Una pregunta que las instituciones de educación superior se hacen al momento de pensar en el análisis de datos es: ¿cómo aprovechar el enorme volumen de información que se produce dentro de una universidad para transformarlo en conocimiento real que les permita cambios concretos y asertivos?
Los beneficios del análisis de datos son múltiples: desde identificar áreas de oportunidad como la retención o captación de estudiantes; la mejora en la toma de decisiones; el aumento de la eficiencia y reducción de costos de ciertos procesos y la mejora de la calidad de la educación.
Existen diferentes tipos de análisis de datos -internos y externos- que en función de los objetivos proporcionarán información valiosa para tomar decisiones informadas.
Análisis internos:
Análisis de rendimiento académico: este tipo de análisis se centra en cómo los estudiantes están aprendiendo y cómo se están desempeñando en sus estudios. Puede incluir el seguimiento del progreso académico de los estudiantes, la evaluación del rendimiento en exámenes y la identificación de áreas de oportunidad para mejorar el aprendizaje.
Análisis de la experiencia del estudiante: se centra en cómo los estudiantes están experimentando la educación y cómo pueden mejorarse las experiencias de aprendizaje. Puede incluir la evaluación de la satisfacción del estudiante, la retención de estudiantes y la identificación de áreas de oportunidad para mejorar la experiencia del estudiante.
Análisis de la eficiencia operativa: tiene como objetivo saber cómo se están utilizando los recursos de la institución y cómo se pueden optimizar para mejorar la eficiencia y reducir costos. Puede incluir el análisis de los horarios de clase, la utilización de espacios y la utilización de tecnologías.
Análisis de la calidad de la educación: se centra en evaluar la calidad de la educación que se está brindando y cómo puede mejorarse. Puede incluir la evaluación de la efectividad de los programas de estudio, la satisfacción del profesorado y la calidad de la investigación.
Análisis externos:
Análisis de la demanda laboral: este análisis se centra en evaluar la demanda laboral en el mercado para determinados programas o áreas de estudio. Se pueden utilizar datos del mercado laboral, como estadísticas de empleo y salarios, para evaluar qué programas o áreas de estudio son más demandados en el mercado.
Análisis de la oferta académica: permite evaluar la oferta académica en la educación superior y compararla con la demanda del mercado laboral. Se pueden utilizar datos sobre los programas y áreas de estudio ofrecidos por las instituciones de educación superior y compararlos con la demanda del mercado laboral para determinar si existe una brecha entre la oferta y la demanda.
Análisis de la competencia: se centra en evaluar la competencia entre las instituciones de educación superior, ya sea a nivel regional o nacional. Se pueden utilizar diferentes métricas para evaluar la competencia, como el número de estudiantes matriculados, la calidad de la enseñanza y la reputación de la institución. En este análisis, una estrategia fundamental es el benchmarking, el cual contempla la práctica de comparar procesos comerciales y métricas de rendimiento propios con los mejores del sector y sus mejores prácticas.
Análisis de la inversión en investigación: permite evaluar la inversión en investigación en la educación superior y compararla con el impacto de la investigación en el mundo académico y en la sociedad. Se pueden utilizar diferentes métricas para evaluar el impacto de la investigación, como el número de publicaciones o la citación de los trabajos de investigación.
Análisis de la movilidad académica: se centra en evaluar la movilidad académica de los estudiantes y los profesores entre las instituciones de educación superior. Se pueden utilizar diferentes métricas para evaluar la movilidad, como el número de estudiantes y profesores que intercambian entre instituciones o el número de programas de doble titulación.
Siete claves que no pueden faltar para un análisis de datos exitoso:
Consolidar un liderazgo fuerte para propulsar el cambio hacia la toma de decisiones basadas en datos.
Pensar en lo tecnológico desde la integración, ya que uno de los desafíos más grandes es lograr terminar con los silos de datos aislados y unir los activos en un solo lugar.
Considerar la inversión en infraestructura y herramientas de analítica para el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos.
Utilizar muestras representativas. De lo contrario, los resultados pueden ser sesgados y no aplicables a la población en general.
Validar los resultados utilizando diferentes métodos de análisis o fuentes de datos adicionales. Esto ayudará a aumentar la confianza en los hallazgos y a minimizar el riesgo de sesgos o errores.
Trabajar en colaboración con otros expertos en el campo para asegurarse de que el análisis se hará de manera correcta y efectiva.
Comunicar los resultados de manera clara y concisa.
