต่างๆ เช่นสเปรดชีตและข้อมูลยังสามารถได้มาจากสภาพแวดล้อมภายนอกของสถาบันอีกด้วย ในการรวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์เชิงวิชาการจำเป็นต้องกำหนดประเภทของข้อมูลที่มีอยู่ วิธีการใช้ประโยชน์จากข้อมูล และรูปแบบของข้อมูล

รายงาน : หลังจากที่รวบรวมและจัดเก็บข้อมูลไว้ในที่ส่วนกลางแล้ว นักวิเคราะห์จะตรวจสอบข้อมูล ทำการสืบค้นระบุรูปแบบ แนวโน้ม และความผิดปกติที่ปรากฏในข้อมูล โดยส่วนใหญ่จะคำนวณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานและค่าเฉลี่ย ( สถิติเชิงพรรณนา )

การทำนาย : หลังจากวิเคราะห์ข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในคลังข้อมูลโดยใช้สถิติแล้ว จะมีการพัฒนา รูปแบบการทำนายขึ้นรูปแบบเหล่านี้จะแตกต่างกันไปตามลักษณะของคำถามและประเภทของข้อมูล เพื่อสร้างค่าความน่าจะเป็นรูปแบบเหล่านี้จะใช้ แนวคิดและเทคนิค การถดถอยทางสถิติการ ทำนายจะเกิดขึ้นหลังจากใช้ขั้นตอนวิธีทางสถิติ

การดำเนินการ : เป้าหมายหลักของการวิเคราะห์ข้อมูลคือการช่วยให้สถาบันสามารถดำเนินการตามความน่าจะเป็นและการคาดการณ์ที่ได้มา การดำเนินการเหล่านี้อาจแตกต่างกันไปตั้งแต่การคิดค้นสิ่งใหม่ๆ ไปจนถึงการให้ข้อมูล การแทรกแซงเพื่อแก้ไขปัญหาอาจอยู่ในรูปแบบของอีเมลส่วนตัว การโทรศัพท์ หรือการติดต่ออัตโนมัติจากอาจารย์ที่ปรึกษาเกี่ยวกับแหล่งข้อมูลและทักษะการเรียน เช่น เวลาให้คำปรึกษาหรือการให้ความช่วยเหลือ แน่นอนว่าสถาบันต้องมีกลไกที่เหมาะสมสำหรับการวัดผลกระทบ เช่น นักเรียนตอบรับหรือเข้าร่วมการให้ความช่วยเหลือตามคำเชิญหรือไม่

ปรับปรุง : การวิเคราะห์เชิงวิชาการควรประกอบด้วยกระบวนการที่มุ่งเน้นการพัฒนาตนเองด้วยกระบวนการทางสถิติควรได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง เนื่องจากการวัดผลกระทบของโครงการไม่ใช่ความพยายามแบบครั้งเดียวจบ แต่เป็นความพยายามอย่างต่อเนื่อง ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์การรับเข้าเรียนควรได้รับการปรับปรุงหรือแก้ไขทุกปี

การวิเคราะห์ข้อมูลส่งผลกระทบต่อผู้บริหารนักศึกษา คณาจารย์ เจ้าหน้าที่ไอทีและเจ้าหน้าที่ฝ่ายกิจการนักศึกษา นักศึกษาจะสนใจที่จะทราบว่าการวิเคราะห์ข้อมูลทางวิชาการจะมีผลต่อเกรดของตนอย่างไร ในขณะที่คณาจารย์จะสนใจที่จะค้นหาว่าข้อมูลและสถิติเหล่านั้นสามารถนำไปใช้ประโยชน์ในด้านอื่นๆ ได้อย่างไร (Pistilli, Arnold & Bethune, 2012) ยิ่งไปกว่านั้น เจ้าหน้าที่ของสถาบันจะมุ่งเน้นไปที่การค้นหาว่าการวิเคราะห์จะช่วยให้พวกเขาสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นได้อย่างไร ในขณะที่อธิการบดีของสถาบันจะมุ่งเน้นไปที่การรักษาจำนวนนักศึกษาปีหนึ่งและการเพิ่มอัตราการสำเร็จการศึกษา

การวิเคราะห์ข้อมูลถูกวิพากษ์วิจารณ์ด้วยเหตุผลหลายประการ เช่นการสร้างโปรไฟล์การใช้งานหลักคือการสร้างโปรไฟล์นักเรียนเป็นกลุ่มที่ประสบความสำเร็จและไม่ประสบความสำเร็จ อย่างไรก็ตาม บางคนโต้แย้งว่าการสร้างโปรไฟล์นักเรียนมีแนวโน้มที่จะทำให้พฤติกรรมและความคาดหวังของผู้คนเกิดความลำเอียง (เฟอร์กูสัน, 2012) นอกจากนี้ ยังไม่มีแนวทางที่ชัดเจนว่าควรห้ามหรืออนุญาตการสร้างโปรไฟล์ในประเด็นใดบ้างในสถาบันอุดมศึกษา