vyu it bi v akademick m prost ed
Download
Skip this Video
Download Presentation
Využití BI v akademickém prostředí

Loading in 2 Seconds...

play fullscreen
1 / 9

Využití BI v akademickém prostředí - PowerPoint PPT Presentation


  • 84 Views
  • Uploaded on

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

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about ' Využití BI v akademickém prostředí ' - haracha


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.
ad