Nye perspektiver på data med SAS Visual Analytics. Jens Barslund Ellehauge, centerchef Thomas Berlin Hovmand, ungechef

Transkript

1 Nye perspektiver på data med SAS Visual Analytics Jens Barslund Ellehauge, centerchef Thomas Berlin Hovmand, ungechef 1

2 Børne- og Ungdomsforvaltningen i Københavns Kommune børn og unge ansatte 733 dagtilbud/85/45 klynger 57 almenskoler + 10 special 34 Specialtilbud Børnetandpleje Sundhedspleje Organiseret i fem områder 2

3 til 5-årige Planlagte institutionsudvidelser frem til 2019 tilfører 61 børnegrupper

4 Skolekapacitetsbehov +30% til 15-årige Behov for 47 nye skolespor frem til år

5 Faglige udfordringer 6,8 6,7 6,6 6,5 6,4 6,3 6,2 6,1 6,0 5,9 5,8 FSA - Bundne prøvefag Københavns Kommune Danmark 80% 2010/ / / / % 70% 65% 6-år efter: Elevandel med gennemført ungdomsuddannelse Københavns Kommune Danmark 60%

6 Strukturelle udfordringer Byen vokser Folkeskolereform Delt ansættelse ml. skole og fritidsinstitution Kompetenceudvikling af pædagogisk personale Fritidsreform Én KKFO/SFO pr. skole fysisk og organisatorisk ændring Effektivisering Interne omstillingsbehov i KK (demografi og politisk profilering) Regeringens omprioriteringsbidrag 6

7 Hvor kommer vi fra? Afbureaukratisering Faglig support BUF-2015 Orden i butikken Fokus på kernedriften Udvikling af ledelsesstrengen BUF

8 Mål for skoleområdet Nationale mål for Folkeskolereformen Københavnske pejlemærker for skolen Fælles Mål (Nationale) Alle skal blive så dygtige, som de kan Styrke tilliden til og trivsel i folkeskolen Faglighed Alle skal være dygtige Ungdomsuddannelse Alle skal gennemføre en ungdomsuddannelse Trivsel Alle skal have et godt skoleliv, hvor de trives Tillid og attraktivitet Tilliden til skolerne og respekten for professionel viden og praksis skal højnes, så forældrene i København vælger folkeskolen Mål for den enkelte elev i de enkelte fag. Fx mundtlig engelsk efter 9. klasse: Eleven kan deltage aktivt i en uforberedt samtale Mindske betydningen af social baggrund ift. faglige resultater Chancelighed Betydningen af social baggrund skal mindskes Andelen af elever i segregerede tilbud skal ikke stige 8

9 B E S L U T N I N G E R R E S U L T A T E R Dataunderstøttet udvikling Opfølgning Nye beslutninger Hvad kræver det af os? Viden, data, LIS - Hvad virker og hvorfor? - Finde de gode løsninger - Imødegå udfordringer - Fortælling om det gode børneliv 9

10 Datainformeret ledelsesdialog Niveau 1: Politisk udvalg - direktion Niveau 1+2: Direktion - områdeledelse Niveau 2+3: Områdeledelse - skole-/klyngeledelse Niveau 3+4: Skoleledelselærerteam Temadrøftelser Kvartalsmøder med temadrøftelser Skoler: Kvalitets- og supportsamtale + resultatsamtale Klynger/netværk: Kvalitets- og supportsamtale Fokussamtaler Tematiske LIS-rapporter om fx skolefaglighed, kapacitet, sygefravær Kvalitetsrapporter Ad hoc? 10

11 Årshjul for temadrøftelser (niveau 1 + 2) Sundheds-LIS Web-LIS (under udvikling) SkoleIT-LIS (ikke i 2015) Skolevalgs-LIS Arbejdstids-LIS Borger-LIS Skolefagligheds-LIS Kvartalsmøde (Faglighed på skoleområd et) Kvartalsmøde (Regnskab, (SkoleIT), Sundhed og Skolevalg ) Årlig sygefraværsdrøftelse Kompetenceudviklings-LIS Kapacitets-LIS Kvartalsmøde ( Behovsprognose, Kapacitet og Indkøb) Kvartalsmøde (Sprog, Trivsel og Special) Arbejdsmiljø-LIS (ulige år) Special-LIS Prognose-LIS Indkøbs-LIS 11

12 Vi går tættere på, der hvor det er relevant (niv 2-3) 20 Amagers Skoler & KKFO Byens øvrige skoler og KKFO Københavnske Skolers gennemsnit Indsatser præsterer dårligere end gennemsnit og har positiv udvikling: Task force for sygefravær Skærpet krav til måltal Udvikling kan kvalificere til resultatløn 18 Indsatser præsterer dårligere end gennemsnit og har negativ udvikling: Handleplaner for budget og faglighed Task force fra Fagligt Center Task force for sygefravær Politik om økonomistyring og ledelsesansvar Ledelsescoaching Skærpede krav til måltal Udvikling kvalificerer ikke til resultatløn Indsatser præsterer bedre end gennemsnit og har positiv udvikling: Udbredelse af gode erfaringer Udvikling kan kvalificere til resultatløn Løbende kompetenceudvikling Indsatser præsterer bedre end gennemsnit og har negativ udvikling: Øget opmærksomhed Tilbud om relevante tiltag fra værktøjskassen Fokus på den negative udvikling og vurdering af eventuel support Udvikling kan kvalificere til resultatløn

13 Dataudfordringer Data lever i tekniske og til dels organisatoriske siloer Datakvalitet varierer på tværs af datasæt og i de enkelte datasæt Vi har ikke mange data på det, der er helt tæt på det enkelte barn, men dog Sprogvurderinger National trivselsmåling (dog ikke sundhed pt) Nationale tests 13

14 Forventninger til SAS Visual Analytics - 1 Nemmere tilgængelig information for ledere Hurtigere deployment af analyser med mulighed for lokal drill down Visualisering på fx kort giver hurtigere viden og bedre overblik Muliggøre nye tværgående analyser der kan medvirke til hidtil usete effektiviseringspotentialer 14

15 Forventninger til SAS Visual Analytics - 2 Frigøre tid fra dataspecialister ved at stille data og værktøj til rådighed for fagspecialisters egne analyser 15

16 Foreløbige erfaringer med SAS Visual Analytics - 1 Fire skoler har arbejdet med en rapport om Elevfravær Karakterer Trivsel (herunder rusmidler) Datakryds mellem økonomi/karakterer og fravær/karakterer Nem drill down gør det muligt at dykke ned i tal for den enkelte skoleleder fx fravær Eksempel 16

17

18

19

20 Foreløbige erfaringer med SAS Visual Analytics - 2 Håndtering af personfølsomme oplysninger er svært Udbygning af datagrundlag i SAS Data Integration Studio kræver mange ressourcer og uden data er tværgående analyser ikke mulige Demokratisering af analyse forudsætter nem forståelig dokumentation af data 20

21