ဒေတာဘစ်၏ဘဝ- ဒေတာသည် ပညာရေးမူဝါဒကို မည်သို့အသိပေးသနည်း။

Data သည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ ပန်းတိုင်များသတ်မှတ်ရန်၊ တိုးတက်မှုကိုခြေရာခံရန်နှင့် စနစ်ကျသောမညီမျှမှုများကိုဖော်ထုတ်ရန် ၎င်းကို ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုသည်။ စာရင်းဇယားများတွင် အဓိကတွေ့ရှိသည်ဟု သင်ထင်ကောင်းထင်နိုင်သော်လည်း ကျွန်ုပ်တို့၏နေ့စဉ်ဘဝတွင် ဒေတာများကို အဆက်မပြတ်လုပ်ဆောင်နေသည်- မနက်ဖြန် ဘာဝတ်မှာလဲ မိုးလေဝသခန့်မှန်းချက်ကို စစ်ဆေးတာ ပိုကောင်းပါတယ်။ မနက်​ဖြန်​ ဘယ်​အချိန်​ အလုပ်​ထွက်​မှာလဲ ယာဉ်အသွားအလာအစီရင်ခံချက်များအပေါ် မူတည်.

A ကောင်းသောပညာရေးသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ ဗီဇကို မြှင့်တင်ပေးသည်။ သက်တူရွယ်တူ သုံးသပ်ထားသော ပညာရပ်ဆိုင်ရာ ဂျာနယ်ကဲ့သို့သော ဒေတာရင်းမြစ်သည် ယုံကြည်ထိုက်သည်ဖြစ်စေ၊ မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း၊ အစိုးရကို မယုံကြည်ဘူး။ တမင်တကာ သတင်းမှား သို့မဟုတ် နားလည်မှု ကင်းမဲ့ခြင်းကြောင့် သိပ္ပံပညာသည် တိုးများလာသည်။ သိပ္ပံနည်းကျ တွေ့ရှိချက်တွေကို ဘယ်လိုအတည်ပြုလဲ။.

Washington STEM တွင် ဤနေရာတွင် ကျွန်ုပ်တို့အားကိုးပါသည်။ အများသူငှာရရှိနိုင်သောဒေတာ။ သို့သော် သူတို့သည် ယုံကြည်စိတ်ချရကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့သိနိုင်မည်နည်း။ ဤဘလော့ဂ်တွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ အစီရင်ခံစာများနှင့် ဒက်ရှ်ဘုတ်များတွင် အသုံးပြုသည့် ဒေတာကို အရင်းအမြစ်နှင့် အတည်ပြုပုံတို့ကို ကြည့်ရှုပါမည်။

Spokane ရှိ စိတ်ကူးယဉ်အလုပ်ရှင် "Consuela" ဖြင့်စကြပါစို့။

ဖုန်းခေါ်ဆိုမှုဖြင့် စတင်သည်။

ဖုန်းမြည်လာသောအခါ ကွန်ဆူလာသည် ဝါရှင်တန်ဒီစီမှ (202) ဧရိယာကုဒ်ကို သတိထားမိသည်။

"၎င်းသည် BLS စစ်တမ်းဖြစ်ရမည်" ဟုအလုပ်သမားစာရင်းအင်းဗျူရိုကိုရည်ညွှန်းပြီးသူမတွေးသည်။

Consuela သည် Spokane တွင်ဆောက်လုပ်ရေးကုမ္ပဏီတစ်ခုပိုင်ဆိုင်သည်။ လတိုင်း၊ သူမနှင့် သူမကဲ့သို့ အလုပ်ရှင် ထောင်ပေါင်းများစွာက ပံ့ပိုးပေးသည်။ အလုပ်အကိုင်၊ ကုန်ထုတ်စွမ်းအား၊ နည်းပညာအသုံးပြုမှုဆိုင်ရာ အချက်အလက် အလိုအလျောက်ဖုန်းစစ်တမ်းများ (Computer Assisted Telephone Interviewing သို့မဟုတ် CATI) မှတဆင့် အခြားအကြောင်းအရာများ။ ဒေတာစုဆောင်းခြင်းလောကတွင်၊ Consuela သည် အချက်အလက်များကို စုစည်းတင်ပြပြီး တိကျမှုကို အတည်ပြုရန် တောင်းဆိုသည့်အေဂျင်စီတွင် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများနှင့် လုပ်ဆောင်သောကြောင့် ဒေတာစီမံခန့်ခွဲသူအဖြစ် လူသိများသည်။

Consuela သည် ငှားရမ်းမှုအသစ်များကို ခြေရာခံသည့်နေရာတွင် သူမ၏ စာရင်းဇယားကို ဖွင့်သည်။ ဖုန်းမြည်သံကို သူမ လှမ်းယူလိုက်သည်။ တစ် နည်းနည်း* အချက်အလက်တွေ မွေးဖွားတော့မယ်။

* "ဒွိဂဏန်း" ၏ အတိုကောက် (စကားလုံးများ ရောနှောခြင်း)

ဒေတာအရင်းအမြစ်က ဘယ်လိုလဲ။

အလုပ်ရှင်များနှင့် အခြားစစ်တမ်းဖြေဆိုသူများထံမှ သန်းပေါင်းများစွာသော ဒေတာဘစ်များကို ဖက်ဒရယ်အေဂျင်စီများကဲ့သို့ ဖက်ဒရယ်အေဂျင်စီများက စီမံခန့်ခွဲသည့်ဒေတာဘေ့စ်များထဲသို့ ဖြည့်သွင်းသည်။ အမေရိကန်သန်းခေါင်စာရင်းဗျူရို နှင့် အမေရိကန်အလုပ်သမားစာရင်းအင်းဗျူရိုအလုပ်အကိုင်လုံခြုံရေးဌာနနှင့် ကူးသန်းရောင်းဝယ်ရေးဌာနတို့ကဲ့သို့ ပြည်နယ်အေဂျင်စီများ ပါဝင်သည်။ ဤအေဂျင်စီတစ်ခုစီတွင် ဒေတာစုဆောင်းသူ၊ အမှားအယွင်းများ (ဥပမာ ဆဲလ်အလွတ်များ သို့မဟုတ် မှားယွင်းဖော်မတ်ချထားသည့် ရက်စွဲများကဲ့သို့) ဒေတာကို စုဆောင်းသည့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူအဖွဲ့များ ရှိသည်၊ ၎င်းကို အစိတ်အပိုင်းများအဖြစ် ခွဲထုတ်ကာ အမည်ဝှက်ထားခြင်းဖြစ်သည်။ ဤနောက်ဆုံးအဆင့်သည် အမည်များ သို့မဟုတ် လိပ်စာများကဲ့သို့ ခွဲခြားသိမြင်နိုင်သော အချက်အလက်မှန်သမျှကို ဖယ်ရှားပေးသည်၊ ထို့ကြောင့် တစ်ဦးချင်း၏ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာသည် လုံခြုံပါသည်။

Washington STEM သည် open source (လူသိရှင်ကြားရနိုင်သော) ဒေတာအစုံများကို အသုံးပြုသည်။ ပြည်နယ်နှင့် ဖက်ဒရယ် အရင်းအမြစ်မျိုးစုံ ငါတို့ရဲ့ ဒေတာဒိုင်ခွက်များနှင့် ကိရိယာများ. ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာကိရိယာများသည် အစောပိုင်းစောင့်ရှောက်မှုနှင့် ပညာရေး၊ K-12 ပညာရေးနှင့် ဥပဒေပြုသူများ၊ ပညာပေးသူများ၊ အလုပ်ရှင်များ၊ ရပ်ရွာအခြေပြုအဖွဲ့အစည်းများ အပါအဝင် သာမန်အများပြည်သူအတွက် နောက်ဆုံးပေါ် သုတေသနပြုချက်များအား ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် ၎င်းတို့သည် မည်သည့်နေရာတွင် ရှိနေသည်ကို နားလည်နိုင်ပြီး အနာဂတ်လိုအပ်ချက်များကို ခန့်မှန်းကာ၊ ပညာရေး လုပ်သားအချင်းချင်း ပိုက်လိုင်း ခိုင်မာကြောင်း သေချာပါစေ။

ဝါရှင်တန်ရှိ ပညာရေးဒေတာ

ဒါပေမဲ့ ပညာရေးရလဒ်တွေကို အစီရင်ခံတဲ့အခါမှာ—ကျွန်ုပ်တို့ရဲ့ ကျောရိုးပါ။ နံပါတ်များ ဒက်ရှ်ဘုတ်မှ STEM— ကျွန်ုပ်တို့သည် ဘဏ္ဍာရေးစီမံခန့်ခွဲမှုရုံးတွင် တည်ရှိသော ပညာရေးသုတေသနဒေတာစင်တာ (ERDC) မှ အချက်အလက်များကို အားကိုးပါသည်။ “P2007W” ဟုသိကြသော အရှည်လိုက်ဒေတာအစုံဖြစ်သည့် မူကြိုမှ သူငယ်တန်းမှ ကောလိပ်/အလုပ်ခွင်အထိ ဝါရှင်တန်၏ပညာရေးဒေတာကို စုဆောင်းစီမံရန် ဥပဒေပြုလွှတ်တော်သည် ERDC ကို 20 ခုနှစ်တွင် ဖန်တီးခဲ့သည်။ ပြည်သူ့ညွှန်ကြားချက်ရုံး (OSPI)၊ ကလေးလူငယ်များနှင့် မိသားစုများဌာန (DCYF)၊ ကျန်းမာရေးနှင့် လူမှုရေးဝန်ဆောင်မှုဌာန၊ ပြည်နယ်ဘုတ်အဖွဲ့ အသိုင်းအဝိုင်းနှင့် နည်းပညာကောလိပ်များနှင့် အခြားအရာများ အပါအဝင် ပြည်နယ် ၁၄ ခုမှ ဤဒေတာကို စုဆောင်းပါသည်။

Consuela ကဲ့သို့ပင် ဤအေဂျင်စီတစ်ခုစီမှ ဒေတာစီမံခန့်ခွဲသူများသည် ကျောင်းသားစာရင်းသွင်းခြင်းနှင့် လူဦးရေစာရင်း၊ သူငယ်တန်းသင်္ချာအဆင်သင့်ရမှတ်များနှင့် ဘွဲ့ရနှုန်းများကဲ့သို့သော ၎င်းတို့၏ပရိုဂရမ်များမှ အချက်အလက်များကို စုစည်းရန် တာဝန်ရှိပါသည်။ ထို့နောက် စီမံခန့်ခွဲသူသည် မာစတာဒေတာဘေ့စ်သို့ မထည့်မီ အရည်အသွေးစစ်ဆေးမှုများခံယူသည့် ERDC ပေါ်တယ်သို့ ဒေတာကို အပ်လုဒ်တင်သည်။

"ကျွန်ုပ်တို့သည် မတူညီသော ဒေတာရင်းမြစ်များစွာမှ ဒေတာကို လက်ခံရရှိပြီးနောက် ၎င်းကို ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာဂိုဒေါင်တွင် ချိတ်ဆက်ထားရပါမည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် တရားဝင်မှုနှင့် အရည်အသွေးစစ်ဆေးမှုများကို အမြဲလုပ်ဆောင်နေပါသည်” ဟု ERDC မှ အကြီးတန်းဒေတာ အုပ်ချုပ်မှုဆိုင်ရာ အထူးကျွမ်းကျင်သူ Bonnie Nelson က ပြောကြားခဲ့သည်။

ဝါရှင်တန်တွင် ERDC သည် ထူးခြားစေသည့်အချက်မှာ ၎င်းတွင် "ကဏ္ဍရှည်လျားသည့်ဒေတာသိုလှောင်ရုံ" ထားရှိခြင်းဖြစ်သည်—ဆိုလိုသည်မှာ ၎င်းသည် ကျောင်းသားတစ်ဦးချင်းစီမှ မှတ်တမ်းများစွာကို ချိတ်ဆက်ပေးခြင်းဖြစ်ကြောင်း နယ်လ်ဆင်ကဆိုသည်။ “ကျောင်းသားတိုင်း ကျောင်းတက်တဲ့အခါ၊ ကောလိပ်နဲ့ နောက်ပိုင်း အလုပ်ရတဲ့အခါ မှတ်တမ်းတစ်ခု ထုတ်ပေးတယ်။ ERDC က အဲဒါအားလုံးကို မှတ်တမ်းတစ်ခုထဲမှာ ထည့်ထားတယ်။”

ထိုနေရာမှ အချက်အလက်များကို ERDC ၏ အစောပိုင်းကလေးဘဝပညာရေး၊ ကျောင်းသားရလဒ်များနှင့် အခြားအရာများဆိုင်ရာ အစီရင်ခံစာများအပါအဝင် ERDC ၏ ထုတ်ဝေမှုများတွင် ထည့်သွင်းထားသည်။ ERDC ၏ အဓိကအသုံးပြုသူများသည် ပြည်နယ်ဥပဒေပြုသူများ၊ မူဝါဒချမှတ်သူများ၊ ပြည်နယ်အေဂျင်စီများ၊ တက္ကသိုလ်သုတေသီများနှင့် ရပ်ရွာအခြေပြုအဖွဲ့အစည်းများဖြစ်ကြောင်း Nelson မှ ပြောကြားခဲ့ပါသည်။ ERDC သည် ပြည်သူအများ သိရှိနိုင်ရန် ဥပဒေအရ ပြဌာန်းထားသည်။ အွန်လိုင်းဒိုင်ခွက်များ or တောင်းဆိုမှုဖြင့်.

“ဘဏ္ဍာစိုးနှင့် ချိတ်ဆက်သူများဖြစ်ရခြင်းမှာ ကျွန်ုပ်တို့၏တာဝန်ဖြစ်သည်—လူများကို ဒေတာများထဲမှ မထွက်စေရန်မဟုတ်ဘဲ 'ကျွန်ုပ်တို့တွင် သင်စိတ်ဝင်စားစရာတစ်ခုရှိသည်' နှင့် ကျောင်းသား၏ရလဒ်များနှင့် အတွေ့အကြုံများကို ပိုမိုကောင်းမွန်လာစေရန် ၎င်းတို့အား ဒေတာဝင်ရောက်ခွင့်ပေးရန် ကူညီပေးပါသည်။”

ယခုနှစ်တွင် ဝါရှင်တန်သည် STEM နှင့် ကွန်ရက်မိတ်ဖက်များဖြစ်သည်။ ပြည်နယ်တစ်ဝှမ်းရှိ ဒေတာအသုံးပြုသူ ၇၃၉ ဦးထံ ရောက်ရှိလာပြီး၊ လေ့ကျင့်သူများ၊ ပညာပေးသူများ၊ သုတေသီများ၊ မူဝါဒချမှတ်သူများနှင့် ရပ်ရွာခေါင်းဆောင်များနှင့် ထောက်ခံအားပေးသူများ အပါအဝင်၊ ၎င်းတို့သည် ဒေတာကို အသုံးပြုခြင်း ရှိ၊ မရှိ၊ မည်သို့လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ၎င်းတို့ကြုံတွေ့နေရသည့် စိန်ခေါ်မှုများကို မေးမြန်းရန် အပါအဝင်ဖြစ်သည်။ ရလဒ်များအရ 90% သည် ၎င်းတို့၏ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းနှင့် အစီအစဉ်ဆွဲခြင်းတွင် ဒေတာကို အသုံးပြုကြောင်းပြသသော်လည်း ဒေတာအသုံးပြုသူ 20 အနက် 739 ထက်နည်းသောအချက်မှာ ပြည်နယ်၏ P20W ဒေတာအခြေခံအဆောက်အအုံနှင့် ပတ်သက်၍ ဗဟုသုတရဖွယ်ရှိကြောင်း သို့မဟုတ် ၎င်းတို့၏ဒေတာမေးခွန်းများအတွက် မည်သည့်အေဂျင်စီကို ဆက်သွယ်ရမည်ကို သိရှိထားကြောင်း ရလဒ်များက ဖော်ပြသည်။ ဒေတာစွမ်းရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် လာမည့် လေးနှစ်အတွင်း Washington STEM သည် ဤလုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် ၎င်းတို့အသုံးပြုသည့် ဒေတာများနှင့် ထိတွေ့ဆက်ဆံနိုင်စေရန် ပရော်ဖက်ရှင်နယ် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် နည်းပညာဆိုင်ရာ အကူအညီများကို ပံ့ပိုးပေးမည်ဖြစ်သည်။

ဇာတ်လမ်းတွေက အချက်အလက်တွေ ပြောပြလို့ရတယ်။

Washington STEM တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာများကို စုဆောင်းရုံသာမက ပျော်စရာအတွက် ဒက်ရှ်ဘုတ်များကို ဖန်တီးရုံသာ မဟုတ်ပါ။ (ဒေတာကို မြင်ယောင်ကြည့်ရတာ ပျော်စရာကောင်းပေမယ့်ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာပညာရှင်ကို မေးပါ။.) အစတွင်ဖော်ပြထားသည့်အတိုင်း၊ ပန်းတိုင်များသတ်မှတ်ခြင်း၊ တိုးတက်မှုကို တိုင်းတာခြင်းနှင့် စနစ်ပိုင်းဆိုင်ရာပြဿနာများကို ဖော်ထုတ်ရာတွင် ဒေတာသည် အရေးကြီးပါသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ လွန်ခဲ့သောငါးနှစ်က၊ Yakima အထက်တန်းကျောင်းရှိ အသက်မွေးဝမ်းကျောင်းနှင့် ကောလိပ် အဆင်သင့်ညှိနှိုင်းရေးမှူး သူ့ကျောင်းတွင် အကြွေးနှစ်ထပ်ပရိုဂရမ်များတွင် ကျောင်းသားစာရင်းသွင်းခြင်းသည် အထက်တန်းပညာရေးသို့ ဆက်လက်တက်နိုင်ခြေ တိုးလာခြင်းနှင့် ဆက်စပ်နေလေ့ရှိသည်မှာ မမျှတသော်လည်း ၎င်းကို သက်သေပြရန် ဒေတာမရှိပေ။

ထို့ကြောင့် သူသည် သင်ရိုးယူခြင်းဒေတာကို ရယူခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် အကူအညီအတွက် ဝါရှင်တန် STEM သို့ ဆက်သွယ်ခဲ့သည်။ ဟိ ရလဒ်များကို ကျားမ နှင့် လူမျိုးရေး ကွာဟမှုကို ပြသခဲ့သည်- လက်တင်နိုအမျိုးသားများသည် အကြွေးနှစ်ထပ်ဖြင့် စာရင်းသွင်းပြီး အလယ်တန်းပညာရေးကို ဆက်တက်ရန် အလားအလာနည်းပါသည်။

ကျောင်းစီမံခန့်ခွဲသူများသည် ၎င်းတို့၏ဒေတာကို သိရှိပြီးသည်နှင့် ကျောင်းသားအများအပြားသည် အကြွေးနှစ်ထပ်ပရိုဂရမ်များကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်စေရန် ကြီးမားသောတိုးတက်မှုများကို ပြုလုပ်နိုင်ခဲ့ကြသည်။ 2022 ခုနှစ်တွင် ဥပဒေပြုအမတ်များသည် ကျောင်းအားလုံးတက်ရန် လိုအပ်သော ဥပဒေကြမ်းကို အတည်ပြုခဲ့သည်။ အကြွေးနှစ်ထပ်စာရင်းသွင်းရာတွင် ကျောင်းသားလူဦးရေစာရင်းကို အစီရင်ခံပါ။. Washington STEM သည် အထက်တန်းကျောင်းမှ စာတိုက်အလယ်တန်း ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ရေးမှတစ်ဆင့် ဤပရိုဂရမ်ကို ဆက်လက်ချဲ့ထွင်လျက်ရှိပြီး ပြည်နယ်တစ်ဝှမ်းရှိ ကျောင်းပေါင်း 40+ ကျော်၊ ဒေတာ ဒက်ရှ်ဘုတ်များကို အသုံးပြုပါ။ ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်ဒေတာကိုကြည့်ရှုရန်—နှင့် ကျောင်းအဆင့်တွင် အပြောင်းအလဲများပြုလုပ်ပါ။

ထို့အတူ ခင်ဝင့်ဝါ၊ ကလေးများအတွက် Fair Start ဥပဒေ 2021 ခုနှစ်တွင် အတည်ပြုခဲ့ပြီး၊ ကလေးစောင့်ရှောက်မှု လိုအပ်မှုနှင့် ထောက်ပံ့မှုဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို အများပြည်သူသို့ အလွယ်တကူ မရရှိနိုင်ပါ။ Washington STEM Director of Impact မှ Min Hwangbo က "ဥပဒေသစ်က ဒေတာတွေကို ပိုမိုပွင့်လင်းမြင်သာအောင် လုပ်ပိုင်ခွင့်ရှိပါတယ်။ ရလဒ်အနေဖြင့် ကလေး၊ လူငယ်နှင့် မိသားစုများဌာနသည် Washington STEM နှင့် ပူးပေါင်းပြီး ငါးခုဖန်တီးခဲ့သည်။ အစောပိုင်းသင်ယူမှု ဒက်ရှ်ဘုတ်များသည် လုပ်ငန်း၏ကျယ်ပြန့်သောအမြင်ကို ပေးဆောင်သည်။"

Early Learning dashboards နဲ့ State of the Children ဆိုပေမယ့် ဒေတာဒိုင်ခွက် နှင့် ဒေသဆိုင်ရာအစီရင်ခံစာများ ဒေတာရရှိနိုင်မှု တိုးလာသည်၊ ၎င်းသည် ကလေးအားလုံးအတွက် ထိုသို့မလုပ်ဆောင်နိုင်ပါ။

“အဓိက လူဦးရေ တော်တော်များများအတွက် ဒေတာအချက်အလက်တွေကို တသမတ်တည်းနဲ့ တိကျတဲ့ အစီရင်ခံမှု အားနည်းနေတယ်၊ ​​မသန်စွမ်းကလေးတွေ၊ အိုးမဲ့အိမ်မဲ့ဖြစ်နေရတဲ့ ကလေးတွေနဲ့ ဇာတိအမေရိကန်ကလေးတွေ၊” ဟု Hwangbo က ဆိုသည်။ ၎င်းသည် အချို့သော ကလေးစောင့်ရှောက်ရေး လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ အချက်အလက် စုဆောင်းမှုမှာ ဆန္ဒအလျောက် ဖြစ်ခြင်းကြောင့်ဖြစ်ပြီး ကပ်ရောဂါကာလအတွင်း ပြည်နယ်၏ အချို့သော ဒေသများတွင် ဖြစ်ပွားခဲ့ခြင်း မရှိဟု ၎င်းက ပြောသည်။ အတွင်းမှာ နိုင်ငံတော်မှ ကလေးသူငယ်များ ပူးတွဲ ဒီဇိုင်းရေးဆွဲ ဆောင်ရွက်နေပါသည်။Washington STEM သည် ဤအသိုင်းအဝိုင်းတစ်ခုစီမှ အဖွဲ့ဝင်များနှင့်အတူ ဒေတာအစုံများကို ကြည့်ရှုခဲ့ပြီး ၎င်းတို့ထဲမှ အများအပြားက အရေအတွက်များသည် အရေအတွက်နည်းပါးသွားသည်ဟု ခံစားခဲ့ရသည်။

အစောပိုင်းသင်ယူမှုဒေတာရှင်းလင်းရေးခေါ်ဆိုမှု

ERDC၊ DCYF နှင့် OSPI ကဲ့သို့သော အေဂျင်စီများသည် မူကြိုကလေးများအတွက် ဒေတာအချို့ကို စုဆောင်းထားသော်လည်း၊ လောလောဆယ်တွင် အစောပိုင်းသင်ယူမှုဆိုင်ရာ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် လူဦးရေအဆင့်ဒေတာအတွက် ဗဟိုရှင်းလင်းရေးစင်တာမရှိပါ။ Hwangbo က "အမျိုးမျိုးသော ပရိုဂရမ်များနှင့် အဖွဲ့အစည်းများတွင် လက်ရှိဒေတာအခြေခံအဆောက်အအုံသည် မိသားစုများအတွက် ၎င်းတို့လိုအပ်သော ပံ့ပိုးကူညီမှုရရှိရန် ခက်ခဲစေပြီး ကလေးများနှင့် မိသားစုများအတွက် ထောက်ပံ့မှုတိုးတက်စေရန် စီမံခန့်ခွဲသူများအတွက် ဒေတာအသုံးပြုရန် ခက်ခဲစေသည်။"

ဝါရှင်တန် STEM မှ ဒေတာဝင်ရောက်ခွင့်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်လာစေရန်အတွက် နိုင်ငံတစ်ဝှမ်းရှိ ဒေတာရှင်းလင်းရေးစင်တာတစ်ခု ဖန်တီးရန် အကြံပြုထားသည်။ သို့မှသာ လူတိုင်း—ဥပဒေပြုသူများ၊ ပညာပေးသူများ၊ သုတေသီများ၊ မိဘများ—ကျွန်ုပ်တို့၏ အစောပိုင်းစောင့်ရှောက်မှုနှင့် ပညာရေးစနစ်အား မြှင့်တင်ရန် လိုအပ်သည့်အရာများကို ရရှိနိုင်သည်။

ဒါကြောင့် သင်ဟာ data-nerd တစ်ယောက်ပဲဖြစ်ဖြစ်၊ data world မှာ ပထမဆုံး အကြိမ် ခြေနှစ်ချောင်းကို နစ်နေတာပဲဖြစ်ဖြစ်၊ သုံးကြည့်ဖို့ ဖိတ်ခေါ်ပါတယ်။ Washington STEM ၏ ဒေတာတူးလ်များ. နောက်တစ်ကြိမ် မနက်ခင်းသတင်းတွေမှာ စီးပွားရေးသတင်းတွေကို ကြားတဲ့အခါ၊ အဲဒီနံပါတ်တွေရဲ့နောက်မှာ ရပ်နေတဲ့ ကွန်ဆူလာနဲ့ အခြားဒေတာစီမံခန့်ခွဲသူတွေကို တွေးကြည့်ပါ။

"ဘယ်ဝါရှင်တန် STEM ဒေတာကိရိယာကို ငါသုံးသင့်သလဲ"

 

 
သော့
BLS - အမေရိကန် အလုပ်သမား စာရင်းအင်းဗျူရို
သန်းခေါင်စာရင်း - အမေရိကန်သန်းခေါင်စာရင်းဗျူရို
CCA — ကလေးပြုစုစောင့်ရှောက်ရေးအသိ
COMMS — ဝါရှင်တန်ပြည်နယ် ကူးသန်းရောင်းဝယ်ရေးဌာန
DCFY — ဝါရှင်တန်ပြည်နယ် ကလေးများ၊ လူငယ်နှင့် မိသားစုများဌာန
ECEAP — အစောပိုင်း ကလေးဘဝ ပညာရေး အထောက်အကူ အစီအစဉ်
ERDC — ဝါရှင်တန်ပြည်နယ် အလုပ်အကိုင်လုံခြုံရေးဌာန
OFM — ဘဏ္ဍာရေးစီမံခန့်ခွဲမှုရုံး
OSPI — ပြည်သူ့ညွှန်ကြားချက်ဆိုင်ရာ ကြီးကြပ်ရေးမှူးရုံး