Power BI for Education: 登録、パフォーマンス、財務報告

教育機関は学生に関する膨大な量のデータを収集していますが、そのほとんどは学生情報システム、学習管理プラットフォーム、財務システムにサイロ化されたままであり、相互に通信することはありません。学区管理者は、リアルタイムの人口統計データを使用せずに登録を決定します。校長はテストのスコアに反応するのは 6 か月後です。財務チームは数週間をかけて、自動化できる州の資金報告書を作成しています。

Power BI は、教育機関の分析姿勢を事後対応型からプロアクティブ型に変え、学生情報システム、LMS プラットフォーム、評価データベース、財務システムを統合分析環境に接続し、すべての関係者にそれぞれの役割に適した洞察を提供します。このガイドでは、幼稚園から高等学校までの学区、コミュニティ カレッジ、大学が Power BI を実装して学生の成果と組織の有効性を向上させる方法について説明します。

重要なポイント

• Power BI は、統一された登録分析のために Powerschool、Infinite Campus、Ellucian Banner、およびその他の SIS プラットフォームに接続します。
• 早期警告システムは、出席状況、成績、行動指標を使用して危険にさらされている生徒を特定します
• 卒業率分析により、入学から修了までのコホートの進捗状況を追跡します
• 財務分析により、生徒一人当たりの支出をリソース配分決定の結果指標に結び付ける
• 株式分析によりパフォーマンス データが細分化され、介入が必要な達成ギャップが明らかになります
• 認定レポートは、Power BI のページ分割されたレポート機能を使用して自動化されます。
• 施設利用状況の分析により、スペース計画と資本投資の決定を最適化します
• スタッフの有効性分析により、学生の成果データと専門能力開発への投資を組み合わせる

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教育分析のコンプライアンスとプライバシー

教育分析の実装では、生徒のデータのプライバシーが最初に考慮されます。米国では、FERPA (家庭教育権利およびプライバシー法) が生徒の記録プライバシーを管理し、COPPA によって 13 歳未満の生徒に対する保護が追加されています。国際的には、GDPR および国固有の教育プライバシー法が適用されます。

Power BI の教育向けコンプライアンス機能:

行レベル セキュリティ (RLS) により、教師には生徒のみが表示され、校長には学校のみが表示され、学区管理者にはポートフォリオ全体が表示されます。これにより、各レベルで適切な分析が可能になりながら、個々の生徒の記録への不正アクセスが防止されます。

集計と匿名化: より広範なコミュニティ (教育委員会、公的報告書) がアクセスできる人口レベルのダッシュボードには、個々の生徒の記録ではなく、集計されたデータ (パーセンテージ、数、平均) が表示される必要があります。 FERPA の「小セル」抑制ルール (通常、生徒数が 10 人未満のセルを抑制) により、間接的な識別が防止されます。

Azure コンプライアンス: Power BI Premium をホストする Microsoft Azure は、FedRAMP 承認を保持し、FERPA 準拠のクラウド サービスを提供します。 Microsoft Student Data Privacy Addendum (DPA) は、FERPA 要件に合わせた契約上の保護を提供します。

データ保持ポリシー: Power BI テナント設定では、データが保持される期間と、学生の機密データセットのエクスポートを許可するかどうかを制限できます。

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登録分析

入学は教育資金と教育計画の生命線です。 K-12 学区では、州の補助金が生徒に続き、入学者数の変更は予算に直接影響します。高等教育の場合、授業料収入と教育機関の能力計画は、正確な入学者数予測に依存します。

入学動向ダッシュボード には、現在の入学者数が学校、学年レベル、人口グループごとに前年および予測と比較して表示されます。生徒数 5,200 名を予定していた学区では、入学者数が 4,870 名で、400 万ドルの資金不足 (生徒 1 人あたり 12,000 ドル) に直面しており、予算の調整が必要です。

人口動態変化分析 は、学生の構成が時間の経過とともにどのように変化しているかを追跡します。 ELL (英語学習者) 人口の増加には、追加のサポート サービスが必要です。無料または減額されたランチの資格の増加は、リソースのニーズと資金の両方に影響を与える出席地域の経済変化を示しています（タイトル I の資格）。

出席境界の最適化 は、より高レベルの登録分析アプリケーションです。 Power BI のマッピング機能は、出席境界マップに対する学校の登録レベルを示し、近隣の学校に空き席がある一方で定員に近づいている学校を識別します。空間分析は、登録のバランスをとるための境界調整に関する議論をサポートします。

転校と移動の追跡は、年間に各学校に転入または転校する生徒の数を測定します。生徒が頻繁に転校する移動性の高い学校は、継続的な指導を提供する上で大きな課題に直面しています。流動性のパターン (どの学校がどの学校で生徒を失っているか) を理解することで、競争的対応と計画的な対応の両方に情報が得られます。

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生徒のパフォーマンスと早期警告システム

最も影響力のある教育分析アプリケーションは、遅れをとっている生徒を失敗する前に特定し、問題が取り返しのつかない事態になる前に介入を開始することです。早期警告システム (EWS) は、やる気のなさや学業上の苦悩の先行指標を使用して、カウンセラーや教師にサポートが必要な生徒の優先リストを提供します。

早期警告インジケーターには通常、次のものが含まれます。 ・出席率（慢性欠席：授業日数の10％以上欠席）

• 主要科目（数学、ELA）の履修失敗
• 暴行事件（懲戒処分）
• 学年レベルの読解力と数学の習熟度（学年レベル未満であると、その後の失敗を大きく予測します） ・高校生の単位積み立て（単位不足）

Power BI の EWS ダッシュボードは、これらの指標の加重複合に基づいて、各生徒にリスク レベル (緑/黄/赤) を割り当てます。赤ステータスにクロスした生徒は、カウンセラーのダッシュボードに特定の危険因子が強調表示されて表示されます。カウンセラーは、生徒が危険にさらされていることだけでなく、主な要因が出席、成績、または行動であるかどうかを確認し、適切な介入を行うことができます。

Risk Score =
(Attendance_Flag × 30) +
(Course_Failure_Count × 25) +
(Discipline_Count × 20) +
(Below_Grade_Level_ELA × 15) +
(Below_Grade_Level_Math × 10)

コホート卒業率追跡は、各入学クラスの 4 年間 (大学の場合は 6 年間)​​ の道のりを追跡します。 4 年間のコーホート卒業率 (連邦政府の責任指標) は、4 年間で卒業した生徒の数を、同じコーホートの 9 年生に入学した生徒の数で割ることによって計算されます。 Power BI は、現在のコーホートの軌跡を追跡し、予定通りの卒業に向けてペースを逸している学生にフラグを立てます。

長期的な成長分析 は、ステータス (生徒が現在学年レベルの基準を満たしているかどうか) を超えて、成長 (生徒が出発点と比較してどれだけ向上したか) に移行します。 10 パーセンタイルで入学し、25 パーセンタイルで学年を終えた生徒は、大きな成長を示しました。90 パーセンタイルで入学し、85 パーセンタイルで学年を終えた生徒は、成長が低い可能性があります。付加価値のある分析は、ステータスだけでなく、学校や教師の成長を評価します。

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達成ギャップ分析

人種/民族、収入、障害の有無、英語学習者のステータスごとに分類されたパフォーマンスデータを調査する公平性分析は、連邦政府の責任要件であると同時に道徳的義務でもあります。 Power BI の公平性ダッシュボードを使用すると、学区、学校、教師、生徒レベルでの達成度の差が可視化されます。

サブグループ別の習熟度 は、学校および学年レベルごとに、人口統計上の各サブグループで習熟度基準を満たしている生徒の割合を示します。学区内の白人とアジア系アメリカ人の学生の数学の習熟度がそれぞれ 72% と 68% であるのに対し、黒人とヒスパニック系の学生の数学の習熟度は 31% と 28% である場合、その差は認識の問題ではなく、体系的な対応が必要な構造的な問題です。

機会ギャップ分析は、成績ギャップと相関する条件を調査します: 高度なコースワーク (AP、IB、ギフテッド プログラム) へのアクセス、経験豊富で資格のある教師、安定した出席率、行動環境。複数の機会ギャップに直面している学生は、達成度ギャップを示す可能性が高くなります。分析は、地区リーダーがギャップの観察から根本原因の理解に移行するのに役立ちます。

懲罰率の差は、学生の人口統計グループごとの停学、退学、およびオフィス紹介率を追跡します。黒人学生が同様の行為違反で白人学生の 3 倍の停学処分を受けている場合、これは規律の公平性の問題であり、このデータは修復的司法のプログラムと職員研修の必要性を裏付けています。

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高等教育分析

コミュニティ カレッジ、4 年制大学、大学院機関には、幼稚園から高校までを超えて、特に入学管理、学生の成功、組織研究に関する分析ニーズがあります。

コース成功率分析 は、各コースに C 以上の成績で合格した生徒の割合を、セクション、講師、時間帯、配信モード (対面 vs オンライン)、生徒数ごとに分類して追跡します。体系的に成功率が低いセクションでは、コース設計の問題、インストラクターのサポートの必要性、またはコースの前提条件と学生の準備の不一致のいずれかを特定します。

定着率と持続性の分析は、学生が各学期に戻ってきて学位取得に向けて進んでいるかどうかを追跡します。初年度の定着率は高等教育において最も注目されている指標であり、全国平均は 4 年制教育機関で約 72%、2 年制教育機関で 58% 前後で推移しています。 Power BI は、どの学生の特性 (フルタイムのステータス、住居、雇用時間、第一世代のステータス) が定着リスクを予測するかを特定し、的を絞ったアウトリーチを可能にします。

学位取得までの時間分析 は、設計されたプログラムの長さと比較して、学生がプログラムを完了するまでにどれくらいの時間がかかるかを追跡します。プログラム設計よりも 50% 長くかかる学生は、追加の授業料負債を蓄積し、労働市場への参入を遅らせます。分析により、どのプログラム構造、アドバイス方法、または前提条件シーケンスが最も遅延を引き起こしているのかが特定され、対象を絞ったプログラムの再設計が可能になります。

財政援助分析は、援助パッケージを定着と卒業の成果に結びつけます。経済的ニーズが満たされていない学生は、減少リスクが大幅に高くなります。 Power BI は、学生の出席コストと援助パッケージとの間のギャップを特定し、それを継続性と相関させて、追加の教育機関への援助投資のビジネス ケースを作成します。

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教育のための財務分析

教育財政は基金会計によって管理されており、基金ごとにその支出方法について法的制限が異なります。地区一般基金のドルは、債券措置によって資金提供される資本プロジェクトに使用することはできません。タイトル I の連邦助成金は、タイトル I の対象以外の目的に使用することはできません。 Power BI の財務ダッシュボードは、複雑なファンド会計を処理しながら、取締役会のメンバーや管理者が必要とする分析ビューを提供します。

ファンド別の予算と実績 が基礎的なレポートです。支出カテゴリ (給与、福利厚生、サービス、消耗品、資本) は、実際の支出と確定した発注書の両方を示す予算引当会計を使用して、資金ごとに採択された予算に対して追跡されます。

学校別の生徒一人当たりの支出 は、学区全体のコストを個々の学校に割り当て、各サイトでの実際の教育コストを示します。ある学校が生徒一人当たり 11,200 ドルを受け取り、別の学校が 9,400 ドルを受け取った場合、その差は特殊教育人口（費用が高い）、教師の経験レベル（給与コストが高い）、または意図的な資本の重み付けの違いを反映している可能性があります。あるいは、注意が必要な不公平を反映している可能性があります。

州および連邦の補助金コンプライアンスは、補助金の予算とスケジュールに対する支出を追跡します。年末近くに支出が不足している補助金は、実施が不十分であることを示しています。プロジェクト完了前に補助金が予算制限に近づいている場合は、予算の修正や追加の資金要請が必要であることを示しています。

複数年にわたる財務モデリング は、入学者数の動向を予測し、人員配置、施設、プログラムのコストに対する財務上の影響をモデル化します。今後 5 年間、入学者数が年間 3% 減少すると予測している学区では、今すぐ学校の統廃合、人員削減、固定費管理の計画を立てる必要があります。計画の開始が早ければ早いほど、より多くの選択肢が得られます。

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施設と運用の分析

教育施設には多額の資本投資があり、それらを効率的に管理するには、ほとんどの学区に欠けている分析が必要です。

スペース利用率分析は、学校の日中および週を通して教室の使用率を追跡します。多くの学区では、教室の利用率は平均 60 ～ 70% で、空きスペースがある一方、他のスペースは過密です。使用パターンを理解することで、より適切なスケジュール設定と長期的な施設計画が可能になります。

施設メンテナンスの 作業指示分析 は、すべての建物にわたるメンテナンス要求の量、種類、経過年数、完了ステータスを追跡します。 1 月に特定の学校で HVAC の作業指示が急増したパターンは、老朽化し​​た機器が継続的な修理ではなく交換が必要であることを示している可能性があります。

エネルギー消費分析 は、公共事業データを建物および使用状況の情報に結び付けます。建物ごとの学生 1 人あたりの 1 日当たりのエネルギーコストから、どの施設が最もエネルギー効率が悪いかがわかります。通常は、断熱性が低く、機械システムが老朽化した古い建物です。この分析により、資本の改善によって得られるエネルギーコストの削減が定量化され、インフラ投資の ROI のケースが裏付けられます。

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よくある質問

Power BI はどの学生情報システムと統合されていますか?

Power BI は、データベース レイヤーまたは API を介して、Powerschool、Infinite Campus、Tyler Technologies (Munis、Aeries)、Skyward、Synergy などの主要な K-12 SIS プラットフォームに接続します。高等教育の場合は、Ellucian Banner、PeopleSoft Campus Solutions、Workday Student がデータベースまたは API 経由で接続します。ほとんどの実装では、運用 SIS へのパフォーマンスへの影響を回避するために、データをステージング データベースに抽出し、Power BI をステージング レイヤーに接続します。

Power BI は FERPA 学生のプライバシー要件をどのように処理しますか?

Power BI は、行レベル セキュリティ (各ユーザーが許可された学生データのみを参照できるようにするアクセス制御)、公開レポート用の機密データの集約、個人を特定できる学生情報を含むデータセットのエクスポート制限、および Azure の FedRAMP 認定インフラストラクチャを通じて FERPA 準拠を処理します。 Microsoft の Student Data Privacy Addendum は、契約上の FERPA 保護を提供します。学校は、プライバシー担当者および法律顧問と協力して、適切な技術的および管理的管理を導入する必要があります。

Power BI は、EAB Navigate のような学生成功専用プラットフォームを置き換えることができますか?

Power BI は、特に SIS および LMS データに接続されている場合、学生成功プラットフォームの多くの分析機能 (早期警告スコア、コホート追跡、介入追跡) を複製できます。 EAB Navigate、Civitas Learning、Starfish などの専用プラットフォームは、Power BI がネイティブに提供しないワークフロー管理 (アウトリーチ活動の追跡、予定のスケジュール、アドバイザーのメモ) を追加します。多くの教育機関は、ワークフロー管理のための専用の学生成功プラットフォームと並行して、分析に Power BI を使用しています。

K-12 学区は Power BI で 4 年間のコーホート卒業率をどのように計算しますか?

4 年間のコーホート卒業率では、9 年生 (コーホート) に入学した各生徒を 4 年間追跡し、4 年以内に卒業したかどうかを判断する必要があります。 Power BI DAX では、これには、生徒が 9 年生に入学した年をキーとするコホート テーブル、各生徒の卒業日を示す卒業イベント テーブル、および 4 年以内に卒業した生徒を調整されたコホート数で割る計算 (転入と転校を考慮) が必要です。連邦政府の計算では、転送に関する特定のルールと、データ モデルに反映する必要がある特別な状況が使用されます。

慢性欠勤とは何ですか?また、それが重要な指標である理由は何ですか?

慢性欠席は、理由の有無にかかわらず、授業日数の 10% 以上を欠席することと定義されます。 180 日の学年度のうち 18 日を欠席する生徒は慢性的な欠席になります。研究では、幼稚園での慢性的な欠席は小学 3 年生の読解力の低下を予測し、高校での慢性的な欠席は中退の強力な予測因子であることが一貫して示されています。 Power BI の早期警告ダッシュボードは、出席パターンが定着する前に、慢性的に欠席している生徒を浮き彫りにし、支援を求めます。

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次のステップ

Power BI を使用した教育分析は、プライバシー要件、データ品質、関係者の採用に細心の注意を払って実装されると、学生の成果と教育機関の有効性を向上させます。最良のダッシュボードは、データ チームだけでなく、ダッシュボードを使用する教師、カウンセラー、管理者からの意見をもとに構築されます。

ECOSIRE の Power BI サービス には、幼稚園から高校までの学区分析と高等教育機関の研究の経験を持つ教育固有の実装が含まれています。すべての学生により良いサービスを提供するための分析能力の構築を教育機関がどのように支援できるかについては、当社までお問い合わせください。