Dashboards og data fra Undervisningsministeriet Indsæt note og kildehenvisning via Header and Footer Side 1

Relaterede dokumenter
Excel-adgange til datavarehus for gymnasiale uddannelser. Vejledning

NYKØBING KATEDRALSKOLE. Katedralskolen i Tal. Lars Erik Petersen

Danske Uddannelsesdata

Forløbsstatistikken og UVM s Databank

Undervisningsministeriets Datavarehus med fokus på EUD-reformen. Netværksmøde i Odense, 28. januar 2015

Betydning af elevernes sociale baggrund. Undervisningsministeriet

Databanken i praksis

En undervisers brug af UVM s uddannelsesstatistik?

Frafaldsindikatorer til opfølgning på eud reformens klare mål 2, herunder socioøkonomisk reference og frafald fra uddannelsesstart til hovedforløb

NYKØBING KATEDRALSKOLE. Katedralskolen i Tal. Lars Erik Petersen

Fakta og myter om stx

HF2net.dk konference 6. november 2013

De gymnasiale eksamensresultater og karakterer 2014

Vesthimmerlands Gymnasium og HF i tal 2018

De gymnasiale eksamensresultater og karakterer 2012

KVALITETSRAPPORT 2018 HANSENBERG TEKNISKE GYMNASIUM DORTHE HOWALT SØRENSEN

gymnasiale uddannelser STX, HTX, HHX og HF.

Kvalitetsudvikling på Handelsgymnasiet, Århus Købmandsskole

Socioøkonomiske referencer - pr. institution

De gymnasiale eksamensresultater og karakterer 2013

Jeg vil nedenfor vise, hvordan man finder tallene, og give eksempler på didaktiske spørgsmål man kan overveje i sin faggruppe.

Viborg Gymnasium og HF Hf

Invitation til Faglig udvikling I Praksis (FIP) i engelsk på stx

Fakta om frie skoler

De socioøkonomiske referencer for gymnasiekarakterer Metodenotat

- hvor går de hen? Viborg Katedralskole Stx

Bilag 2 Statistik om tosprogede elever på folkeskolerne i Aalborg Kommune 2017

Fakta og myter om det almene gymnasium 2015

Frafald på de gymnasiale uddannelser. Del 1

FIP-kursus i samfundsfag

EVALUERING AF PROJEKTERNE - FORMÅL, INDHOLD OG TIDSPLAN STARTKONFERENCE STARTKONFERENCE 2015/03/11

Konference: Skriftlighed i afsætning

Invitation til Faglig udvikling I Praksis (FIP) i engelsk på hf

Målrapportering Vejledning om udarbejdelse af. for statsfinansierede selvejende institutioner under Undervisningsministeriet

Statistik og dokumentation

Det almene gymnasium i tal

Frafald på erhvervsuddannelserne er faldet

Elever med ikke-vestlig herkomst halter bagefter i de nationale test

Transkript:

Dashboards og data fra Undervisningsministeriet Indsæt note og kildehenvisning via Header and Footer Side 1

Dagsorden 1) Introduktion og opkobling 2) UVMs data Hvilke data finde på hjemmesiden? Hvor og hvordan kan de tilgås? 3) Dashboards Hvad er dashboards? Hvad er udviklet og hvad bliver udviklet? 4) Dialog og afprøvning Hvad kan ministeriets dashboards og data bruges til? Hvordan skal dashboards videreudvikles?

Opkobling og links Net: Login: Links: Databank: statweb.uni-c.dk Datavarehus: www.uddannelsesstatistik.dk Dashboards: https://uni.uddannelsesstatistik.dk Brugernavn: kurs0322 Password: bpa45rzp

Hvorfor laver vi datavarehus? Bidrage til skolernes løbende kvalitetsudvikling Åbenhed om data Sætte data og viden i spil Brugervenlighed Mere tidstro data Centrale data, som ikke kræver yderligere indsamlinger (på nær trivsel) Side 4

Overgangsperiode Flere platforme: Undervisningsministeriets datavarehus (uddannelsesstatistik.dk) Databanken (er under gradvis udfasning) (uvm.dk\databanken) Side 5

Hvor findes hvilke data nu? Datavarehuset Studenternes eksamensbevis Antal studenter Eksamensresultat Fagkarakterer Socio-økonomisk reference (resultat og udvalgte fagkarakterer) Søgning til de gymnasiale uddannelser (mv.) Lærernes arbejdstidsanvendelse Databanken Elevtal (EAK) Hvor mange starter Hvor mange falder fra Hvor mange fuldfører Fuldførelsesprocenter (modelberegnet) Andel der falder fra (EAF) Overgang til uddannelse efter gym (EOU) Side 6

I løbet af 2018 og 2019 Databanken udfases Alle data er tilgængelige i datavarehuset (uddannelsesstatistik.dk) Flere data og visninger af disse på vej, Overbliksvisninger for 1-3 institutioner fx studieretninger og fag på elever frafald med skelnen mellem omvalg og egentlig frafald Mere fokus på andel, der faktisk fuldfører vs modelberegnet andel Stor fokus på brugervenlighed Mulighed for at udforske egne data på en lettilgængelig måde Dashboards Side 7

Hvordan finder man data i databanken uvm.dk\databanken Side 8

Elevtal i databanken Side 9

Elevtal i databanken Side 10

Elevtal i databanken Side 11

Hvordan finder man data i databanken uvm.dk\databanken Side 12

Frafaldsprocent Side 13

Overgang til uddannelse Side 14

Data i datavarehuset Tre typer visninger af data: Faste rapporter (muligt at printe rapporter, vælge parametre, kan indeholde grafer og tabeller) Dashboards mere fleksibelt overvejende grafisk, godt til ad hoc analyser Excel-services (minder om den gamle databank i form) Side 15

Eksempel på rapport Side 16

Data i datavarehuset Tre typer visninger af data: Faste rapporter (muligt at printe rapporter, vælge parametre, kan indeholde grafer og tabeller) Dashboards mere fleksibelt overvejende grafisk, godt til ad hoc analyser Excel-services (minder om den gamle databank i form) Side 17

Eksempel på Excel-adgang Side 18

Hvad er dashboards? Dashboard er et dataværktøj til skoleudvikling Gammel vin på nye flasker Alle data i dashboards findes allerede enten i databanken eller i datavarehuset Dashboards er: Visuelt forbedret datavisninger Mere brugervenligt Link til dashboards: https://uni.uddannelsesstatistik.dk Brugernavn: kurs0322 Password: bpa45rzp

Brug af data Data giver kun i meget sjældne tilfælde deciderede svar på, hvorfor forskellige elever udvikler sig som de gør fagligt og socialt/trivselsmæssigt. De er dog stadig meget vigtige delelementer af analyserne af skolens praksis og kan i samspil med skolens lokale viden være centrale elementer i en analyse af skolens udfordringer og styrker. Kvantitative data kan bidrage til at lokalisere og afgrænse faglige udfordringer, bruges til at spørge ind til forankrede hypoteser og forforståelser i organisationen og til at opstille nye og datainformerede hypoteser om skolens faglige udfordringer, der kan prioriteres i skolens videre kvalitetsudviklingsarbejde. Link til dashboards: https://uni.uddannelsesstatistik.dk Brugernavn: kurs0322 Password: bpa45rzp

Brug af data Helt konkret er vi interesserede i at afdække, om der er særlige mønstre, variationer eller tendenser i data, der giver anledning til undren og nysgerrighed. Disse tendenser og mønstre kan vi så udforske ved at nedbryde data - opdele data på mindre grupper (fx årgange, klasser, køn, herkomst) og temaer (fx fag, undertemaer) Link til dashboards: https://uni.uddannelsesstatistik.dk Brugernavn: kurs0322 Password: bpa45rzp

Færdigudviklede dashboards

Socioøkonomisk reference

Prøve og årskarakterer

Videreudvikling af dashboards Dashboards der viser karakterer, frafald, overgang til videregående uddannelse og på sigt trivsel, hvor man kan filtrere tallene i forhold til forskellige relevante parametre som fx grundskole karakterer, køn osv., og hvor man kan sammenligne skoler. Dashboards med elevoptag. Hvilke elever bliver optaget, og hvilke skoler kommer de fra. Lave overbliks-dashboards. Hvor man kan se en oversigt over relevante tal for ens skole.

Dialog og afprøvning Dialog 1) Hvilke behov er der ude på skolerne i forhold til data og dashboards 2) Hvilke muligheder og problemer ser I i forhold til at bruge data og dashboards som skoleudviklingsværktøj? Afprøv 1) Find data fra jeres egen skole

Afrunding Er der nogen afsluttende kommentarer?