データビットの寿命: データが教育政策にどのように影響するか

データは不可欠です。 私たちはこれを目標の設定、進捗状況の追跡、体系的な不平等の特定に使用します。 主にスプレッドシートで使用されると思われるかもしれませんが、私たちは日常生活の中で絶えずデータを処理しています。 明日は何を着ますか？ 天気予報をチェックしたほうがいいです。 明日は何時に仕事に出発しますか？ 交通情報により異なります。

A 良い教育は本能を磨くのに役立ちます 査読済みの学術雑誌やジャーナリズム規範や倫理に従っている新聞など、データソースが信頼できるかどうか。 近年、 政府に対する不信感 そして科学は増加しましたが、多くの場合、意図的な誤った情報や科学への理解の欠如が原因です。 科学的発見がどのように検証されるか.

ここワシントン STEM では、 一般に公開されているデータ。 しかし、それらが信頼できるものであるとどうやって判断できるのでしょうか? このブログでは、レポートとダッシュボードで使用されるデータをどのように調達して検証するかを見ていきます。

スポケーンの仮想雇用主「コンスエラ」から始めましょう…

始まりは電話から

電話が鳴り、コンスエラはワシントン DC からの市外局番 (202) に気づきました。

「これは BLS の調査に違いない」と彼女は労働統計局について言及しながら考えた。

コンスエラはスポケーンで建設会社を経営しています。 彼女と彼女のような数万の雇用主は毎月、 雇用、生産性、テクノロジーの使用に関するデータ 自動電話調査 (Computer Assisted Telephone Interviewing (CATI)) を通じて、その他のトピックについても質問します。 データ収集の世界では、コンスエラはデータを編集して送信し、要求機関のアナリストと協力して正確性を確認するため、データ管理者として知られています。

コンスエラはスプレッドシートを開き、新入社員を追跡します。 彼女は鳴っている電話に手を伸ばします。 あ 少し* のデータが生まれようとしています。

*「binary digit」を略したかばん語（単語の混合）

データの入手方法

雇用主やその他の調査回答者からの何百万ものデータビットが、連邦機関などの連邦機関によって管理されるデータベースに入力されます。 米国勢調査局 と 米国労働統計局、雇用安定局や商務省などの州機関も同様です。 これらの機関にはそれぞれデータ アナリストのチームがあり、データを収集し、エラー (空のセルや間違った形式の日付など) を除去し、データを細分化し、コンポーネント部分に分けて匿名化します。 この最後のステップでは、名前や住所などの識別情報が削除されるため、個人のデータ プライバシーが保護されます。

Washington STEM は、オープン ソース (つまり、公的に利用可能な) データ セットを使用します。 さまざまな州および連邦情報源 私たちの中で データダッシュボードとツール。 当社のデータ ツールは、議員、教育者、雇用主、地域ベースの組織を含む一般の人々に、早期ケアと教育、幼稚園から高校までの教育、キャリアパスに関する最新の研究を提供します。これにより、彼らは自分がどこにいるのかを理解し、将来のニーズを予測し、教育と労働力のパイプラインが強力であることを確認します。

ワシントンの教育データ

しかし、私たちのバックボーンである教育成果の報告に関しては、 数字で見る STEM ダッシュボード—私たちは財務管理局にある教育研究データセンター (ERDC) からのデータに依存しています。 議会は 2007 年に ERDC を設立し、就学前から大学/労働力までのワシントンの教育データ、つまり「P20W」として知られる縦断的なデータセットを収集および管理しました。 公共指導監督局 (OSPI)、児童青少年家族局 (DCYF)、保健社会サービス局、州委員会コミュニティ & テクニカル カレッジなどを含む XNUMX の州機関がこのデータを収集しています。

コンスエラと同様に、これらの各機関のデータ管理者は、生徒の入学者数と人口統計、幼稚園の算数の準備スコア、卒業率など、プログラムからのデータを編集する責任があります。 次に、管理者はデータを ERDC ポータルにアップロードし、マスター データベースに追加される前に品質チェックを受けます。

「私たちはさまざまなデータソースからデータを受け取り、それをデータウェアハウスにリンクする必要があります。 その結果、私たちは常に検証と品質チェックを行っています」と ERDC のシニア データ ガバナンス スペシャリストのボニー ネルソンは述べています。

ネルソン氏は、ERDC がワシントンでユニークなのは、「部門を超えた縦断的データ ウェアハウス」を収容していること、つまり XNUMX 人の学生の複数の記録をリンクしていることだと述べた。 「各学生は、学校や大学に通うとき、そしてその後就職するときに記録を作成します。 ERDC はすべてを XNUMX つの記録にまとめます。」

そこから、データは幼児教育、生徒の成果などに関するレポートを含む ERDC の出版物にフィードされます。 ネルソン氏は、ERDCの主なユーザーは州議会議員、政策立案者、州機関、大学研究者、地域ベースの組織だと述べた。 ERDC は、次のいずれかの方法でデータを一般に公開することが法律で義務付けられています。 オンラインダッシュボード or リクエストにより.

「私たちの責任は、管理者であり接続者であることです。人々をデータから遠ざけることではなく、『あなたが興味を持ちそうなものがありますよ』と伝え、学生の成果や経験を向上させるためにデータにアクセスできるように支援することです。」

昨年、ワシントン STEM とネットワーク パートナー 州内の739人のデータユーザーに連絡を取り、 実践者、教育者、研究者、政策立案者、コミュニティのリーダーや擁護者を含む参加者が、データを使用するかどうか、どのように使用するか、データを使用する際にどのような課題に直面したかを尋ねます。 その結果、90％が意思決定や計画にデータを利用しているが、州のP20Wデータインフラについて知識があると感じている、またはデータに関する質問についてどの機関に問い合わせるべきかを知っていると答えたのは739人のデータ利用者のうち20人未満であった。 データ容量を向上させるために、ワシントン STEM は今後 XNUMX 年間にわたり、これらのパートナーが使用するデータに取り組む能力を向上させるための専門能力開発と技術支援を提供します。

データが伝えるストーリー

Washington STEM では、ただデータを収集したり、趣味でダッシュボードを作成したりするだけではありません。 （データを視覚化するのは楽しいですが、データサイエンティストに聞いてください.) 冒頭で述べたように、データは目標の設定、進捗状況の測定、システム上の問題の特定において重要です。

たとえば、XNUMX年前、 ヤキマ高校のキャリアおよび進学準備コーディネーター 彼は、自分の学校の二重単位プログラムへの生徒の登録（多くの場合、高等教育への進学の可能性の増加に関連している）は公平ではないという予感を持っていたが、それを証明するデータは持っていなかった。

そこで彼は、ワシントン STEM に連絡して、受講データへのアクセスと分析について支援を求めました。 の 結果 は、性別と民族の格差を示しました。ラテン系男性は、二重単位を取得して高等教育を受け続ける可能性が低かったのです。

学校管理者がデータを把握すると、より多くの生徒が二重単位プログラムにアクセスできるように大幅な改善を行うことができました。 2022 年、議員らはすべての学校に次のことを義務付ける法案を可決しました。 二重単位登録における学生の人口統計をレポートする。 ワシントン STEM は、高校から中等後までの連携を通じてこのプログラムを拡大し続けており、州内の 40 以上の学校がこのプログラムを開始しています。 データダッシュボードを使用する 自分のデータを確認し、学校レベルで変更を加えることができます。

同様に、 子どものための公正なスタート法 2021年に可決されたが、保育の必要性と供給に関するデータは一般に容易には入手できなかった。 ワシントン STEM インパクト担当ディレクターの Min Hwangbo 氏は次のように述べています。「新しい法律では、データの透明性の向上が義務付けられました。 その結果、児童・青少年・家族省はワシントン STEM と提携して XNUMX つの組織を創設しました。 業界の幅広い視野を提供する早期学習ダッシュボード。」

早期学習ダッシュボードと子どもたちの状態 データダッシュボード & 地域レポート データの可用性は向上しましたが、すべての子供たちにそのようになったわけではありません。

「障害のある子供、ホームレスを経験している子供、アメリカ先住民の子供など、いくつかの重要な集団に関するデータの一貫性のある正確な報告が不足しています」とファンボ氏は述べた。 同氏は、これは一部の保育業界のデータ収集が自主的であり、パンデミック中に州の一部の地域では単に行われなかったためだと述べた。 間に State of the Children の共同設計プロセス、ワシントン STEM はこれらの各コミュニティのメンバーとともにデータセットを調べましたが、その多くが数字が過小評価のように感じられると述べました。

早期学習データクリアリングハウスの呼びかけ

ERDC、DCYF、OSPI などの機関は未就学児に関するデータを収集していますが、現在、早期学習に関する包括的な人口レベルのデータを収集する中央情報センターはありません。 ファンボ氏は、「さまざまなプログラムや組織にまたがる現在のデータ インフラストラクチャにより、家族が必要なサポートにアクセスすることが難しくなり、管理者が子供や家族へのサポートを改善するためにデータを活用することが困難になっています。」と述べました。

ワシントン STEM は、議員、教育者、研究者、保護者など誰もが早期ケアと教育システムの計画と改善に必要なものを手に入れることができるように、データ アクセスを改善するために州全体のデータ クリアリングハウスを創設することを推奨しています。

したがって、あなたがデータオタクであっても、初めてデータの世界に足を踏み入れる人であっても、ぜひご利用ください。 Washington STEM のデータ ツール。 そして次に朝のニュースで経済報告を聞くときは、その数字を裏で支えているコンスエラや他のデータ管理者のことを思い出してください。

「どのワシントン STEM データ ツールを使用すればよいですか?」

 

 
キー
BLS — 米国労働統計局
国勢調査 — 米国国勢調査局
CCA — 育児を意識した
COMMS — ワシントン州商務省
DCFY — ワシントン州児童・青少年・家族局
ECEAP — 幼児教育支援プログラム
ERDC — ワシントン州雇用安定局
OFM — 財務管理局
OSPI — 公共指導監督局