Power BI for Education：入学、绩效和财务报告

教育机构收集了大量有关学生的数据，但其中大部分数据仍然孤立地存储在学生信息系统、学习管理平台和财务系统中，彼此之间从不通信。学区管理员在没有实时人口统计数据的情况下做出招生决定。校长在六个月后对考试成绩做出反应。财务团队花费数周时间编写可以自动化的国家资助报告。

Power BI 将教育机构的分析态势从被动变为主动 — 将学生信息系统、LMS 平台、评估数据库和财务系统连接到一个统一的分析环境中，为每个利益相关者提供适合其角色的见解。本指南介绍了 K-12 学区、社区学院和大学如何实施 Power BI 来提高学生成绩和机构效率。

要点

• Power BI 连接到 Powerschool、Infinite Campus、Ellucian Banner 和其他 SIS 平台以进行统一注册分析
• 早期预警系统利用出勤率、成绩和行为指标识别有风险的学生
• 毕业率分析跟踪队列从入学到完成的进度
• 财务分析将每个学生的支出与资源分配决策的结果指标联系起来
• 股权分析分解绩效数据，以揭示需要干预的成就差距
• 使用 Power BI 的分页报告功能自动生成认证报告
• 设施利用率分析优化空间规划和资本投资决策
• 员工效能分析将学生成果数据与专业发展投资结合起来

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教育分析合规性和隐私

学生数据隐私是任何教育分析实施中首先要考虑的因素。 FERPA（家庭教育权利和隐私法案）管辖美国的学生记录隐私，COPPA 增加了对 13 岁以下学生的保护。在国际上，GDPR 和特定国家/地区的教育隐私法适用。

Power BI 的教育合规性功能：

行级安全性 (RLS) 确保教师只能看到他们的学生，校长只能看到他们的学校，学区管理员可以看到完整的作品集。这可以防止未经授权访问个人学生记录，同时在每个级别启用适当的分析。

聚合和去识别化：更广泛的社区（学校董事会、公共报告）可访问的人口级别仪表板应显示聚合数据（百分比、计数、平均值），而不是单个学生记录。 FERPA 的“小单元”抑制规则（通常抑制学生人数少于 10 名的单元）可防止间接识别。

Azure 合规性：托管 Power BI Premium 的 Microsoft Azure 拥有 FedRAMP 授权并提供符合 FERPA 的云服务。 Microsoft 学生数据隐私附录 (DPA) 提供符合 FERPA 要求的合同保护。

数据保留策略：Power BI 租户设置可以限制数据的保留时间以及是否允许导出敏感的学生数据集。

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入学分析

入学是教育经费和规划的命脉。对于 K-12 学区，国家资助跟随学生——入学变化直接影响预算。对于高等教育来说，学费收入和机构能力规划取决于准确的入学预测。

入学趋势仪表板显示当前入学情况（按学校、年级和人口群体）与前几年和预测的比较。一个学区预计有 5,200 名学生，但实际入学人数为 4,870 人，面临 400 万美元的资金缺口（每名学生 12,000 美元），需要调整预算。

人口变化分析跟踪学生群体的构成如何随时间变化。不断增长的 ELL（英语学习者）人口需要额外的支持服务。增加免费/减少午餐资格标志着出勤地区的经济变化，这会影响资源需求和资金（第一章资格）。

出勤边界优化是一个更高级别的注册分析应用程序。 Power BI 的绘图功能根据出勤边界图显示学校入学水平，识别接近容量的学校，而邻近学校有可用座位。空间分析支持有关边界调整以平衡招生的讨论。

转学和流动跟踪衡量一年中有多少学生转入或转出每所学校。学生频繁转学的高流动性学校在提供教学连续性方面面临着重大挑战。了解流动模式（哪些学校正在失去学生，哪些选择）可以为竞争性和计划性反应提供信息。

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学生表现和预警系统

最有影响力的教育分析应用程序是在失败之前识别落后的学生，并在问题变得不可逆转之前触发干预措施。早期预警系统 (EWS) 使用脱离学习和学业困难的领先指标，为辅导员和教师提供需要支持的学生的优先名单。

预警指标通常包括：

• 出勤率（长期缺勤：缺勤 10% 或更多）
• 核心科目（数学、ELA）课程不及格
• 行为事件（纪律处分）
• 年级水平的阅读和数学能力（低于年级水平是日后失败的重要预测因素）
• 高中生的学分积累（落后于学分要求）

Power BI 的 EWS 仪表板根据这些指标的加权组合为每个学生分配一个风险级别（绿色/黄色/红色）。进入红色状态的学生会出现在辅导员的仪表板上，并突出显示其特定的风险因素。辅导员不仅可以了解学生是否面临风险，还可以了解主要驱动因素是否是出勤、成绩或行为，从而提供适当的干预措施。

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

群组毕业率跟踪跟踪每个入学班级的四年（或大学六年）旅程。四年组毕业率（联邦责任指标）的计算方法是用四年内毕业的学生人数除以同一组中九年级的学生人数。 Power BI 跟踪当前群体的轨迹，并标记那些未能按时毕业的学生。

纵向成长分析超越了地位（学生是否达到当前年级标准）到成长（学生相对于起点进步了多少）。进入学年时处于第 10 个百分位并最终处于第 25 个百分位的学生表现出显着的增长，而进入学年时处于第 90 个百分位数并最终处于第 85 个百分位的学生可能会表现出较低的增长。增值分析将学校和教师的成长归功于学校和教师，而不仅仅是地位。

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成就差距分析

公平分析——检查按种族/民族、收入、残疾状况和英语学习者状况分类的绩效数据——既是联邦问责要求，也是道德要求。 Power BI 的公平仪表板可以显示学区、学校、教师和学生级别的成绩差距。

按分组划分的熟练率显示每个学校和年级的每个人口分组中达到熟练程度标准的学生百分比。当一个学区的白人和亚裔美国学生的数学熟练程度分别为 72% 和 68%，而黑人和西班牙裔学生的数学熟练程度分别为 31% 和 28% 时，这种差距就不是认知问题，而是需要系统性应对的结构性问题。

机会差距分析调查与成绩差距相关的条件：获得高级课程（AP、IB、天才课程）、经验丰富且有资格的教师、稳定的出勤率和行为环境。面临多重机会差距的学生更有可能表现出成绩差距。这些分析帮助地区领导从观察差距转向了解其根本原因。

差别纪律率按学生人口群体跟踪停学、开除和办公室转介率。当黑人学生因类似行为违规而被停学的比例是白人学生的三倍时，这就是一个纪律公平问题——数据为恢复性司法规划和员工培训提供了依据。

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高等教育分析

社区学院、四年制大学和研究生机构的分析需求超出了 K-12 的范围，尤其是在招生管理、学生成功和机构研究方面。

课程成功率分析 跟踪以 C 或更高成绩通过每门课程的学生百分比，按部分、教师、一天中的时间、授课模式（面对面与在线）和学生人数进行分类。成功率系统性较低的部分要么是课程设计问题、教师支持需求，要么是课程先决条件和学生准备之间的不一致。

保留和持久性分析跟踪学生是否每学期返回以及完成学位的进度。 First-year retention is the most-watched metric in higher education — national averages hover around 72% for four-year institutions and 58% for two-year institutions. Power BI 确定哪些学生特征（全日制身份、住房、工作时间、第一代身份）可以预测保留风险，从而实现有针对性的推广。

获得学位的时间分析跟踪学生完成课程所需的时间相对于设计的课程长度。比课程设计时间长 50% 的学生正在积累额外的学费债务并推迟进入劳动力市场。该分析确定了哪些计划结构、建议实践或先决条件序列造成了最大的延迟，从而实现了有针对性的计划重新设计。

经济援助分析将援助计划与保留和毕业结果联系起来。财务需求未得到满足的学生的流失风险明显更高。 Power BI 确定了学生出勤成本与援助计划之间的差距，并将其与坚持性相关联 - 为额外的机构援助投资提供了商业理由。

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教育财务分析

教育经费受基金会计管理——不同的基金对其支出方式有不同的法律限制。地区普通基金不能用于通过债券措施资助的资本项目。第一章联邦拨款不能用于非第一章合格用途。 Power BI 的财务仪表板可处理基金会计的复杂性，同时提供董事会成员和管理人员所需的分析视图。

按基金划分的预算与实际是基础报告。支出类别（工资、福利、服务、供应、资本）根据所采用的预算按基金进行跟踪，并通过保留会计显示实际支出和承诺的采购订单。

学校的每名学生支出将学区范围内的成本分配给各个学校，以显示每个地点的真实教育成本。当一所学校每名学生获得 11,200 美元而另一所学校获得 9,400 美元时，这种差异可能反映了特殊教育人口（更高的成本）、教师经验水平（更高的工资成本）或故意的公平权重的差异，或者可能反映了需要关注的不平等。

州和联邦拨款合规性根据拨款预算和时间表跟踪支出。接近年底的赠款支出不足表明落实不足。在项目完成之前赠款接近预算限额，表明需要修改预算或提出补充资金请求。

多年财务模型预测入学趋势，并对人员配置、设施和项目成本的财务影响进行建模。预计未来五年每年入学率下降 3% 的学区现在需要规划学校合并、人员削减和固定成本管理——规划越早开始，可用的选择就越多。

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设施和运营分析

教育设施代表着巨大的资本投资，有效管理它们需要大多数学区所缺乏的分析能力。

空间利用率分析跟踪整个教学日和教学周的教室使用率。在许多地区，教室平均利用率为 60-70%——有些空间是空的，而其他空间则过于拥挤。了解利用模式可以更好地进行调度和长期设施规划。

设施维护工单分析跟踪所有建筑物的维护请求的数量、类型、寿命和完成状态。一月份某所学校的暖通空调工作订单激增的模式可能表明老化设备需要更换而不是继续维修。

能源消耗分析 将公用事业数据与建筑和使用信息连接起来。按建筑物计算的每名学生每天的能源成本揭示了哪些设施是能源效率最低的——通常是隔热性能差和机械系统老化的老建筑。该分析量化了资本改善所带来的能源成本节省，支持基础设施投资的投资回报率案例。

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常见问题

Power BI 与哪些学生信息系统集成？

Power BI 通过其数据库层或 API 连接到主要的 K-12 SIS 平台，包括 Powerschool、Infinite Campus、Tyler Technologies（Munis、Aeries）、Skyward 和 Synergy。对于高等教育，Ellucian Banner、PeopleSoft Campus Solutions 和 Workday Student 通过数据库或 API 进行连接。大多数实现将数据提取到临时数据库并将 Power BI 连接到临时层，以避免对生产 SIS 的性能影响。

Power BI 如何处理 FERPA 学生隐私要求？

Power BI 通过行级安全性（访问控制确保每个用户只能看到授权的学生数据）、面向公众的报告的敏感数据聚合、包含个人身份学生信息的数据集的导出限制以及 Azure 的 FedRAMP 授权基础结构来处理 FERPA 合规性。 Microsoft 的学生数据隐私附录提供了 FERPA 合同保护。学校应与其隐私官和法律顾问合作，实施适当的技术和行政控制。

Power BI 能否取代 EAB Navigate 等专门的学生成功平台？

Power BI 可以复制学生成功平台的许多分析功能 - 早期预警分数、队列跟踪、干预跟踪 - 特别是在连接到 SIS 和 LMS 数据时。 EAB Navigate、Civitas Learning 或 Starfish 等专用平台添加了 Power BI 本身不提供的工作流管理（跟踪外展活动、预约安排、顾问注释）。许多机构使用 Power BI 进行分析，并使用专用的学生成功平台进行工作流管理。

K-12 学区如何在 Power BI 中计算四年队列毕业率？

四年队列毕业率要求在四年内跟踪每个进入九年级（队列）的学生，并确定他们是否在四年内毕业。在 Power BI DAX 中，这需要：按学生进入九年级的年份键入的队列表、显示每个学生毕业日期的毕业事件表，以及将四年内毕业的学生除以调整后的队列计数（考虑转入和转出）的计算。联邦计算使用有关转移和特殊情况的特定规则，这些规则必须反映在数据模型中。

什么是长期缺勤？为什么它是一个关键指标？

长期缺勤被定义为因任何原因缺勤 10% 或以上（有故或无故）。学生在 180 天的学年中旷课 18 天，即为长期缺课。研究一致表明，幼儿园长期缺勤预示着三年级阅读能力较低，而高中长期缺勤则预示着辍学。 Power BI 的预警仪表板会在长期缺席的学生出勤模式变得根深蒂固之前，对他们进行宣传。

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后续步骤

使用 Power BI 进行教育分析，在实施时认真关注隐私要求、数据质量和利益相关者采用，可以提高学生的成绩和机构效率。最好的仪表板是根据使用仪表板的教师、辅导员和管理员（而不仅仅是数据团队）的意见构建的。

ECOSIRE 的 Power BI 服务 包括具有 K-12 地区分析和高等教育机构研究经验的教育特定实施。联系我们讨论如何帮助您的机构建立分析能力，以便更好地为每个学生服务。