Bildungsanalyse durch agiles Data Warehousing

By |2022-07-27T11:36:50+00:00June 29th, 2022|

In den letzten zehn Jahren wurde der Bildungssektor mit einem Zustrom großer Datenmengen in unterschiedlichen Formaten überschwemmt. Um diese Daten auszuwerten und umsetzbare Erkenntnisse daraus zu visualisieren, müssen Unternehmen sie konsolidieren und Bildungsanalysen nutzen, um Erkenntnisse abzuleiten.

Data Warehouses tragen dazu bei, indem sie als zentrale Informationsquelle für Bildungseinrichtungen fungieren. Sie minimieren den Zeitaufwand für die Konsolidierung von Daten, das Extrahieren von Erkenntnissen und das Erstellen von Echtzeit-Visualisierungen. Als integraler Bestandteil der Datenpipeline-Architektur hilft Data Warehouse nicht nur beim Aufbau automatisierter Datenpipelines, sondern kann auch einfach mit BI-Software verbunden werden, um Dashboards für Berichte und Analysen zu erstellen.  

In diesem Blog werden wir uns die verschiedenen Arten der Datenanalyse ansehen, die im Bildungssektor verwendet werden, und wie sie genutzt werden können. Wir werden auch untersuchen, wie eine robuste Data Warehousing-Architektur Institutionen dabei helfen kann, den Fortschritt der Schüler zu verfolgen, Schüler und Lehrer durch datengestützte Kursinhalte zu stärken und die Verwaltungsabläufe in einer Organisation zu modernisieren. 

Arten der Datenanalyse in der Bildung 

Die Leitung und Verwaltung eines Instituts ist mit der Sammlung großer Mengen von Bildungsdaten verbunden, die aus diesem stammen unterschiedliche Quellen. Dies ist wichtig, da Schulen und Colleges die am besten geeigneten Talente für ihre Klassen rekrutieren und Lehrpläne entwerfen müssen, die von Schülern mit ethnisch und geografisch unterschiedlichem Hintergrund verstanden werden können.  

Aus administrativer Sicht müssen Standesbeamtenakten und Finanzunterlagen geführt werden, um Managemententscheidungen zu leiten und sicherzustellen, dass alle Studenten ihre Gebühren bezahlt haben. Universitäten haben oft eine Begrenzung der Anzahl der Studenten, die sich in jede Klasse einschreiben können, daher müssen Zulassungen und Kurszuweisungen ebenfalls erfasst und überwacht werden.  

Diese Institute können die Lernerfahrungen der Studenten optimieren, indem sie ein agiles Data Warehouse implementieren, das Informationen über die Sitzplatzobergrenzen und die Anzahl der besetzten Plätze liefert, und verfügbare Sitzplätze für jede Klasse. Ein Data Warehouse kann aggregierte Informationen über die Jahre speichern, um Fakultätsmitglieder und Mitarbeiter des Studierendensekretariats bei der Gestaltung von Kursen, der Festlegung der Klassengröße für bereichernde Lernerfahrungen und der Bereitstellung des Lehrplans für Studenten mit unterschiedlichem Bildungshintergrund anzuleiten. 

Arten von Datenanalysen

Wie im obigen Bild gezeigt, können wir die Arten von Daten und Analysen im Bildungssektor in vier große Kategorien einteilen: 

  1. Beschreibende Analytik: Deskriptive Analysen in der Bildung beziehen sich auf Metriken, die uns etwas sagen was historisch passiert ist. Dazu können Anwesenheitslisten, Notenblätter, Lehrerleistungsbewertungen gehören, und Haushaltsblätter. 
  2. Diagnostische Analytik: Diagnostische Analysen beziehen sich auf die Interpretation von Sätzen beschreibender Metriken, um Muster aufzudecken und Schlussfolgerungen zu ziehen. Ein Beispiel für diagnostische Analytik ist das relative Notensystem und die anschließende GPA-Berechnung für Studenten. 
  3. Prädiktive Analysen: Predictive Education Analytics konzentriert sich auf die Vorhersage dessen, was in der Zukunft passieren wird. Beispielsweise kann die Gesamtzahl der in den letzten fünf Jahren in einem bestimmten Kurs eingeschriebenen Studenten verwendet werden, um vorherzusagen, wie viele Studenten sich in den folgenden Jahren einschreiben werden. 
  4. Vorschreibende Analytik: Präskriptive Lernanalysen und Bildungsdaten können dazu beitragen, Verwaltungspraktiken und Lehrpläne für zukünftige Klassen auf der Grundlage der vorhandenen Daten zu optimieren. Beispielsweise können Klassen mit größeren Obergrenzen verkleinert werden, wenn die durchschnittliche Schülerleistung nicht den Anforderungen entspricht. 

Im nächsten Abschnitt gehen wir darauf ein, wie eine Kombination verschiedener Arten von Analysen Fachleuten helfen kann, Personal, Fakultät, und die Studierenden an Bildungseinrichtungen. 

Fortschritt der Schüler verfolgen 

Die Entwicklung eines Fortschrittsverfolgungssystem ermöglicht es Organisationen, die Effektivität ihrer Kursinhalte zu messen und die Ergebnisse im Unterricht zu messen. Diese Informationen ermöglichen es ihnen, die Schwierigkeit und Verständlichkeit des gelehrten Materials anzupassen, um sicherzustellen, dass die Schüler neue Fähigkeiten erlernen und Wissen erwerben können.  

Die Nachverfolgung kommt auch den Schülern zugute, da sie Muster und Trends in ihrer Leistung erkennen und sehen können, welche Lernansätze in der Vergangenheit für sie funktioniert haben. Beispielsweise könnte ein Schüler erfahren, dass er bei Prüfungen besser abschneidet, wenn er mit einem Partner lernt. Daher ziehen sie es möglicherweise vor, in Gruppen zu lernen, um ihre Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, eine gute Note zu erreichen.

Fortschritt der Schüler verfolgen  

Natürlich variieren die Metriken, die gemessen werden, um die Lernanalysen der Schüler zu verfolgen, für jeden Kurs, abhängig von der Art des Lehrplans und der bevorzugten Unterrichtsmethode der Lehrer. In der Regel können Institutionen Test- und Quizergebnisse, Verhaltensbewertungen und Hausaufgabenabschlussquoten sammeln, um das Lernen der Schüler zu bewerten.  

Anpassung des Lehrplans und der Lehrmethoden 

Laut einer Studie zum personalisierten Lernen, berichten Organisationen, die Hochschulanalysen nutzen, von höheren Leistungsquoten ihrer Studenten. Darüber hinaus hat sich gezeigt, dass die Berücksichtigung der individuellen Lernbedürfnisse der Schüler das Lernen beschleunigt und die mathematischen und analytischen Fähigkeiten verbessert.  

Außerdem sollten Ausbilder ein Bewusstsein für die Lernanforderungen ihrer Schüler entwickeln, um Lehrmethoden und Kursinhalte zu optimieren. Da jede Klasse aus Personen mit unterschiedlichen Fähigkeiten und konzeptionellem Verständnis besteht, kann es für Lehrer hilfreich sein, große Gruppen in kleinere Untergruppen aufzuteilen und Lernerfahrungen auf der Grundlage von deskriptiven Bildungsanalysen zu personalisieren. 

Ausbilder und Hochschulprofessoren müssen bei der Gestaltung eines Lehrplans mehrere Faktoren berücksichtigen. Sie befassen sich in erster Linie mit: 

  1. Zeitbeschränkungen: Lehrer müssen die Gesamtzahl der Klassen, die sie unterrichten werden, und die Menge an Inhalten berücksichtigen, die innerhalb dieser Dauer effektiv unterrichtet werden können. 
  2. Kostenbeschränkungen: Kurskomponenten wie Filmvorführungen, Exkursionen vor Ort und Online-Module können mehr kosten, Daher müssen die Ausbilder möglicherweise beurteilen, welche für sie am besten geeignet ist. 
  3. Ganzheitliche Daten: Lehrkräfte können Schülerdaten in der gesamten Organisation verwenden, wie z. B. ethnische Zugehörigkeit, Rasse, Religion und akademische Aufzeichnungen, um die verschiedenen Querschnitte zu verstehen, die in ihren Klassenzimmern existieren.

Optimierung des Lehrplans und der LehrmethodenBildungsdaten bieten eine ideale Lösung für Lehrer, die ihren Unterricht an die Anforderungen der Klassenschüler sowie die Ziele anpassen möchten, die sie mit ihrem Lehrplan erreichen möchten. Da das Lernen immer moderner und fortgeschrittener wird, kann die Gestaltung flexiblerer und formbarerer Kurse praktisch höhere Leistungsquoten garantieren. Beispielsweise führen bestimmte Universitäten in den Vereinigten Staaten Forschungsumfragen durch, um die Kenntnisse der ankommenden Studenten in bestimmten Fähigkeiten zu bewerten, und unterrichten dann in einem Tempo, das für die Mehrheit akzeptabel ist. 

Modernisierung der Verwaltungsabläufe  

Schließlich können Daten Bildungseinrichtungen einen Mechanismus bieten, um ihre Verwaltungsabläufe zu modernisieren und auf die gewünschten Ergebnisse vorbereitet zu sein. Dies kann die Optimierung von Immatrikulationsverfahren und Finanzen beinhalten, Rechnungszahlungen, Lehrerbewertung, und Rückkopplungssysteme, und Verwaltung der Mitarbeitergehälter.   

Dadurch entfallen stundenlange Büroarbeit und die Kosten für die Verwaltung von Dateiverwaltungssystemen, da Informationen im Data Warehouse der Organisation aktualisiert werden, sobald sie in einem der Quellsysteme erfasst werden. Darüber hinaus sind die Daten für wichtige Entscheidungsträger (Superintendenten, Dekane usw.) leicht zugänglich, sodass sie Initiativen auf der Grundlage einer Vogelperspektive ihrer Operationen planen können. 

Die Modernisierung von Dateninfrastrukturen in Bildungseinrichtungen hilft dabei, Erkenntnisse schneller durch interaktive Visualisierungen in Business-Intelligence-Software zu gewinnen, im Gegensatz zum manuellen Sortieren einzelner Datensätze. Zu den bemerkenswertesten Instituten, die ihre IT-Landschaft modernisieren konnten, gehören die Texas A&M University, die Monash University, Vanderbilt University, Touro College of Dental Medicine und Henrico County Public Schools.  

Beschleunigen Sie Ihre Bildungsanalysen mit Astera ADWB 

Eine angepasste Data-Warehouse-Architektur für Ihre Bildungseinrichtung kann dazu beitragen, Bildungsanalyse- und Business-Intelligence-Prozesse zu rationalisieren, um mehr Umsatz zu erzielen und Lehr- und Lernerfahrungen zu erleichtern.  

Astera Data Warehouse Builder ist ein hochmodernes ETL-Tool, entwickelt, um den Bedarf an Unternehmensdaten für alle Arten von Institutionen zu ergänzen. Es kann Benutzern helfen, ihre Datenpipelines aus unterschiedlichen Quellen zu automatisieren, Informationen für eine ganzheitliche Analyse zu konsolidieren, Transformationen auf saubere Daten anzuwenden und eine Verbindung zu BI-Software wie Microsoft PowerBI oder Tableau für Dashboarding und Visualisierung herzustellen.  

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