\u00bfQu\u00e9 es el SLDS y por qu\u00e9 es importante para el sector educativo?<\/h2>\n
Los sistemas SLDS son bases de datos que agregan los datos de los estudiantes recogidos de m\u00faltiples sistemas de datos y hacen un seguimiento de los datos clave desde la educaci\u00f3n preescolar hasta la escuela secundaria, la universidad y la fuerza de trabajo. El objetivo subyacente es ayudar a los profesores, administradores, departamentos estatales de educaci\u00f3n, etc. a realizar evaluaciones de pol\u00edticas relacionadas con la educaci\u00f3n mediante el an\u00e1lisis de los datos de los estudiantes recogidos a lo largo de m\u00faltiples a\u00f1os, programas y escuelas.<\/p>\n
La importancia de los sistemas SLDS surgi\u00f3 cuando los datos educativos almacenados en conjuntos de datos dispares y aislados en diferentes organismos plantearon problemas para obtener una visi\u00f3n global de los datos de los estudiantes en todo el estado. Actualmente, los estados tienen el mandato a nivel federal de construir y difundir sistemas SLDS para que todas las partes interesadas puedan analizar, perfeccionar y mejorar todo el ecosistema educativo.<\/p>\n
Gracias a un sistema SLDS, las distintas partes interesadas pueden responder a diversas preguntas, detectar tendencias y evaluar decisiones de numerosas maneras. Entre ellas se encuentran:<\/p>\n
- \n
- Profesores y administradores educativos:<\/strong> pueden querer evaluar la eficacia de los programas de educaci\u00f3n infantil, K12 y otros programas educativos; las caracter\u00edsticas de los estudiantes de alto rendimiento frente a los de bajo rendimiento, el tiempo que los estudiantes permanecen matriculados en la universidad y la educaci\u00f3n superior, etc.<\/li>\n
- Responsables pol\u00edticos y legisladores estatales: <\/strong>supervisar, calibrar y reformar los programas educativos para que puedan recibir subvenciones ser\u00e1 una preocupaci\u00f3n fundamental para los responsables pol\u00edticos y los legisladores en materia de educaci\u00f3n. Por ejemplo, a la luz de la subvenci\u00f3n de 13.000 millones de d\u00f3lares concedida en el marco de la Ley CARES<\/a>, los investigadores y los responsables pol\u00edticos pueden querer evaluar el impacto de las herramientas de aprendizaje en l\u00ednea en el rendimiento de los estudiantes en relaci\u00f3n con la educaci\u00f3n en el aula para determinar el \u00e9xito de programas similares en situaciones de emergencia.<\/li>\n
- Agencias y departamentos estatales de educaci\u00f3n: <\/strong>los departamentos estatales deben basarse en datos longitudinales para hacer inferencias sobre las caracter\u00edsticas que influyen en la progresi\u00f3n a trav\u00e9s del sistema educativo dentro de un estado, investigar la educaci\u00f3n t\u00e9cnica y los resultados de la carrera, as\u00ed como el impacto en el trabajo y el desempleo.<\/li>\n<\/ul>\n
Desaf\u00edos en los datos educativos<\/h2>\n
1. Los sistemas SLDS contienen datos en silo<\/h3>\n
Los sistemas SLDS pueden contener m\u00faltiples hilos de datos pero no ser lo suficientemente cohesivos como para presentar una cuenta verdadera del rendimiento de un estudiante a trav\u00e9s de m\u00faltiples programas educativos y en tiempo extra. En resumen, no est\u00e1n dise\u00f1ados para la integraci\u00f3n o la elaboraci\u00f3n de informes, sino sobre todo para el almacenamiento.<\/p>\n
2. Falta de uniformidad en los informes<\/h3>\n
Los datos sobre educaci\u00f3n (resultados de los ex\u00e1menes de los alumnos, d\u00edas de ausencia, fechas de matriculaci\u00f3n) suelen recogerse como respuesta a los requisitos espec\u00edficos de un programa concreto. Por ejemplo, puede haber muchos datos disponibles para la educaci\u00f3n de adultos en las bases de datos del Sistema Nacional de Informaci\u00f3n (NRS). Sin embargo, los investigadores tendr\u00e1n dificultades para sacar conclusiones sobre los resultados de la educaci\u00f3n de adultos debido a los programas de educaci\u00f3n infantil.<\/p>\n
3. L\u00edmites de la vinculaci\u00f3n de datos entre organismos<\/h3>\n
La informaci\u00f3n de identificaci\u00f3n personal (IPI), como el n\u00famero de la Seguridad Social, el n\u00famero de la cuenta bancaria, el n\u00famero de la licencia del veh\u00edculo, el n\u00famero del pasaporte, etc., es crucial para identificar registros de contacto \u00fanicos y precisos.<\/p>\n
Sin embargo, muchas agencias educativas estatales (SEA) y locales (LEA) pueden ser reacias a compartir datos vitales de los estudiantes con terceros por el riesgo de infringir la Ley de Derechos Educativos y Privacidad de la Familia (FERPA)<\/a>.<\/p>\n
Como resultado, cualquier iniciativa de vinculaci\u00f3n de datos entre organismos para crear almacenes de datos SLDS puede presentar problemas para localizar identificaciones \u00fanicas para el seguimiento de los estudiantes desde la etapa preescolar hasta la laboral y en varios estados.<\/p>\n
Mejora de la vinculaci\u00f3n de los registros para los registros dorados<\/h2>\n
Emparejamiento determinista frente a emparejamiento probabil\u00edstico<\/h3>\n
Lavinculaci\u00f3n de registros<\/a> o la resoluci\u00f3n de entidades<\/a> se refiere al proceso de identificar y comparar dos o m\u00e1s registros similares para asegurar si se refieren a la misma entidad o no. Normalmente, se identifica una coincidencia cuando los conjuntos de datos comparados est\u00e1n normalizados y los identificadores \u00fanicos est\u00e1n presentes o son coherentes. En este caso, lo ideal es la concordancia determinista o exacta.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/Table-1-300x66-1.png\")
<\/p>\n\u00bfPero qu\u00e9 pasa si no existe un identificador \u00fanico o cuando los formatos de los datos son incoherentes y var\u00edan? Aqu\u00ed es donde se debe utilizar la concordancia probabil\u00edstica. Funciona evaluando la medida en que dos o m\u00e1s registros similares se encuentran entre 0 o 1 para identificar una coincidencia. En este caso, los identificadores \u00fanicos no tienen que estar presentes para clasificar una coincidencia para la vinculaci\u00f3n de registros.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/Table-2-300x95-1.png\")
<\/p>\nPor qu\u00e9 la concordancia probabil\u00edstica es fundamental para mejorar los datos del SLDS<\/h2>\n
- \n
- La disparidad de los campos puede crear problemas a la hora de encontrar registros \u00fanicos de estudiantes<\/strong>: En el caso de la fusi\u00f3n de bases de datos SLDS dispares, no es raro encontrar nombres, direcciones y otros campos que existen en dos o m\u00e1s formatos. Por ejemplo, un conjunto de datos puede almacenar los datos del nombre como \u00abNombre completo\u00bb mientras que otro puede tener \u00abNombre\u00bb y \u00abApellido\u00bb.<\/li>\n
- Falta de identificadores \u00fanicos:<\/strong> Dado que los datos PII pueden extraviarse o perderse f\u00e1cilmente tras consolidar los datos de los estudiantes de diferentes bases de datos, la vinculaci\u00f3n de los registros a trav\u00e9s de una coincidencia determinista o exacta puede llevar a resultados perdidos y a un mayor n\u00famero de falsos positivos. El cotejo probabil\u00edstico, en cambio, tiene la capacidad de clasificar las coincidencias cuando dos registros comparables no son exactos y en ausencia de un identificador com\u00fan.<\/li>\n<\/ul>\n
![\"\"](\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/Table-3-300x69-1.png\")
<\/p>\nComo se observa en la Tabla 3, la concordancia probabil\u00edstica puede identificar una coincidencia con un registro similar incluso sin la presencia de un identificador \u00fanico (en este caso – SSN).<\/p>\n
Formas de mejorar la precisi\u00f3n de los datos<\/h2>\n
La vinculaci\u00f3n eficaz de los registros va acompa\u00f1ada de datos limpios y coherentes. Cuanto mejor sea la calidad de los datos del SLDS (ausencia de valores nulos, entradas con formato incorrecto y errores de redacci\u00f3n y ortograf\u00eda), m\u00e1s f\u00e1cil ser\u00e1 para los usuarios finales encontrar coincidencias y determinar los registros dorados en varios organismos.<\/p>\n
He aqu\u00ed algunas formas de hacerlo.<\/p>\n
1. Identificar todas las fuentes de datos<\/h3>\n
Lo primero es identificar todos los puntos de entrada de datos de su proyecto. Gran parte de esto depender\u00e1 de los objetivos y resultados de sus datos.<\/p>\n
Llevar a cabo iniciativas de SLDS a gran escala de K12 o P-20W a menudo requiere consolidar sistemas SLDS dispares<\/a> para mejorar la integridad de los datos de las infraestructuras de datos existentes.<\/p>\n
Un ejemplo de ello es el proyecto del Departamento de Educaci\u00f3n de Georgia (GDOE<\/a>), financiado por el Estado, de mejorar los datos del SLDS integrando los datos de<\/p>\n
- \n
- El Departamento de Justicia Juvenil<\/li>\n
- Departamento de Servicios Familiares para la Infancia<\/li>\n
- Tribunal de Menores y<\/li>\n
- PeachNet (red educativa de Georgia)<\/li>\n<\/ul>\n
Tambi\u00e9n es importante reconocer la variedad de fuentes de datos para la ingesti\u00f3n; mientras que los distritos y los departamentos estatales de educaci\u00f3n pueden tener datos agregados en bases de datos relacionales, las escuelas y los colegios pueden tener las puntuaciones de los ex\u00e1menes y el rendimiento actualizados m\u00e1s f\u00e1cilmente en archivos de Excel o aplicaciones web. Una vez identificadas todas las fuentes de datos para la ingesta, se puede alcanzar una estrategia clara para todo el ecosistema de datos y los objetivos.<\/p>\n
2. Realizar un perfil de datos exhaustivo<\/h3>\n
La creaci\u00f3n de un chequeo de salud convincente de los datos antes de cualquier preparaci\u00f3n o limpieza de los mismos puede conseguir mejoras significativas en la calidad de los datos. La elaboraci\u00f3n de perfiles de<\/a> datos puede ayudar a revelar estad\u00edsticas importantes sobre las fuentes de datos, desde el porcentaje de datos que faltan<\/a> y el tipo de patrones de campo hasta el alcance de los errores de formato y ortograf\u00eda. Esto puede ayudar a establecer protocolos de calidad de datos est\u00e1ndar y mejorar la precisi\u00f3n de la vinculaci\u00f3n de los registros.<\/p>\n
Un buen ejemplo de ello fue el de Minnesota<\/a>, donde los organismos estatales colaboraron para combinar su sistema SLDS con el Sistema de Datos Longitudinales de la Primera Infancia (ECLDS), ambas infraestructuras inform\u00e1ticas gestionadas por los Servicios Inform\u00e1ticos de Minnesota (MNIT). El MNIT realiz\u00f3 un perfil de datos en profundidad para revelar los nombres y descripciones de los archivos de datos y los formatos previstos de los mismos. Tras la actividad, MNIT pudo determinar las convenciones de denominaci\u00f3n de los archivos para la coherencia de los informes y los elementos de datos en los que centrarse para la exactitud de la correspondencia.<\/p>\n
3. Limpiar los errores y estandarizar los formatos de datos<\/h3>\n
Tambi\u00e9n es vital realizar una depuraci\u00f3n de datos<\/a> para limpiar y eliminar los errores e incoherencias de los datos que pueden afectar a la precisi\u00f3n de la correspondencia y afectar a la salud general del SLDS y otros datos de los estudiantes. Durante la fase de depuraci\u00f3n de datos<\/a>, todos los cambios previstos en los datos deben estar en consonancia con los requisitos de todas las partes interesadas, desde los profesores y administradores de las escuelas hasta los investigadores y los responsables de la pol\u00edtica educativa.<\/p>\n
Durante la limpieza de datos, los usuarios finales pueden llevar a cabo una serie de tareas como:<\/p>\n
- \n
- Corregir errores ortogr\u00e1ficos, de puntuaci\u00f3n, de redacci\u00f3n y de formato<\/li>\n
- Eliminar o reemplazar los caracteres especiales, los caracteres con n\u00fameros, los caracteres con letras para los campos apropiados<\/li>\n
- Corregir los patrones de datos asegur\u00e1ndose de que se ajustan a los patrones establecidos, como RegEX<\/li>\n
- Cree patrones de campo propios y patentados<\/li>\n
- Estandarice los campos de nombre, direcci\u00f3n, n\u00famero de tel\u00e9fono y c\u00f3digo postal para evitar problemas de resoluci\u00f3n de identidades y mucho m\u00e1s<\/li>\n<\/ul>\n
Una vez eliminados todos los errores conocidos, los datos se preparan para su cotejo<\/a> en diferentes conjuntos de datos.<\/p>\n
4. Identificar los registros duplicados y redundantes<\/h3>\n
La b\u00fasqueda y eliminaci\u00f3n de datos redundantes y duplicados<\/a> comienza con la creaci\u00f3n de reglas de concordancia y configuraciones m\u00e1s adecuadas para los campos individuales. Durante la vinculaci\u00f3n interinstitucional, es posible que los estudiantes del SLDS de educaci\u00f3n infantil tengan un n\u00famero de seguimiento de identificaci\u00f3n distinto del que se encuentra en los datos de K12 y de la mano de obra.<\/p>\n
En el caso de las coincidencias deterministas, esto ser\u00e1 problem\u00e1tico, ya que la presencia de ID de seguimiento variables o ausentes y otras IIP pueden inhibir las coincidencias. Sin embargo, con la concordancia difusa y fon\u00e9tica<\/a>, la probabilidad de coincidencias puede aumentar considerablemente; los duplicados y datos redundantes resultantes pueden descartarse o enriquecerse en funci\u00f3n de los objetivos de la organizaci\u00f3n.<\/p>\n
C\u00f3mo puede ayudar DataMatch Enterprise de Data Ladder con los datos educativos<\/h2>\n
Una herramienta de vinculaci\u00f3n de registros como DataMatch Enterprise tiene la amplitud de funciones y soluciones m\u00e1s adecuadas para resolver proyectos de SLDS a gran escala y otros proyectos de datos educativos con una tasa de coincidencia superior al 90%.<\/p>\n
Un estudio independiente realizado por la Oficina de Pol\u00edtica del BOR<\/a> descubri\u00f3 que el algoritmo de comparaci\u00f3n probabil\u00edstica de Data Ladder superaba a un algoritmo propio. En el estudio, el archivo de datos de los estudiantes del Departamento de Educaci\u00f3n del Estado de Connecticut (SDE) se cotej\u00f3 con el National Student Clearinghouse (NSC) para determinar el n\u00famero de graduados de la escuela secundaria que se inscribieron en la instituci\u00f3n postsecundaria.<\/p>\n
La soluci\u00f3n interna<\/a> obtuvo 15.570 coincidencias, mientras que la soluci\u00f3n de Data Ladder dio 16.600 coincidencias, es decir, 1.030 coincidencias m\u00e1s.<\/p>\n
La alta precisi\u00f3n de coincidencia de DataMatch Enterprise puede atribuirse a algoritmos de coincidencia propios y establecidos y a varias caracter\u00edsticas que ayudan a identificar la precisi\u00f3n de coincidencia de alta precisi\u00f3n. Estos son:<\/p>\n
- \n
- Archivos Excel, SQL y conectividad de repositorios basados en Hadoop para procesar m\u00e1s de 2.000 millones de registros<\/li>\n
- Patrones RegEx incorporados para autodetectar y perfilar errores de ortograf\u00eda, puntuaci\u00f3n y otros datos<\/li>\n
- Conjunto de transformaciones para limpiar y estandarizar el nombre, la direcci\u00f3n y otros campos<\/li>\n
- Algoritmos de concordancia exactos, fon\u00e9ticos propios y difusos<\/a> establecidos, incluyendo Jaro-Wrinkler para encontrar resultados coincidentes y m\u00e1s.<\/li>\n<\/ul>\n
Para leer un caso de \u00e9xito de DataMatch Enterprise, haga clic aqu\u00ed<\/a>.<\/p>\n
Conclusi\u00f3n:<\/h2>\n
El sector educativo se ve afectado por problemas de calidad de los datos, como la falta de identificadores comunes y los silos de datos, que pueden dificultar la vinculaci\u00f3n de los datos y los resultados de precisi\u00f3n en los proyectos de SLDS financiados por el Estado. Aunque la concordancia exacta puede ser \u00fatil en determinados contextos, un software de vinculaci\u00f3n de registros con concordancia probabil\u00edstica puede ser mucho m\u00e1s eficaz para identificar coincidencias entre conjuntos de datos dispares.<\/p>\n
Para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre c\u00f3mo DataMatch Enterprise<\/a> puede trabajar para su K12, P-20W o cualquier otra iniciativa de datos SLDS, por favor, vea nuestras <\/em>
\nsoluciones para la industria de la educaci\u00f3n<\/em>
\n<\/a> o <\/em>
\np\u00f3ngase en contacto con nosotros<\/em>
\n<\/a> para ponerse en contacto con nuestro equipo de ventas.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"La vinculaci\u00f3n de los registros suele ser un componente necesario para ejecutar eficazmente las diferentes iniciativas educativas. Tanto si se trata de medir el rendimiento de los estudiantes y los profesores a lo largo de las horas y en varios centros educativos como de evaluar la eficacia de los programas educativos a nivel estatal. Sin […]<\/p>\n","protected":false},"author":9,"featured_media":58410,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_lmt_disableupdate":"","_lmt_disable":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[1340],"tags":[605,606,607,487],"acf":[],"yoast_head":"\n
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- Falta de identificadores \u00fanicos:<\/strong> Dado que los datos PII pueden extraviarse o perderse f\u00e1cilmente tras consolidar los datos de los estudiantes de diferentes bases de datos, la vinculaci\u00f3n de los registros a trav\u00e9s de una coincidencia determinista o exacta puede llevar a resultados perdidos y a un mayor n\u00famero de falsos positivos. El cotejo probabil\u00edstico, en cambio, tiene la capacidad de clasificar las coincidencias cuando dos registros comparables no son exactos y en ausencia de un identificador com\u00fan.<\/li>\n<\/ul>\n
- Responsables pol\u00edticos y legisladores estatales: <\/strong>supervisar, calibrar y reformar los programas educativos para que puedan recibir subvenciones ser\u00e1 una preocupaci\u00f3n fundamental para los responsables pol\u00edticos y los legisladores en materia de educaci\u00f3n. Por ejemplo, a la luz de la subvenci\u00f3n de 13.000 millones de d\u00f3lares concedida en el marco de la Ley CARES<\/a>, los investigadores y los responsables pol\u00edticos pueden querer evaluar el impacto de las herramientas de aprendizaje en l\u00ednea en el rendimiento de los estudiantes en relaci\u00f3n con la educaci\u00f3n en el aula para determinar el \u00e9xito de programas similares en situaciones de emergencia.<\/li>\n