Analýza inkluzívneho vzdelávania na českých školách

V nasledujúcom texte Vám priblížim svoju prácu na projekte v Digitálnej akadémii (Czechitas), na ktorom som spolupracovala s “dvojičkou” Bětkou Popovičovou, a super mentormi Janou Prchlovou a Ondřejom Staňkom (Intelligent Technologies)

Teaser na úvod

Na úvod si dovolím menší teaser našich dát. Grafy dole sledujú ako sa vyvíjal počet detí s postihnutím integrovaných v bežných triedach a počet detí v špeciálnych triedach od roku 2015 do roku 2019. Obzvlášť dôležitý je pre nás práve rok 2016 kedy začala platiť vyhláška č.27/2016 Sb. o inkluzívnom vzdelávaní. Pre školy s bežnými triedami to znamenalo, že museli deti ľahšími diagnózami prijímať do bežných tried. Ak máte záujem pozrieť si primárne čo sme z dát vysledovali, prejdite do kapitoly Nekonečná vizualizácia. Ak Vás zaujíma aj naša cesta, čítajte ďalej.

Slniečkový začiatok

Do kurzy datovej analýzy Digitálnej akadémie od Czechitas som išla s tým, že by som rada spracovala dáta o školách, ktoré som mala z práce krásne pripravené. Iba tam sedeli a čakali, kým ich niekto zanalyzuje.

Dát bolo mnoho, a určiť si cieľ bolo náročné. S “dvojičkou” sme sa dohodli, že dáta nahráme do databáze všetky, zoznámime sa tam s nimi a vyberieme si tému, ktorú spracujeme.

Najväčšia výzva sa na začiatku Digitálnej akadémie javila možnosť, že sa kvôli epidemiologickej situácia presunieme úplne do online. Po pár lekciách sa tak aj stalo a celý tento kurz sme spolu s Bětkou a mentormi dokončili online. Z najväčšej výzvy sa veľmi rýchlo stala samozrejmosť a z krásnych dát, ktoré som mala pripravené, nočná mora.

Úmorné pomedzie

Dáta sme dostali v Exceli. Cez SQL Server Management Studio sme si dáta nahrali do databáze na zabezpečenom domácom serveri. Nahrávanie išlo ako po masle. Každý list v Exceli sa nám do databáze nahrala ako zvlášť tabuľka. Preto bolo dôležité zistiť, ktoré stĺpce budeme nakoniec potrebovať a vytvoriť si tematické Views.

Začali sme sa s dátami zoznamovať, ale narazili sme na to, že všetky stĺpčeky sú pomenované kódom a aby sme čokoľvek mohli robiť, potrebovali sme k dátam legendu. Z dostupných zdrojov na webe ministerstva školstva nič také neexistovalo a neostalo nám nič iné, ako to samy spísať z dostupných formulárov.

Na naše nemilé prekvapenie, niektoré dáta, ktoré sme chceli sledovať sa zbierali len v určitých rokoch, a niektoré sledovali iba jeden rok. Väčší chaos do dát prinieslo, keď pomenovanie jedného stĺpca označovalo každý rok trochu niečo iné.

Tu je ukážka našej všemocnej tabuľky, bez ktorej by sme to nedali. Po prvotnej selekcii sme sa rozhodli sledovať 675 kategórii z 13 tabuliek počas 5 rokov.

S dátami sme sa tak oboznámili dostatočne. Prostredníctvom querries v Azure Data Studio sme si vytvorili tematické Views a tie sme potom nahrali do PowerBi.

Na odkaze je príklad query, ktoré vytvára view stredných škôl.

V príklade používame

inner join na spájanie stĺpcov z rôznych tabuliek ale rovnakého roka
left join na doplnenie chýbajúcej hodnoty (napr. číslo zuj = obec), ak sme nejakú chýbajúcu hodnotu v danom roku nepotrebovali tak sme ju defaultne nahradili číslom 9999
union all na zlučovanie rokov

Nekonečná vizualizácia

Keď sme vytvorili všetkých 13 views, bolo načase určiť si náš cieľ. Naša megalomanská vízia vizualizovať všetko a sledovať cestu študenta s postihnutím naprieč všetkými dostupnými vzdelávacími inštitúciami sa ukázala ako nereálna. Projekt mal preto dve časti.

Sledovať trajektórie detí s postihnutím v českým materských, základných a stredných školách.
Vytvoriť v PowerBi prehľadný pracovný priestor, ktorý by sa zdieľal s kolegami, ktorí pracujú v teréne vo lokalitách a mali by tak prehľad o konkrétnych školách.

I tak sme si však na seba ušili príliš veľa.

Čo sme teda zistili? AKA. Detí s postihnutím v MŠ, ZŠ a SŠ

Ako je zjavné už z teaser grafu. Počet detí s postihnutím v bežných triedach všetkých troch sledovaných inštitúcií od roku 2015 stúpa. U špeciálnych tried je však pokles detí miernejší. Bez dostatku dát pred rokom 2015 však nevieme vysledovať či tento trend existoval už pred tým.

Sledovali sme ako sa mení zloženie detí podľa typov postihnutí a u ZŠ sme zaznamenali takmer trojnásobný nárast absolútnych hodnôt detí s poruchami chovania (ružová farba) a taktiež výrazný nárast absolútnych hodnôt detí s poruchami učenia (fialová farba).

Absolútna hodnota detí s postižením v BT ZŠ

Keď sa však pozrieme na percentuálne zastúpenie jednotlivých typov postihnutí, všimneme si, že u porúch chovania (ružová) dochádza k nárastu avšak u porúch učenia (fialová) dochádza k poklesu. V tomto grafe je tiež viditeľné zníženie diagnóz vad rečí ale nárastu detí s diagnostikovanými viacerými vadami. Je možné, že práve deti s vadami reči boli v neskorších rokoch diagnostikované s pridruženými vadami.

Pomer typov postihnutí v BT ZŠ

Zároveň v špeciálnych triedach dochádzalo k poklesu detí s mentálnym postihnutím (oranžová) a detí na autistickom spektre (modrá) ako v absolútnych hodnotách tak aj v percentuálnom zastúpení. Z grafu pozorujeme aj nárast u detí s viacerými vadami (fialová) a viditeľný je aj pokles detí s poruhami učenia (ružová).

Absolútna hodnota detí s postihnutím v ST ZŠ

Pomer postihnutí u žiakov ST ZŠ

Pokles detí v špeciálnych triedach nie je úmerný nárastu detí s postihnutím integrovaných v bežných triedach. Z grafov o type postihnutia, sa nedá povedať, že by dochádzalo k prelievaniu detí s daným postihnutím zo špeciálnych tried do bežných, ale oboje môže naznačovať hlbšiu problematiku pri diagnóze detí, ktoré boli umiestňované do špeciálnych tried.

Ešte sme vypozorovali jeden zaujímavý fenomén. Od roku 2015 dochádza k nárastu počtu žiakov, ktorý ukončujú povinnú školskú dochádzku predčasne v 7 alebo 8 ročníku. To znamená že raz alebo dvakrát prepadli a rozhodli sa nedochodiť základnú školu až do 9 ročníka.

Zároveň ale vidíme že ukončenie povinnej školskej dochádzky v špeciálnych triedach od roku 2015 klesá a klesá aj počet žiakov, ktorí opakujú ročník.

Na to, aby sme určili aká je súvislosť medzi prijatím vyhlášky č.27/2016 Sb. o inkluzívnom vzdelávaní a nárastom žiakov, ktorí opakujú ročník a predčasných odchodov zo ZŠ je však nutný ďalší výskum.

Prvý bod nášho cieľa sa nám podarilo splniť .

Čo sme teda zistili? VOL 2.

Množstvo informácií, ktoré sme potrebovali boli v dátach schované a museli sme ich cez rôzne metriky a zmeny views loviť. Bětka bola fenomenálna vo vytváraní metrík a bookmarks a všetkých možných funkcií, ktoré PowerBi ponúka a ktoré ona popisuje podrobnejšie na jej blogu.

Druhý cieľ (vytvorenie pracovného priestoru v PowerBi) sme naplnili odhadom tak na 80%.

Dôvodom, prečo sme druhý cieľ naplnili iba na 80 %, je zlá kvalita dát. V dátach bol neporiadok v kódoch krajov, okresov a obcí. Na prvý pohľad vyzerali, že sú správne, ale to, že nie sú, sme zistili až pri práci v Power BI, keď sme mali problémy urobiť vizualizácie v mapách. Práca na odstránení chýb nám zabrala všetok voľný čas. Nakoniec sa nám podarilo vytvoriť vizuál a nahrať ho (zatiaľ aspoň interne) na firemný pracovný priestor. Je v ňom ešte niekoľko nedostatkov, ktoré dúfam po DA odstránime

V skratke Vám ešte predstavím aké skvelé fukncie sme na pracovné rozhranie vytvorili. Úvodná stránka predstavovala sumár MŠ, ZŠ a SŠ s možnosťou ďalších preklikov na detaily k jednotlivým témam.

Ďalej sa dá prekliknúť do detailu, v ktorom sa dá filtrovať podľa kraju alebo okresu.:

Vyhľadávať v tomto blogu

Lenka a data