تحديث تخطيط مناهج التعليم العالي مع Asteraحلول البيانات والحوكمة

و2021  تعليم ويظهر التقرير أن 75% من المؤسسات التي شملتها الدراسة قد بدأت أو تخطط لاستراتيجيات تحول رقمي واسعة النطاق لتحسين استخدام البيانات لديها. ولا يمكن المبالغة في أهمية النهج الاستراتيجي لاستخدام البيانات في هذا السياق.

الطُرق الفعّالة إدارة البيانات تضمن أطر العمل أن تكون البيانات عبر المؤسسة دقيقة ومتسقة ومستخدمة بما يتماشى مع السياسات الداخلية واللوائح الخارجية. تدعم هذه الأطر ثقافة مستنيرة بالبيانات حيث تستند القرارات إلى أدلة موثوقة بدلاً من الحدس أو الافتراض.

البيانات الموحدة لتطوير المناهج الإستراتيجية

يعد دمج البيانات في مؤسسات التعليم العالي أمرًا ضروريًا لاتخاذ القرارات الإستراتيجية التي تؤثر على تخطيط المناهج الدراسية. ومن خلال معالجة المعلومات من مصادر البيانات المتنوعة، يمكن للجامعات الحصول على رؤية شاملة تسترشد بها الاستراتيجيات المستهدفة والفعالة.

يسمح هذا النهج أيضًا للمؤسسات التعليمية بتحديد المجالات التي قد ينقصها المناهج الدراسية أو حيث توجد فرصة لتقديم دورات جديدة ذات صلة تتوافق مع اتجاهات الصناعة الناشئة.

على سبيل المثال، لنفترض أن البيانات تكشف عن اهتمام متزايد بين الطلاب بالتقنيات المستدامة، إلى جانب ارتفاع الطلب في سوق العمل في هذا القطاع. وفي هذه الحالة، يمكن للجامعة أن تقرر تطوير دورات جديدة أو حتى برامج شهادات تركز على الاستدامة.

يستفيد تخطيط المناهج الدراسية من منظور البيانات الموحدة من خلال إعطاء صناع القرار صورة كاملة عن السيناريو الأكاديمي. تمكنهم هذه الرؤية الكاملة من اتخاذ خيارات مستنيرة تعزز خبرات تعلم الطلاب، مما قد يزيد من معدلات التخرج ويحسن إمكانية التوظيف بعد التخرج.

يتطلب دمج البيانات من المصادر المتفرقة في عرض متماسك أدوات إدارة البيانات والخبرة اللازمة لتفسير مجموعات البيانات المعقدة.

إدارة البيانات الجامعية وحوكمتها مع Astera

تعد أداة إدارة البيانات الصحيحة ضرورية للبيانات الموحدة. Asteraالصورة تحويل البيانات تساعد القدرات ومعجم الأعمال الشامل في تحقيق رؤية موحدة لبيانات الجامعة. فهو يبسط معالجة البيانات ويزيد من الكفاءة عبر الإدارات.

Asteraتعمل واجهة المستخدم الخالية من التعليمات البرمجية على تحويل إدارة البيانات الجامعية وإدارتها من خلال السماح لمؤسسات التعليم العالي بإدارة وتحليل كميات هائلة من البيانات دون الحاجة إلى ترميزها بسهولة. تعمل هذه الواجهة سهلة الاستخدام على تبسيط عمليات البيانات المعقدة مثل استخلاصوالاندماج والهجرة.

 تجزئة وتبسيط البيانات

Asteraيسمح منهج عدم استخدام التعليمات البرمجية للجامعات بتقسيم بيانات الطلاب وتحليلها بشكل مرئي. باستخدام ميزات السحب والإفلات، يمكن للمسؤولين تصنيف الطلاب بسهولة حسب الأداء الأكاديمي أو حالة التسجيل، مما يجعل من السهل تصميم المناهج الدراسية لتلبية احتياجات الطلاب المتنوعة من خلال الواجهة، وتحسين العروض التعليمية دون أي برمجة.

ويمكن للجامعات أيضا أن تستخدم Astera لتجميع ومراجعة البيانات على مستويات مختلفة، مثل الأقسام أو البرامج، دون كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية. يمكنهم تصور المقاييس الرئيسية مثل التسجيل في الدورة التدريبية ومتوسط ​​الدرجات ومعدلات الاستبقاء. ومن خلال هذه الرؤى، يمكن للمؤسسات تحديد الاتجاهات بسرعة، وتقييم نجاح البرنامج، واتخاذ قرارات مستنيرة لتحسين وتحديث مناهجها بشكل مستمر.

مسرد الأعمال لإدارة البيانات

تضمن الإدارة الفعالة للبيانات في التعليم العالي سهولة الوصول إلى المعلومات المهمة لأصحاب المصلحة مثل أعضاء هيئة التدريس والإداريين والطلاب، مما يعزز التعاون واتخاذ القرارات المستنيرة. ومع ذلك، فإن استخدام مصطلحات مختلفة عبر الأقسام يمكن أن يسبب ارتباكًا لدى أصحاب المصلحة وسوء تفسير.

على سبيل المثال، في القسم الأكاديمي، يشير "نجاح الطالب" عادةً إلى تحقيق درجات عالية، وإكمال الدورات في الوقت المحدد، وإحراز تقدم مرضٍ نحو إكمال الدرجة العلمية. وفي المقابل، تنظر أقسام الخدمات الطلابية إلى "نجاح الطلاب" على نطاق أوسع. وقد تتضمن عوامل مثل مشاركة الطلاب، والرضا عن خدمات الدعم، والرفاهية العامة في تفسيرهم للنجاح.

وفي هذه الحالة، يمكن أن يؤدي الافتقار إلى توحيد معايير "نجاح الطالب" إلى الارتباك وعدم التوافق. Asteraيساعد قاموس الأعمال الخاص بـ الجامعات على إنشاء لغة مشتركة للبيانات. فهو يحدد المصطلحات والمقاييس الرئيسية، مما يتيح تفسيرًا متسقًا ودقيقًا للبيانات عبر الأقسام.

يمكن أن يؤدي التعريف الموحد لـ "نجاح الطالب" عبر الأقسام الأكاديمية والإدارية إلى برامج دعم ومقاييس أكثر استهدافًا لتقييم فعاليتها.

تحسين الوصول إلى البيانات مع العلامات

Astera يتضمن علامات بجانب مسرد الأعمال. تعمل العلامات على تحسين التصنيف وتجعل استرجاع البيانات أسهل وأكثر سهولة. يمكن لعلامات مثل "الأداء الأكاديمي" تصنيف المصطلحات المتعلقة بالمقاييس الأكاديمية مثل المعدل التراكمي، وإكمال الدورة، والمعدلات، والترتيب الأكاديمي. يمكن للمستخدمين العثور بسرعة على المعلومات ذات الصلة دون غربلة قواعد البيانات الواسعة باستخدام البيانات ذات العلامات المتعلقة ببرامج محددة أو التركيبة السكانية للطلاب أو المشاريع البحثية.

فوائد التبني Astera لمؤسسات التعليم العالي

إدارة البيانات الموحدة

Astera يوفر مركزًا مركزيًا لجميع أصول البيانات وتبسيطها تكامل البيانات من مصادر متنوعة في مستودع واحد يمكن الوصول إليه. تعمل هذه المركزية على تعزيز موثوقية البيانات وإمكانية الوصول إليها عبر الجامعة. يمكن للجامعات دمج البيانات من منصات التعلم عبر الإنترنت، وإحصائيات استخدام المكتبات، وأنشطة المشاركة في الحرم الجامعي في لوحة معلومات موحدة، مما يمكّن المستشارين الأكاديميين من صياغة استراتيجيات نجاح الطلاب المخصصة.

بساطة بدون كود

يمكن للمستخدمين من خلفيات غير تقنية الاستفادة Asteraواجهة بدون تعليمات برمجية لإدارة البيانات بشكل فعال، وإضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى البيانات وتحليلها داخل المؤسسة.

باستخدام هذه الميزة، يمكن للجامعات تسريع عملية التسجيل من خلال إنشاء تقارير بيانات حول اتجاهات تسجيل الطلاب دون خبرة في مجال تكنولوجيا المعلومات.

جودة البيانات والتنميط

Astera يضمن أن البيانات المستخدمة في اتخاذ القرار هي على أعلى مستوى من الجودة. إنه التنميط البيانات القدرة على تحديد وتصحيح التناقضات. يمكن للمؤسسات الأكاديمية الاعتماد على هذه البيانات لاتخاذ قرارات مثل برامج التعلم والمبادرات البحثية.

يمكن للمؤسسات التعليمية تنظيف وتوحيد بيانات طلبات الطلاب الواردة تلقائيًا، مما يمنح فريق القبول المعلومات الأكثر دقة وحداثة.

الأتمتة والكفاءة

تعمل الأتمتة على تبسيط المهام الإدارية وإدارة البيانات لمؤسسات التعليم العالي حتى تتمكن من التركيز على تعزيز تجارب تعلم الطلاب والابتكارات التشغيلية.

يمكن لمؤسسات التعليم العالي أتمتة عملية تكامل البيانات الخاصة بالمنح البحثية الجديدة، مما يقلل ساعات إدخال البيانات يدويًا ويسمح للباحثين بالتركيز بشكل أكبر على مشاريعهم.

تحويل إدارة البيانات الجامعية مع Astera

يعمل التحليل الشامل لبيانات الطلاب على تحسين عملية تطوير المناهج الدراسية. لنفترض أن مؤسسة التعليم العالي تحدد الحاجة إلى الاستفادة من أداء الطلاب الهائل وبيانات التعليقات. والهدف هو تصميم المنهج ليناسب احتياجات الطلاب واتجاهات الصناعة، مما يضمن إعدادهم جيدًا لسوق العمل بعد التخرج.

Asteraالحل لمؤسسة التعليم العالي

في المرحلة الأولية، Astera يسهل تكامل مصادر بيانات الطلاب المتنوعة. تتضمن هذه العملية:

• استخراج البيانات 

Asteraيعمل استخراج القالب الموصى به من قبل الذكاء الاصطناعي على تبسيط عملية استخراج البيانات. اتصال قاعدة البيانات الأصلية و تكامل واجهة برمجة التطبيقات السماح بسحب البيانات من المصادر المؤسسية والخارجية.

تعمل هذه العملية برمتها على تقليل وقت الإعداد بشكل كبير عن طريق أتمتة المهام مثل تحليل الاسم والسجل. ومن خلال ذلك، يمكن للجامعات استخراج البيانات من مصادر متعددة، بما في ذلك السجلات الأكاديمية، وتقييمات الدورات، وتقارير توظيف الخريجين.

• تحويل البيانات 

تقوم الجامعة بدمج تدفقات البيانات المتنوعة هذه في مجموعة بيانات موحدة من خلال عمليات التحويل، مثل عمليات الانضمام. يتم تطبيق التعبيرات لتنظيف وتوحيد إدخالات البيانات الفردية، مما يضمن الاتساق عبر جميع السجلات.

• تحميل البيانات 

يتم نقل البيانات المحولة إلى مستودع مركزي لمزيد من التحليل. يتيح استخدام البيانات الموحدة للجامعات إمكانية عرض الأداء الأكاديمي للطلاب ومستويات المشاركة والنجاح بعد التخرج بشكل شامل.

توحيد البيانات مع Asteraمعجم الأعمال

توحيد المصطلحات 

Asteraيسمح قاموس الأعمال الخاص بـ بتحديد وتوحيد المقاييس والمصطلحات التعليمية الرئيسية عبر الأقسام. تعمل هذه اللغة المشتركة على إزالة الغموض وتسهل الفهم المشترك لرؤى البيانات.

تناسق البيانات 

إن وضع تعريفات واضحة لمصطلحات مثل "مشاركة الطلاب" و"الاستعداد للتوظيف" يسمح للجامعات بالتأكد من أن تحليل البيانات وقرارات المناهج الدراسية تستند إلى معايير متسقة عبر جميع الوحدات الأكاديمية.

إثراء البيانات  

Asteraيعمل مسرد الأعمال الخاص بـ على إثراء أصول البيانات عن طريق إرفاق بيانات التعريف ذات الصلة. هذا البيانات الوصفية يوفر سياقًا إضافيًا وتوضيحًا حول الغرض واستخدام كل أصل من أصول البيانات، مما يزيد من تعزيز الفهم المشترك بين أصحاب المصلحة.

تم تحقيق نتائج محددة 

عن طريق المديونية Asteraبحلولنا المتكاملة، تستطيع الجامعات:

تحديد الفجوات في المناهج الدراسية 

قم بتحليل تعليقات الطلاب وبيانات الأداء لتحديد المجالات التي يحتاج فيها المنهج إلى التحسين أو الابتكار - ومواءمة المنهج بشكل أوثق مع متطلبات الصناعة الحالية وفرص العمل المستقبلية.

تحسين نتائج الطلاب 

يؤدي ضبط أساليب التدريس ومحتوى الدورة التدريبية بناءً على الرؤى المستندة إلى البيانات إلى زيادة رضا الطلاب، وتحسين الأداء الأكاديمي، وزيادة معدلات التوظيف بعد التخرج.

كلمات أخيرة

يمكن لمؤسسات التعليم العالي التعامل مع تعقيدات الأوساط الأكاديمية الحديثة من خلال دمج وتوحيد مجموعات البيانات الضخمة الخاصة بها. فهو يضمن أن تكون استراتيجياتهم مستنيرة ومؤثرة. مع Asteraيمكن للجامعات مزج مصادر البيانات المتنوعة بسلاسة وإنشاء لغة بيانات موحدة عبر الأقسام. يتيح هذا التنسيق اتخاذ قرارات استراتيجية - بدءًا من تطوير المناهج الدراسية وحتى توظيف أعضاء هيئة التدريس - استنادًا إلى بيانات موثوقة ومتسقة ويمكن الوصول إليها.

تجربة إدارة البيانات المتقدمة والحوكمة مع Asteraالحل سهل الاستخدام. معالجة البيانات لاتخاذ القرارات الاستراتيجية وتحقيق التميز الأكاديمي. جدولة التجريبي و قم بتنزيل نسخة تجريبية مجانية مدتها 14 يومًا اليوم للبدء في تبسيط إدارة البيانات واتخاذ القرارات المستنيرة.