Vyu it bi v akademick m prost ed
This presentation is the property of its rightful owner.
Sponsored Links
1 / 9

Využití BI v akademickém prostředí PowerPoint PPT Presentation


  • 59 Views
  • Uploaded on
  • Presentation posted in: General

Využití BI v akademickém prostředí. Aplikace business intelligence ve studijní agendě VŠE v Praze. Jaromír Petr Lukáš Hrnčíř. Education Intelligence (EI).

Download Presentation

Využití BI v akademickém prostředí

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

Presentation Transcript


Vyu it bi v akademick m prost ed

Využití BI v akademickém prostředí

Aplikace business intelligence ve studijní agenděVŠE v Praze

Jaromír Petr

Lukáš Hrnčíř


Education intelligence ei

Education Intelligence (EI)

  • obor zabývající se využitím BI v akademickém prostředím s jeho specifiky s využitím principů data warehousing či data-driven decision making .

  • Cíle:

    • zlepšení vzdělávacího procesu,

    • prevence a zabránění vyloučení ze studia,

    • zlepšení výsledků testů

    • určení oprávněnosti nákladů.


Ei v r a ve sv t

EI v ČR a ve světě

  • Situace v ČR

    • Nepodařilo se najít dokončený či probíhající projekt využívající principů a metod EI

  • Situace ve světě

    • National Education Technology Plan (USA) →úspěšné implementace DS na středních a vysokých školách (USA)

    • Université du Québec à Montreal (CAN)

    • London School of Economics (GB)


F ze projektu bi na v e

Fáze projektu BI na VŠE

  • Zmapování metodik vhodných pro implementaci datového skladu v akademickém prostředí

  • Multikriteriální výběr metodiky

  • Aplikace metodiky v akademickém prostředí VŠE vytvořením datového skladu z dat SIS

  • Navazující analytická BI aplikace


Datov sklad na v e

Datový sklad na VŠE

  • Zdrojové systémy – analýza zdrojových dat

  • Analýza požadavků a přiřazení priorit

  • Platforma a nástroje

  • Data Stage Area (DSA) – příprava a čištění dat

  • Přenos dat do datového skladu (DHW) pomocí datových pump (ETL)

  • Výpočet faktů

  • Výstup: relační datový sklad studijních dat


Aplikace bi pro datov sklad studijn ch dat

Aplikace BI pro datový sklad studijních dat

  • Postup tvorby BI aplikace a prezentace dat uživateli v rámci řešení Oracle:

    • tvorba BI objektů v aplikaci AWM (dimenze, ukazatele, kostky)

    • „namapování“ vytvořených objektů na data v datovém skladu a výpočet agregací

    • prezentace dat s využitím definovaných objektů ve zvoleném prezentačním nástroji

  • Prezentace dat:

    • základní kontingenční tabulky aplikace MS Excel

    • tzv. add-in modul pro MS Excel (přímé připojení do Oracle)

    • server Oracle Application Services (poskytuje tzv. „dashboards“, prezentace dat pomocí webového prohlížeče).

  • Současná neexistence tzv. DOLAP řešení od Oracle.


Uk zka v stupu

Ukázka výstupu

  • Studijní výsledky - bakalářské zkoušky

  • Výsledky z období 2001-2005.

  • Studijní výsledky bakalářských zkoušek seřazeny dle procetního podílu úspěšně složených bakalářských zkoušek.

  • Nad průměrem školy Fakulta mezinárodních vztahů a Fakulta financí a účetnictví.

  • Praktický dopad pro uživatele informací – možnost identifikace problémových bakalářských zkoušek a aplikace příslušných opatření (např. úprava času věnovaného na výuku problémového předmětu).

  • Výsledkem je tak naplnění cíle EI – zlepšení vzdělávacího procesu a příp. také prevence problémů


Identifikace rizikov ch student

Identifikace rizikových studentů

  • BI/DW systém umožňuje v současné době provádět identifikaci rizikových studentů

  • Rizikový student má alespoň jeden z následujících znaků:

    • riziko ztráty kreditů,

    • riziko neabsolvování BZ (2 neúspěšné pokusy),

    • student prošel nebo opakovaně prochází tzv. „recyklací“

    • studenti s přerušeným studiem

  • Praktický význam informací o rizikových studentech

    • na základě těchto informací je možné předcházet studijním problémům a naplňovat tak základní cíle EI (zlepšení studijního procesu, prevence vyloučení ze studia, zlepšení studijních výsledků)

    • dále je možné na základě vyhodnocení těchto informací nabídnout studentům např. individuální studijní program


Budouc mo nosti roz en bi dw syst mu

Budoucí možnosti rozšíření BI/DW systému

  • Informace o přestupu studentů mezi katedrami/fakultami.

  • Informace o studentech na vedlejších specializacích.

  • Podrobnější údaje o průběhu studia:

    • již splněné studijní povinnosti,

    • povinnosti zbývající k úspěšnému dokončení studia,

    • zajímavé především z hlediska procesu plánování předmětů a kurzů na budoucí semestr.

  • Informace o registracích a zápisech – podpora plánování kurzů a jejich kapacit.

  • Státní bakalářské a inženýrské zkoušky.

  • Problematika studijních plánů:

    • kolik studentů je v jakém plánu,

    • kolik studentů zbývá v dobíhajících plánech.


  • Login