L’accélérateur pour les étudiants à risque conçu par Datatelligent aide les établissements d’enseignement supérieur, y compris les universités proposant des programmes sur quatre ans ainsi que les collèges communautaires et techniques, à identifier les étudiants qui risquent d’abandonner leurs études ou qui ont besoin d’accompagnement.

Grâce à un ensemble de tableaux de bord prédéfinis et visuellement riches, les dirigeants et les administrateurs des établissements d’enseignement supérieur peuvent activement surveiller les étudiants à risque, les identifier et s’en rapprocher. Les accélérateurs sont conçus avec des exemples de données qui peuvent être remplacés par vos propres renseignements, ce qui vous permet de découvrir de nouvelles informations avec un minimum de configuration. Avec des analytiques en temps réel à portée de main, les institutions peuvent rapidement identifier les possibilités d’améliorer l’expérience des étudiants et d’améliorer leur soutien. Les tableaux de bord présentent une variété d’informations incluant la capacité à personnaliser et à ajouter des facteurs de risque selon les besoins de l’institution.

### Répondre à des questions clés sur les activités

* Quels étudiants rencontrent des obstacles à la poursuite de leurs études?
* Quels étudiants ont été identifiés comme étant à risque d’abandonner leurs études et devant faire l’objet d’une action préventive à cause de leur catégorie de risque?
* Quelles sont les tendances des données en matière d’inscription, d’abandon et en lien avec certains cours spécifiques, pour faciliter un accompagnement proactif?
Quels sont les facteurs de risque pouvant mener à l’abandon des études en fonction des critères clés des étudiants?
* Quels étudiants sont à risque selon les métriques du système de gestion de l’apprentissage (Learning Management System, LMS)?
* Quelles sont les scores à risque en fonction des caractéristiques des étudiants, par exemple la spécialité, l’année ou le semestre, le statut de nouvel étudiant ou d’étudiant transféré?

### Surveiller et améliorer les KPI

* Facteurs de risque d’abandon
* Moyenne pondérée cumulative (MPC)
* Probation académique
* Type d’étudiant
* État du diplôme d’études secondaires
* Score SAT/ACT
* Étudiant de première génération
* Codes de retenue
* Situation de désavantage académique
* Statut à temps plein ou à temps partiel
* Nouvel étudiant
* Inscription tardive
* Mesures des systèmes de gestion de l’apprentissage (Learning Management Systems, LMS)
* Informations détaillées sur les risques encourus par certains étudiants
* Nombre total d’étudiants
* Étudiants à temps plein et à temps partiel
* Nouvel étudiant vs étudiant transféré
* Étudiants traditionnels vs non traditionnels
* Capacité à personnaliser et à ajouter des facteurs de risque selon les besoins de l’institution.

### Attributs de données requis

* Score ACT/SAT (valeur numérique)
* Courriel du conseiller (chaîne)
* ID du conseiller (chaîne)
* Nom du conseiller (chaîne)
* Athlète (chaîne)
* Date de naissance (date)
* Heures créditées (valeur numérique)
* Code du cours (chaîne)
* Titre du cours (chaîne)
* Suspension académique actuelle (chaîne)
* Diplôme recherché (chaîne)
* Trimestre d’admission (valeur numérique)
* Année d’admission (valeur numérique)
* Note finale (chaîne)
* Première génération (chaîne)
* Nouvel étudiant (chaîne)
* A des cours d’anglais de rattrapage (chaîne)
* A des cours de mathématiques de rattrapage (chaîne)
* Code de retenue (chaîne)
* Diplôme d’études secondaires (chaîne)
* ID (valeur numérique)
* Code d’emplacement (chaîne)
* Spécialité (chaîne)
* Note de mi-trimestre (chaîne)
* Indicateur de répétition (chaîne)
* Numéro de téléphone cellulaire de l’étudiant (chaîne)
* Nom de l’étudiant (chaîne)
* Courriel personnel de l’étudiant (chaîne)
* Courriel de l’école de l’étudiant (chaîne)
* Code du trimestre (valeur numérique)
* Vétéran (chaîne)
* Code de l’année (valeur numérique)

Students at Risk Accelerator

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