Autor: Adam Przymusiała, Prezes firmy wdrażającej system zarądzania uczelnią wyższą Akademus.pl
Skuteczna komunikacja, dobrze zorganizowane dane i zintegrowane narzędzia informatyczne są dziś kluczowe dla poprawy doświadczenia studenta i wczesnego reagowania na ryzyko jego odejścia z uczelni. W dobie nadciągającego tsunami demograficznego traktowanie studenta jak klienta usługi i elastyczne systemy uczelniane są dziś koniecznością.
Ekosystem internetowy uczelni to środowisko, w którym różne elementy muszą ze sobą współpracować: portale, systemy dziekanatowe, intranety, ekstranety, aplikacje, wirtualni asystenci, systemy komunikatów i modele predykcyjne. Jeśli te elementy działają osobno, w różnych technologiach i bez spójnego zarządzania, komunikacja ze studentem staje się chaotyczna. Uczelnia traci wówczas kontrolę nad danymi i procesami.
Dropout to nie tylko rezygnacja ze studiów, ale także „brak łączności” między studentem (a wcześniej kandydatem) a uczelnią. W tym ujęciu problem zaczyna się wcześniej niż formalne odejście ze studiów. Pojawia się wtedy, gdy student nie otrzymuje właściwych informacji, nie wie, gdzie załatwić sprawę, nie korzysta z usług uczelni albo sygnały ostrzegawcze nie są zauważane przez administrację.
Rozwiązaniem ma być elastyczna platforma, która porządkuje uczelniany ekosystem cyfrowy. Umożliwia zarządzanie wieloma usługami z jednego miejsca, integrację z innymi systemami dziekanatowymi (np. USOS), wdrażanie wirtualnych asystentów, komunikację przez cyfrowe tablice ogłoszeń oraz monitorowanie ryzyka dropoutu przy użyciu modeli predykcyjnych.
Sama moda na AI nie wystarczy, jeśli organizacja nie ma uporządkowanych danych, stabilnych systemów i wcześniejszych etapów cyfryzacji. Nie da się skutecznie wdrożyć zaawansowanych wirtualnych asystentów bez solidnych podstaw. Niezbędne jest jedno źródło prawdy o uczelni, optymalne serwisy internetowe i zintegrowane źródła danych.
Zmiana sposobu myślenia
Powinniśmy przymierzyć się do zmiany sposobu myślenia o studencie. Student nie powinien być postrzegany wyłącznie jako uczestnik procesu dydaktycznego, lecz także jako odbiorca usług uczelni. Tak jak klient w sklepie internetowym oczekuje prostego dostępu do informacji, szybkiej obsługi i jasnej ścieżki działania, tak student oczekuje sprawnej komunikacji, jednego miejsca do załatwiania spraw i pomocy wtedy, gdy zaczyna mieć trudności.
Dropout jest trochę podobny do porzuconego koszyka w e-commerce. W sklepie internetowym analizuje się, dlaczego klient nie dokończył zakupu. Być może formularz był zbyt trudny, koszt dostawy pojawił się za późno albo zabrakło informacji. Podobnie uczelnia może analizować, dlaczego student zaczyna oddalać się od procesu studiowania. Sygnałami mogą być na przykład problemy z ocenami, brak aktywności, trudności organizacyjne, niezałatwione sprawy administracyjne albo brak kontaktu z uczelnią.
W tym celu potrzebne są dane. Dane z systemów uczelnianych, mogą zasilać modele predykcyjne. Modele te mogą być trenowane na części danych, a następnie sprawdzane na pozostałych, aby ocenić, czy potrafią rozpoznawać studentów zagrożonych dropoutem. Dzięki temu uczelnia może wcześniej uruchomić działania pomocowe, zanim problem stanie się nieodwracalny.
Ważną rolę pełnią tu różni „aktorzy” systemu: student, opiekun roku, pracownicy dziekanatu, akademickie biuro karier, administracja i inne osoby odpowiedzialne za wsparcie. Taka platforma może nie tylko zbierać informacje, ale też udostępniać je właściwym osobom. Co istotne, sam student również powinien widzieć sygnały ostrzegawcze dotyczące swojej sytuacji. Jeśli „zapala się czerwona lampka”, student powinien wiedzieć, że coś wymaga uwagi.
Kolejnym ważnym tematem jest porządkowanie cyfrowego chaosu. Wiele uczelni przez lata tworzyło liczne strony, portale i serwisy w różnych technologiach. Część z nich przestała działać, część nie była aktualizowana, a część funkcjonowała bez jasnej odpowiedzialności. Samo istnienie wielu portali nie jest problemem, jeśli są one aktualne, bezpieczne, zarządzane i użyteczne. Problem pojawia się wtedy, gdy uczelnia nie wie, ile ich ma, kto nimi zarządza i czy spełniają aktualne normy.
Systemy zarządzania uczelnią wyższą takie jak Akademus.pl mogą w tym ujęciu działać jako jedno źródło prawdy/centralny system zarządzania całym środowiskiem danych uczelni. To trochę jak z porządkowaniem miasta: zamiast wielu przypadkowych dróg, znaków i punktów informacyjnych powstaje spójna infrastruktura, w której wiadomo, gdzie znajduje się dana usługa i kto za nią odpowiada.
AI na uczelniach wyższych nie jest magicznym rozwiązaniem wszystkich problemów, ale może wesprzeć uczelnie w wielu powtarzalnych zadaniach takich jak: walidowanie treści pod kątem WCAG 2.2, tworzenie opisów alternatywnych do zdjęć, obsługę pytań studentów przez wirtualnych asystentów czy integrację botów z systemami dziekanatowymi. Dzięki temu student mógłby na przykład zapytać przez komunikator o ocenę, plan zajęć lub informacje dotyczące toku studiów
Warto pamiętać
Modele predykcyjne wymagają dobrych danych, jasnych zasad ochrony prywatności i odpowiedzialnego wykorzystywania wyników. Oznaczenie studenta jako zagrożonego dropoutem powinno prowadzić do wsparcia, a nie do stygmatyzacji. Równie ważne jest to, aby technologia nie zastąpiła relacji międzyludzkich, lecz je wzmacniała.
Podobnie w przypadku sztucznej inteligencji: jej skuteczność zależy od jakości danych, integracji systemów i dobrze określonego celu. Jeśli uczelnia nie uporządkuje podstawowej infrastruktury cyfrowej, zaawansowane narzędzia mogą nie przynieść oczekiwanych korzyści.
Myśl na koniec
Ograniczanie dropoutu nie zaczyna się dopiero wtedy, gdy student chce zrezygnować ze studiów. Zaczyna się dużo wcześniej: od dobrej komunikacji (zaczynając od kandydata), prostego dostępu do usług, uporządkowanych danych i zdolności uczelni do szybkiego reagowania na sygnały ostrzegawcze.
Każda uczelnia powinna budować spójny ekosystem cyfrowy, w którym student ma jedno miejsce kontaktu z usługami, pracownicy mają narzędzia do działania, a systemy informatyczne wspierają decyzje dzięki analizie danych. Technologia nie jest tu celem samym w sobie. Ma być praktycznym narzędziem, które pomaga uczelni utrzymać łączność ze studentem, lepiej rozumieć jego potrzeby i skuteczniej wspierać go na drodze akademickiej.
Chcesz porozmawiać o nowoczesnych modernizacjach i wdrożeniach na Twojej uczelni? A może myślisz o optymalizacji architektury systemu zarządzania? Spotkajmy się i porozmawiamy!
