Afin de favoriser la réussite scolaire, il est essentiel d'identifier des moyens de maintenir la motivation des diplômés et des étudiants de premier cycle. Arab Open University (AOU) utilise IBM® Watson Analytics™ afin d'identifier les élèves susceptibles d'abandonner leurs études et de mettre en place de nouvelles mesures visant à accroître le nombre de diplômés.
AOU souhaitait identifier les facteurs clés affectant les taux de progression et de rétention dans l'optique d'aider les étudiants en difficulté et d'augmenter les chiffres. La question était donc la suivante : les analyses permettraient-elles de comprendre les données complexes ?
En exploitant IBM Watson Analytics, AOU a pu mettre en évidence les facteurs clés liés à la progression et à la conservation des étudiants, et mettre en place des mesures ciblées destinées à aider les étudiants en difficulté à se remettre sur la voie de la réussite.
Possédant des campus indépendants dans huit pays, Arab Open University est une organisation très diversifiée. Elle est confrontée aux mêmes défis que les autres universités modernes de la planète, à savoir : attirer et conserver les étudiants, maintenir des normes universitaires élevées et garantir sa viabilité financière. En même temps, sa portée internationale signifie que ses stratégies de haut niveau doivent également respecter les spécificités culturelles, juridiques, scolaires et financières de chaque campus.
Le professeur Ashraf Hussein, doyen de la faculté d'informatique et d'ingénierie et vice-président chargé des technologies de l'information et de l'éducation à AOU, précise : « Chaque campus est régi par les exigences du ministère de l'enseignement supérieur local et affecté par des conditions socioéconomiques ainsi que des normes éducatives différentes. Cela signifie qu'il est difficile d'obtenir une analyse complète des résultats scolaires des étudiants et de leur réussite. »
Le professeur Hussein poursuit : « Nous avions du mal à déterminer les éléments qui contribuaient à la réussite des étudiants. Nous souhaitions élaborer des stratégies visant à aider les étudiants en échec et, par conséquent, à améliorer les taux de progression et de rétention, mais nous ne savions pas par où commencer. Comprendre les données à l'aide de feuilles de calcul était bien trop compliqué. En plus de visualiser les données elles-mêmes, il faut également percevoir les relations entre les différents domaines, les tendances et ce qui se passe en arrière-plan. »
Le professeur Hussein s'est rendu compte qu'une solution analytique pouvait résoudre ce problème : « J'ai décidé de réaliser une étude afin d'analyser les facteurs affectant les taux de rétention et de progression des étudiants, mais j'avais d'abord besoin des bons outils. »
Dans le cadre de sa stratégie visant à doubler le nombre d'étudiants sur cinq ans, AOU s'est mis en tête d'améliorer ces taux. Or, la complexité de l'organisation compliquait l'identification de ces facteurs.
Le professeur Hussein s'est mis en quête d'une solution analytique capable de fournir des analyses instantanées et qui soit assez facile à utiliser pour être mise à la disposition des étudiants d'AOU par la suite.
Il fait remarquer : « En tant qu'ancien employé d'IBM, je connaissais déjà bien la technologie et la culture d'IBM, alors quand j'ai entendu parler de la solution Watson Analytics, j'ai tout de suite vu qu'elle ferait l'affaire. Son interface pointer-cliquer est beaucoup plus simple à utiliser que celle des autres solutions que nous avons envisagées, et elle possède des capacités d'analyse prédictive intégrées que d'autres n'ont pas. De plus, j'ai testé la précision de l'analytique prédictive et j'ai obtenu d'excellents résultats. Je n'ai pas hésité une seconde à la mettre en place. »
IBM Watson Analytics est un service intelligent de reconnaissance des données qui guide l'exploration des données, automatise l'analyse prédictive et facilite la création de dashboards et d'infographies, permettant aux utilisateurs d'obtenir des informations et de partager leurs résultats sans effort.
« IBM Watson Analytics vous offre une multitude de fonctionnalités en un seul endroit, tandis que la plupart des autres solutions s'apparentent plus à un ensemble d'outils distincts entre lesquels vous devez sans cesse jongler, ajoute le professeur Hussein. Collaborer et partager des données sur la plateforme est également un jeu d'enfant ; par exemple, nous utilisons la fonction "Expert Storybooks" pour partager rapidement les résultats à l'aide de présentations interactives. »
Après avoir mis en place la solution IBM, le professeur Hussein disposait des outils nécessaires pour étudier les facteurs affectant les taux de rétention et de progression des étudiants (le taux de progression étant défini comme la rapidité avec laquelle un étudiant achève son cursus).
« Dans un premier temps, nous avons mené une étude sur plusieurs années pour voir comment les taux de progression et d'abandon évoluaient dans le temps dans le cadre du Information Technology and Computing Program (ITC) [ou programme d'informatique et de technologies de l'information en français], explique le professeur Hussein. Nous avons constaté que le taux d'abandon d'un semestre à l'autre avait diminué au cours de l'étude, ce qui prouvait que nos efforts visant à améliorer les normes de qualité dans l'ensemble de l'université étaient efficaces. Nous avons également découvert que les étudiants qui suivaient des cours de niveau inférieur affichaient un taux d'abandon beaucoup plus élevé que ceux qui suivaient des cours plus avancés, une constatation qui méritait d'être approfondie. »
« Les analyses ont révélé que le rehaussement de l'assurance qualité et des normes au sein de la faculté d'informatique et d'ingénierie avait réduit le taux d'abandon global de 18 % en moyenne, tout en améliorant l'efficacité relative de chaque branche dans l'administration du programme ITC de 10 % en moyenne, tout au long de la durée considérée, soit de l'automne 2013 à l'automne 2017. En outre, nous avons eu confirmation que le ratio optimal entre personnel (à temps plein et à temps partiel) et étudiants était presque atteint au Koweït, à Bahreïn et en Égypte. »
« Dans la deuxième phase de l'étude, nous avons mis au point des indicateurs clés de performance universitaire [ICPU] pour les cours du programme ITC, puis surveillé les tendances et étudié les facteurs contributifs. Par exemple, l'un des ICPU importants était le pourcentage d'abandons, c'est-à-dire le pourcentage d'étudiants qui renoncent à suivre un cours. Nous avons constaté que l'écart-type des résultats d'un étudiant était un facteur important de cet indicateur, de même que son pays d'origine et le niveau du cours ; encore une fois, les étudiants qui suivaient des cours de niveau inférieur étaient plus susceptibles d'abandonner. »
Il ajoute : « La solution d'analyse d'IBM est essentielle pour nous permettre de réaliser ces études et d'identifier les facteurs contributifs et les signes d'avertissement concernant les étudiants en difficulté. »
Grâce aux informations fournies par les analyses, AOU peut désormais identifier les étudiants en difficulté et mettre en place des mesures plus ciblées pour les aider, ce qui permet d'augmenter les taux de rétention et de progression, et d'accroître le nombre d'étudiants.
« Grâce à IBM Watson Analytics, nous avons pu mettre en évidence des facteurs clés qui nous aident à comprendre pourquoi les étudiants abandonnent l'université et à prendre des mesures pour augmenter le taux de rétention », commente le professeur Hussein.
« Par exemple, le pays d'origine des étudiants était un indicateur important du taux d'abandon. Nous nous sommes rendu compte que du fait que nos apprenants proviennent de différents pays, la qualité et l'étendue de leur enseignement secondaire pouvaient varier considérablement. Cela signifiait que certains étudiants avaient du mal à suivre les cours de base d'un programme de bas niveau. Par conséquent, nous avons décidé d'imposer des cours d'introduction aux mathématiques sans crédit IT100, IT101 et MA100 dans notre campus d'Oman et d'en mesurer les effets. »
« L'expérience a été suivie tout au long de la durée considérée, soit de l'automne 2013 à l'automne 2017. Les analyses ont révélé que ces cours d'introduction avaient permis de réduire de 34 % en moyenne le pourcentage d'étudiants ayant abandonné les cours de mathématiques de base de niveau 1, tout en augmentant le taux de réussite de 12 % en moyenne. »
« Les résultats suggèrent que ces cours d'introduction ont réussi à donner aux étudiants les bases dont ils avaient besoin pour réussir dans le système AOU. Nous nous appuyons maintenant sur ce succès en mettant en place des cours similaires dans d'autres matières et/ou pays. »
En plus d'examiner les ICPU au niveau des divers cours, il était également souhaitable d'obtenir des informations concrètes sur les résultats scolaires de chaque étudiant. AOU a mis au point un score « Student Risk Factor » (SRF, ou facteur de risque étudiant en français), composé de la moyenne générale actuelle de l'étudiant, de son taux de progression et du nombre d'avertissements qu'il a reçus.
Le professeur Hussein souligne : « Ce score SRF peut être utilisé pour identifier les étudiants qui souffrent de difficultés et qui ont besoin d'aide, et intervenir avant qu'ils ne cessent de progresser et n'abandonnent. Nous avons découvert qu'un facteur clé derrière les scores SRF était le nombre d'années passées à l'université : les jeunes étudiants ont tendance à éprouver des difficultés au début de leur cursus en raison de leur manque de familiarité avec le système d'éducation ouverte. »
« La moyenne générale au lycée joue également un rôle crucial dans le calcul du SRF, car les étudiants ayant des résultats moyens ou faibles au lycée ont plus de difficultés à suivre des études de premier cycle. En outre, un facteur important influençant le SRF est le pays dans lequel les élèves ont étudié. Les parcours scolaires et les situations socioéconomiques varient en effet d'un pays à l'autre, de même que les ressources physiques et les infrastructures. »
« Par exemple, nos campus au Koweït, en Égypte, en Jordanie, à Bahreïn et à Riyad sont plus modernes et disposent de "bâtiments intelligents", tandis que ceux du Liban et d'Oman sont plus anciens et moins bien équipés. Nous travaillons actuellement à la modernisation de nos anciens bâtiments afin d'offrir un excellent environnement d'apprentissage à tous nos étudiants, quel que soit le campus où ils se trouvent. »
« La situation politique dans les différents pays joue également un rôle dans la réussite universitaire des étudiants ; en Jordanie et au Liban, par exemple, il y a beaucoup de réfugiés syriens dont la situation financière les empêche souvent de se consacrer à leurs études. Nous nous efforçons à présent de fournir des fonds pour aider ces étudiants et contribuer à réduire leur score SRF, augmentant ainsi leurs chances de terminer leurs études universitaires. »
En permettant à AOU de fournir une aide ciblée aux étudiants en difficulté et d'augmenter le taux de rétention, la solution IBM contribue également à stabiliser les revenus de l'université.
« Le fait que des élèves abandonnent leurs études a un impact financier sur l'université, observe le professeur Hussein. L'augmentation du taux de rétention nous procure une plus grande sécurité financière et nous permet de continuer à investir dans de meilleures ressources éducatives. Tout le monde y gagne. »
« Outre le suivi et l'analyse des résultats scolaires des étudiants, IBM Watson Analytics nous a aidés à mettre à jour le nouveau programme ITC, qui a été revalidé en avril dernier (2017). Il ressort des analyses que le fait de proposer des cours de base comprenant seulement trois ou cinq heures-crédits d'études entraîne des pertes de revenus de 6 à 11 %. Par conséquent, nous avons modifié le programme afin de proposer uniquement des cours de base de quatre et huit heures-crédits, ce qui nous permet d'augmenter nos recettes et d'améliorer davantage la qualité de l'apprentissage. »
Il conclut : « IBM Watson Analytics a joué un rôle essentiel en nous permettant de démêler une masse de données auparavant inexploitables et de dégager des informations précieuses. En nous servant de ces connaissances pour stimuler les taux de progression et de rétention, nous fournissons aux étudiants en difficulté le soutien dont ils ont besoin, et nous assurons un flux de revenus stable qui peut être réinjecté dans l'université afin d'améliorer davantage l'enseignement. Ce cercle vertueux n'aurait pas été possible sans le recours à l'analyse. »
« L'analyse des données devient cruciale pour prendre des décisions en se basant sur des faits dans tous les domaines de la vie universitaire. Je considère IBM Watson Analytics comme un partenaire décisionnel sur le chemin de la réussite scolaire, administrative et financière d'AOU. »
Arab Open University (AOU) (lien externe à ibm.com) est un projet d'enseignement et de développement durable à but non lucratif créé en 2002 par Son Altesse Royale le Prince Talal Bin Abdul-Aziz, président du conseil d'administration de l'université. AOU est basée au Koweït et possède sept autres campus au Liban, en Jordanie, en Arabie Saoudite, en Égypte, à Bahreïn, à Oman et au Soudan. Dans le cadre d'un accord de partenariat avec l'Open University au Royaume-Uni, AOU propose une gamme de programmes universitaires de premier et de deuxième cycle enseignés en anglais.
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Produit aux États-Unis d'Amérique, juin 2017.
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