Explorative Datenanalyse (Bildungskontext)
Der wichtigste Fortschritt im Bildungswesen wird durch die explorative Datenanalyse (EDA) erzielt, die sich auf den Prozess der Zeichnung und visuellen Darstellung von Datensätzen bezieht, um zu Schlussfolgerungen, Mustern, Trends und Erkenntnissen zu gelangen. EDA ist eines der Werkzeuge, die zur Entwicklung des Lehrplans, zur Bereitstellung effektiverer Lernprozesse und zur Verbesserung der Ergebnisse der Schüler beitragen, indem sie die gesamten Bildungsdaten umfassend auswerten.
Datenvisualisierungsmethoden wie Histogramme, Boxplots und Streudiagramme sowie zusammenfassende Statistiken sind in der EDA weit verbreitet. Einige Beispiele für zusammenfassende Statistiken sind Mittelwert, Median und Standardabweichung. Ein gutes Beispiel dafür ist das Boxplot, das die Verteilung der demografischen Testergebnisse der Schüler über die Bereiche darstellt, die für eine angemessene Intervention von Interesse sind.
Die explorative Datenanalyse (EDA) hilft nicht nur Pädagogen, sondern auch Verwaltern bei der Entscheidungsfindung, indem sie Trends und Anomalien in einem bestimmten Datensatz aufdeckt. Durch den Vergleich der Anwesenheitsstatistiken mit den akademischen Leistungen der Schüler können die Schulen beispielsweise leicht die Risikokinder ausmachen und geeignete Lösungen für diese Schüler entwickeln, die wiederum zu einer besseren Beibehaltung und Leistung dieser Schüler führen werden.
Der Prozess der Datenvisualisierung in der EDA ist unverzichtbar, da er dazu beiträgt, mehrdimensionale Datensätze in eine für die Menschen verständliche grafische Form umzuwandeln, so dass es leichter ist, Trends und Ausreißer zu erkennen. Ein Beispiel dafür ist das Balkendiagramm, das die Leistungen der Schüler in verschiedenen Fächern darstellt und sofort erkennen lässt, für welche Themen zusätzliches Material bereitgestellt oder der Unterricht verändert werden sollte.
In einem schulischen Umfeld kann EDA praktiziert werden, indem die standardisierten Testergebnisse der Schüler über einen bestimmten Zeitraum hinweg betrachtet werden, um Veränderungen in den Leistungen zu erkennen. Wenn die Daten beispielsweise zeigen, dass die Ergebnisse in Mathematik konstant zurückgehen, können die Lehrkräfte eine tiefer gehende Untersuchung einleiten, z. B. die Effizienz des Lehrplans oder die Beteiligung der Schüler, was zu einer Verbesserung der angewandten Strategien führt.