Thu. Aug 21st, 2025

ハワイ大学(UH)は、学生の卒業率と定着率を向上させるために、新しいシステム全体の学生成功イニシアチブを立ち上げることを発表しました。このイニシアチブは、特に大学を完成する際に歴史的な障壁に直面している学生を対象にした予測データ技術を使用しています。

UH理事会は、統合プラットフォームEAB Navigate360とEdifyのための740万ドルの5年間の契約を承認しました。このプラットフォームは、学生の行動やパフォーマンスをリアルタイムで追跡し、アドバイザーや支援スタッフが問題が悪化する前に積極的に介入できるようにします。

EABによって開発されたこれらのプラットフォームは、850以上の大学で既に使用されており、UHの10キャンパス全体にわたり、今年から段階的に導入される予定です。すべての学生が、どのキャンパスに通っていても、一貫した公正な支援を受けられることが保証されます。完全な適用は2026年までに予定されています。

UHのウエンディ・ヘンセル学長は、ジョージア州立大学での前任者としての経験を活かし、このシステムを利用してUHが学生を横断的に追跡し、さまざまなリスクへのサポートを提供できる強力なツールを得ることができると述べました。

UHは既に、学生がオンラインコースにログインしたり、図書館リソースを利用したり、授業料を期限通りに支払ったかどうかなど、多くのデータポイントを追跡しています。しかし、今回のプラットフォームでは、既存の情報を全て集約し、アクション可能な洞察を生み出すことで、支援が必要な学生を早期に特定できるようになります。

目的は、人的なインタラクションを置き換えるのではなく、それを強化することです。

学生が課題を欠席したり、授業を休んだり、重要なゲートウェイコースで遅れをとり始めた場合、このシステムがこれらの行動をフラグを立て、アドバイザーや教員に連絡を促すことができます。

ヘンセル氏は「データを使用することで、単に質問をするよりも効果的に介入できます」と述べています。「支援を求めて前に出てこない学生がいます。この技術は、そうした学生を把握する手助けをしてくれます。ストレスを特定することが目的ではなく、タイムリーに介入し、現実時間で問題を是正できることが大切です。」

Navigate360プラットフォームは、GPA、科目の中退、財政援助の状況、クラス参加など、さまざまな変数に基づいてリスクのある学生を特定するための人口健康分析および予測スコアリングを利用します。一方、Edifyは、学業から学生サービスまでの分散した機関データを統合し、管理者用の集中ダッシュボードを提供します。

この技術は、学生にとってリスク監視およびコミュニケーションツールとして機能します。

ヘンセル氏によれば、このプラットフォームは過去10年の学生データを分析し、パターンを理解することで、成功へのスマートな道筋を築く手助けをする予定です。

たとえば、学生が微積分と生化学という難しい科目を同じ学期に履修しようとする場合、システムがそのスケジュールをフラグし、代替案を提示することがあります。

UHがすでに追跡しているデータ(例えば、コースのログイン、図書館の利用、授業料の支払いなど)を組み合わせ、これらの情報を統合して行動可能な洞察を生み出し、早期の支援が必要な学生を特定します。

シニアアドバイザーのキム・ジーゲンタラー氏は、このシステムの展開を監督しており、学生が締切、登録、欠席したアドバイジングの約束に関してタイムリーなアラートを受け取り、必要な際には支援サービスへの誘導を受けることができると述べています。

「まず第一に、登録期間が近づいていることを思い出させます。そして二つ目には、その登録期間の前に必要なことを事前に行うよう促します」とジーゲンタラー氏は言います。

彼女は、このシステムが単なる反応的なものでないとも強調しています。

「リスクを示す構造がある一方で、特定の領域で非常に優れている学生を示すためにも同じ構造を使用できます。その結果、彼らに対して祝辞や称賛を伝えることができます。」

ジーゲンタラー氏は、このプロジェクトは広範なキャンパスレベルの協力を必要とし、今後数年間で段階的に実施される予定であると述べ、地元のカスタマイズやユーザートレーニング、テストが含まれるとしています。

UHは、ジョージア州立大学が同じプラットフォームを利用して、特に代表されていない初代大学生の成功指標で二桁の改善を達成したことをモデルにする予定です。

「それはジョージア州立大学の学生の人口構成と非常に似ています。圧倒的に初代で、主流の人口構成がなく、多くは低所得の学生で、アルバイトをする学生も多いです」とヘンセル氏は述べています。「その意味で、非常に類似しており、ジョージア州立大学の取り組みの結果は、レース、性別、初代の地位に基づくすべての達成ギャップを排除することでした。」

ヘンセル氏とジーゲンタラー氏は、この技術を用いることで、過去の成功事例に基づいて、より早く、より個別化された対応が可能になると強調しています。

「学生がリスクにさらされていることを示す多くの指標があります」とジーゲンタラー氏は述べています。「それらを特定し、証拠に基づいた介入戦略を開発します。EABの広範な研究に基づき、最も効果的な介入が何であるかを教えてくれます。」

UHはまた、アウトリーチの効果を評価し、時間の経過とともにコミュニケーションや介入を調整するためにデータを使用する予定です。

ヘンセル氏にとって、広範な目的は、特に落ち込む可能性のあるすべての学生を支援することです。

「入学したすべての学生が教育目標を達成するまで、私たちは決して満足しません」と彼女は述べます。「常に、彼らのニーズを満たすために、私たちがいかに向上し続けられるかを問いかけるべきです。この技術は10年前から存在しており、今、私たちがそれをここに持ってくる時が来ました。」

画像の出所:govtech