一所大学如何使用数据来改善学生成绩

南康涅狄格州立大学是全美五个获得NILOA及其合作伙伴颁发的2017年卓越评估称号的机构之一，这是对成功利用学生学习数据来改善学生表现的认可。2017年，SCSU的地区认证机构NEASC赞扬了其关于教育有效性的论文。

迈克尔·本·阿维博士(Michael Ben-Avie)担任该大学机构效力临时副总裁。Watermark首席执行官Kevin Michielsen与Ben-Avie博士进行了会谈，讨论了SCSU对数据的创新使用，以改善学生和机构的学习成果。

SCSU关于数据使用的哲学是什么?

我们从教育情报的角度来考虑数据……意思是，从更全面的角度来看数据收集，以便我们可以连接数据点，从而为我们如何提高机构效率和学生成果提供有意义的见解。

2007年，我们启动了一项纵向队列研究，以识别出学生的毅力，学业成就，毕业和毕业后成绩的重要预测指标。这项研究确定了一种可以改变的心理教育因素-未来的方向-来解释学生成绩的差异。在使用Watson Analytics，机器学习技术和SPSS等平台进行的为期十年的研究数据分析中，我们发现了以下几点：在评估学习和发展质量的评估中，学生的分数准确地预测了他们是否会继续学习大学，大学毕业生，转学到其他机构或退出高等教育。

这导致我们将重点放在“可以改变的内容”上，而不是学生的传入配置文件上，这改变了我们的思维方式以及我们在校园中谈论数据的方式。现在我们说：“我们需要证据，而不是轶事!”

我爱那个咒语!您正在收集哪些证据以提供有关如何改善结果的见解?

该大学参加了由AAC&U和SHEEO牵头的一项旨在提高质量的学生学习(MSC)的多州合作计划，以创建一种可扩展的方式来评估基于课程工作的基本技能。教师使用AAC&U的书面交流，定量素养和批判性思维规则对学生的课程最终论文进行评分。在这个过程中，我们能够磨练学生准备显示雇主所需要的能力的“与众不同”。结果已用于指导大学访问课程，发展数学课程，通识教育和整个课程计划的写作的重组。

为了收集和评分这些数据，我们使用MSC的Watermark和校园内的所有认证计划来促进教育智能。我们跟踪新入学新生中的学生，直至大学毕业或随后进入其他学院就读，并将这些结果添加到同类研究中。随着每个即将上学的班级进入大学，都会建立一个队列数据集，其中包含来自我们SIS的人口统计信息，例如高中排名，高中GPA，SAT成绩，性别，种族，居住状况。每年，都会添加新数据，包括MSC分数，获得的学分，累积GPA，注册状态以及调查和直接评估的分数。现在，每个同类群组数据集都有超过180万个数据点。

180万个数据点令人难以置信!您使用什么系统来管理和分析此系统?

我开玩笑说我创建了一个称为“法医评估”的学科，因为程序以不同的格式在各地存储数据。程序花费了大量精力来收集和组织认证报告所需的所有数据。现在，他们有时间和精力来反思数据，因为我们使用水印来收集学生文物，用专栏进行评估，并报告学习成果。使用水印已经帮助我们评估了整个机构的基本技能和能力，将绩效数据与LMS和SIS数据进行了整合，然后通过主要人口统计数据对其进行了分类，从而按标准分析了分数。

最困难的部分之一通常是使数据有意义。根据您到目前为止收集到的见解，您对SCSU进行了哪些改进以及接下来要做的是什么?

SCSU继续使用数据来确定低成本，高影响力的策略。例如，当我们的数据表明学生由于经济原因被迫退学时，我们创建了金融扫盲协调员的职位，以便为时已晚。

对于未来，我们计划扩展我们的数据集，并继续考虑用于定义成功的指标类型。这样做将帮助我们达到更高的水平，利用教育情报来改善成果。

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