L’Université de l’Arizona suit les cartes d’identité des étudiants pour détecter qui pourrait abandonner

L’Université de l’Arizona effectue un suivi des cartes d’identité des étudiants de première année pour anticiper les étudiants qui sont plus susceptibles d’abandonner. Les chercheurs universitaires espèrent utiliser les données pour réduire les taux d’abandon. (Le décrochage se réfère à ceux qui ont quitté l’enseignement supérieur entièrement et ceux qui ont été transférés dans d’autres collèges.)

Les données de la carte indiquent aux chercheurs à quelle fréquence un étudiant est entré dans une résidence universitaire, une bibliothèque et le centre de loisirs pour étudiants, qui comprend un salon, un dépanneur, une salle de courrier et un cinéma. Les cartes sont également utilisées pour acheter des collations pour distributeurs automatiques et plus encore, ce qui porte le nombre total d’établissements à proximité de 700. Un capteur est intégré aux identifiants des étudiants CatCard, qui sont remis à tous les étudiants qui fréquentent l’université.

« En obtenant leurs traces numériques, vous pouvez explorer leurs modèles de mouvement, de comportement et d’interactions, et cela vous en dit beaucoup sur eux », a déclaré Sudha Ram, un professeur de systèmes d’information de gestion qui dirige l’initiative.

Les chercheurs ont recueilli des données de première année sur une période de trois ans jusqu’à présent, et ils ont constaté que leurs prédictions pour savoir qui est le plus susceptible d’abandonner sont 73 pour cent précis. Ils ont également prévu de donner aux conseillers pédagogiques un tableau de bord en ligne pour examiner les données des étudiants en temps réel.

Ceux qui ont des cercles sociaux qui rétrécissent et un manque de routine pourraient être plus susceptibles d’abandonner

Avec les données, l’université crée des listes chaque trimestre des étudiants de première année les plus susceptibles d’abandonner et de partager avec son personnel. Ceux qui sont plus susceptibles d’abandonner pourraient avoir des cercles sociaux de plus en plus réduits et un manque de modèles de comportement assez établis, selon Ram. L’espoir est que l’université identifiera quels étudiants ont besoin de plus de soutien de la part des conseillers pour rester.

«Dès le premier jour de cours, même pour les étudiants de première année, ces analyses prédictives créent des indicateurs très précis qui éclairent ce que nous faisons pour soutenir les étudiants dans nos programmes et notre pratique», explique Angela Baldasare, vice-recteur à la recherche institutionnelle.

Les taux de rétention de l’Université de l’Arizona en 2017 ont augmenté à 86,5% pour les résidents et près de 89% pour les étudiants internationaux. À titre de référence, l’Université de Columbia, Yale et l’Université de Chicago sont toujours en tête avec le taux de rétention le plus élevé de 99%, alors que la moyenne nationale est en retard de 78%, selon les chiffres les plus récents.

Ram compare les prédictions aux efforts d’apprentissage automatique d’Amazon, en disant: «Nous pensons en faisant ces interventions à la 12e semaine, quand les étudiants se décident, vous êtes en train de faire ce qu’Amazon fait, en livrant des articles que vous n’avez pas commandés. mais sera commander dans le futur. « 

Il n’y a aucune divulgation que les balayages de cartes et les paiements peuvent être surveillés par l’université

Certaines écoles utilisent déjà des cartes d’étudiant pour surveiller l’activité des élèves, mais on pourrait soutenir que ce niveau d’analyse des données sur les interactions sociales des élèves, qui comprend les horodatages et les emplacements, pourrait porter atteinte à la vie privée des élèves. Après tout, sur le site de la politique CatCard, il n’y a aucune divulgation que les balayages et les paiements peuvent être surveillés par l’université, comme l’a souligné Gizmodo. Nous avons communiqué avec l’université au sujet de ses politiques de divulgation.

Cependant, les algorithmes peuvent parfois être erronés et biaisés. Ram admet: «Nous vivons à une époque où vous ne devriez pas généraliser à propos des groupes de personnes. Vous devriez personnaliser les solutions au niveau individuel. »Elle appelle les données qu’elle a analysées« juste un signal ».

Image ©: University of Arizona

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