Was ist SLDS und warum ist es wichtig f\u00fcr den Bildungssektor?<\/h2>\n
Bei SLDS-Systemen handelt es sich um Datenbanken, die Sch\u00fclerdaten aus verschiedenen Datensystemen zusammenfassen und Schl\u00fcsseldaten von der Vorschule bis zur High School, dem College und dem Arbeitsmarkt verfolgen. Das zugrunde liegende Ziel ist es, Lehrern, Verwaltungsangestellten, staatlichen Bildungsabteilungen usw. dabei zu helfen, bildungsbezogene politische Entscheidungen zu treffen, indem sie Sch\u00fclerdaten analysieren, die \u00fcber mehrere Jahre, Programme und Schulen hinweg gesammelt wurden.<\/p>\n
Die Bedeutung von SLDS-Systemen entstand, als es schwierig wurde, einen umfassenden \u00dcberblick \u00fcber die Sch\u00fclerdaten im gesamten Bundesstaat zu erhalten, da die Bildungsdaten in unterschiedlichen, isolierten Datens\u00e4tzen in verschiedenen Beh\u00f6rden gespeichert waren. Derzeit sind die Staaten auf Bundesebene verpflichtet, SLDS-Systeme f\u00fcr alle Beteiligten zu entwickeln und zu verbreiten, um das gesamte Bildungssystem zu analysieren, zu verfeinern und zu verbessern.<\/p>\n
Mit einem SLDS-System k\u00f6nnen die verschiedenen Interessengruppen verschiedene Fragen beantworten, Trends erkennen und Entscheidungen auf vielf\u00e4ltige Weise bewerten. Dazu geh\u00f6ren:<\/p>\n
- \n
- Lehrer und Bildungsverwalter:<\/strong> Sie m\u00f6chten m\u00f6glicherweise die Wirksamkeit von fr\u00fchkindlichen, K12- und anderen Bildungsprogrammen bewerten; Merkmale von leistungsstarken Sch\u00fclern im Vergleich zu leistungsschwachen Sch\u00fclern, die Verweildauer von Sch\u00fclern an Colleges und Hochschulen, usw.<\/li>\n
- Politische Entscheidungstr\u00e4ger und staatliche Gesetzgeber: <\/strong>Die Beaufsichtigung, Bewertung und Reformierung von Bildungsprogrammen, um sich f\u00fcr Zusch\u00fcsse zu qualifizieren, wird ein zentrales Anliegen von Bildungspolitikern und Gesetzgebern sein. Angesichts der im Rahmen des CARES-Gesetzes<\/a> gew\u00e4hrten Zusch\u00fcsse in H\u00f6he von 13 Milliarden Dollar k\u00f6nnten Forscher und politische Entscheidungstr\u00e4ger beispielsweise die Auswirkungen von Online-Lernprogrammen auf die Leistungen der Sch\u00fcler im Vergleich zum Unterricht im Klassenzimmer bewerten wollen, um den Erfolg \u00e4hnlicher Programme in Notsituationen zu ermitteln.<\/li>\n
- Staatliche Bildungsagenturen und -abteilungen: <\/strong>Staatliche Abteilungen m\u00fcssen sich auf L\u00e4ngsschnittdaten st\u00fctzen, um R\u00fcckschl\u00fcsse auf die Merkmale zu ziehen, die sich auf den Durchlauf durch das Bildungssystem innerhalb eines Staates auswirken, und um technische Bildungs- und Berufsergebnisse sowie die Auswirkungen auf Besch\u00e4ftigung und Arbeitslosigkeit zu untersuchen.<\/li>\n<\/ul>\n
Herausforderungen bei Bildungsdaten<\/h2>\n
1. SLDS-Systeme enthalten siloartige Daten<\/h3>\n
SLDS-Systeme k\u00f6nnen mehrere Datenstr\u00e4nge enthalten, die jedoch nicht koh\u00e4rent genug sind, um ein wahrheitsgetreues Bild der Leistungen eines Sch\u00fclers \u00fcber mehrere Bildungsprogramme hinweg und \u00fcber einen l\u00e4ngeren Zeitraum hinweg zu vermitteln. Kurz gesagt, sie sind nicht f\u00fcr die Integration oder Berichterstattung, sondern haupts\u00e4chlich f\u00fcr die Speicherung gedacht.<\/p>\n
2. Mangel an einheitlicher Berichterstattung<\/h3>\n
Bildungsdaten (Testergebnisse der Sch\u00fcler, Fehltage, Einschreibedaten) werden in der Regel als Reaktion auf die spezifischen Anforderungen eines einzelnen Studiengangs erhoben. So k\u00f6nnen beispielsweise in den Datenbanken des Nationalen Berichtssystems (NRS) umfangreiche Daten zur Erwachsenenbildung vorhanden sein. Allerdings wird es f\u00fcr die Forscher schwierig sein, Schlussfolgerungen \u00fcber die Ergebnisse der Erwachsenenbildung aufgrund der fr\u00fchkindlichen Bildungsprogramme zu ziehen.<\/p>\n
3. Grenzen der beh\u00f6rden\u00fcbergreifenden Datenverkn\u00fcpfung<\/h3>\n
Pers\u00f6nlich identifizierbare Informationen (PII) wie Sozialversicherungsnummer, Bankkontonummer, Kfz-Kennzeichen, Reisepassnummer usw. sind entscheidend f\u00fcr die Identifizierung eindeutiger und genauer Kontaktdatens\u00e4tze.<\/p>\n
Viele staatliche Bildungsbeh\u00f6rden (SEA) und lokale Bildungsbeh\u00f6rden (LEA) z\u00f6gern jedoch, wichtige Sch\u00fclerdaten an Dritte weiterzugeben, da sie Gefahr laufen, gegen den Family Education Rights and Privacy Act (FERPA<\/a>) zu versto\u00dfen.<\/p>\n
Daher k\u00f6nnen alle beh\u00f6rden\u00fcbergreifenden Datenverkn\u00fcpfungsinitiativen zur Schaffung von SLDS-Datenbanken Probleme bei der Suche nach eindeutigen IDs f\u00fcr die Verfolgung von Sch\u00fclern von der Vorschule bis zum Berufsleben und \u00fcber mehrere Staaten hinweg bereiten.<\/p>\n
Verbesserung der Datensatzverkn\u00fcpfung f\u00fcr Goldene Datens\u00e4tze<\/h2>\n
Deterministischer Abgleich vs. Probabilistischer Abgleich<\/h3>\n
DieDatensatzverkn\u00fcpfung<\/a> oder Entit\u00e4tsaufl\u00f6sung<\/a> bezieht sich auf den Prozess der Identifizierung und des Vergleichs von zwei oder mehr \u00e4hnlichen Datens\u00e4tzen, um sicherzustellen, dass sie sich auf dieselbe Entit\u00e4t beziehen oder nicht. In der Regel wird eine \u00dcbereinstimmung festgestellt, wenn die verglichenen Datens\u00e4tze standardisiert sind und eindeutige Identifikatoren vorhanden oder konsistent sind. In diesem Fall ist der deterministische Abgleich oder der exakte Abgleich ideal.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/Table-1-300x66-1.png\")
<\/p>\nWas aber, wenn es keine eindeutige Kennung gibt oder wenn die Datenformate inkonsistent sind und variieren? An dieser Stelle sollte der probabilistische Abgleich eingesetzt werden. Dabei wird ausgewertet, inwieweit zwei oder mehr \u00e4hnliche Datens\u00e4tze entweder zwischen 0 oder 1 liegen, um eine \u00dcbereinstimmung zu ermitteln. In diesem Fall m\u00fcssen keine eindeutigen Identifikatoren vorhanden sein, um eine \u00dcbereinstimmung f\u00fcr die Datensatzverkn\u00fcpfung zu klassifizieren.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/Table-2-300x95-1.png\")
<\/p>\nWarum der probabilistische Abgleich f\u00fcr die Verbesserung von SLDS-Daten von entscheidender Bedeutung ist<\/h2>\n
- \n
- Die Ungleichheit der Felder kann zu Problemen bei der Suche nach eindeutigen Sch\u00fclerdatens\u00e4tzen f\u00fchren<\/strong>: Bei der Zusammenf\u00fchrung unterschiedlicher SLDS-Datenbanken ist es nicht ungew\u00f6hnlich, dass Name, Adresse und andere Felder in zwei oder mehr Formaten vorhanden sind. So kann beispielsweise ein Datensatz Namensdaten als „Vollst\u00e4ndiger Name“ speichern, w\u00e4hrend ein anderer „Vorname“ und „Nachname“ enthalten kann.<\/li>\n
- Mangel an eindeutigen Identifikatoren:<\/strong> Da personenbezogene Daten nach der Konsolidierung von Sch\u00fclerdaten aus verschiedenen Datenbanken leicht verlegt werden oder verloren gehen k\u00f6nnen, kann die Verkn\u00fcpfung von Datens\u00e4tzen durch deterministischen oder exakten Abgleich zu verfehlten Ergebnissen und einer h\u00f6heren Anzahl falsch positiver Ergebnisse f\u00fchren. Der probabilistische Abgleich hingegen ist in der Lage, \u00dcbereinstimmungen zu klassifizieren, wenn zwei vergleichbare Datens\u00e4tze nicht exakt sind und kein gemeinsamer Identifikator vorhanden ist.<\/li>\n<\/ul>\n
![\"\"](\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/Table-3-300x69-1.png\")
<\/p>\nWie aus Tabelle 3 hervorgeht, kann der probabilistische Abgleich eine \u00dcbereinstimmung mit einem \u00e4hnlichen Datensatz auch ohne eine eindeutige Kennung (in diesem Fall die SSN) feststellen.<\/p>\n
Wege zur Verbesserung der Datengenauigkeit<\/h2>\n
Eine effektive Datensatzverkn\u00fcpfung geht Hand in Hand mit sauberen und konsistenten Daten. Je besser die Qualit\u00e4t der SLDS-Daten ist, d. h. je weniger ung\u00fcltige Werte, falsch formatierte Eintr\u00e4ge und Fehler in der Gro\u00df- und Kleinschreibung vorhanden sind, desto einfacher wird es f\u00fcr die Endnutzer, \u00dcbereinstimmungen zu finden und goldene Eintr\u00e4ge \u00fcber mehrere Beh\u00f6rden hinweg zu ermitteln.<\/p>\n
Hier sind einige M\u00f6glichkeiten, wie dies erreicht werden kann.<\/p>\n
1. Identifizieren Sie alle Datenquellen<\/h3>\n
Das Wichtigste zuerst: Bestimmen Sie alle Dateneingabepunkte f\u00fcr Ihr Projekt. Vieles davon wird von Ihren Datenzielen und -ergebnissen abh\u00e4ngen.<\/p>\n
Die Durchf\u00fchrung gro\u00df angelegter K12- oder P-20W-SLDS-Initiativen erfordert h\u00e4ufig die Konsolidierung unterschiedlicher SLDS-Systeme<\/a>, um die Datenintegrit\u00e4t der bestehenden Dateninfrastrukturen zu verbessern.<\/p>\n
Ein Beispiel hierf\u00fcr ist das staatlich finanzierte Projekt des Bildungsministeriums von Georgia (GDOE<\/a>) zur Verbesserung der SLDS-Daten durch die Integration von Daten aus den folgenden Bereichen:<\/p>\n
- \n
- Die Abteilung f\u00fcr Jugendstrafrecht<\/li>\n
- Abteilung f\u00fcr Familien- und Kinderbetreuung<\/li>\n
- Jugendgericht und<\/li>\n
- PeachNet (Georgias Bildungsnetzwerk)<\/li>\n<\/ul>\n
Es ist auch wichtig, die Vielfalt der Datenquellen f\u00fcr die Aufnahme zu erkennen. W\u00e4hrend Bezirke und staatliche Bildungsministerien \u00fcber aggregierte Daten in relationalen Datenbanken verf\u00fcgen, k\u00f6nnen Schulen und Colleges Testergebnisse und Leistungen leichter in Excel-Dateien oder Webanwendungen aktualisieren. Sobald alle Datenquellen f\u00fcr die Aufnahme identifiziert sind, kann eine klare Strategie f\u00fcr das gesamte Daten-\u00d6kosystem und die Ziele erreicht werden.<\/p>\n
2. F\u00fchren Sie ein gr\u00fcndliches Datenprofil durch<\/h3>\n
Die Erstellung eines aussagekr\u00e4ftigen Gesundheitschecks der Daten vor einer Datenvorbereitung oder -bereinigung kann die Datenqualit\u00e4t erheblich verbessern. Die Erstellung von Datenprofilen<\/a> kann dazu beitragen, wichtige Statistiken \u00fcber Datenquellen aufzudecken – vom Prozentsatz fehlender Daten<\/a> und der Art der Feldmuster bis hin zum Ausma\u00df der Formatierungs- und Rechtschreibfehler. Dies kann dazu beitragen, Standardprotokolle f\u00fcr die Datenqualit\u00e4t zu erstellen und die Genauigkeit der Datensatzverkn\u00fcpfung zu verbessern.<\/p>\n
Ein gutes Beispiel hierf\u00fcr ist Minnesota<\/a>, wo die staatlichen Beh\u00f6rden zusammenarbeiteten, um ihr SLDS-System mit dem Early Childhood Longitudinal Data System (ECLDS) zu kombinieren, wobei beide IT-Infrastrukturen von den Minnesota IT Services (MNIT) verwaltet werden. Das MNIT f\u00fchrte eine eingehende Datenprofilierung durch, um die Dateinamen und -beschreibungen sowie die erwarteten Datenformate zu ermitteln. Im Anschluss an die Ma\u00dfnahme konnte MNIT die Konventionen f\u00fcr die Benennung der Dateien festlegen, um eine einheitliche Berichterstattung zu gew\u00e4hrleisten, und die Datenelemente bestimmen, auf die man sich konzentrieren muss, um einen genauen Abgleich vorzunehmen.<\/p>\n
3. Bereinigung von Fehlern und Standardisierung von Datenformaten<\/h3>\n
Au\u00dferdem ist es wichtig, eine Datenbereinigung<\/a> durchzuf\u00fchren, um Datenfehler und Inkonsistenzen zu beseitigen, die die Abgleichsgenauigkeit beeintr\u00e4chtigen und sich auf den allgemeinen Zustand von SLDS und anderen Sch\u00fclerdaten auswirken k\u00f6nnen. W\u00e4hrend der Datenbereinigungsphase<\/a> sollten alle zu erwartenden Daten\u00e4nderungen mit den Anforderungen aller Beteiligten – von Lehrern und Verwaltungsangestellten bis hin zu Forschern und bildungspolitischen Entscheidungstr\u00e4gern – in Einklang gebracht werden.<\/p>\n
W\u00e4hrend der Datenbereinigung k\u00f6nnen die Endnutzer eine Reihe von Aufgaben durchf\u00fchren, wie z. B.:<\/p>\n
- \n
- Korrektur von Rechtschreib-, Interpunktions-, Gro\u00df- und Formatierungsfehlern<\/li>\n
- Entfernen oder Ersetzen von Sonderzeichen, Zeichen mit Zahlen, Zeichen mit Buchstaben f\u00fcr entsprechende Felder<\/li>\n
- Korrektur von Datenmustern, indem sichergestellt wird, dass sie mit etablierten Mustern wie RegEX \u00fcbereinstimmen<\/li>\n
- Eigene, propriet\u00e4re Feldmuster erstellen<\/li>\n
- Standardisierung der Felder f\u00fcr Name, Adresse, Telefonnummer und Postleitzahl zur Vermeidung von Problemen bei der Identit\u00e4tsaufl\u00f6sung und mehr<\/li>\n<\/ul>\n
Nach der Beseitigung aller bekannten Fehler werden die Daten dann f\u00fcr den Abgleich<\/a> zwischen verschiedenen Datens\u00e4tzen vorbereitet<\/a>.<\/p>\n
4. Identifizieren Sie doppelte und redundante Datens\u00e4tze<\/h3>\n
Das Auffinden und Entfernen redundanter und doppelter Daten<\/a> beginnt mit der Erstellung von Abgleichsregeln und Konfigurationen, die f\u00fcr einzelne Felder am besten geeignet sind. Bei der Verkn\u00fcpfung zwischen den Beh\u00f6rden ist es m\u00f6glich, dass Sch\u00fcler aus dem SLDS f\u00fcr die fr\u00fchkindliche Bildung eine andere ID-Nummer haben als in den K12- und Arbeitsmarktdaten.<\/p>\n
Bei einem deterministischen Abgleich ist dies problematisch, da das Vorhandensein unterschiedlicher oder fehlender Tracking-IDs und anderer personenbezogener Daten einen Abgleich verhindern kann. Mit Fuzzy- und phonetischem Matching<\/a> kann die Wahrscheinlichkeit von \u00dcbereinstimmungen jedoch deutlich erh\u00f6ht werden; die daraus resultierenden Duplikate und redundanten Daten k\u00f6nnen je nach Unternehmenszielen aussortiert oder angereichert werden.<\/p>\n
Wie DataMatch Enterprise von Data Ladder bei Bildungsdaten helfen kann<\/h2>\n
Ein Datensatzverkn\u00fcpfungstool wie DataMatch Enterprise verf\u00fcgt \u00fcber eine Vielzahl von Funktionen und L\u00f6sungen, die sich am besten f\u00fcr die L\u00f6sung gro\u00dfer SLDS- und anderer Bildungsdatenprojekte mit einer \u00dcbereinstimmungsrate von \u00fcber 90 % eignen.<\/p>\n
Eine vom BOR Office of Policy<\/a> durchgef\u00fchrte unabh\u00e4ngige Studie ergab, dass der probabilistische Abgleichsalgorithmus von Data Ladder einen firmeneigenen Algorithmus \u00fcbertraf. In der Studie wurden die Sch\u00fclerdaten des Bildungsministeriums des Bundesstaates Connecticut (SDE) mit den Daten des National Student Clearinghouse (NSC) abgeglichen, um die Zahl der Highschool-Absolventen zu ermitteln, die sich an einer postsekund\u00e4ren Einrichtung eingeschrieben haben.<\/p>\n
Die hauseigene L\u00f6sung<\/a> ergab 15.570 Treffer, w\u00e4hrend die L\u00f6sung von Data Ladder 16.600 Treffer lieferte – 1.030 Treffer mehr.<\/p>\n
Die hohe Abgleichsgenauigkeit von DataMatch Enterprise l\u00e4sst sich auf propriet\u00e4re und bew\u00e4hrte Abgleichsalgorithmen und verschiedene Funktionen zur\u00fcckf\u00fchren, die eine hohe Abgleichsgenauigkeit erm\u00f6glichen. Diese sind:<\/p>\n
- \n
- Excel-Dateien, SQL und Hadoop-basierte Repository-Konnektivit\u00e4t zur Verarbeitung von mehr als 2 Milliarden Datens\u00e4tzen<\/li>\n
- Integrierte RegEx-Muster zur automatischen Erkennung und Profilierung von Rechtschreib-, Zeichensetzungs- und anderen Datenfehlern<\/li>\n
- Eine Reihe von Umwandlungen zur Bereinigung und Standardisierung von Namen, Adressen und anderen Feldern<\/li>\n
- Exakte, propriet\u00e4re phonetische und etablierte Fuzzy-Matching-Algorithmen<\/a>, einschlie\u00dflich Jaro-Wrinkler, um \u00dcbereinstimmungen zu finden und mehr.<\/li>\n<\/ul>\n
Um eine LEA-Erfolgsgeschichte von DataMatch Enterprise zu lesen, klicken Sie hier<\/a>.<\/p>\n
Schlussfolgerung<\/h2>\n
Im Bildungssektor gibt es Probleme mit der Datenqualit\u00e4t, z. B. das Fehlen gemeinsamer Identifikatoren und Datensilos, die die Verkn\u00fcpfung von Daten und die Genauigkeit der Ergebnisse in staatlich finanzierten SLDS-Projekten behindern k\u00f6nnen. W\u00e4hrend ein exakter Abgleich in bestimmten Kontexten n\u00fctzlich sein kann, ist eine Software zur Datensatzverkn\u00fcpfung mit probabilistischem Abgleich weitaus effektiver bei der Ermittlung von \u00dcbereinstimmungen in unterschiedlichen Datens\u00e4tzen.<\/p>\n
Weitere Informationen dar\u00fcber, wie DataMatch Enterprise<\/a> f\u00fcr Ihre K12-, P-20W- oder eine andere SLDS-Dateninitiative eingesetzt werden kann, finden Sie in unseren <\/em>
\nL\u00f6sungen f\u00fcr die Bildungsindustrie<\/em>
\n<\/a> oder <\/em>
\nkontaktieren Sie uns<\/em>
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- Mangel an eindeutigen Identifikatoren:<\/strong> Da personenbezogene Daten nach der Konsolidierung von Sch\u00fclerdaten aus verschiedenen Datenbanken leicht verlegt werden oder verloren gehen k\u00f6nnen, kann die Verkn\u00fcpfung von Datens\u00e4tzen durch deterministischen oder exakten Abgleich zu verfehlten Ergebnissen und einer h\u00f6heren Anzahl falsch positiver Ergebnisse f\u00fchren. Der probabilistische Abgleich hingegen ist in der Lage, \u00dcbereinstimmungen zu klassifizieren, wenn zwei vergleichbare Datens\u00e4tze nicht exakt sind und kein gemeinsamer Identifikator vorhanden ist.<\/li>\n<\/ul>\n
- Politische Entscheidungstr\u00e4ger und staatliche Gesetzgeber: <\/strong>Die Beaufsichtigung, Bewertung und Reformierung von Bildungsprogrammen, um sich f\u00fcr Zusch\u00fcsse zu qualifizieren, wird ein zentrales Anliegen von Bildungspolitikern und Gesetzgebern sein. Angesichts der im Rahmen des CARES-Gesetzes<\/a> gew\u00e4hrten Zusch\u00fcsse in H\u00f6he von 13 Milliarden Dollar k\u00f6nnten Forscher und politische Entscheidungstr\u00e4ger beispielsweise die Auswirkungen von Online-Lernprogrammen auf die Leistungen der Sch\u00fcler im Vergleich zum Unterricht im Klassenzimmer bewerten wollen, um den Erfolg \u00e4hnlicher Programme in Notsituationen zu ermitteln.<\/li>\n