Daten als Entscheidungsgrundlage: Mit Datenanalysen in Edtech den akademischen Erfolg und das Schulmanagement verbessern

Da die aufkommenden Trends der künstlichen Intelligenz und ihre weit verbreitete Nutzung in fast allen Branchen die Technologietrends 2024 bilden, bildet die Edtech-Landschaft keine Ausnahme. KI wurde für die Datenanalyse, -erfassung und -planung im Bildungswesen eingesetzt, was die Lernergebnisse und das Schulmanagement stark beeinflusst hat. In diesem Artikel wird erläutert, wie Datenanalysen zur Verbesserung des Erfolgs der Schüler eingesetzt werden können, und es werden potenzielle Herausforderungen und zukünftige Auswirkungen erörtert.

1. Die entscheidende Rolle der Datenanalyse im Bildungswesen

Bildungsdaten werden heute in der Informationswelt als äußerst wichtig angesehen, da sie viel mehr als nur Zahlen umfassen, wie etwa Leistungskennzahlen, Anwesenheitslisten und Verhaltensmuster. Durch die Nutzung dieser Daten können Bildungseinrichtungen tiefgreifende Einblicke in die Bedürfnisse der Studenten gewinnen, potenzielle Herausforderungen vorhersehen und Lernerfahrungen an individuelle Anforderungen anpassen. In diesem Sektor kann die Investition in die Erfassung und Analyse von Daten für Unternehmensinhaber erhebliche Vorteile bringen und neue Möglichkeiten der Zusammenarbeit mit Technologieunternehmen eröffnen.

Personalisierte Lernerfahrungen: Daten zur akademischen Leistung der Studenten können analysiert werden, um Lernpläne mit unterschiedlichem Tempo für den Einzelnen maßzuschneidern.

Prädiktive Analytik: Die Leistungen der Schüler können prognostiziert werden, um gefährdete Schüler zu identifizieren und ihnen im Vorfeld zu helfen.

Verbesserte Lehrplanentwicklung: Bildungsprogramme müssen relevant bleiben und sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln, indem sie sich an Feedback, Anforderungen und entstehende Lücken anpassen. Die Anbieter müssen ihr Lehrplanangebot an Branchentrends ausrichten, aber gleichzeitig die grundlegende Qualität und Authentizität des Mehrwerts sicherstellen, den sie Schülern und Eltern bieten.

Kontinuierliche Verbesserung: Es werden ständig und konsequent qualitativ hochwertiges Feedback und verschiedene Beurteilungen bereitgestellt, um sicherzustellen, dass die Institutionen strategische Initiativen zur Verbesserung der Bildungsqualität aufrechterhalten.

2. Datentypen und ihre Anwendungen

Um die Lernergebnisse zu verbessern und die Prozesse der Bildungsanbieter zu optimieren, werden Datenanalysen eingesetzt, wobei KI und maschinelles Lernen die leistungsstärksten Anwendungen sind. Datengestützte Erkenntnisse führen zu Entscheidungen im Bildungsbereich, indem konsistente Schülerdatensätze und -statistiken geführt und analysiert werden. Diese Erkenntnisse werden dann von Bildungseinrichtungen verwendet, um innovative Lehrmethoden zu entwickeln. Durch die Analyse des Lernverhaltens der Schüler werden personalisierte Studienpläne und auf diese persönlichen Bedürfnisse zugeschnittene Lehrmittel erheblich verbessert.

Akademische Leistungsdaten

• Verfolgung des akademischen Fortschritts: Durch die Überwachung der Leistungsdaten der Schüler können Lehrkräfte den Fortschritt anhand von Benchmarks bewerten und eingreifen, wenn die Schüler zurückfallen. Diese Daten helfen dabei, das Lernen zu personalisieren, indem sie Stärken und Verbesserungsbereiche hervorheben.
• Lehrplan anpassen: Leistungsdaten ermöglichen es Pädagogen, Lehrmaterialien besser an die Bedürfnisse der Schüler anzupassen. Schulen können analysieren, welche Abschnitte eines Lehrplans zu schlechteren Noten führen und entsprechende Anpassungen vornehmen.
• Messung der Unterrichtswirksamkeit: Durch die Analyse von Mustern in verschiedenen Klassenzimmern können Schulen beurteilen, welche Lehrmethoden oder -ressourcen am wirksamsten sind, und ihre Unterrichtsstrategien verfeinern, um die Ergebnisse zu verbessern.
• Personalisierter Lernplan: Da die Rollen der Schüler heute mehr denn je hervorgehoben werden, verlagert sich der Lernansatz offensichtlich in Richtung Personalisierung. Die Daten der Schüler können in KI und maschinelles Lernen eingegeben werden, und diese erstellen und schlagen Unterrichtsstunden und Projekte vor, die zum eigenen Tempo des Schülers passen. Dies gewährleistet mehr Flexibilität für die Schüler und optimiert die Zeit für die Lehrer, verschiedene Lernpläne für unterschiedliche Schülertypen in einer Klasse zu entwickeln. Darüber hinaus verwenden EdTech-Plattformen datengesteuerte Software, um Lehrern dabei zu helfen, individuelle und interaktive Lernerfahrungen zu schaffen, die die Freude am Lernen fördern und die Lerneffektivität verbessern.

Besucherdaten

Diese Art von Daten zeichnet die tägliche oder zeitraumspezifische Anwesenheit von Schülern und Lehrkräften auf und ermöglicht es Pädagogen und Eltern, deren Teilnahme an schulischen und außerschulischen Aktivitäten zu verfolgen.

• Identifizierung gefährdeter Schüler: Schlechte Anwesenheit korreliert oft mit schlechteren akademischen Leistungen. Prädiktive Analysemodelle können Schüler mit unregelmäßiger Anwesenheit als unterstützungsbedürftig kennzeichnen, sodass Schulen rechtzeitig eingreifen können.
• Engagement-Überwachung: Die Anwesenheit ist ein wichtiger Maßstab für das Engagement. Schulen können sie nutzen, um den Erfolg bestimmter Kurse oder Programme zu bewerten. Wenn Schüler ein bestimmtes Wahlfach häufiger besuchen, kann dies auf großes Interesse hinweisen.
• Ressourcenzuweisung: Durch die Analyse von Anwesenheitsmustern können Schulen die Spitzenzeiten der Nutzung von Einrichtungen wie Bibliotheken oder Sportzentren identifizieren und so ihren Personaleinsatz und die Ressourcenverfügbarkeit optimieren.

Demografische Daten

In einem multikulturellen Kontext können demografische Daten den Schulen ein großartiges Hilfsmittel sein, um die Vielfalt der Schülerschaft zu verstehen und so ihre Bildungsprogramme und außerschulischen Veranstaltungen so anzupassen, dass die Inklusivität verbessert wird.

• Personalisierte Supportprogramme: Demografische Daten helfen Schulen dabei, unterstützende Dienste an die Bedürfnisse bestimmter Schülergruppen anzupassen, wie etwa Sprachunterstützung für Englischlernende oder finanzielle Hilfe für Schüler mit geringerem Einkommen.
• Inklusionsbemühungen: Durch die Analyse demografischer Trends können potenzielle Unterschiede bei Leistung oder Engagement aufgezeigt werden. Dies kann zur Entwicklung integrativer Programme und Initiativen beitragen, die die Chancengleichheit fördern.
• Prognose des Einschreibungsbedarfs: Schulen können demografische Trends nutzen, um Veränderungen bei den Einschreibungszahlen vorherzusagen, wie etwa einen steigenden Bedarf an Sprachförderprogrammen als Reaktion auf Veränderungen der lokalen Bevölkerung.

Verhaltensdaten

Manche Verhaltensmuster von Schülern können übersehen werden, wenn sie nicht regelmäßig und in Echtzeit aufgezeichnet werden. Dies ist seit jeher ein Problem im Bildungsbereich und stellt Lehrer vor die Herausforderung, unterschiedliche Schüler mit ständig wechselnden Bedürfnissen und Wünschen zu unterstützen.

• Verbesserung der Engagement-Strategien: Durch die Untersuchung von Verhaltensdaten können Pädagogen feststellen, welche Aktivitäten, Unterrichtseinheiten oder Ressourcen für die Schüler am interessantesten sind. Diese Informationen tragen dazu bei, eine dynamischere und reaktionsschnellere Lernumgebung zu schaffen.
• Aufbau von Unterstützungsprogrammen: Verhaltensdaten können auf Probleme wie mangelnde Motivation oder soziale Herausforderungen hinweisen und es Beratern oder Lehrern ermöglichen, gezielte Unterstützungsprogramme anzubieten, die auf bestimmte Bedürfnisse eingehen, wie etwa sozial-emotionales Lernen.
• Optimierung digitaler Plattformen: Bei Schulen, die digitale Lernumgebungen verwenden, zeigen Verhaltensdaten, wie Schüler mit Online-Tools navigieren und interagieren. Diese Informationen können Edtech-Unternehmen dabei unterstützen, Benutzeroberflächen und Lerntools zu verbessern, um das Benutzererlebnis zu verbessern.

Gesundheits- und Wellnessdaten

Mit dieser Art von Daten wird die körperliche und geistige Gesundheit der Schüler überwacht, indem Gesundheitsakten und Wellnessprogramme verfolgt werden und möglicherweise auch tragbare Geräte zum Einsatz kommen.

• Förderung einer umfassenden Gesundheit der Schüler: Gesundheitsdaten helfen Schulen bei der Umsetzung von Programmen zur Förderung des Wohlbefindens der Schüler, wie etwa Initiativen zur Förderung der psychischen Gesundheit, Verbesserungen im Sportunterricht und Ernährungsprogramme.
• Früherkennung gesundheitlicher Probleme: Muster in Gesundheitsdaten, wie etwa krankheitsbedingte Anwesenheitstrends im Unterricht oder Verhaltensindikatoren für psychische Probleme, ermöglichen es Schulen, potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen und anzugehen, was sich positiv auf das Wohlbefinden der Schüler auswirkt.
• Verbesserung des Sportunterrichts: Daten von Wearables und IoT-Geräten (sofern verwendet) können Lehrern dabei helfen, das körperliche Aktivitätsniveau einzuschätzen und Fitnessprogramme zu entwickeln, die auf die Bedürfnisse jedes einzelnen Schülers zugeschnitten sind.

3. Fallstudien: Beste Datenanwendungen im Einsatz

3.1. XR- und VR-Technologien

Fortschritte in den Bereichen Extended Reality (XR) und Virtual Reality (VR) werden jetzt in den Lernprozess integriert, um das Lernen dynamischer und einprägsamer zu machen und gleichzeitig unserem Gehirn zu helfen, sich in einer Generation mit verkürzter Aufmerksamkeitsspanne zu konzentrieren. Dieser Ansatz kann auf verschiedenen Bildungsebenen eingesetzt werden und hat effektive Auswirkungen auf die Hochschulbildung und den Arbeitsplatz. XR und VR gelten als eine der transformativsten Methoden mit immensen Möglichkeiten, praktische Schulungen und theoretisches Verständnis zu vermitteln.

Der Fall der Röntgenschulung von GE Healthcare

Abbildung 2: Das VR-Training simuliert die CT-Scanner-Verfahren für Röntgenassistenten

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Im Fall von GE Healthcare klaffte eine Lücke zwischen den Fähigkeiten und der Ausbildung eines Röntgenassistenten, da für ihre Ausbildung das Arbeiten an einem echten CT-Scanner erforderlich war, was unglaublich teuer war. Das Unternehmen hat sich eine innovative Methode zur Ausbildung seiner Röntgenassistenten ausgedacht, bei der die Verfahren mit einem CT-Scanner mithilfe von VR-Technologien genau simuliert werden. Die Simulationen wurden so programmiert, dass sie die reale Welt mit denselben Schritten und derselben Zeit nachahmen und den Auszubildenden gleichzeitig die Möglichkeit geben, in einer sicheren Umgebung Fehler zu machen.

Während dieses Prozesses können Echtzeitdatenerfassung und -analyse angewendet werden, um das immersive Erlebnis weiter anzupassen und die Leistung der Auszubildenden zu bewerten. Die Daten können direkt bei der Teilnahme an den Aktivitäten aufgezeichnet werden, wobei jeder Berührungspunkt mithilfe eines Verhaltensüberwachungssystems analysiert wird.

3.2. Der Fall von REL und Schulverantwortung während COVID-19

Die Regional Educational Laboratories (REL) sind ein Netzwerk forschungsorientierter Einrichtungen, die vom US-Bildungsministerium finanziert werden. Diese Labore bedienen verschiedene Regionen in den Vereinigten Staaten und arbeiten eng mit staatlichen und lokalen Bildungsbehörden zusammen. Ihre Aufgabe besteht darin, evidenzbasierte Praktiken und datengesteuerte Entscheidungsfindung zu unterstützen, um die Bildungsergebnisse in jeder Region zu verbessern. RELs bieten technische Unterstützung, Forschung und Schulungen, um Pädagogen und politischen Entscheidungsträgern dabei zu helfen, fundierte Datenerkenntnisse in realen Bildungsumgebungen anzuwenden.

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Herausforderung

Im Zuge der COVID-19-Pandemie kam es in den US-Bildungssystemen zu beispiellosen Störungen. Schulschließungen, unterbrochener Unterricht und wachsende Leistungslücken führten zu einem dringenden Bedarf an effektiven, datengesteuerten Strategien zur Bewältigung von Problemen wie sinkenden Alphabetisierungsraten und sinkender Hochschulreife.

Lösungen von REL

Die Regional Educational Labs (RELs) des US-Bildungsministeriums arbeiteten mit Bundesstaaten zusammen, um datenbasierte Praktiken umzusetzen. In Pennsylvania verwendete REL Mid-Atlantic Bayessche Statistik, um Rechenschaftsmaßstäbe zu stabilisieren und so faire Beurteilungen sicherzustellen. In Tennessee half REL Appalachia dabei, die Collegereife durch datengestützte Workshops zu verbessern, bei denen sowohl quantitative Daten als auch Schülerfeedback berücksichtigt wurden. Schließlich unterstützte REL Northwest die Laurel Public Schools in Montana bei der Umgestaltung der Strukturen zur Unterstützung der Lese- und Schreibfähigkeit, indem es Daten nutzte, um Interventionen besser mit evidenzbasierten Praktiken abzustimmen.

4. So wenden Sie Datenanalysen im Bildungsbereich an: Best Practices

Die Integration von Datenanalysen in einen Bildungsbereich erfordert sorgfältige Planung, organisierte Verfahren und das Engagement zur Förderung der Datenkompetenz. Diese bewährten Methoden können Edtech-Unternehmensinhabern und Bildungsleitern dabei helfen, sicherzustellen, dass ihre Lösungen nicht nur von den Beteiligten allgemein akzeptiert, sondern auch wirksam sind.

1. Auswahl zuverlässiger Datenquellen

Nicht jede Datenquelle ist gleichermaßen vertrauenswürdig und für die Analyse geeignet. Aktualität, Vollständigkeit, Richtigkeit und Qualität der verwendeten Daten müssen berücksichtigt werden. Die rechtlichen und ethischen Auswirkungen der Verwendung der Daten, einschließlich Eigentum, Zustimmung und Datenschutz, stellen eine erhebliche Herausforderung dar, wenn sie nicht sorgfältig verwaltet werden. Es sollten Datenquellen verwendet werden, die den geltenden Standards und Gesetzen entsprechen und zuverlässig, offen und konsistent sind. Um Rechenschaftspflicht und Reproduzierbarkeit zu gewährleisten, sollten Datenquellen zusätzlich aufgeführt und gutgeschrieben werden.

2. Aufbau einer robusten Dateninfrastruktur

Eine starke Dateninfrastruktur ist das Rückgrat jedes erfolgreichen Analyseprogramms. Dazu gehören sichere Speicherung, zuverlässige Datenintegration und Analysetools, die Daten präzise und zeitnah verarbeiten können. Bildungseinrichtungen benötigen skalierbare, anpassbare Lösungen für verschiedene Datentypen, die mit vorhandenen digitalen Technologien kompatibel sind. Diese Tools sollten auch die Transparenz und den nahtlosen Übergang von papierbasierten zu digitalen Tools ermöglichen.

• Skalierbare Lösungen: Bildungseinrichtungen erweitern ihre digitalen Systeme häufig im Laufe der Zeit. Skalierbare Lösungen, die mit der Einrichtung wachsen können, vermeiden die Notwendigkeit ständiger Upgrades und senken die langfristigen Kosten.
• Stellen Sie die Systemkompatibilität sicher: Die ausgewählten Datensysteme sollten sich nahtlos in vorhandene Schulverwaltungssoftware, Lernmanagementsysteme (LMS) und andere Bildungstools integrieren lassen. Diese Interoperabilität ermöglicht einen reibungslosen Datenfluss zwischen Plattformen und bietet umfassende Einblicke ohne Datensilos.
• Nahtlose Benutzererfahrung: Tools sollten intuitive Schnittstellen bieten, die den Datenzugriff für nichttechnisches Personal vereinfachen. Benutzerfreundliche Daten-Dashboards und Berichtsfunktionen ermöglichen es Pädagogen und Administratoren, Erkenntnisse ohne spezielle technische Kenntnisse zu gewinnen.

3. Schulungen für Pädagogen anbieten

Pädagogen müssen über Datenkompetenz verfügen, um Daten effektiv lesen, interpretieren und nutzen zu können und so wertvolle Erkenntnisse gewinnen und entsprechend handeln zu können. Die Schulung des Personals in dieser Hinsicht stellt sicher, dass Datenanalysen in der gesamten Einrichtung effektiv eingesetzt werden können, und fördert eine Kultur, in der Entscheidungsprozesse auf zuverlässigen Erkenntnissen und nicht auf Annahmen basieren.

• Führen Sie umfassende Schulungsprogramme durch: Führen Sie Schulungen durch, die Datengrundlagen, Interpretationsfähigkeiten und praktische Anwendungen für Lehrer und Administratoren abdecken. Konzentrieren Sie sich sowohl auf grundlegende Fähigkeiten als auch auf arbeitsplatzspezifische Anwendungen, wie z. B. die Verwendung von Daten für die Unterrichtsplanung oder die Anwesenheitsverfolgung.
• Bieten Sie kontinuierliche berufliche Weiterbildung an: Mit der Weiterentwicklung von Datentools und -analysen sollten auch Schulungen stattfinden. Bieten Sie regelmäßig Auffrischungskurse, Workshops und Online-Ressourcen an, damit Ihre Mitarbeiter immer auf dem neuesten Stand der Datentools und Best Practices bleiben.
• Fördern Sie eine datengesteuerte Kultur: Über die Schulung hinaus sollten Sie eine Kultur fördern, in der datengestützte Entscheidungen geschätzt werden. So können Sie die Mitarbeiter dazu ermutigen, datengesteuerte Methoden zu übernehmen. Erkennen und belohnen Sie Lehrkräfte und Administratoren, die Datenerkenntnisse erfolgreich in ihre Arbeit integrieren, und machen Sie die Datenanalyse zu einem wertvollen Bestandteil der institutionellen Struktur.

4. Schützen Sie Datenschutz und Compliance

Datenschutz ist in jedem Sektor von größter Bedeutung, insbesondere im Bildungssektor, da hier vertrauliche Informationen über Schüler und Mitarbeiter offengelegt werden. Die verbindlichen Regulierungsstandards wie FERPA (Family Educational Rights and Privacy Act) oder GDPR (General Data Protection Regulation) sorgen für das Vertrauen von Schülern, Eltern und der Gemeinschaft.

• Führen Sie sichere Verfahren zur Datenspeicherung ein: Verwenden Sie verschlüsselte Datenbanken, sichere Server und Zugriffskontrollen, um vertrauliche Informationen zu schützen. Stellen Sie sicher, dass die Daten sowohl während der Übertragung als auch im Ruhezustand geschützt sind.
• Implementieren Sie Zugriffskontrollen und Berechtigungen: Nur autorisiertes Personal sollte auf vertrauliche Daten zugreifen können. Rollenbasierte Berechtigungen stellen sicher, dass Benutzer nur die für ihre Rolle relevanten Daten sehen. Dadurch wird das Risiko von Datenverletzungen oder Missbrauch verringert.
• Bieten Sie regelmäßige Schulungen zum Datenschutz an: Lehrkräfte und Mitarbeiter müssen die Datenschutzbestimmungen und institutionellen Richtlinien verstehen. Regelmäßige Schulungen zu bewährten Verfahren im Datenschutz, sicherem Umgang mit Daten und digitaler Hygiene tragen dazu bei, Risiken zu minimieren und die Einhaltung der Datenschutzgesetze sicherzustellen.
• Überprüfen und aktualisieren Sie Datenrichtlinien regelmäßig: Datenschutzbestimmungen entwickeln sich weiter und das gilt auch für Schulrichtlinien. Führen Sie regelmäßige Audits durch, um sicherzustellen, dass die Richtlinien weiterhin mit neuen Gesetzen und Branchenstandards übereinstimmen, und aktualisieren Sie die Datenschutzpraktiken nach Bedarf.

5. Verbessern Sie die Datenqualität und -konsistenz

Um auf Grundlage der Analysen geeignete Entscheidungen treffen zu können, müssen die Daten aussagekräftig, transparent und genau sein. Eine schlechte Datenqualität kann zu fehlerhaften Erkenntnissen führen und sich negativ auf den Entscheidungsprozess, die Bildungsergebnisse und die betriebliche Effizienz auswirken.

• Legen Sie Standards für die Dateneingabe fest: Standardisierte Dateneingabeverfahren, wie z. B. eine einheitliche Formatierung für Namen, Daten und Kategorien, reduzieren Inkonsistenzen. Durch die Bereitstellung klarer Richtlinien zur Dateneingabe werden menschliche Fehler minimiert und die Datenqualität verbessert.
• Führen Sie regelmäßige Datenprüfungen durch: Überprüfen Sie die Daten regelmäßig auf Fehler, Duplikate oder fehlende Einträge, um die Datenintegrität sicherzustellen. Regelmäßige Audits und Qualitätskontrollen ermöglichen es Schulen, Probleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben und so zuverlässige Datensätze aufrechtzuerhalten.
• Automatisieren Sie die Datenerfassung, wo immer möglich: Die manuelle Dateneingabe ist zeitaufwändig und fehleranfällig. Die Verwendung automatisierter Datenerfassungstools, wie RFID für die Anwesenheitserfassung oder automatisierte Bewertungstools, verbessert sowohl die Genauigkeit als auch die Effizienz der Datenerfassungsprozesse.

5. Stärkung der Bildungstechnologie durch skalierbare, innovative IT-Dienste

Bei SmartDev wissen wir, dass Daten die Grundlage für fundierte Entscheidungen im Bildungsbereich sind. Als führendes IT-Outsourcing-Unternehmen sind wir auf die Bereitstellung leistungsstarker, datengesteuerter Lösungen spezialisiert, mit denen Bildungseinrichtungen das volle Potenzial der Analytik ausschöpfen können. Unsere maßgeschneiderten Analyseplattformen und -tools helfen Schulen und Universitäten, Daten für bessere Schülerergebnisse, effizientes Ressourcenmanagement und proaktives Schulmanagement zu nutzen.

Von prädiktiver Analytik bis hin zu Leistungs-Dashboards in Echtzeit bietet SmartDev maßgeschneiderte Lösungen, die Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln. Mit einem Schwerpunkt auf Sicherheit, Skalierbarkeit und nahtloser Integration unterstützen wir Pädagogen bei der Schaffung personalisierterer, datengestützter Lernumgebungen.

Arbeiten Sie mit SmartDev zusammen, um die Zukunft der datengesteuerten Bildung noch heute in Ihre Einrichtung zu bringen. Lassen Sie uns gemeinsam Bildungsqualität neu definieren und sicherstellen, dass jede Entscheidung den Erfolg von Schülern, Lehrern und Administratoren unterstützt.

Lassen Sie uns gemeinsam datengetriebene Bildung zu unserer Gegenwart machen!