Modele analityczne w służbie wychowania

Szkolnictwo amerykańskie jest pełne kontrastów i sprzeczności. W niektórych rejonach uczniowie liceów biorą udział w kursach na poziomie uniwersyteckim. W innych rejonach szkoły mają problemy z młodzieżą porzucającą szkołę przed skończeniem.

Formalnym obowiązkiem młodzieży jest uczęszczanie do szkoły do 16 roku życia. Okazuje się jednak, że duża ilość uczniów tego obowiązku nie spełnia i wypada z systemu edukacyjnego dużo wcześniej. Według oficjalnych statystyk, w skali kraju około 25% młodzieży nie kończy szkoły. Jest to średnia krajowa – rzeczywistość może wyglądać dużo gorzej w pewnych okręgach.

W ostatnich latach okręgi szkolne zintensyfikowały zbieranie danych o uczniach, ich sytuacji i wynikach szkolnych. Teraz te dane, w połączeniu z nowoczesnymi metodami analitycznymi pozwalają na budowanie systemów ostrzegawczych, które mogą z dużym powodzeniem przewidzieć prawdopodobieństwo, że uczeń przerwie naukę w szkole. Młodzież rzadko podejmuje taką decyzję gwałtownie i spontanicznie. Na ogół jest to proces stopniowy. Daje to specjalistom szanse na interwencje, jeśli ci zagrożeni mogą zostać zidentyfikowani dostatecznie wcześnie. I tu właśnie wkraczają nowoczesne metody analityczne. Te same metody, które pomagają bankom przewidzieć zawczasu, którzy klienci mogą przestać spłacać pożyczkę czy dług z karty kredytowej, teraz pomagają oświatowcom przewidzieć poziom zagrożenia wśród uczniów.

Wiodące instytucje oświatowe zorganizowały konsorcjum sponsorujące budowanie takich systemów ostrzegawczych na bazach danych w okręgach szkolnych. Ich wyniki potwierdziły się już w wielu rejonach, gdzie takie systemy zostały wprowadzone w życie. Badania koncentrują się na trzech zasadniczych kategoriach: frekwencja, zachowanie i wyniki nauczania. System zbiera dane w tych trzech zakresach o każdym uczniu. Dane te pozwalają statystycznie ustalić specyficzne czynniki zagrażające, takie jak na przykład 20 dni opuszczonych i ich wagę w systemie ostrzegawczym. Każdy z takich czynników jest następnie automatycznie obliczany na bieżąco dla każdego ucznia w systemie. Jeśli ktoś przekroczy ustalone progi, system automatycznie wysyła ostrzeżenie, że dany uczeń jest zagrożony.

Można by tu zapytać, do czego potrzebne nam są automatyczne systemy ostrzegawcze? Takie czynniki jak słaba frekwencja, problemy z zachowaniem czy też słabe wyniki w zasadniczych przedmiotach nie są w końcu jakąś rewelacją są bardzo intuicyjne; ale pamiętajmy, że mówimy o szkołach, do których uczęszcza kilka tysięcy uczniów, gdzie każda klasa liczy 30-40 osób. W takich sytuacjach trudno jest nauczycielom monitorować indywidualnie każdego ucznia i zawsze zauważyć, kiedy przekroczona zostanie granica zagrożenia. System informatyczny może natomiast analizować tysiące danych i wysłać ostrzegawczy sygnał tylko w przypadku uczniów zagrożonych, wymagających interwencji.

W większości przypadków takie systemy są dopiero w fazach początkowych, lecz przodujące okręgi już mają pierwsze wyniki. Filadelfia na przykład pilotowała ten system w latach 2009-2010 w trzech szkołach. W rezultacie tego programu frekwencja poprawiła się wśród 56% zagrożonych uczniów, w 53% poprawiły się problemy z zachowaniem, a wyniki nauczania podniosły się wśród ponad 70% zagrożonych.

Problem, o którym piszę jest mi bliski. Zawodowo zajmuję się analizą danych i tworzeniem prognoz w obszarze bankowości. W związku z tym doskonale rozumiem, jakie korzyści może odnieść szkoła wykorzystując doświadczenia wyniesione ze świata biznesu.

Z przyjemnością będę monitorowała, jak rozwija się ten projekt w amerykańskiej oświacie, o czym doniosę Państwu w przyszłości.