Southern Connecticut State University повышает успеваемость студентов посредством сервиса виртуализации

16 августа 2017 года компания IBM объявила об использовании технологии IBM Watson Analytics для анализа данных и разработки на их основе услуг и инициатив, направленных на повышение успеваемости и академического развития студентов в Университете Южного Коннектикута (SCSU).

Задачи проекта

Специалисты университета использовали технологию IBM Watson Analytics Professional для определения инсайтов на основе миллионов данных об учащихся. Задача - выработать меры по улучшению коэффициента выпуска (соотношение количества выпускников к количеству зачисленных студентов).

На основе технологии создана инновационная программа стажировок. Она нацелена на развитие отношений университета с компаниями и подготовку студентов к возможной карьере в сфере науки о данных.

Университет выбрал решение Watson Analytics для разработки системы, предупреждающей сотрудников образовательного учреждения о том, что студент может покинуть учебное заведение. Анализируя данные за 10 лет, университет Южного Коннектикута пришел к выводу: все, что происходит со студентом на территории кампуса, напрямую указывает на то, продолжит ли он обучение и окончит этот институт, перейдет в частное или другое государственное учебное заведение, переведется в муниципальный колледж или вовсе откажется от получения высшего образования.

Эти результаты изменили взгляды администрации Университета Южного Коннектикута на исследования в области высшего образования. Раньше они традиционно опирались на данные студенческих анкет и демографические характеристики, такие как принадлежность к этнической группе, сведения о доходах, средний балл по экзаменам SAT и т.д. На их основе специалисты университета ранее создавали предиктивные модели о том, насколько успешно будут учиться студенты.

Когда мы начали использовать Watson Analytics для исследования студенческих потоков, мы пришли к неожиданным выводам. С их помощью мы смогли принимать решения, основанные на данных, а не на прецедентах. Нам также очень помог переход от перегруженных информацией отчетов к инфографике с наглядными диаграммами и схемами, подготовленными благодаря Watson Analytics. Майкл Бен-Ави, директор департамента оценки качества образования и планирования в Университете Южного Коннектикута, доктор наук

Ход проекта

С учетом полученных данных Университет Южного Коннектикута начал разработку программ для студентов.

Создан и функционирует Центр успешной успеваемости. Он координирует методические услуги, программы по развитию навыков для эффективного усвоения учебных материалов, предлагает помощь наставников и методики структурированного обучения. Центр открыт в 2015 году. Количество обращений к наставникам выросло с 500 до трех тысяч.

Университет Южного Коннектикута создал программу стажировок на основе Watson Analytics.

Итог проекта

Программа стартовала весной 2017 года. В ней приняли участие восемь стажеров. Они использовали Watson Analytics на местных предприятиях, включая Торговую палату Большого Нью-Хейвена и Региональное водное управление центральных и южных округов Коннектикута. Работа студентов в рамках этой инициативы направлена на попытку улучшения производительности компаний выявлением инсайтов из имеющихся данных и принятия решений на основе этой информации.

Студенты систематизируют, анализируют и интерпретируют полученные данные посредством Watson Analytics. По завершении стажировки они представляют выводы и решения местным предприятиям.

Программа дает преимущества обеим сторонам. Стажеры зарабатывают академические баллы, приобретают опыт использования когнитивной аналитики в реальном рабочем процессе. Студентов - участников проекта также награждают знаком отличия IBM, который может пригодиться в будущем при поиске работы или поступлении в магистратуру. В свою очередь, предприятия не только получают рабочий ресурс стажеров, но и академическую поддержку.

Университет Южного Коннектикута является прекрасным примером образовательного учреждения, которое ищет инновационные способы использования передовых аналитических разработок. Команда университета на протяжении долгого времени инвестировала в аналитические исследования. Она выбрала Watson Analytics, чтобы с помощью этого решения улучшить работу со статистическими данными и повысить эффективность их обработки. Марк Альтшуллер, руководитель IBM Watson Analytics