Приймальна комісія 2.0. — як виші полюють на студентів, використовуючи Big Data

Ми не звикли до того, що університети знаходять талановитих школярів і запрошують їх на навчання. В Україні, як правило, саме абітурієнт займається пошуками та вибором навчального закладу. Однак, існують освітні системи, в яких приймальні комісії не тільки беруться до активного «head hunting», але й використовують для цього найновіші технології.

Як вищі навчальні заклади можуть змінити підхід до вступної кампанії, завдяки роботі з Big Data та цифровими відбитками, що виграють студенти й самі університети — пропонуємо адаптований переклад історії одного американського вишу.

lead_960

Занадто стабільні студенти

10 років тому адміністрація Сент-Луїського університету (Saint Louis University), що входить до сотні кращих вишів Америки та є одним з найстаріших приватних закладів країни, усвідомила, що із студентським складом щось відбувається. А точніше, не відбувається нічого нового: половина із загальної кількості студентів останнього року навчання (8,6 тис) походила з рідного штату закладу (Міссурі) та сусіднього Іллінойсу, а загальний демографічний прогноз для Середнього Заходу виглядав занадто стабільним, зі схильністю до погіршення. Тенденції вказували на те, що кількість представників цієї місцевості, які отримають вищу освіту, знизиться приблизно на третину до 2028 року.

В університеті вирішили активніше залучати талановитих учнів, користуючись платними послугами доступу до бази даних єдиного іспиту ACT (від англ. «American College Testing») та Ради Коледжів (англ. «College Board»). Особливу увагу спеціалісти звертали на тих абітурієнтів, що додавали до анкетування власні рекламні матеріали. Врешті, приймальна комісія Сент-Луїсу довела кількість придбаних із бази імен до 250 тис щорічно.

Джей Гоф (Jay Goff), віце-президент з питань зарахування й утримання студентів університету пояснює тодішню стратегію:

«— Ми використовували найпопулярніший серед університетів сценарій пошуку студентів. Ми вивчали список минулорічних першокурсників і намагалися віднайти серед учнів цього року тих, хто відповідав би попереднім показникам.»

Та все ж, в університеті розуміли, що це — тимчасовий захід, який не вирішує глобальні проблеми адміністрації. Як і більшість університетів, в Сент-Луїсі хотіли урізноманітнити склад студентського корпусу за географічним, расовим та економічним походженням. А також, змінити середні показники успішності випускників і тих, хто залишається на повторне проходження курсу. Одним словом, в університеті зажадали оновлення, а це означало, що час шукати нові інструменти для залучення абітурієнтів. Такими були передумови створення нового методу підбору студентів, що базується на глибокому аналізі даних. За кілька років цю методику запровадили сотні інших вищих учбових закладів по всій Америці.

Пошук не кращих, а підхожих учнів

Хоча коледжі, університети та спеціалізовані школи самостійно визначають вступні правила, налаштування для пошуку кандидатів вони запозичують у алгоритмів, які рекомендують музику на Spotify, кіно на Netflix чи книги в онлайн-магазині Amazon. Нова технологія, що базується на аналізі великого масиву даних допомагає вишам чіткіше задовольняти свої маркетингові потреби. Так як система шукає варіанти, що підходять запиту конкретної приймальної комісії стає зрозуміло, чому студенти зі схожими навчальними показниками почали отримувати різні пропозиції по навчанню.

Джей Гоф пояснює:

«— Ми зосередилися на пошуку студентів, які найбільше нам підійдуть. Тепер, аналізуючи анкети минулорічного першого курсу, ми не просто вивчали, хто саме обрав наш університет, але акцентували увагу на тих, хто досяг значних успіхів у навчанні та був задоволений навчальним процесом, в цілому. Ми хотіли зрозуміти, чи можемо “клонувати” цих кандидатів.»

Для початку, адміністрація взялася за дані трьох останніх випусків, відбираючи студентів, які закінчили навчання за розкладом і з високими підсумковими балами. Члени приймальної комісії, наприклад, виявили, що близько половини слухачів курсу Римо-католицьких досліджень були католиками, серед них зафіксовано найвищий процент задоволених навчальним процесом студентів (80%). Приблизно 80% від загальної кількості студентів з кращими показниками успішності вивчали провідні дисципліни: охорону здоров’я, бізнес, STEM.

Маючи ці дані, а також доступ до College Board та ACT адміністрація взялася за полювання на студентів, які потенційно стануть найуспішнішими та цілком задоволеними своїм навчанням в університеті. Цього разу вони розширили і регіони пошуку. Члени приймальної комісії сподівалися знайти точки перетину між тим, що хочуть отримати від вищого навчального закладу підлітки й напрямками, в яких Сент-Луїський університет досяг найбільших результатів.

Варто зазначити, що реєстрація для здачі єдиного вступного екзамену в США передбачає ретельне анкетування з понад 120 запитаннями. Тож хедхантери від вишів мають із чим працювати. Для Сент-Луїсу вони шукали кандидатів, які:

  • надають перевагу приватному закладу, з викладанням релігійного курсу;
  • займаються громадською діяльністю в середній школі;
  • мають схильність до підприємницької діяльності, адже аналіз даних показав, що в Сент-Луїсі студенти із задоволенням вивчають бізнесові дисципліни та активно застосовують їх на практиці у власних проектах;
  • погоджуються на переїзд, оскільки адміністрація зацікавлена у розширенні географії походження своїх студентів.

Більшість американських студентів тяжіє до навчання поблизу рідного дому. Однак, дослідження виявили цікаву закономірність: чим вищий бал успішності — тим далі готовий поїхати абітурієнт. За даними бази ACT учні з показником між 33-36 (максимальний бал за цією системою оцінювання), в середньому, вчаться на відстані 277 км від батьківської хати. Ті ж, хто закінчив середню школу з показником 20,8 (середній по Америці) — віддаляються лише на 72 км.

Технологічне полювання на голови

Визначивши свою аудиторію, адміністрація відкрила три додаткові приймальні комісії в нових для себе регіонах, включаючи Південну Каліфорнію й Техас. Вони зосередилися на спеціалізованих школах, де навчалися саме ті учні, що цікавили Сент-Луїс та навіть запустили таргетовану рекламну онлайн-кампанію в цьому регіоні. Адміністрація перейшла на використання Big Data для пошуку студентів, а в результаті лише третина студентів університету Сент-Луїсу родом з Міссурі.

Нова стратегія призвела до зменшення кількості імен, відібраних з бази College Board та ACT, на 40% та до збільшення числа зарахованих — 5 з 6 найчисельніших наборів за всю історію університету відбулися завдяки нововведенням. Відсоток студентів, які закінчили 4 курси навчання виріс до 71%, хоча ще у 2010 році він становив лише 62%. На користь поширення різноманіття серед учнів свідчить той факт, що понад 22% всіх студентів мають право на державну стипендію, тобто, вони походять з сімей, річний статок яких не перевищує $30 тис. Для порівняння: у більшості найбагатших американських вишів показник таких студентів становить менше 20%.

Технологію запозичили інші приймальні комісії і більшості університетів вдалося максимально уточнити й персоналізувати пошук кандидатів на вступ. В той же час, керівники приймальних комісій вже вираховують, коли нова система переживе сама себе. По-перше, методика гарантовано втратить ефективність, якщо університети копіюватимуть технологію пошуку і полюватимуть на одних і тих самих учнів. По-друге, глибокий аналіз даних є найдієвішим, коли вихідна інформація чітка й правдива. Чого аж ніяк не можна очікувати від тисяч школярів, які відповідають на сотні запитань системи ACT.

Вейн Камара (Wayne Camara), перший віце-президент, відповідальний за дослідження в ACT пояснює:

«— Додаткові проблеми для нас створюють учні, які не заповнюють анкети, тому що вони провокують нестачу даних для аналізу. Окрім того, часто школярі вказують неправильні дані, зокрема про сімейний дохід. Вони просто не знають, скільки заробляють батьки.»

Онлайн-стеження в ім’я освіти

Все це змушує університети винаходити альтернативні способи пошуку студентів, замість традиційної співпраці з базою даних. Один з них — спеціалізоване ПЗ, яке відслідковує поведінку перспективних учнів в інтернеті. Компанія Capture Higher Ed з Кентуккі пропонує використовувати унікальне посилання, яке кандидат отримує в електронному листі або його персональні реєстраційні дані з сайту університету для фіксації онлайн-дій. Програма записує, які саме сторінки відкривав учень, як часто, з якою послідовністю.

Так приймальні комісії вивчають ті онлайн-стежинки, якими блукає користувач, обираючи університет, та врешті виходить на цифрову галявину певного навчального закладу. Особливо цікавлять дії, що передують рішенню подати заявку чи навпаки, закрити сайт. Такий глибокий збір даних дозволяє надсилати максимально корисну персоналізовану інформацію учню, через особисті електронні повідомлення. Однак, виникають закономірні претензії щодо збереження онлайн-приватності користувача, хоча розробники з Capture Higher Ed наголошують, що їх ПЗ може відстежувати студента лише у випадку, коли він сам вводить ідентифікаційні дані на сайті.

Поки одні переймаються безпекою, інші — діють: на сьогоднішній день вже понад 50 коледжів та університетів США використовують продукт Capture Higher Ed. Минулого року компанія відслідковувала 20 млн унікальних відвідувачів веб-сторінок клієнтських сайтів. Томас Голден (Thomas Golden), віце-президент компанії запевняє, що результати здивували навіть самих дослідників. «Ми виявили, що є значний вхідний органічний трафік навіть на сайтах малих, не дуже відомих вишів.» Це означає, що потенційні студенти заходять на сторінки навіть без реклами, розсилки повідомлень чи попереднього контакту з адміністрацією.

Щоб зрозуміти, куди рухається маркетинг вищої освіти достатньо поглянути на тренди бізнес-маркетингу, — впевнені в компанії SEM Works, фахівці якої консультують американські виші щодо стратегій зарахування студентів. Бізнес ще кілька років тому збагнув, що прямий маркетинг коштує занадто дорого. В сфері вищої освіти також настає розуміння, що платні списки перспективних учнів, які роками використовувалися під час вступних кампаній сьогодні втрачають актуальність. Ці кошти слід перенаправити на автоматизацію та впровадження «розумних» технологій.

БІЛЬШЕ ПРО ІННОВАЦІЇ В ОСВІТІ:

Джерело: The Atlantic