Các trường đại học có thể chuyển đổi bằng ứng dụng phân tích (dữ liệu) cao cấp

English: How higher-education institutions can transform themselves using advanced analytics

Nhiều nhà lãnh đạo các trường đại học và cao đẳng vẫn không chắc làm sao để kết hợp Kỹ thuật phân tích vào các hoạt động của trường học.

Vậy điều gì khiến cho phân tích cao cấp đạt hiệu quả trong hoạt động của trường đại học?

Các nhà lãnh đạo ở hầu hết các tổ chức giáo dục đại học thường hiểu khái quát rằng rằng sử dụng kỹ thuật phân tích cao cấp có thể thay đổi cách làm việc của họ một cách đáng kể bằng việc cho phép phương thức mới này thu hút các học viên hiện tại và tương lai, tăng số lượng sinh viên tuyển sinh, cải thiện tỷ lệ duy trì và hoàn thành khoá học ở sinh viên, cả việc tăng hiệu suất làm việc, nghiên cứu của giảng viên. Tuy nhiên, nhiều lãnh đạo của các trường đại học và cao đẳng vẫn không chắc chắn làm thế nào để kết hợp phân tích vào hoạt động của trường học và đạt được những kết quả mong đợi và những sự cải tiến.  Vậy điều gì khiến cho kỹ thuật phân tích hiệu quả trong hoạt động của trường đại học?

Có phải là một sự cam kết với các tài năng mới, những công nghệ hay những mô hình hoạt động mới? Hoặc là tất cả những điều trên?

Để trả lời những câu hỏi này. Chúng tôi đã phỏng vấn hơn 12 lãnh đạo kỳ cực ở các trường đại học và cao đẳng được biết được sự chuyền đổi của các trường đại học thông qua kỹ thuật phân tích. Chúng tôi cũng thực hiện các chuyến thăm sâu sát ở trong khuân viên trường tại trường Đại học Maryland University College (UMUC), một trường đại học công lập phục vụ chủ yếu những người đang đi làm việc thông qua học từ xa, và trường đại học Northeastern, một trường đại học tư nhân phi lợi nhuận ở Boston, để hiểu xem những sự chuyển đổi của họ đã diễn ra như thế nào. Chúng tôi kết hợp những góc nhìn thấu đáo từ những buổi phỏng vấn và lượt truy cập website với những thông tin thu được từ sự tham gia của hơn 100 trường đại học trên khắp Bắc Mỹ trong khoảng 5 năm gần đây, và chúng tôi đã khai thác chuyên môn sâu rộng của McKinsey trong việc làm cho kỹ thuật phân tích có khả thi trong cả khu vực công lập và tư nhân.

Cuộc trò chuyện của chúng tôi và sự tham gia của các trường đại học đã tiết lộ một vài cạm bẫy tiềm năng mà các tổ chức có thể sẽ đối mặt khi xây dựng những khả năng phân tích của mình – cũng như là những bước giáo dục thực tiền mà những nhà lãnh đạo có thể thực hiện để tránh những cái bẫy này.

Hiểu những thử thách

Sự chuyển đổi thông qua phân tích cao cấp có thể khó khăn cho bất cứ tổ chức nào; ở giáo dục đại học, những thử thách được kết hợp lại bởi những nhân tố đặc thù của ngành có liên quan đến quản trị và tài năng. Các nhà lãnh đạo ở giáo dục đại học không thể trả tiền một cách dễ dàng cho việc chỉ nói miệng về sức mạnh của phân tích, trước hết phân tích phải giải quyết được một vài hoặc tất cả những trở ngại phổ biến nhất.

Bị quá tập trung vào việc tuân thủ các yếu tố bên ngoài. Rất nhiều nhóm phân tích dữ liệu của các tổ chức giáo dục đại học tập trung hầu hết nỗ lực của họ vào việc tạo các báo cáo vận hành, quy định hoặc tuân thủ luật. Mục tiêu chính của những nhóm này là đưa ra thống kê của các trường đại học được các cơ quan công nhận và bên thứ ba khác có thể sử dụng để đánh giá chất lượng của mỗi tổ chức. Bất cứ yêu cầu nào ngoài giới hạn hoạt động của những hoạt động này được xem xét là những trường hợp khẩn cấp hơn là những nhiệm vụ  tiêu chuẩn cần thiết. Các nhóm phân tích trong tình huống này có thời gian rất hạn chế để hỗ trợ đưa ra quyết định chiến lược dựa vào dữ liệu.

Cô lập chương trình phân tích trong một bộ phận

Theo kinh ngiệm của chúng tôi, những nhóm phân tích ở các tổ chức giáo dục đại học thường báo cáo cho người đứng đầu của một chức năng hoặc một bộ phận hiện có- điển hình nhóm nghiên cứu chính sách hoặc nhóm quản lý tuyển sinh. Kết quả là chức năng phân tích trở nên gắn liền với chương trình nghị sự của bộ phận đó hơn là một nguồn tham khảo chung cho tất cả bộ phận khác, mà rất ít hợc không có liên hệ với lãnh đạo điều hành cấp cap. Dưới trường hợp phổ biến này, tác động của việc phân tích vẫn hạn chế và những hiểu biết sâu sắc từ phân tích không được đưa vào quyết định hàng ngày của toàn bộ tổ chức.

Không thiết lập một văn hóa chia sẻ dữ liệu chuẩn tốt trong tổ chức

Trong rất nhiều tổ chức giáo dục đại học, có rất ít khích lệ và rất nhiều sự miễn cưỡng để chia sẻ dữ liệu. Kết quả là hầu hết các tổ chức đều thiếu dữ liệu chuẩn tốt, thiếu những các quy tắc thiết lập để người khác có thể truy cập các dạng dữ liệu khác nhau, cũng như các chính sách chính thức về cách họ có thể chia sẻ các dữ liệu đó giữa các bộ phận. Ví dụ, những nhóm phân tích trong các bộ phận chức năng của các đại học khác nhau có thể dùng bộ dữ liệu của chính họ để xác định tỷ lệ sinh viên bảo lưu cho từng phân khúc sinh viên khác nhau- và khi ngồi lại với nhau, họ thường không đồng ý về việc tập hợp số nào đúng.

Kết hợp các thách thức này, nhiều tổ chức giáo dục đại học cố gắng liên kết vô số các hệ thống dữ liệu kế thừa được sử dụng trong các nhóm chức năng khác nhau. Ngay cả với sự giúp đỡ của nhà cung cấp nền tảng phần mềm, thời gian cần thiết để cài đặt, huấn luyện, và giành quyền mua những thay đổi kỹ thuật có thể mất thời gian, có thể từ hai đến ba năm, trước khi các tổ chức thấy kết quả rõ ràng từ chương trình phân tích của họ. Trong lúc đó, các tổ chức cố dần dần đưa văn hóa chia sẻ dữ liệu và các quy trình được xây dựng về khả năng ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Thiếu tài năng phù hợp.

Ngân sách và những hạn chế khác có thể gây khó khăn cho các tổ chức giáo dục đại học để đáp ứng mức giá thị trường cho các tài năng về phân tích. Các trường đại học và cao đẳng có khả năng tận dụng nguồn tài năng phân tích từ những sinh viên cao học và giảng viên của họ, nhưng nó có thể là rất chật vật để thu hút và giữ lại các tài năng. Hơn thế nữa, để theo đuổi chuyển đổi một cách thành công thông qua phân tích, các tổ chức giáo dục đại học cần những người lãnh đạo không chỉ thuần thục trong quản lý mà còn trong cả phân tích dữ liệu và có thể giải quyết những vấn để ở cả hai lĩnh vực.

Triển khai những thực hành tốt nhất

Những thách thức này có vẻ quá sức, nhưng chuyển đổi thông qua phân tích là có thể khi các nhà lãnh đạo cấp cao trong các tổ chức giáo dục đại học nỗ lực thay đổi cả hoạt động và tư duy.

Các nhà lãnh đạo đã chỉ ra 5 bước hành động để thúc đẩy thành công:

Xác định nhiệm vụ phân tích vượt ra ngoài sự tuân thủ. Các lãnh đạo cấp cao ở cấp giáo dục đại học phải báo hiệu rằng phân tích là chiến lược ưu tiên. Thực sự, để nhận ra tiềm năng của việc phân tích, các chức năng của phân tích không thể chỉ coi là trung tâm chi phí cho việc tuân thủ luật. Thay vào đó, đội ngũ này phải được coi là một nguồn sáng tạo và là động lực kinh tế cho tổ chức. Như vậy, các nhà lãnh đạo phải nói rõ ràng nhiệm vụ của đội ngũ trong bối cảnh bắt buộc và rộng hơn. Theo các nhà lãnh đạo mà chúng tôi đã phỏng vấn, việc chuyển đổi phải tập trung vào việc làm thế nào phân tích có thể giúp các tổ chức tạo điều kiện cho hành trình của sinh viên từ ứng viên đến cựu sinh viên trong khi cung cấp các cơ hội chưa từng có cho học tập, nghiên cứu và giảng dạy, cũng như thúc đẩy một tổ chức mạnh, tài chính vững bền.

Thành lập một đội ngũ phân tích trung tâm với đường báo cáo trực tiếp đến các lãnh đạo điều hành. Để giảm thiểu các nhược điểm của đội ngũ phân tích được huấn luyện trong một bộ phận hoặc phân cấp trên vài chức năng, các nhà lãnh đạo giáo dục đại học phải phân bổ rõ ràng điều kiện tài chính cần thiết và nguồn nhân lực để thành lập một bộ phận trung tâm hoặc chức năng để giám sát và quản lý việc sử dụng phân tích trên toàn tổ chức. Đội ngũ này có thể phải phụ trách một trung tâm, tích hợp nền tảng cho việc thu thập, chuẩn đoán và làm mẫu bộ dữ liệu và đưa ra nhanh chóng.

Lấy ví dụ, Đại học Marryland UMUC có một “data czar” được thiết kế để giúp định nghĩa các tiêu chuẩn cho các thông tin được ghi lại, quản lí, chia sẻ và lưu trữ trực tuyến. Khi các mâu thuẫn nảy sinh, data czar sẽ cân nhắc và giúp làm tiết giảm vấn đề xảy ra. Điểm liên lạc trung tâm đã cải thiện tính nhất quán và chất lượng dữ liệu của các trường đại học: Hiện nay chính là một nguồn trung thực và tất cả các nhà phân tích đều có quyền truy cập vào dữ liệu. Quan trọng nhất, các trường đại học hiện nay đã có một “nhà truyền giáo” dữ liệu có thể giúp phát triển một văn hóa hiểu biết sâu sắc về dữ liệu tại các tổ chức.

Trong một ví dụ khác, các nhà lãnh đạo tại Đại học Northeastern đã tạo ra một trung tâm phân tích có cấu trúc xuất sắc như một thực thể “ảo”. Trung tâm là thực thể riêng của nó và được điều hành bởi một loạt các nhà lãnh đạo cấp cao để đảm bảo đội ngũ phân tích nhận thức và chú ý cân bằng đối với các ưu tiên trên toàn trường đại học.

Ngoài việc tận hưởng trạng thái tự chủ bên ngoài một chức năng phụ hoặc bộ phận duy nhất, đội ngũ phân tích nên báo cáo đến các lãnh đạo cấp cao nhất của các tổ chức- trong một vài trường hợp là hiệu trưởng.  Khi được trao một cơ hội quan trọng hơn để tác động đến các quyết định, các nhà lãnh đạo phân tích đã thu được những hiểu biết rõ hơn về vấn đề phải đối mặt của các trường đại học và chúng ảnh hưởng thế nào đến chiến lược toàn diện của các tổ chức. Các nhà lãnh có thể dễ dàng xác định bộ dữ liệu có thể cung cấp hiểu biết sâu sắc liên quan đến các nhân viên– không chỉ trong một lĩnh vực mà toàn bộ tổ chức- và họ có thể bắt đầu trong việc xác định các giải pháp khả thi.

Các nhà phân tích tại Northeastern, ví dụ, có khả năng định lượng được tác động của các chương trình dịch vụ học tập đối với việc giữ chân sinh viên, tốt nghiệp và các yếu tố khác, bằng cách cung cấp sự   hỗ trợ cho các quyết định chính về các chương trình này.

Giành thắng lợi trong việc chấp nhận phân tích ngay từ đầu và tạo ra một văn hóa đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Để vượt qua sự kháng cự đối với văn hóa chia sẻ dữ liệu, đội ngũ phân tích phải dẫn đầu trong việc tham gia các giao tiếp có ý nghĩa về phân tích trên toàn tổ chức. Điểm này sẽ giúp các thành viên của bộ phận phân tích tập trung tương tác chính thức và thường xuyên với các bộ phận khác nhau trong trường đại học. Một mô hình trung tâm tổng đài có thể đặc biệt hiệu quả: các nhà phân tích có thể song hành với bộ phận vận hành để thúc đẩy chia sẻ và trực tiếp hỗ trợ những vấn đề cụ thể. Những nhà phân tích có thể là những phiên dịch viên, giúp các nhóm làm việc hiểu cách ứng dụng phân tích và giải quyết vấn đề cụ thể, trong khi tận dụng dữ liệu từ các bộ phận khác. Các nhà lãnh đạo trường đại học mà chúng tôi đã nói chuyện đã lưu ý rằng các nhà phân tích của họ có thể luân phiên vào các vùng chức năng khác nhau để học hỏi thêm về các bộ phận của trường đại học và để đảm bảo rằng các lãnh đạo của các bộ phận có một liên kết trở lại với bộ phận phân tích.

Tất nhiên, có một hệ thống tiêu chuẩn, thống nhất cho việc xử lý tất cả dữ liệu của các trường đại học có thể giúp cho phép phân tích tốt. Tuy nhiên, các trường đại học đang tìm kiếm để tạo ra một văn hóa quyết định dựa trên dữ liệu không cần chờ hai năm cho đến khi một nền tảng dữ liệu mới đi vào hoạt động. Thay vào đó, các nhà phân tích có thể xác định các trường hợp sử dụng – đó là, những nơi mà dữ liệu đã tồn tại và là nơi phân tích có thể được thực hiện tương đối nhanh chóng để đạt được hiểu biết có ý nghĩa. Các đội ngũ có thể chia sẻ câu chuyện thành công của họ và truyền đi những tác động của dữ liệu phân tích được chia sẻ, bằng cách đó thúc đẩy người khác nhận các sáng kiến dựa trên phân tích của riêng họ.  Các nhà phân tích từ đơn vị hỗ trợ ra quyết định ở Đại học Marryland UMUC, đôi khi đẩy dữ liệu và phân tích có liên quan đến các bộ phận liên quan để khởi động phản ánh và hành động, thay vì chờ các bộ phận yêu cầu cung cấp thông tin. Tuy nhiên, đơn vị trung tâm tránh đưa ra các báo cáo lặp lại; các nhà phân tích có xu hướng thành công chỉ khi họ tham gia vào các bộ phận trong một cuộc thăm dò dữ liệu trung thực và khách quan mà không có sự thiên vị từ trước.

Làm mạnh khả năng phân tích nội bộ.

Lỗ hổng về kỹ năng là một trở ngại rõ ràng đối nỗ lực của các trường đại học và cao đẳng trong việc thay đổi cách hoạt động thông qua phân tích cao cấp. Do đó có thể hoàn toàn chấp nhận được việc ký hợp đồng làm việc trong thời hạn ngắn. Tuy nhiên, trong khi bổ sung các lỗ hổng kỹ năng bằng chuyên môn bên ngoài có thể giúp đẩy nhanh quá trình chuyển đổi, chuyên môn bên ngoài không bao giờ có thể thay thế hoàn toàn nhu cầu về năng lực nội bộ; nỗ lực thúc đẩy thay đổi trên toàn tổ chức phải của chính tổ chức đó và được dẫn dắt từ trong nội bộ.

 

Để làm như vậy, các tổ chức sẽ cần phải thay đổi cách tiếp cận của họ để thu nhận và phát triển tài năng. Họ có thể cần phải tìm bên ngoài từ các nguồn thông thường để tìm các chuyên gia hiểu  cốt lõi về công nghệ phân tích (điện toán đám mây, khoa học dữ liệu, học máy và thống kê chẳng hạn) cũng như tư duy thiết kế và vận hành. Các tổ chức cũng có thể cần phải thu hút các nhân viên mới với khoản lương cạnh tranh và bằng cách nhấn mạnh cơ hội làm việc tự chủ trong các dự án thử thách trí tuệ sẽ tạo ra tác động lên các thế hệ sinh viên và đóng góp cho sứ mệnh toàn cực.

Đừng để sự vĩ đại là kẻ thù của những điều tốt đẹp đang có

Phải mất thời gian để khởi chạy một chương trình phân tích thành công. Ngay từ đầu, các tổ chức có thể thiếu một số loại dữ liệu nhất định và không phải đánh giá nào cũng sẽ mang lại kết quả sâu sắc, đó không phải là lý do để lùi việc thử nghiệm lại.  Thay vào đó, các trường cao đẳng và đại học có thể triển khai phương pháp thử và học: xác định các khu vực có vấn đề rõ ràng và dữ liệu tốt, tiến hành phân tích, đưa ra các thay đổi cần thiết, thu thập phản hồi và lặp lại khi cần thiết. Các trường hợp này có thể giúp chứng minh sự tác động của phân tích đến các bộ phận khác của tổ chức và tạo ra sự hứng thú và chấp nhận lớn hơn.

Nhận ra tác động từ phân tích

Thật dễ dàng để quên rằng phân tích là một khởi đầu, không phải là kết thúc. Phân tích là một yếu tố quan trọng để giúp các trường đại học và cao đẳng giải quyết các vấn đề khó, nhưng các nhà lãnh đạo trong các tổ chức giáo dục đại học phải dành nhiều năng lượng để hành động về những hiểu biết từ dữ liệu khi họ cho  làm về phân tích của dữ liệu.  Việc thực hiện đòi hỏi những thay đổi đáng kể trong văn hóa, chính sách và quy trình. Khi kết quả cải thiện vì một trường đại học thực hiện thành công ngay cả trong một môi trường hạn chế, thì phần còn lại của tổ chức phải chú ý. Điều này có thể củng cố ý chí thể chế để đẩy mạnh hơn nữa và bắt đầu giải quyết các lĩnh vực khác của tổ chức cần cải thiện.

Một số tổ chức giáo dục đại học đã vượt qua những thách thức triển khai này và đang nhận ra tác động đáng kể từ việc sử dụng phân tích của họ. Chẳng hạn, Đại học Northeastern đang sử dụng mô hình dự đoán để xác định ứng viên nào có khả năng phù hợp nhất với trường nếu được nhận. Phân tích này dựa vào một loạt dữ liệu để đưa ra dự báo, bao gồm cả lý lịch trung học, đăng ký trước trung học, hoạt động thăm trường và tỷ lệ phản hồi email.  Theo nhóm phân tích, việc kiểm tra tỷ lệ mở các email đặc biệt sâu sắc vì nó mang tính dự đoán nhiều hơn về việc liệu sinh viên có thực sự đăng ký học tại Northeastern hơn những gì sinh viên đã nói hoặc liệu họ đã đến thăm trường hay không.

Trong khi đó, trường đại học cũng xem xét dữ liệu của National Student Clearinghouse, theo dõi xem nơi các ứng viên đến cuối quá trình tuyển sinh và được báo rằng các tổ chức mà họ coi là đối thủ cạnh tranh cốt lõi thì không xem xét dữ liệu này. Thay vào đó, sự cạnh tranh đến từ các nguồn mà họ thậm chí chưa được xem xét. Họ cũng biết được rằng một nửa số học sinh đăng ký của họ đến từ các trường mà văn phòng tuyển sinh của tổ chức không đến thăm. Phân tích tổng thể của đội ngũ đã thúc đẩy Northeastern đưa ra một số thay đổi để thu hút những cá nhân có khả năng đăng ký nhiều nhất một khi được nhận, bao gồm cả việc cung cấp các chuyên ngành kết hợp. Đội ngũ lãnh đạo cũng đã thay đổi vài khoản chi tiêu từ các chương trình ít được sử dụng đến các chương trình và tính năng tăng cường có khả năng thu hút sinh viên mục tiêu. Do một phần của những thay đổi này, Northeastern đã cải thiện xếp hạng trong báo cáo của Hoa Kỳ và thế giới trong số các trường đại học quốc gia từ hạng 115 năm 2006 lên hạng 40 vào năm 2017.

Trong một ví dụ khác, năm 2013 Marryland UMUC đã cố gắng xác định chính xác nguồn gốc của sự suy giảm trong việc tuyển sinh. Trường đã được đầu tư đáng kể vào quảng cáo và đang tạo ra số lượng tiềm năng-tuy nhiên tỷ lệ nhập học vẫn thấp. Các nhà phân tích dữ liệu tại tổ chức đã đánh giá lợi tức của trường đại học trong việc đầu tư cho các nỗ lực tiếp thị khác nhau và phát hiện ra một nút thắt – các trung tâm tiếp nhận cuộc gọi UMUC đã bị lạm dụng và có nguồn lực hạn chế. Trường đại học đã đầu tư vào các khả năng mới của trung tâm tiếp nhận cuộc gọi và trong vòng một năm đã nhận mức tăng 20% ​​trong tuyển sinh sinh viên mới trong khi tiêu ít hơn 20% cho quảng cáo.

Những lợi ích chúng ta đã thảo luận hầu chỉ là lớp bề mặt; làn sóng phân tích nâng cao tiếp theo sẽ, trong số những thứ khác, cho phép chứng tỏ, cá nhân hóa trải nghiệm của sinh viên, với việc giảng dạy phục vụ cho các phong cách học tập và năng lực cá nhân của sinh viên. Để thực hiện những hứa hẹn tuyệt vời khả năng của phân tích trong những năm tới, các nhà lãnh đạo cấp cao phải tập trung vào nhiều thứ hơn là chỉ thực hiện các cải tiến gia tăng trong quy trình kinh doanh hoặc giao dịch.

Cuộc trò chuyện của chúng tôi với các nhà lãnh đạo giáo dục đại học chỉ ra sự cần thiết của các trường đại học và cao đẳng để thiết lập chức năng phân tích mạnh cũng như văn hóa đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và tập trung vào việc mang lại kết quả đo lường được. Khi làm như vậy, các tổ chức có thể tạo ra giá trị đáng kể cho sinh viên và hoạt động bền vững cho chính họ.

Advertisements

One thought on “Các trường đại học có thể chuyển đổi bằng ứng dụng phân tích (dữ liệu) cao cấp

  1. Đương nhiên là data và data analysis giúp công việc. Nhưng điểm chính cho đại học , nhất là đại học VN, là văn hóa đại học (kể cả quy chế đại học), và lãnh đạo đại học – tức là môi trương và tinh thần đại học. Chẳng là chuyện data và computer.

    Liked by 1 person

Trả lời

Mời bạn điền thông tin vào ô dưới đây hoặc kích vào một biểu tượng để đăng nhập:

WordPress.com Logo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản WordPress.com Đăng xuất /  Thay đổi )

Google photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Google Đăng xuất /  Thay đổi )

Twitter picture

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Twitter Đăng xuất /  Thay đổi )

Facebook photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Facebook Đăng xuất /  Thay đổi )

Connecting to %s