Préparation de données : Comment pouvons-nous faire fonctionner les données d’évaluation de module pour vous?

Ayant travaillé avec des centaines d’universités dans le monde, la préparation des données est un défi récurrent à l’automatisation complète du processus d’évaluation des modules. Lorsque les données des projets d’évaluation des modules ne sont pas fiables, deux choses se produisent : la boucle d’automatisation se rompt et le risque d’erreur dans le processus d’évaluation augmente. Personne ne veut prendre des décisions avec des « données sales » ou voir un rapport atterrir entre les mauvaises mains.

Alors, comment pouvons-nous faire en sorte que vos données d’évaluation de module fonctionnent pour vous et, finalement, pour l’université? Nous nous sommes penchés sur la question lors de notre webinaire du 1^er avril. Nous avons exploré une série de sujets liés à la préparation de données et à notre système Blue : l’intégration avec des sources de données, par exemple le système d’information sur les étudiants; la vérification des données d’évaluation du module; l’ajout et la suppression d’enseignants; la division et la fusion de modules; et le suivi et la gestion du processus. Nous avons également établi un lien plus large avec notre mission d’aider les EES à générer une culture d’amélioration continue en adoptant de meilleures pratiques pour la rétroaction des évaluations de module.

Voici mes trois points clés à retenir du webinaire :

1. Économie de temps grâce à l’automatisation des données
   Dans de nombreux cas, les universités ne disposent pas d’information sur leurs systèmes existants que nous jugerions appropriée pour leur permettre de tirer le meilleur parti de Blue. Notre solution DIG, qui affine les ensembles de données universitaires existants, propose une réelle solution. L’utilisation de DIG est l’étape naturelle vers l’automatisation du processus. Il maintient également l’intégrité, étend les données et enrichit finalement l’analyse. Sans DIG, nous constatons que les administrateurs d’évaluation de module passent souvent des semaines à valider manuellement les données avant de lancer des sondages. Cette opération fastidieuse et sujette aux erreurs nécessite de relancer un grand nombre d’employés du département par courriel pour vérifier les données dans des feuilles de calcul en temps opportun.
2. La décentralisation surmonte les difficultés
   Plutôt que d’essayer de tout faire de manière centralisée, une approche plus efficace de la préparation des données consiste à demander aux écoles et aux départements de valider les données avant l’évaluation. D’après notre expérience, le défi le plus courant dans la préparation de données est l’affectation du personnel, car l’alignement sur la personne qui enseigne le module est variable et volatile. DIG permet aux écoles individuelles de sauvegarder quelle personne enseigne un module dans un séminaire particulier. Comme plus gros problème pour les établissements avec lesquels nous travaillons, celui-ci est vraiment important. Les universités de Durham et de Loughborough, par exemple, utilisent DIG pour s’assurer d’avoir les bons enseignants affectés aux bons cours. Les dates d’évaluation variables sont un autre défi courant.
3. Des possibilités d’analyse encore plus approfondie
   Nos systèmes offrent aux établissements la plateforme nécessaire pour analyser et comparer les commentaires d’évaluation des modules de l’éventail complet des données démographiques des étudiants. Par exemple, le local contre l’international, le premier cycle contre le troisième cycle et le temps plein contre le temps partiel sont tous inclus dans les rapports universitaires. Il est également possible de poser des questions particulières à différents groupes d’étudiants, par exemple à des étudiants adultes revenant tout juste d’une année sabbatique. DIG vous donne la capacité de répondre aux questions et de comparer les réponses entre les écoles, les départements et l’ensemble de l’établissement. Ce point est également pertinent pour notre prochain webinaire du 8 avril:  « Module Evaluation Analytics: Delivering the right reports for the right people at the right time ».

John Atherton est directeur général, Europe, chez Explorance