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UNIwiseJul 20, 20265 min read

Einsatz von Datenanalyse in der Hochschulbildung zur Unterstützung von Studenten und zur Gewährleistung des Verbleibs im Studium

Stellen Sie sich vor, Sie sind ein Universitätsstudent, der Mühe hat, mit dem Studium Schritt zu halten. Ihre Noten beginnen zu leiden, und Sie erwägen, das Studium abzubrechen. Für viele Studierende in dieser Situation wird möglicherweise keine Unterstützung in Anspruch genommen oder ist nicht ohne Weiteres verfügbar – was dazu führt, dass sie das Hochschulstudium abbrechen.

Datenanalysen haben das Potenzial, diese Situation zu ändern. Der akademische Einsatz von Datenanalysen kann als der Prozess der Auswertung und Analyse von Organisationsdaten verstanden werden, die aus Hochschulsystemen stammen und für Berichts- und Entscheidungszwecke genutzt werden.

 

Durch die Analyse von Studierendendaten, die über längere Zeiträume hinweg gesammelt wurden, können Hochschulmitarbeiter ein Bild des Verhaltens der Studierenden erstellen. Sobald die durchschnittlichen oder „typischen“ Verhaltensmuster der Studierenden identifiziert wurden, fällt es leichter, diejenigen zu erkennen, die von diesen Normen abweichen. Dies sind die Studierenden, die möglicherweise Schwierigkeiten haben.

Der Begriff „Schwierigkeiten“ kann sich auf eine Vielzahl von Aspekten beziehen. Die Verfolgung der Noten oder Anwesenheitsdaten eines Studierenden über einen längeren Zeitraum hinweg könnte einen anhaltenden Rückgang aufzeigen. Dies wiederum könnte durch eine Vielzahl von Faktoren verursacht sein, wie psychische Probleme, finanzielle Schwierigkeiten oder Behinderungen, die sich alle auf das Wohlbefinden und die Leistung der Studierenden auswirken können.

Leider bitten Studierende nicht immer selbst um Hilfe. Umfragen haben gezeigt, dass sich mehr als die Hälfte der Studierenden nicht wohl dabei fühlt, Lehrende und Hochschulpersonal um Unterstützung zu bitten, sodass den Einrichtungen nur eine Möglichkeit bleibt, um sicherzustellen, dass diejenigen, die Schwierigkeiten haben, nicht unter dem Radar bleiben: proaktive Studierendenbetreuung.

Der proaktive Einsatz von Datenanalysen im Hochschulbereich ermöglicht es den Einrichtungen, gefährdete Studierende zu identifizieren. Die Bekämpfung von Problemen bei Studierenden, bevor diese irreversiblen Schaden angerichtet haben, ist eine großartige Entwicklung und hat das Potenzial, nicht nur das Wohlergehen der Studierenden, sondern auch die Verbleibquoten an den Universitäten erheblich zu verbessern.

Welche Art von Unterstützung können Universitäten also durch den Einsatz von Datenanalyse bieten? Die Brunel University London, die WISEflow seit 2015/16 nutzt, verfolgte während der Pandemie täglich die Prüfungsbeteiligung und identifizierte dabei bestimmte Muster bei verschiedenen Studierendengruppen. In Kombination mit umfassenderen Informationen über die Studierenden verglichen sie diejenigen, die an Prüfungen teilnahmen, mit denen, die dies nicht taten, und fragten nach, ob sie keinen Zugang zu den Prüfungen hatten und ob man proaktiv Kontakt zu ihnen aufnehmen müsse, um sie zu unterstützen.

VERWENDUNG VON DATENANALYSEN ZUR UNTERSTÜTZUNG VON STUDENTEN

Durch diese Analyse von Studierenden- und Institutionsdaten stellte die Brunel University fest, dass Studierende mit Behinderung, ältere Studierende und solche aus benachteiligten Gebieten mit geringerer Wahrscheinlichkeit an den Prüfungen im kommenden Frühjahrssemester teilnehmen würden. Daraufhin wandte man sich proaktiv an diese Studierenden, was dazu beitrug, die zusätzlichen Unterstützungsmaßnahmen für die Prüfungsphasen im August 2020 (und danach) zu gestalten, darunter buchbare Ruhezonen, Aufstockungen der Härtefallfonds und mehr Laptops zur Ausleihe.

In diesem Beispiel nutzte die Brunel University Analysen in Form von Daten zur Prüfungsbeteiligung, um diejenigen zu identifizieren, die möglicherweise Schwierigkeiten hatten, und bot ihnen entsprechend Unterstützung an. Durch die Kombination von Prüfungsdaten mit Informationen über die Studierenden, wie beispielsweise gemeldete Behinderungen und durchschnittliche Haushaltseinkommen, können Bildungseinrichtungen Lücken schließen und denjenigen, die Schwierigkeiten haben, proaktiv Hilfe anbieten.

WIE DATENANALYSE DEN ERFOLG DER STUDENTEN UNTERSTÜTZT

Datenanalytik kann genutzt werden, um Studierenden mehr Unterstützung zu bieten – aber wie wirkt sich dies auf die Studierendenbindung aus? Dies lässt sich auf zwei Arten verstehen: gezielte Maßnahmen, um sicherzustellen, dass Studierende ihr Studium tatsächlich abschließen, und die Verringerung der Gesamtzahl der Studierenden, die während ihres Studiums mit Problemen zu kämpfen haben.

Laut einer Umfrage der Zeitschrift „Chronicle of Higher Education“ hat fast die Hälfte der Einrichtungen, die Datenanalysen nutzen, erfolgreiche Maßnahmen für Studierende mit Schwierigkeiten entwickelt. Dies kann darin bestehen, Studierende frühzeitig wegen einer fehlenden Hausarbeit zu kontaktieren oder diejenigen anzusprechen, die Anzeichen für ein Risiko zeigen, um sicherzustellen, dass die Studierenden ihre Prüfungen eher bestehen und ihren Abschluss machen. Solche Studien haben gezeigt, dass Analysen die Bemühungen verbessern können, Studierende vor dem Studienabbruch zu bewahren, und so sicherstellen, dass sie ihr Studium erfolgreich abschließen.

Diese direkten Maßnahmen sind ein klarer Schritt zur Verbesserung der Studienerhaltung, da sie darauf abzielen, die Probleme zu beseitigen, die Studierende unmittelbar mit ihrem Studium haben könnten – doch dies ist nicht der einzige Grund, warum Studierende ihr Studium abbrechen.

Insbesondere finanzielle Probleme sind ein wesentlicher Faktor dafür, dass Studierende die Hochschule verlassen. Um dies zu verdeutlichen: Die jüngste Umfrage zur akademischen Erfahrung von Studierenden (Student Academic Experience Survey) von Advance HE und HEPI ergab, dass nur 6 % aller befragten Studierenden der Meinung waren, ihre Ausbildung sei von der anhaltenden Lebenshaltungskostenkrise überhaupt nicht beeinträchtigt worden. Abgesehen von der Unfähigkeit, Miete und Rechnungen zu bezahlen, haben Studierende möglicherweise auch keinen Zugang zu der Technologie, die sie für den Abschluss ihres Studiums benötigen.

Über finanzielle Schwierigkeiten hinaus können Faktoren wie psychische Probleme und unzureichend unterstützte Behinderungen weitere negative Auswirkungen auf Studierende haben und, wenn sie nicht angegangen werden, oft dazu führen, dass ein Studium nicht abgeschlossen wird. Datenanalyse kann in dieser Hinsicht eingesetzt werden. Die Nutzung von Studierendeninformationen in Verbindung mit Prüfungsdaten, Anwesenheitslisten und Informationen über die Abgabe von Hausarbeiten kann den Hochschulen helfen, diejenigen zu identifizieren, die Hilfe benötigen, und ihnen die nötige Unterstützung zukommen zu lassen.

VERWENDUNG VON DATENANALYSEN ZUR UNTERSTÜTZUNG VON STUDENTEN
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HÄUFIG GESTELLTE FRAGEN

Erwägen Sie einen Wechsel zu WISEflow? Hier finden Sie Antworten auf die am häufigsten gestellten Fragen zu Funktionalität, Implementierung und den Gründen, warum sich Bildungseinrichtungen für UNIwise entscheiden.

Wie kann die Datenanalyse den Universitäten helfen, Studenten in Schwierigkeiten zu identifizieren?

Durch die Analyse langfristiger Muster bei Noten, Anwesenheit, Engagement und anderen Verhaltensdaten können Hochschulen Studierende identifizieren, die von den erwarteten Normen abweichen, was auf potenzielle akademische oder persönliche Schwierigkeiten hindeutet, die Unterstützung erfordern.
Warum suchen Studenten in Schwierigkeiten nicht immer von sich aus Hilfe?

Umfragen zeigen, dass sich mehr als die Hälfte der Studierenden nicht wohl dabei fühlt, Dozenten oder Mitarbeiter um Unterstützung zu bitten. Datenanalyse ermöglicht es den Einrichtungen, proaktiv einzugreifen, bevor Probleme eskalieren oder unumkehrbar werden.
Wie trägt die Datenanalyse zur Studentenbindung bei?

Analytik ermöglicht es Universitäten, Frühwarnzeichen wie fehlende Hausarbeiten oder Fehlzeiten zu erkennen und einzugreifen, bevor Studierende ihr Studium abbrechen. Studien zeigen, dass fast die Hälfte der Einrichtungen, die Analytik einsetzen, erfolgreiche Maßnahmen zur Studienabbruchprävention entwickelt haben.
Welches reale Beispiel zeigt die Wirkung datengesteuerter Unterstützung?

Die Brunel University London nutzte während der Pandemie tägliche Daten zur Prüfungsbeteiligung, um Risikogruppen zu identifizieren – wie Studierende mit Behinderung, ältere Lernende und Studierende aus benachteiligten Gebieten. Anschließend bot sie gezielte Unterstützung an, beispielsweise Laptops zum Ausleihen, Härtefallfonds und buchbare Ruhezonen.
Welche Faktoren tragen dazu bei, dass Studenten die Hochschule über den akademischen Bereich hinaus verlassen?

Finanzielle Not ist einer der größten Faktoren für Studienabbruchquoten. Viele Studierende haben Schwierigkeiten mit der Miete, Rechnungen und dem Zugang zu notwendiger Technologie. Darüber hinaus können psychische Probleme und unzureichende Unterstützung für Menschen mit Behinderung den Studienfortschritt beeinträchtigen.
Welche Arten von Unterstützung können Universitäten mit Hilfe von Datenanalysen anbieten?

Universitäten können zeitnahe Kontaktaufnahme, personalisierte akademische Unterstützung, finanzielle Hilfe, verbesserten Zugang zu Technologie und gezielte Initiativen zum Wohlbefinden anbieten – basierend auf Mustern, die sich aus Daten zu Engagement und Leistung ergeben.

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