データ分析のツールやスキルが不足、それでも高等教育機関にある打開策とは？

　教職員の離職と財政の窮迫は、多くの高等教育機関に共通する大きな懸念材料となっている。これらの課題に対処するには、パーソナライズされた学習体験や柔軟な学習様式の提供、キャンパス体験の向上などを通じて、学生の学習成果と定着率を向上させる必要がある。

　加えて、収入源の多様化や寄付の拡大、オペレーショナルエクセレンスの確立によって財源の最大化を図ることも重要だ。そこで取り組みたいのがデータ活用だが、高等教育機関ではこれまで運営とコンプライアンスの文脈でのみデータを蓄積してきたため、このような目的でのデータ活用が難しいという声は多い。

　さらに、データを適切に分析するためのツールやスキルが不足しているという問題もある。本資料では、俊敏性と順応性・適応性のある方法でデータを活用するには、まずデータに対する考え方を改める必要があると提起する。その上で、「データインフォームド」の実現に向けて、データのアジリティを高めるための6つのステップを紹介しているので、参考にしてほしい。