enseignement gouvernement dataDans l'enseignement supérieur, les institutions disposent de tellement de données qu'elles ne savent pas quoi en faire. Dans ce cas, il est préférable de commencer par de petites tâches mesurables, afin de ne pas être submergé par la quantité de données.

Le même phénomène existe au niveau gouvernemental. Les États disposent de nombreuses données sur des sujets tels que le niveau d'éducation et l'historique des salaires. La "data quality campaign", une organisation américaine prônant une meilleure utilisation des données sur l'éducation, aide les gouvernements à passer de la collecte de données à des fins de responsabilité et de conformité à l'utilisation de ces mêmes données pour répondre à des questions stratégiques cruciales et pour soutenir les étudiants.

Un nouveau projet ouvre la voie vers un avenir éducatif meilleur grâce à la data bien utilisée. 

Background

L'Université de Virginie s'efforce de rester en tête grâce à la popularité croissante des carrières dans le domaine de la data science. L'année dernière, elle a annoncé son intention de créer une école de data science, en partie grâce à un don de 120 millions de dollars, le plus important de l'histoire de l'université.

Elle héberge déjà le Laboratoire des solutions, qui utilise des connaissances comportementales, la data science et des technologies interactives pour développer des solutions en matière d'éducation et de politique publique. Le laboratoire est connu pour ses travaux de recherche et d'application de techniques incitatives en envoyant des messagesaux étudiants à faible revenu, afin de leur rappeler les formalités administratives préalables à l’inscription et assurer ainsi leurs chances d'être acceptés.

Le nouveau projet

Le nouveau projet vise à aider les États à identifier les travailleurs adultes qui n’ont jamais achevé leurs études mais qui pourraient gagner plus d’argent dans un domaine donné s’ils effectuaient une formation diplômante dans ce secteur. Le projet utilisera les données existantes pour aider les personnes à améliorer leurs revenus, voire leur satisfaction professionnelle.

Un autre axe de la recherche pourrait permettre aux employeurs de trouver des candidats possédant les compétences nécessaires pour occuper des postes difficiles à pourvoir. Par exemple, le projet pourrait identifier des étudiants n'ayant pas obtenu leur diplôme mais ayant suivi des cours axés sur une carrière donnée. Ces étudiants peuvent actuellement occuper des emplois en deça de ceux auxquels ils peuvent prétendre. Le nouveau système pourrait alors les cibler et proposer une aide financière pour les inciter à poursuivre leurs études.

Le gouverneur de Virginie a défini les secteurs de la santé, de l'informatique et de la fabrication comme des priorités absolues dans l'État. En Virginie, le projet tentera de trouver des étudiants ayant entamé des cours dans ces secteurs et les collèges communautaires se mobiliseront pour proposer des programmes accélérés avec une aide financière de l'Etat.

Les implications

Le projet pourrait devenir également un outil utilisé par les étudiants pour identifier des emplois en fonction de leur niveau d’études, ou peut-être pour aider une personne déjà active sur le marché du travail à déterminer si sa carrière est adaptée ou si son salaire correspond à son niveau. 

L’avancement du projet pourrait également indiquer comment les données sont traitées au niveau national. À l'heure actuelle, chaque État collecte les informations de différentes manières, en utilisant différents systèmes, différentes catégories et à des fins différentes. Bien qu'il y ait de nombreux arguments pour et contre une base de données nationale sur les étudiants, le succès de ce projet visant à aider les étudiants à trouver du travail - ou à aider les employés à trouver un meilleur travail - viendra certainement enrichir, voire modifier la conversation.

Ce projet montre bien que la collecte d’informations est une chose mais que leur exploitation utile est tout autre chose de manière à avoir un impact positif sur le public. 

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