STEM 中數據驅動的影響
STEM 中數據驅動的影響
總覽
當我們為系統級變更啟動新的技術合作夥伴關係時，數據和測量是第一步。 數據幫助我們建立基線、衡量進展和設定目標，並發現與性別、種族、地理或收入相關的系統性不平等現象。
但在華盛頓 STEM，我們不會在真空中進行數據和測量——我們在社區中進行。 在我們開始跟踪數據之前，我們會深入聆聽教師、學生及其家人的意見。 我們詢問他們對阻礙學生髮展的系統性障礙有何預感。
然後我們深入研究現有的研究：我們確定哪些指標（即定量數據）研究表明可以有效地識別有意義的學生成果。 然後我們提出問題來揭示“為什麼”——定性數據。 我們使用這種混合方法來設計響應學生生活經歷的策略和政策。 結果是廣泛共享的數據和變革性成果。
數據和儀表板
華盛頓 STEM 在創建開源、可操作的數據儀表板方面處於領先地位，這些儀表板可提供對我們州 STEM 經濟的見解。 （了解有關華盛頓 STEM 數據工具的更多信息 並點選這裡。）有了這些數據，我們可以幫助華盛頓學生創建從課堂到職業生涯的清晰直通路線。 華盛頓 STEM 的工具套件提供了所需的數據，使複雜的情況變得清晰，包括職業和證書的可用性（科里), 到在區域層面尋找需求最大的家庭工資工作 (勞動力市場儀表板), 以提供區域數據的快照 早期學習和護理，讓我們知道教育系統是否支持所有學生——尤其是有色人種學生、農村學生、貧困學生以及女孩和年輕女性——走上獲得高要求證書的軌道。
同樣，我們的儀表板 STEM 的數字 和 兒童狀況 讓我們知道該系統是否正在支持更多的學生——特別是有色人種學生、農村學生、貧困學生以及女孩和年輕女性——走上獲得高要求證書的軌道。
全州監測和報告
良好的數據和一致的監測可以幫助社區了解他們的策略的影響以及事情是如何隨著時間的推移而變化的。 它們還幫助領導者了解將寶貴的資源投入何處以及如何規劃未來。 兒童狀況：早期學習與護理 區域報告揭示了華盛頓早期學習系統的不穩定狀況。 相似地， 適合家庭的工作場所 區域報告為商業領袖提供數據，以投資於全州的公平兒童保育。
技術合作
我們參與跨部門合作，通過確定和擴展有助於消除障礙和縮小機會差距的創造性本地解決方案來解決系統性問題。 通過與社區領袖和我們的十個區域網絡合作夥伴密切合作，我們能夠努力找出長期存在的問題的根本原因，並製定有助於為優先人群打破障礙的解決方案。
以下是我們技術合作夥伴關係的一些示例：