Komljenovic, J., Sellar, S. & Birch, K. (2024) Turning universities into data-driven organisations: seven dimensions of change, High Educ,
- 大学のデータ化は大学組織をどう変えるのか？
- （1）アスピレーション
- データ分析の結果から学ぶことに前向きで、実際に新たな発見もある
- ただし、その持続にはお金がかかる
- 一方で、分析に関わる概念（学生体験、学生成功など）が曖昧で、組織内の共通理解が不足している
- データ化は本当のコスト削減にならない＝コミュニケーションは自動化されてコストは下がっても、学生の意欲を高めるのはそれに教員が関与する時、学生の問題が可視化されるほど、対応すべき案件が増える
- 技術統合
- クラウド化が流れ
- ただし、つぎはぎのレガシーシステムが多すぎて統合が課題
- システムを抜け出すのにもお金がかかりすぎる（ただしこれは他分野も同様、銀行など）
- 法的側面
- 報告義務のためのデータ収集は時間がかかる割に価値がない←それこそ自動化では？
- 一方、教職員は義務を厳格に解釈しすぎて、データ利用やアクセス権を限定しすぎる。
- 商業化
- 外部に匿名化データを提供する代わりに利用料を徴収する（そんなことある？）
- 組織変容
- メンバー間でデータに対する目的・価値観は違う、データの生成のあり方、利用のされ方への考え方も多様
- データを収集・分析することと、データに基づいて行動することの間には断絶がある
- イデオロギー
- データを収集・分析すれば問題が解決できると信じられている（データ解決主義）
- 実存性
- 学生や職員が取り組みから排除されている、収集したデータがどう扱われているかを知るすべがない
- データ化は学内に序列化論理を持ち込みやすい
- リソースを教育・研究からITベンダーへ向けやすい
- データを活用するだけでなく、それが実際に価値を持つには（メンバーが有用と思うには）別のリソースが必要（伝道師や議論の促進）
