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- 文教向けソリューションについて
どうすればいいかな？
ご要望
・志願数を増やしたい、退学者を減らしたい。
・データを活用し、様々な施策を計画・実施したい。
・いつでも、だれでも、簡単にデータ分析したい。
課題
- 学内でデータが点在しており、データを集約できていない。
- 特定のツールは活用しているが、データの可視化まで実施しているが、データ分析までは至っていない。
- BIツールは導入しているが、利用できていない。
- データ活用する上で、学生から承認を得る仕組みがない。
- データ分析といっても何をやるべきか分からない。
教務、入試、広報、就職と大学内の業務は多岐にわたります。教学IR推進のためには 大学内に点在しているデータを集め、効果的な分析モデルを作成しなければいけません。しかし、IR活動を進める上では大学ごとに様々な課題があるかと思います。実現に向けた課題は何かを把握し、解決に向けて共に進めてきます。
データ分析を実現すると！
従来の分析精度の向上に加え、多角的な大学情報を可視化・分析を実現します。入学者増、生徒の満足度、就職率、大学経営など、貴大学様独自のデータに基づいた施策を打つことが可能になります。
データ分析基盤を導入すると
各部門で縦割りのデータ活用では、
大学内の別のデータを活かせない状態・帳票作成業務の重複や属人化が続いてしまいます。
データ分析基盤とBIツールの導入により、
データ作成業務を効率化し、横断的なデータの活用・膨大な量のデータの分析が可能になります。
データ分析事例の紹介
1. 遠隔授業と対面授業の成績の差異
課題
授業形態により成績の差が出るかを確認したい
・2020年度は全試験において期末テストを実施しなかったが、授業形態による成績の差があらわれた。
・2020年度の対面授業での平均GPAは上昇した。
・2022年度はコロナ禍前の値に落ち着いた。
分析結果
対面授業の成績がいい理由を調査してみよう
先生に質問できるから？
友人との会話で理解を深められるから？
施策
・対面授業と遠隔授業の実施基準を見直そう！
・遠隔授業でも質問がしやすいように、LMSを有効利用しよう！
2. 学部別 専門科目と共通科目の成績の差異
課題
各学部において授業科目難易度の妥当性を確認したい
・B学部は専門科目のGPAは高いが、共通科目のGPAは低いので、専門科目の難易度が低いと想定
・C学部は共通科目のGPAが他学部と同等だが、専門科目のGPAが低いので、専門科目の難易度が高いと想定
分析結果
B学部とC学部の単位修得率を調査してみよう
単位を落とす人の割合はどのくらいだろう？
施策
・専門科目のシラバスを見直そう！
・共通科目の単位を落とす人の割合が多い学部は定期フォローを実施しよう！
3. 学部別 専門科目と共通科目の成績の差異
課題
今後のカリキュラム編成に向け、科目区分・学部ごとの成績を比較したい
・外国語学部の共通-英語について他学部よりもGPAが高いが、専門科目のGPAは低いので、同分野の授業でも難易度に差があると判る。
・BキャンパスよりAキャンパスの方が体育の成績が良いので、環境の差が成績に影響している可能性がある。
分析結果
教員による採点基準に差があるかを確認してみよう
学習環境に差があるかを確認してみよう
施策
・キャンパスの設備を見直そう！
・採点基準を明確化・再周知を実施しよう！
開発事例
当社の専門チームが迅速に対応いたします。
お客様のニーズに合わせた最適なソリューションを提供いたしますので、お気軽にお問い合わせください。
