Buhay ng Data Bit: Paano Ibinabatid ng Data ang Patakaran sa Edukasyon

Mahalaga ang data. Ginagamit namin ito upang magtakda ng mga layunin, subaybayan ang pag-unlad at tukuyin ang mga sistematikong hindi pagkakapantay-pantay. Maaari mong isipin na ito ay pangunahing matatagpuan sa mga spreadsheet, ngunit patuloy kaming nagpoproseso ng data sa aming pang-araw-araw na buhay: Ano ang isusuot mo bukas? Mas mahusay na suriin ang taya ng panahon. Anong oras ka aalis para sa trabaho bukas? Depende sa traffic reports.

A ang mabuting edukasyon ay tumutulong sa atin na mahasa ang ating mga instinct sa kung mapagkakatiwalaan ang pinagmumulan ng data, gaya ng isang akademikong journal na sinusuri ng peer, o isang pahayagan na sumusunod sa mga code at etika ng journalism. Sa mga nagdaang taon, a kawalan ng tiwala sa gobyerno at dumami ang agham—kadalasan dahil sa sadyang maling impormasyon o kawalan ng pag-unawa sa kung paano napapatunayan ang mga natuklasang siyentipiko.

Dito sa Washington STEM, umaasa kami data na magagamit ng publiko. Ngunit paano natin malalaman na sila ay maaasahan? Sa blog na ito, titingnan namin kung paano namin pinagmumulan at pinapatunayan ang data na ginamit sa aming mga ulat at dashboard.

Magsimula tayo sa “Consuela”, isang hypothetical na employer sa Spokane…

Nagsisimula ito sa isang tawag sa telepono

Nagri-ring ang telepono at napansin ni Consuela ang (202) area code mula sa Washington, DC

"Ito ay dapat na ang survey ng BLS," sa palagay niya, na tumutukoy sa Bureau of Labor Statistics.

Ang Consuela ay nagmamay-ari ng isang construction company sa Spokane. Bawat buwan, siya, at libu-libong mga employer na tulad niya, ay nagbibigay data sa trabaho, produktibidad, paggamit ng teknolohiya at iba pang mga paksa sa pamamagitan ng mga awtomatikong survey sa telepono (Computer Assisted Telephone Interviewing o CATI). Sa mundo ng pangongolekta ng data, kilala si Consuela bilang data administrator dahil nag-compile at nagsusumite siya ng data at nakikipagtulungan sa mga analyst sa humihiling na ahensya para kumpirmahin ang katumpakan.

Binuksan ni Consuela ang kanyang spreadsheet kung saan sinusubaybayan niya ang mga bagong hire. Inabot niya ang nagri-ring na telepono. A bit* ng data ay malapit nang ipanganak.

*isang portmanteau (pagsasama-sama ng mga salita) na maikli para sa "binary digit"

Paano pinagmumulan ang data

Milyun-milyong bits ng data mula sa mga tagapag-empleyo at iba pang mga tagatugon sa survey ang nagpapakain sa mga database na pinamamahalaan ng mga pederal na ahensya tulad ng US Census Bureau at ang US Statistics ng Labor Statistics, pati na rin ang mga ahensya ng estado tulad ng Employment Security Department at Department of Commerce, bukod sa iba pa. Ang bawat isa sa mga ahensyang ito ay may mga pangkat ng mga data analyst na nangongolekta ng data, naglilinis ng mga error (gaya ng mga walang laman na cell o maling na-format na mga petsa), pinaghiwa-hiwalay ito, ibig sabihin, paghiwalayin ito sa mga bahaging bahagi, at i-anonymize ito. Ang huling hakbang na ito ay nag-aalis ng anumang impormasyon sa pagkakakilanlan, tulad ng mga pangalan o address, upang matiyak ang privacy ng data ng isang indibidwal.

Gumagamit ang Washington STEM ng open source (iyon ay, available sa publiko) mga set ng data, mula sa iba't ibang mga mapagkukunan ng estado at pederal sa aming mga dashboard at tool ng data. Ang aming mga tool sa data ay nagbibigay ng pinakabagong pananaliksik sa maagang pangangalaga at edukasyon, K-12 na edukasyon, at mga landas sa karera para sa pangkalahatang publiko, kabilang ang mga mambabatas, tagapagturo, tagapag-empleyo, mga organisasyong nakabatay sa komunidad, upang maunawaan nila kung nasaan sila, mahulaan ang mga pangangailangan sa hinaharap at tiyaking malakas ang pipeline ng education-to-workforce.

Data ng edukasyon sa Washington

Ngunit pagdating sa pag-uulat ng mga resulta ng edukasyon—ang gulugod ng ating STEM ng dashboard ng Numbers—umaasa kami sa data mula sa Education Research Data Center (ERDC), na matatagpuan sa Office of Financial Management. Nilikha ng lehislatura ang ERDC noong 2007 upang kolektahin at pamahalaan ang data ng edukasyon ng Washington mula sa pre-kindergarten hanggang kolehiyo/trabaho, isang longitudinal data set na kilala bilang “P20W”. Kinokolekta ng labing-apat na ahensya ng estado ang data na ito, kabilang ang Office of the Superintendent of Public Instruction (OSPI), Department of Children Youth and Families (DCYF), Department of Health and Social Services, ang State Board Community & Technical Colleges, at iba pa.

Ang mga administrator ng data sa bawat isa sa mga ahensyang ito, tulad ng Consuela, ay may pananagutan sa pag-compile ng data mula sa kanilang mga programa, tulad ng pag-enroll ng mga mag-aaral at demograpiko, mga marka ng pagiging handa sa matematika sa kindergarten, at mga rate ng pagtatapos. Pagkatapos ay ia-upload ng administrator ang data sa portal ng ERDC kung saan sumasailalim ito sa mga pagsusuri sa kalidad bago idagdag sa isang master database.

"Nakatanggap kami ng data mula sa maraming iba't ibang mapagkukunan ng data, pagkatapos ay kailangang i-link ito sa aming data warehouse. Bilang resulta, palagi kaming nagsasagawa ng pagpapatunay at mga pagsusuri sa kalidad,” sabi ni Bonnie Nelson, Senior Data Governance Specialist sa ERDC.

Sinabi ni Nelson kung bakit natatangi ang ERDC sa Washington ay nagtataglay ito ng "cross sector longitudinal data warehouse"—ibig sabihin, nagli-link ito ng maraming tala mula sa isang indibidwal na estudyante. "Ang bawat mag-aaral ay bumubuo ng isang talaan kapag sila ay pumasok sa paaralan, kolehiyo, at mamaya kapag nakakuha sila ng trabaho. Inilalagay ng ERDC ang lahat sa isang talaan."

Mula roon, ang data ay ipinadala sa mga publikasyon ng ERDC, kabilang ang mga ulat sa Early Childhood Education, Student Outcomes, at iba pa. Sinabi ni Nelson na ang mga pangunahing gumagamit ng ERDC ay mga mambabatas ng estado, mga gumagawa ng patakaran, mga ahensya ng estado, mga mananaliksik sa unibersidad, at mga organisasyong nakabatay sa komunidad. Ang ERDC ay ipinag-uutos ng batas na gawing available ang data para sa publiko alinman sa pamamagitan ng mga online dashboard or sa pamamagitan ng kahilingan.

“Tungkulin namin ang maging mga tagapangasiwa at tagapag-ugnay—hindi ito para pigilan ang mga tao sa data, ngunit sabihin sa kanila, 'Mayroon kaming isang bagay na maaari mong makitang kawili-wili' at tulungan silang ma-access ang data upang mapabuti ang mga resulta at karanasan ng mag-aaral."

Nitong nakaraang taon, ang Washington STEM at mga kasosyo sa network umabot sa 739 data-user sa buong estado, kabilang ang mga practitioner, educator, researcher, policymakers, at mga lider at tagapagtaguyod ng komunidad, upang magtanong kung at paano nila ginagamit ang data at kung anong mga hamon ang kanilang hinarap sa paggawa nito. Ipinapakita ng mga resulta na 90% ang gumagamit ng data sa kanilang paggawa ng desisyon at pagpaplano, ngunit wala pang 20 sa 739 na data user ang nagsabing nadama nila ang kaalaman tungkol sa P20W na imprastraktura ng data ng estado o alam kung aling ahensya ang kokontakin para sa kanilang mga tanong sa data. Upang mapahusay ang kapasidad ng data, sa susunod na apat na taon ang Washington STEM ay magbibigay ng propesyonal na pag-unlad at teknikal na tulong upang mapabuti ang kapasidad ng mga kasosyong ito na makisali sa data na kanilang ginagamit.

Ang mga kuwento ng data ay maaaring sabihin

Sa Washington STEM, hindi lang kami nangongolekta ng data at gumagawa ng mga dashboard para masaya. (Bagaman masaya ang pag-visualize ng data—itanong lang sa aming data scientist.) Gaya ng sinabi sa simula, ang data ay mahalaga sa pagtatakda ng mga layunin, pagsukat ng progreso, at pagtukoy ng mga sistematikong problema.

Halimbawa, limang taon na ang nakalilipas, a coordinator sa pagiging handa sa karera at kolehiyo sa isang mataas na paaralan ng Yakima nagkaroon ng kutob na ang pag-enroll ng mag-aaral sa dalawahang programa ng kredito sa kanyang paaralan—kadalasang nauugnay sa tumaas na posibilidad na magpatuloy sa mas mataas na edukasyon—ay hindi pantay, ngunit wala siyang data upang patunayan ito.

Kaya nakipag-ugnayan siya sa Washington STEM para sa tulong sa pag-access at pagsusuri ng data ng pagkuha ng kurso. Ang resulta nagpakita ng mga pagkakaiba sa kasarian at etniko: Ang mga lalaking Latino ay mas malamang na mag-enroll sa dalawahang kredito at magpatuloy sa postsecondary na edukasyon.

Kapag nalaman na ng mga administrador ng paaralan ang kanilang data, nakagawa sila ng malalaking pagpapabuti upang matulungan ang higit pang mga mag-aaral na ma-access ang mga programa ng dalawahang kredito. Noong 2022, nagpasa ang mga mambabatas ng panukalang batas na nag-aatas sa lahat ng paaralan iulat ang demograpiko ng mag-aaral sa dual credit enrollment. Patuloy na pinapalawak ng Washington STEM ang programang ito sa pamamagitan ng High School hanggang Postsecondary Collaborative, kasama ang 40+ na paaralan sa buong estado na nagsisimula nang gumamit ng mga dashboard ng data upang makita ang kanilang sariling data—at gumawa ng mga pagbabago sa antas ng paaralan.

Katulad nito, bago ang Fair Start for Kids Act ay naipasa noong 2021, ang data tungkol sa pangangailangan at supply ng pangangalaga sa bata ay hindi madaling makuha sa publiko. Sinabi ni Min Hwangbo, Washington STEM Director of Impact, "Ang bagong batas ay nag-utos ng higit na transparency ng data. Bilang resulta, ang Department of Children, Youth, and Families ay nakipagsosyo sa Washington STEM upang lumikha ng lima Ang mga dashboard ng Early Learning na nagbibigay ng malawak na view ng industriya."

Bagama't ang mga dashboard ng Early Learning at ang State of the Children dashboard ng data at mga ulat ng rehiyon nadagdagan ang availability ng data, hindi ito nagawa para sa lahat ng bata.

"May kakulangan ng pare-pareho at tumpak na pag-uulat ng data para sa ilang pangunahing populasyon: mga batang may kapansanan, mga batang nakararanas ng kawalan ng tirahan, at mga batang Katutubong Amerikano," sabi ni Hwangbo. Sinabi niya na ito ay dahil ang ilang pagkolekta ng data sa industriya ng pangangalaga ng bata ay boluntaryo, at sa panahon ng pandemya ay hindi ito nangyari sa ilang mga rehiyon ng estado. Sa panahon ng Proseso ng co-design ng State of the Children, Tinitingnan ng Washington STEM ang mga set ng data kasama ang mga miyembro mula sa bawat komunidad na ito at marami sa kanila ang nagsabing parang kulang ang bilang ng mga numero.

Mga tawag para sa early learning data clearinghouse

Bagama't ang mga ahensya tulad ng ERDC, DCYF at OSPI ay nangongolekta ng ilang data sa mga preschooler, sa kasalukuyan ay walang sentral na clearninghouse para sa komprehensibong, data sa antas ng populasyon sa maagang pag-aaral. Sinabi ni Hwangbo, "Ang kasalukuyang imprastraktura ng data sa iba't ibang mga programa at organisasyon ay nagpapahirap sa mga pamilya na ma-access ang suporta na kailangan nila, at mahirap para sa mga administrator na gumamit ng data upang mapabuti ang suporta para sa mga bata at pamilya."

Inirerekomenda ng Washington STEM ang paglikha ng isang statewide data clearinghouse upang mapahusay ang pag-access ng data upang ang lahat—mga mambabatas, tagapagturo, mananaliksik, magulang—ay magkaroon ng kung ano ang kailangan nila upang magplano at mapabuti ang ating sistema ng maagang pangangalaga at edukasyon.

Kaya, kung ikaw ay isang data-nerd, o inilubog ang iyong daliri sa mundo ng data sa unang pagkakataon—iniimbitahan ka naming gamitin Mga Tool sa Data ng Washington STEM. At sa susunod na marinig mo ang mga ulat sa ekonomiya sa mga balita sa umaga, isipin si Consuela at ang iba pang mga data administrator na nakatayo sa likod ng mga numerong iyon.

"Aling Washington STEM data tool ang dapat kong gamitin?"

 

 
Key
BLS — US Bureau of Labor Statistics
Census — Kawanihan ng Census ng US
CCA — Child Care Aware
COMMS — Washington State Department of Commerce
DCFY — Washington State Department of Children, Youth, and Families
ECEAP — Programa ng Tulong sa Edukasyon sa Maagang Bata
ERDC — Washington State Employment Security Department
OFM — Tanggapan ng Pamamahala ng Pinansyal
OSPI — Tanggapan ng Superintendente ng Pampublikong Pagtuturo