লাইফ অফ দ্য ডেটা বিট: কীভাবে ডেটা শিক্ষা নীতিকে অবহিত করে

ডেটা অপরিহার্য। আমরা লক্ষ্য নির্ধারণ, অগ্রগতি ট্র্যাক করতে এবং পদ্ধতিগত বৈষম্য সনাক্ত করতে এটি ব্যবহার করি। আপনি ভাবতে পারেন এটি প্রাথমিকভাবে স্প্রেডশীটে পাওয়া যায়, কিন্তু আমরা আমাদের দৈনন্দিন জীবনে ক্রমাগত ডেটা প্রক্রিয়া করি: কাল কি পরবে? আবহাওয়ার পূর্বাভাস পরীক্ষা করে দেখুন। আপনি আগামীকাল কাজের জন্য কয়টায় রওনা দেবেন? ট্রাফিক রিপোর্টের উপর নির্ভর করে।

A সুশিক্ষা আমাদের সহজাত প্রবৃত্তিকে উন্নত করতে সাহায্য করে একটি ডেটা উৎস বিশ্বস্ত কিনা, যেমন একটি একাডেমিক জার্নাল যা পিয়ার-রিভিউ করা হয়, অথবা একটি সংবাদপত্র যা সাংবাদিকতা কোড এবং নীতিমালা অনুসরণ করে। সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, এ সরকারের প্রতি অবিশ্বাস এবং বিজ্ঞান বেড়েছে-প্রায়ই ইচ্ছাকৃত ভুল তথ্য বা বোঝার অভাবের কারণে কিভাবে বৈজ্ঞানিক ফলাফল যাচাই করা হয়.

এখানে ওয়াশিংটন স্টেমে, আমরা নির্ভর করি তথ্য যা সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ। কিন্তু কিভাবে আমরা জানি যে তারা নির্ভরযোগ্য? এই ব্লগে, আমরা দেখব কিভাবে আমরা আমাদের রিপোর্ট এবং ড্যাশবোর্ডে ব্যবহৃত ডেটা উৎস ও যাচাই করি।

চলুন শুরু করা যাক “কনসুয়েলা” দিয়ে, স্পোকেনের একজন অনুমানমূলক নিয়োগকর্তা…

এটি একটি ফোন কল দিয়ে শুরু হয়

ফোন বেজে ওঠে এবং কনসুয়েলা ওয়াশিংটন, ডিসি থেকে (202) এলাকা কোড লক্ষ্য করে

"এটি অবশ্যই BLS জরিপ হতে হবে," তিনি মনে করেন, শ্রম পরিসংখ্যান ব্যুরোকে উল্লেখ করে।

কনসুয়েলা স্পোকেনে একটি নির্মাণ কোম্পানির মালিক। প্রতি মাসে, তিনি এবং তার মত হাজার হাজার নিয়োগকর্তা প্রদান করেন কর্মসংস্থান, উত্পাদনশীলতা, প্রযুক্তির ব্যবহার সম্পর্কিত ডেটা এবং অন্যান্য বিষয়গুলি স্বয়ংক্রিয় ফোন সমীক্ষার মাধ্যমে (কম্পিউটার অ্যাসিস্টেড টেলিফোন ইন্টারভিউ বা CATI)। ডেটা সংগ্রহের জগতে, কনসুয়েলা একজন ডেটা অ্যাডমিনিস্ট্রেটর হিসাবে পরিচিত কারণ তিনি ডেটা সংকলন করেন এবং জমা দেন এবং সঠিকতা নিশ্চিত করার জন্য অনুরোধকারী সংস্থার বিশ্লেষকদের সাথে কাজ করেন।

কনসুয়েলা তার স্প্রেডশীট খোলেন যেখানে তিনি নতুন নিয়োগের সন্ধান করেন। সে রিং করা ফোনের কাছে পৌঁছে যায়। ক বিট* তথ্যের জন্ম হতে চলেছে।

*একটি পোর্টম্যানটেউ (শব্দের মিশ্রণ) "বাইনারী অঙ্ক" এর জন্য সংক্ষিপ্ত

কিভাবে ডেটা উৎস করা হয়

নিয়োগকর্তা এবং অন্যান্য সমীক্ষার উত্তরদাতাদের থেকে লক্ষ লক্ষ ডেটা বিট ফেডারেল এজেন্সি দ্বারা পরিচালিত ডাটাবেসে ফিড মার্কিন আদমশুমারি ব্যুরো এবং শ্রম পরিসংখ্যান মার্কিন ব্যুরো, পাশাপাশি রাষ্ট্রীয় সংস্থা যেমন কর্মসংস্থান নিরাপত্তা বিভাগ এবং বাণিজ্য বিভাগ, অন্যদের মধ্যে। এই এজেন্সিগুলির প্রত্যেকটিতে ডেটা বিশ্লেষকদের একটি দল রয়েছে যারা ডেটা সংগ্রহ করে, ত্রুটিগুলি পরিষ্কার করে (যেমন খালি ঘর বা ভুলভাবে ফর্ম্যাট করা তারিখ), এটিকে আলাদা করে, অর্থাৎ, এটিকে উপাদান অংশে আলাদা করে এবং বেনামী করে। এই শেষ ধাপটি নাম বা ঠিকানার মতো কোনো শনাক্তকারী তথ্য সরিয়ে দেয়, তাই একজন ব্যক্তির ডেটা গোপনীয়তা সুরক্ষিত থাকে।

ওয়াশিংটন স্টেম ওপেন সোর্স (অর্থাৎ সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ) ডেটা সেট ব্যবহার করে, থেকে বিভিন্ন রাজ্য এবং ফেডারেল উত্স আমাদের মাঝে ডেটা ড্যাশবোর্ড এবং সরঞ্জাম. আমাদের ডেটা টুলগুলি বিধায়ক, শিক্ষাবিদ, নিয়োগকর্তা, সম্প্রদায়-ভিত্তিক সংস্থাগুলি সহ সাধারণ জনগণের জন্য প্রারম্ভিক যত্ন এবং শিক্ষা, K-12 শিক্ষা এবং কর্মজীবনের পথের সর্বশেষ গবেষণা প্রদান করে, যাতে তারা বুঝতে পারে যে তারা কোথায় আছে, ভবিষ্যতের প্রয়োজনের পূর্বাভাস এবং শিক্ষা থেকে কর্মশক্তির পাইপলাইন শক্তিশালী তা নিশ্চিত করুন।

ওয়াশিংটন শিক্ষা তথ্য

কিন্তু যখন শিক্ষার ফলাফল রিপোর্ট করার কথা আসে—আমাদের মেরুদণ্ড নম্বর ড্যাশবোর্ড দ্বারা STEM—আমরা এডুকেশন রিসার্চ ডেটা সেন্টারের (ERDC) ডেটার উপর নির্ভর করি, অফিস অফ ফিনান্সিয়াল ম্যানেজমেন্টে অবস্থিত। আইনসভা 2007 সালে ওয়াশিংটনের প্রাক-কিন্ডারগার্টেন থেকে কলেজ/শ্রমিকদের শিক্ষার তথ্য সংগ্রহ ও পরিচালনার জন্য ERDC তৈরি করেছিল, একটি অনুদৈর্ঘ্য ডেটা সেট যা "P20W" নামে পরিচিত। চৌদ্দটি রাষ্ট্রীয় সংস্থা এই তথ্য সংগ্রহ করে, যার মধ্যে রয়েছে সুপারিনটেনডেন্ট অফ পাবলিক ইনস্ট্রাকশন (OSPI), শিশু যুব ও পরিবার বিভাগ (DCYF), স্বাস্থ্য ও সামাজিক পরিষেবা বিভাগ, স্টেট বোর্ড কমিউনিটি ও টেকনিক্যাল কলেজ এবং অন্যান্য।

কনসুলার মতোই এই প্রতিটি সংস্থার ডেটা অ্যাডমিনিস্ট্রেটররা তাদের প্রোগ্রামগুলি থেকে ডেটা কম্পাইল করার জন্য দায়ী, যেমন ছাত্র তালিকাভুক্তি এবং জনসংখ্যা, কিন্ডারগার্টেনের গণিত-প্রস্তুতির স্কোর এবং স্নাতকের হার। প্রশাসক তারপর ERDC পোর্টালে ডেটা আপলোড করে যেখানে এটি একটি মাস্টার ডাটাবেসে যুক্ত হওয়ার আগে গুণমান পরীক্ষা করে।

“আমরা অনেকগুলি বিভিন্ন ডেটা উত্স থেকে ডেটা গ্রহণ করি, তারপরে এটিকে আমাদের ডেটা গুদামে লিঙ্ক করতে হবে। ফলস্বরূপ, আমরা সর্বদা বৈধতা এবং গুণমান পরীক্ষা করছি,” বনি নেলসন বলেছেন, ERDC-এর সিনিয়র ডেটা গভর্নেন্স বিশেষজ্ঞ৷

নেলসন বলেন যেটি ওয়াশিংটনে ERDC কে অনন্য করে তোলে তা হল এটি একটি "ক্রস সেক্টর অনুদৈর্ঘ্য ডেটা গুদাম"-এর অর্থ হল এটি একটি পৃথক ছাত্রের একাধিক রেকর্ড লিঙ্ক করে৷ “প্রতিটি শিক্ষার্থী যখন স্কুলে, কলেজে যায় এবং পরে যখন তারা চাকরি পায় তখন একটি রেকর্ড তৈরি করে। ইআরডিসি সব কিছু এক রেকর্ডে রাখে।"

সেখান থেকে, প্রারম্ভিক শৈশব শিক্ষা, শিক্ষার্থীর ফলাফল এবং অন্যান্য সম্পর্কিত প্রতিবেদন সহ ERDC-এর প্রকাশনায় ডেটা দেওয়া হয়। নেলসন বলেন, ERDC-এর প্রাথমিক ব্যবহারকারীরা হলেন রাজ্য আইনপ্রণেতা, নীতিনির্ধারক, রাষ্ট্রীয় সংস্থা, বিশ্ববিদ্যালয় গবেষক এবং সম্প্রদায়-ভিত্তিক সংস্থা৷ ইআরডিসি আইন দ্বারা বাধ্যতামূলক হয় যে হয় এর মাধ্যমে জনসাধারণের জন্য ডেটা উপলব্ধ করা যায় অনলাইন ড্যাশবোর্ড or অনুরোধ দ্বারা.

"স্টুয়ার্ড এবং সংযোগকারী হওয়া আমাদের দায়িত্ব - এটি লোকেদের ডেটা থেকে দূরে রাখা নয়, তবে তাদের বলা, 'আমাদের কাছে এমন কিছু আছে যা আপনার কাছে আকর্ষণীয় মনে হতে পারে' এবং শিক্ষার্থীদের ফলাফল এবং অভিজ্ঞতা উন্নত করতে ডেটা অ্যাক্সেস করতে সহায়তা করুন।"

এই গত বছর, ওয়াশিংটন স্টেম এবং নেটওয়ার্ক অংশীদার রাজ্য জুড়ে 739 ডেটা-ব্যবহারকারীর কাছে পৌঁছেছে, অনুশীলনকারী, শিক্ষাবিদ, গবেষক, নীতিনির্ধারক এবং সম্প্রদায়ের নেতা এবং উকিলদের সহ, তারা ডেটা ব্যবহার করে কিনা এবং কীভাবে তারা তা করতে গিয়ে কী চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হয়েছিল তা জিজ্ঞাসা করতে। ফলাফলগুলি দেখায় যে 90% তাদের সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং পরিকল্পনায় ডেটা ব্যবহার করে, কিন্তু 20 ডেটা ব্যবহারকারীর মধ্যে 739 জনেরও কম বলেছেন যে তারা রাজ্যের P20W ডেটা অবকাঠামো সম্পর্কে সচেতন বোধ করেছেন বা জানেন যে তাদের ডেটা প্রশ্নের জন্য কোন সংস্থার সাথে যোগাযোগ করতে হবে৷ ডেটা সক্ষমতা উন্নত করার জন্য, আগামী চার বছরে Washington STEM পেশাদার উন্নয়ন এবং প্রযুক্তিগত সহায়তা প্রদান করবে যাতে এই অংশীদারদের তাদের ব্যবহার করা ডেটার সাথে জড়িত থাকার ক্ষমতা উন্নত করা যায়।

গল্প তথ্য বলতে পারেন

Washington STEM-এ, আমরা শুধু ডেটা সংগ্রহ করি না এবং মজার জন্য ড্যাশবোর্ড তৈরি করি। (যদিও ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করা মজার-শুধু আমাদের ডেটা সায়েন্টিস্টকে জিজ্ঞাসা করুন.) শুরুতে বলা হয়েছে, লক্ষ্য নির্ধারণ, অগ্রগতি পরিমাপ এবং পদ্ধতিগত সমস্যা চিহ্নিত করতে ডেটা গুরুত্বপূর্ণ।

উদাহরণস্বরূপ, পাঁচ বছর আগে, ক ইয়াকিমা হাই স্কুলে কর্মজীবন এবং কলেজ প্রস্তুতি সমন্বয়কারী একটি ধারণা ছিল যে তার স্কুলে দ্বৈত ক্রেডিট প্রোগ্রামে ছাত্রদের তালিকাভুক্তি - প্রায়ই উচ্চ শিক্ষায় চালিয়ে যাওয়ার সম্ভাবনা বৃদ্ধির সাথে যুক্ত - ন্যায়সঙ্গত ছিল না, তবে এটি প্রমাণ করার জন্য তার কাছে ডেটা ছিল না।

তাই তিনি কোর্স গ্রহণের ডেটা অ্যাক্সেস এবং বিশ্লেষণে সাহায্যের জন্য ওয়াশিংটন স্টেমের কাছে পৌঁছেছেন। দ্য ফলাফল লিঙ্গ এবং জাতিগত বৈষম্য দেখায়: ল্যাটিনো পুরুষদের দ্বৈত ক্রেডিট নথিভুক্ত করার এবং মাধ্যমিক পরবর্তী শিক্ষা চালিয়ে যাওয়ার সম্ভাবনা কম ছিল।

একবার স্কুল অ্যাডমিনিস্ট্রেটররা তাদের ডেটা জানলে, তারা আরও বেশি ছাত্রদের ডুয়েল ক্রেডিট প্রোগ্রাম অ্যাক্সেস করতে সাহায্য করার জন্য বড় উন্নতি করতে সক্ষম হয়। 2022 সালে, আইন প্রণেতারা একটি বিল পাস করেছে যাতে সমস্ত স্কুলের প্রয়োজন হয় দ্বৈত ক্রেডিট তালিকাভুক্তিতে ছাত্র জনসংখ্যার প্রতিবেদন করুন. Washington STEM এই প্রোগ্রামটিকে হাই স্কুল থেকে পোস্ট সেকেন্ডারি কোলাবোরেটিভের মাধ্যমে প্রসারিত করে চলেছে, যেখানে রাজ্য জুড়ে 40+ স্কুল শুরু হচ্ছে ডেটা ড্যাশবোর্ড ব্যবহার করুন তাদের নিজস্ব ডেটা দেখতে—এবং স্কুল পর্যায়ে পরিবর্তন করতে।

একইভাবে, আগে ফেয়ার স্টার্ট ফর কিডস অ্যাক্ট 2021 সালে পাস করা হয়েছিল, শিশু যত্নের প্রয়োজন এবং সরবরাহ সম্পর্কে ডেটা জনসাধারণের কাছে সহজে উপলব্ধ ছিল না। মিন হোয়াংবো, ওয়াশিংটন স্টেম ইমপ্যাক্টের ডিরেক্টর, বলেছেন, “নতুন আইন আরও ডেটা স্বচ্ছতা বাধ্যতামূলক করেছে। ফলস্বরূপ, শিশু, যুব ও পরিবার বিভাগ ওয়াশিংটন স্টেমের সাথে অংশীদারিত্ব করে পাঁচটি প্রারম্ভিক শিক্ষার ড্যাশবোর্ডগুলি শিল্পের বিস্তৃত দৃশ্য প্রদান করে।"

যদিও প্রাথমিক শিক্ষার ড্যাশবোর্ড এবং শিশুদের রাজ্য ডেটা ড্যাশবোর্ড এবং আঞ্চলিক রিপোর্ট ডেটা প্রাপ্যতা বৃদ্ধি পেয়েছে, এটি সমস্ত শিশুদের জন্য তা করেনি।

"বেশ কয়েকটি মূল জনসংখ্যার জন্য তথ্যের ধারাবাহিক এবং সঠিক প্রতিবেদনের অভাব রয়েছে: প্রতিবন্ধী শিশু, গৃহহীনতার সম্মুখীন শিশু এবং নেটিভ আমেরিকান শিশু," বলেছেন হোয়াংবো। তিনি বলেছিলেন যে এর কারণ কিছু শিশু যত্ন শিল্পের ডেটা সংগ্রহ স্বেচ্ছায় ছিল এবং মহামারী চলাকালীন এটি রাজ্যের কিছু অঞ্চলে ঘটেনি। সময় শিশুদের রাজ্য সহ-নকশা প্রক্রিয়া, Washington STEM এই সম্প্রদায়গুলির প্রত্যেকের সদস্যদের সাথে ডেটা সেটগুলি দেখেছে এবং তাদের মধ্যে অনেকেই বলেছে যে সংখ্যাগুলি একটি আন্ডারকাউন্টের মতো মনে হয়েছে৷

প্রাথমিক শিক্ষার ডেটা ক্লিয়ারিংহাউসের জন্য কল

যদিও ইআরডিসি, ডিসিওয়াইএফ এবং ওএসপিআই-এর মতো সংস্থাগুলি প্রি-স্কুলারদের উপর কিছু ডেটা সংগ্রহ করে, বর্তমানে প্রাথমিক শিক্ষার উপর ব্যাপক, জনসংখ্যা-স্তরের ডেটার জন্য কোনও কেন্দ্রীয় ক্লিয়ারিংহাউস নেই। হোয়াংবো বলেন, "বিভিন্ন প্রোগ্রাম এবং সংস্থার বর্তমান ডেটা অবকাঠামো পরিবারগুলির জন্য তাদের প্রয়োজনীয় সহায়তা অ্যাক্সেস করা কঠিন করে তোলে এবং প্রশাসকদের জন্য শিশুদের এবং পরিবারের জন্য সহায়তা উন্নত করার জন্য ডেটা ব্যবহার করা কঠিন।"

Washington STEM ডাটা অ্যাক্সেস উন্নত করার জন্য একটি রাজ্যব্যাপী ডেটা ক্লিয়ারিংহাউস তৈরি করার সুপারিশ করে যাতে প্রত্যেকে—বিধায়ক, শিক্ষাবিদ, গবেষক, পিতামাতা—আমাদের প্রাথমিক যত্ন এবং শিক্ষা ব্যবস্থার পরিকল্পনা এবং উন্নতির জন্য যা প্রয়োজন তা পেতে পারেন৷

সুতরাং, আপনি ডেটা-নার্ড হোন না কেন, বা প্রথমবারের মতো ডেটা জগতে আপনার পায়ের আঙুল ডুবিয়ে রাখছেন—আমরা আপনাকে ব্যবহার করার জন্য আমন্ত্রণ জানাচ্ছি ওয়াশিংটন স্টেম এর ডেটা টুলস. এবং পরের বার যখন আপনি সকালের খবরে অর্থনৈতিক প্রতিবেদনগুলি শুনবেন, তখন কনসুয়েলা এবং অন্যান্য ডেটা অ্যাডমিনিস্ট্রেটরদের কথা চিন্তা করুন যারা এই সংখ্যার পিছনে দাঁড়িয়ে আছেন।

"আমি কোন ওয়াশিংটন স্টেম ডেটা টুল ব্যবহার করব?"

 

 
চাবি
BLS - মার্কিন শ্রম পরিসংখ্যান ব্যুরো
আদমশুমারি — মার্কিন আদমশুমারি ব্যুরো
সিসিএ - চাইল্ড কেয়ার সচেতন
COMMS — ওয়াশিংটন স্টেট ডিপার্টমেন্ট অফ কমার্স
DCFY — ওয়াশিংটন স্টেট ডিপার্টমেন্ট অফ চিলড্রেন, ইয়ুথ এবং ফ্যামিলি
ECEAP — প্রারম্ভিক শৈশব শিক্ষা সহায়তা প্রোগ্রাম
ERDC — ওয়াশিংটন স্টেট এমপ্লয়মেন্ট সিকিউরিটি ডিপার্টমেন্ট
OFM - আর্থিক ব্যবস্থাপনা অফিস
OSPI - পাবলিক নির্দেশের সুপারিনটেনডেন্ট অফিস