النقاط الرئيسية:
أصبحت البيانات واحدة من أهم الأصول الاستراتيجية في التعليم. ولكنها غالبًا ما تكون مجزأة عبر المؤسسات والناشرين وشركات التكنولوجيا التعليمية، وتظل تتم إدارتها بشكل غير متسق، ويصعب استخدامها بأمان.
نادرًا ما يكون التحدي هنا هو عدم وجود لوحات معلومات أو تقارير. تمتلك معظم المنظمات بالفعل الكثير من البيانات. المشكلة الحقيقية هي أن البيانات الموجودة خلف لوحات المعلومات هذه غالبًا ما تكون منفصلة، ومحددة بشكل غير متسق، وغير منظمة لدعم قرارات أفضل.
تتجلى هذه المشكلة بشكل مختلف في السوق.
ل المؤسساتغالبًا ما توجد معلومات الطلاب وأنشطة التعلم والإرشاد والتقييم والبيانات التشغيلية في أنظمة منفصلة. وهذا يجعل من الصعب بناء صورة موثوقة لتقدم الطلاب والمخاطر والاحتفاظ بهم واحتياجات الدعم.
ل الناشرينغالبًا ما تتم إدارة بيانات تعريف المحتوى ومواءمة المعايير وبيانات الاستخدام وقرارات المنتج في مسارات عمل غير متصلة. ونتيجة لذلك، يصبح من الصعب فهم أداء المحتوى، ونطاق المعايير، وأين يجب أن يتجه الاستثمار المستقبلي.
ل شركات تكنولوجيا التعليمقياس المنتج عن بعد، وحالة التطبيق، وإشارات نجاح العميل، وبيانات النتائج لا تجتمع دائمًا بطريقة قابلة للاستخدام. وهذا يبطئ عملية اتخاذ القرار، ويضعف البصيرة، ويجعل من الصعب إثبات التأثير.
استراتيجية البيانات وذكاء البيانات
في هذه المرحلة من المهم التمييز استراتيجية البيانات و ذكاء البيانات.
أ. استراتيجية البيانات فهو يحدد البيانات المهمة، وكيف ينبغي إدارتها، وما هي نتائج الأعمال التي ينبغي أن تدعمها. ذكاء البيانات وهذا ما يجعل هذه الاستراتيجية فعالة. إنها القدرة على الاتصال والثقة وتفسير ومراقبة البيانات والتصرف بناءً عليها عبر المؤسسة.
من خلال تجربتي، لا تواجه معظم المنظمات مشكلات في إعداد التقارير في المقام الأول. هناك مشكلات تتعلق بالثقة وقابلية التشغيل البيني وسير العمل والتي تظهر في النهاية كمشكلة تتعلق بإعداد التقارير.
عندما أساعد المؤسسات على التفكير من خلال استراتيجية البيانات والاستخبارات، فإنني لا أبدأ بالأدوات. أبدأ بهدف. أبدأ عادةً بخمسة أسئلة:
1. ما هي القرارات التي تحتاج إلى تحسين؟
هل الأولوية هي نجاح الطالب، أو الامتثال للمعايير، أو أداء المنتج، أو الاحتفاظ بالعملاء، أو التخطيط التشغيلي، أو الاستعداد للذكاء الاصطناعي؟
2. أين يعيش الحق اليوم؟
كم عدد إصدارات هذه الحقيقة الموجودة عبر الفرق والأنظمة؟
3. هل يمكن نقل البيانات بشكل نظيف؟
وبدون التكامل القوي وقابلية التشغيل البيني، تظل الرؤية مجزأة.
4. هل يمكن للناس أن يثقوا بالبيانات؟
الأوصاف والمصدر والملكية ودورات التجديد والجودة كلها مهمة.
5. ما هي القيمة التي يجب أن يخلقها هذا؟
تدخلات أفضل أم تخطيط أقوى أم احتكاك أقل في التقارير أم قرارات أسرع أم استخدام أكثر أمانًا للذكاء الاصطناعي؟
ما لم تكن هذه الإجابات واضحة، فقد تكون الشركة نشطة من الناحية الفنية ولكنها لا تركز بشكل استراتيجي.
ما الذي تتطلبه الإدارة الفعالة للبيانات؟
ومن الناحية العملية، تتطلب الإدارة الفعالة للبيانات في التعليم نموذجًا متصلاً.
تحتاج المنظمات إلى:
- أ. أساس البيانات الموحدة فهو يجمع بيانات التعلم والتشغيل والمحتوى والتقييم والبيانات التجارية وبيانات الدعم بطريقة مُدارة.
- تكامل موثوق من خلال واجهات برمجة التطبيقات وخطوط الأنابيب والإصدارات والأتمتة.
- البيانات الوصفية وقابلية الاكتشاف ومن ثم، تعرف الفرق ما هي البيانات المتاحة، وماذا تعني، ومن يملكها، وما إذا كان بإمكانها دعم القرار.
- إمكانية التشغيل البيني لذلك لا يتم محاصرة البيانات في أنظمة معزولة.
- الحوكمة والتحكم في الوصول خلق الثقة والمساءلة والاستخدام المسؤول.
- مراقبة جودة البيانات بحيث لا تؤدي المنشورات التي لا معنى لها والانجرافات والتناقضات إلى تقويض الثقة.
- واحد طبقة الوصول إلى التحليلات والذكاء الاصطناعي وهذا يجعل البيانات الموثوقة متاحة من خلال لوحات المعلومات والبحث والنماذج والمساعدين المُدارين.
سير العمل الذي أعود إليه غالبًا بسيط:
التقاط → استيراد → توحيد → إدارة → كتالوج → مراقبة → تحليل → التصرف
وهذا هو ما يحول البيانات من الأصول الخلفية إلى قدرة مؤسسية.
كيف يبدو النظام البيئي الصحيح للبيانات
لا أعتقد أن الأدوات هي استراتيجيات. لكنني أعتقد أن الأدوات الصحيحة يمكن أن تجعل الاستراتيجية قابلة للتنفيذ. ومن الناحية العملية استفدت من:
- الطاقة BI/الجدول للتصور التنفيذي والتشغيلي
- منصات البيانات Databricks/Snowflake/السحابية لبيئات البيانات الموحدة
- خدمات بيانات Azure/AWS للتخزين القابل للتطوير وخطوط الأنابيب والتحليلات
- ميرو/جيرا/كونفلوينس للتخطيط وتصميم سير العمل ومواءمة أصحاب المصلحة.
- أدوات التكامل/الأتمتة المستندة إلى واجهة برمجة التطبيقات/API لتحرير سير العمل
- مساعدو الطيارين الذين يعتمدون على الذكاء الاصطناعي/المساعدين المعتمدين على ماجستير إدارة الأعمال للاكتشاف ودعم البيانات الوصفية وتسريع التوليف والتحليل
- EduDataHub من ماجيك لدعم سير عمل البيانات الموحدة والحوكمة والذكاء القابل للتنفيذ
ما ساعدني أكثر ليس أي أداة واحدة. إنها القدرة على ربط هذه الأدوات في سير عمل يدعم الالتقاط والتكامل والحوكمة والتحليل والعمل.
إن المنظمات التي ستقود المرحلة التالية من التحول التعليمي لن تكون فقط تلك التي لديها المزيد من البيانات. سيكونون هم من يجعلون البيانات أكثر فائدة وأكثر موثوقية وأكثر قابلية للتطبيق عبر المؤسسة.
بالنسبة للمؤسسات، يعني هذا اتخاذ قرارات أفضل بشأن نجاح الطلاب وعملياتهم. بالنسبة للناشرين، يعني هذا أنظمة محتوى أكثر ذكاءً وقابلة للقياس. بالنسبة لشركات تكنولوجيا التعليم، يعني هذا المنتجات والخدمات الأكثر قابلية للتشغيل البيني، والغنية بالرؤى، والقادرة على تقديم القيمة.
التحديث مهم فقط إذا كان يحسن القرارات.
لا يحتاج التعليم إلى المزيد من لوحات المعلومات المنفصلة. إنها تحتاج إلى أنظمة توفر بيانات موثوقة. وهنا يبدأ التحول الحقيقي.
