מוסדות להשכלה גבוהה רבים מפתחים תכניות לעזור לסטודנטים להשאר ממוקדי תעודה ולא לעזוב את לימודיהם. יש אמנם מוסדות למטרת רווח ששמחים לחלוב את הסטודנט עד טיפת כספו האחרונה, אבל על פי רוב מוסדות שמכבדים את עצמם באמת רוצים להביא את הסטודנטים שלהם לסיום מוצלח ולקבלת תואר. היום, כמו בתחומים רבים אחרים, מגייסים את הנתונים, וניתוחם, כדי לטפל בנושא הזה. יש פרויקטים המיועדים לזיהוי מוקדם של סטודנטים שנמצאים בסכנת נשירה על מנת לעזור להם להתגבר על הקשיים ולא יעזוב את הלימודים. אם נתונים יכולים לאותת לגורמים במוסד להשכלה גבוהה שסטודנט נתקל בקשיים כך שהתערבות מוקדמת וממוקדת תמנע את הנשירה, מדובר בשימוש לגיטימי ואפילו רצוי של נתוני הסטודנט – כל עוד השימוש במידע הזה נעשה בהסכמת הסטודנט, ואיננו מנוצל לצרכים אחרים.
פיל היל (Phil Hill) בבלוג e-Literate מדווח על פרויקט כזה של חברת IBM ולפרסומת אודות הפרויקט. היל מקשר ל
אתר של IBM המכיל סרטון שהחברה העלתה גם ל-YouTube. מהפרסומת אנחנו למדים ש-30% מהסטודנטים שמתחילים ללמוד במוסדות להשכלה גבוהה נושרים. החברה שואלת כיצד ניתן לזהות מי נמצא בסכנת נשירה, והיא מציגה את חבילת ה-predictive analytics שלה כפתרון. הפרסומת מסבירה על הכלים של IBM:
They analyze more deeply what they always have — things like poor attendance and failing grades. But they are also beginning to factor in new kinds of data: how far students live from campus, how many hours a week they work, even how often they log on to the university Wi-Fi network.
המטרה ברורה: בעזרת הנתונים האלה – לא נתונים בודדים, אלא אוסף של נתונים סביב מגוון נושאים הקשורים להתנהגות הסטודנט – מוסדות יכולים להכין תכנית התערבות מותאמת אישית לכל סטודנט. מוסרים לנו, למשל, שיתכן ששוברי נסיעה לסטודנט שגר רחוק יכול להטות את הכף לכיוון הצלחה. היל מצטט קטע מתוך
הסרטון שמתייחס לרעיון הכללי של התכנית של IBM, ולסיכויי ההצלחה שלה:
One thing can’t tell you, but the right combination can. Universities are using IBM Analytics to understand pressures in and out of the classroom. Some expect to cut dropout rates by 25%.
קשה להתווכח עם הצלחה כזאת, ואם החדירה לתחום הפרט איננה מוגזמת, ואם ההתערבות לטובת הסטודנט נעשית בהסכמתו, אין סיבה לפסול תכנית כזאת. ובכל זאת יש בעיה. היל נבר לתוך חומרי פרסום רבים של IBM בנסיון לאתר את המחקרים שהתייחסו להקטנת הנשירה ב-25%. הוא מצא שהנתון הזה כנראה קשור לנשירה בבתי ספר (K-12)
במחוז אחד במדינת טנסי, בשנת 2010, ולא למוסדות להשכלה גבוהה. היל מצא שני מקרים בהשכלה הגבוהה שעשויים לחזק את הטיעונים של IBM, אבל מדובר בהישגים צנועים יותר בהרבה, או בתחזית ולא בתוצאות:
במילים אחרות, יתכן וה-predictive analytics של IBM באמת מסוגלים להקטין את הנשירה של סטודנטים, אבל יש פער משמעותי מאד בין הנתונים ש-IBM בעצמה אספה, לבין הדרך שבה התכנית שלה מוצגת בפרסומי החברה. כולנו, כמובן, רגילים להגזמות בפרסומות, אבל במקרה הזה לא מדובר באבקת כביסה, אלא בתכנית יקרה של חברה מאד מכובדת שאמורה לטפל בבעיה כאובה בהשכלה הגבוהה. היל מסיים את המאמרון שלו בקריאה ל-IBM להציג את הנתונים שעליהם הטיעונים שלהם מתבססים, או לשנות את הפרסומת כך שתתאים למציאות המחקרית.
הקריאה של היל הגיונית, אבל רצוי גם לציין שכבר היום נאסף מידע מחקרי (אם כי בשלב הזה אולי לרוב אנקדוטי) שמצביע על כך שהתערבויות צנועות, וזולות, בהרבה יכולות להשפיע לטובה על הנשירה של סטודנטים. כבר לפני שנתיים
Educause דיווח על פרויקט משותף של האוניברסיטה של וושינגטון בטקומה ושל חברה בשם Persistence Plus שבו הודעות SMS נשלחו לסטודנטים במגמה לעודד אותם להתמיד בלימודיהם. מהדיווח:
Persistence Plus provided automated and interactive outreach to students in targeted courses. Students received daily nudges that relied on a variety of behavioral levers, such as social norming and goal commitment, to support them on the path to success and graduation
באופן משמעותי סטודנטים שקיבלו את ההודעות התמידו בקורסים שלהם יותר מאשר אלה שלא קיבלו את ההודעות. מעניין לציין שעל אף המילים הגבוהות של מינוף התנהגותי או של שימוש בנורמות חברתיות הדוגמאות של ההודעות שנשלחו לסטודנטים נראות די סתמיות. סביר להניח שמוסד להשכלה גבוהה איננה זקוקה למומחים בפסיכולוגיה התנהגותית על מנת לנסח את ה-nudges, הדחיפות הקלות, שכנראה מסוגלות להשפיע לטובה.
לפני חודשיים
ג'וסטין רייך, במאמרון ב-Mind/Shift, התייחס להודעות SMS מהסוג הזה. רייך סקר מספר התערבויות, הן ב-K-12 והן בהשכלה הגבוהה וציין ש:
Each of these studies involved a trivially small and inexpensive intervention, with effects that rival the gains from some of the most expensive efforts in education.
רייך רואה ערך רב בהתערבויות כאלו, אם כי הוא גם מעלה ספקות. יתכן, לדוגמה, שככל שדחיפות קלות מהסוג הזה נעשות לנוהל רגיל ונפוץ, השפעתן תמעט. בנוסף, הוא מביא את הטענה שתהליך הלמידה אמורה לדרוש השקעה ומאמצים, ולכן יש ספק שבטווח הארוך כמה הודעות שנשלחות בזמן הנכון יכולות להשפיע על הרגלי הלמידה של הסטודנט. רייך איננו שולל את הטענה הזאת, אבל הוא משיב שהתזכורות האלו מכוונות על פי רוב לסטודנטים שבדרך כלל אינם זוכים לעידוד:
Defenders of the work argue that affluent students are already the recipients of endless nudges, primes and reminders from parents, teachers and counselors, and these interventions just level the playing field.
הוא מביע חשש שמדובר במניפולציות המכוונות להשגת תוצאה מיידית, כאשר תהליך הלמידה הוא תהליך איטי והדרגתי של פיתוח העצמאות, הסקרנות והאוטונומיה, אבל הוא בכל זאת קובע ש:
I think it would be immoral not to send students a few text messages if we knew that could help struggling students improve their grades or get to college.
ואולי מה שבמיוחד מרשים בהתערבויות מהסוג הזה הוא שהן אינן דורשות איסוף מאסיבי של מידע אודות הסטודנטים, והן ניתנות להפעלה בזול וללא צורך בחברת הזנק חיצונית. נדמה שבסך הכל דרוש רצון טוב ושכל ישר.
