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为什么大学难以根据预警数据采取行动
即使您拥有出色的学习者分析系统，您的大学是否已准备好根据早期概率信息采取行动？卡门·迈尔斯解释
来源:Wonkhe | 高等教育政策、人物与政治仪表板在怀孕几周后就会亮起警告信号，但干预往往来得太迟——如果有的话。
尽管在学习者分析方面投入了大量资金，并且面临全日制本科生 80% 继续学习门槛的监管压力，但当大学的系统标记出有风险的学生时，大学始终难以采取行动。
这种实施差距与技术或数据质量无关。这是一项组织挑战，暴露了大学的结构方式与当前监管合规要求之间的根本紧张关系。
学生办公室明确表达了其期望：提供者必须证明他们正在取得积极的成果，全日制第一学位学生的继续学习率和完成率的门槛分别为 80% 和 75%。背景可以解释但不能成为低于这些水平的借口。大学应该尽早发现陷入困境的学生并进行有效干预。
然而，大多数机构仍然围绕旨在追溯质量保证而不是主动支持的系统进行组织，从而在监管期望和机构能力之间造成了差距。
早期干预的组织挑战
当分析平台标记出学生表现出不参与的迹象时——缺课、活动不完整、平台互动有限——机构面临的是组织挑战，而不是技术挑战。数据在怀孕几周后到达，为有意义的干预提供了时间。但这恰恰是大学难以采取行动的时候。
问题不在于识别风险。现代分析可以在学期的最初几周内检测到相关模式。问题在于组织准备情况：谁有权根据概率信号采取行动？何种程度的确定性才值得干预？哪些协议控制响应？大多数机构都缺乏明确的答案，导致工作人员在支持学生的必要性和他们采取行动的权力的不确定性之间陷入瘫痪。