Wertvolle Zeit sparen: Automatisierung von Datenprozessen im Bildungssektor schafft Freiräume

Science on Stage Deutschland e.V. ist ein gemeinnütziger Verein aus Berlin, der engagierte MINT-Lehrkräfte aus ganz Europa und darüber hinaus zusammenbringt und einen internationalen Transfer von gelungenen Unterrichtsideen ermöglicht – und somit die naturwissenschaftlich-technische Bildung in Schule, Wirtschaft und Gesellschaft stärkt.

In seiner langjährigen Arbeit erhebt der Verein bereits verschiedenste Daten, beispielsweise Umfragedaten von Surveymonkey mit Feedbacks zu den angebotenen Webinaren. Aber Daten aus vielen verschiedenen Quellen, wie Excel, Matomo und ClickMeeting auszuwerten und die daraus resultierenden mühsamen, zeitaufwendigen und fehleranfälligen manuellen Datenverarbeitungsaufgaben erwiesen sich als eine erhebliche Hürde.

Um beispielsweise Webinardaten analysieren zu können, war es bisher nötig, sich:

• den Export zu konfigurieren
• das CSV in Excel zu öffnen
• Daten in Excel umzustrukturieren.

Das Ziel: Entwicklung eines Codes zur Automatisierung und Strukturierung der Daten durch CorrelAid

In einem achtmonatigen Projekt arbeitete das ehrenamtliche Team von CorrelAid e.V. (einem der Civic Data Lab Konsortialpartner) eng mit Daniela Neumann von Science on Stage Deutschland e.V. zusammen – mit dem Ziel, den Zeitaufwand und die Fehleranfälligkeit bei der Extraktion und Analyse der eigenen Daten zu reduzieren.

Passend zu den Bedürfnissen von Science on Stage Deutschland e.V. entwickelte das Projektteam Code in der statistischen Programmiersprache R, um die bisher aufwendigen manuellen Prozesse (teilweise) zu automatisieren und besser zu strukturieren. Bei der Automatisierung des Datenexports spielten vor allem die jeweiligen Programmierschnittstellen (APIs) der Tools eine wichtige Rolle. Statt Daten zu angebotenen Webinaren wie bisher manuell extrahieren und aufbereiten zu müssen, reicht jetzt ein Mausklick auf „run“ in RStudio – dank vom Projektteam entwickelter Analyseskripten für relevante Metriken wie Länge, Themen und Anzahl der Teilnehmer*innen. Ein anderer Teil des Teams arbeitete an einem Prozess, der die Extraktion und Analyse anonymisierter Webtracking-Daten von Matomo zu den Download-Statistiken des Online-Bildungsmaterials von Science on Stage e.V. erleichtert.

Damit die Datenauswertung auch nicht erfahrenen Nutzer*innen zugänglich ist, wurde ein leicht bedien- und lesbares Format benötigt: Durch die Automatisierung der Prozesse stehen jetzt CSV-Dateien und HTML-Berichte mit Visualisierungen zur Verfügung, die die relevanten Metriken nach verschiedenen Kategorien aufschlüsseln. Alle Skripte sowie die dazugehörige Ordnerstruktur wurden am Ende des Projekts an Daniela und Science on Stage Deutschland e.V. zur Weiternutzung übergeben.

Acht Monate Datenprojektarbeit mit nachhaltigem Erfolg und Wirkung!

Von Beginn an war Daniela von Science on Stage Deutschland e.V. eng in den Projektprozess einbezogen und dank ihrem Engagement verstetigten sich die Ergebnisse aus der Projektphase mit großem Erfolg: Über zwei Jahre später erleichtern die erarbeiteten R-Skripte weiterhin die Arbeit des Vereins. Daniela kümmert sich eigenständig um die notwendigen Anpassungen im Code und findet immer wieder neue Anwendungsbereiche. Statt wie zuvor jedes Jahr Stammdaten aus unzähligen  Word-Bewerbungsformularen manuell kopieren und auswerten zu müssen, erledigt auch dies jetzt ein von Daniela entwickeltes R-Skript.

Science on Stage Deutschland e.V. hat durch die Automatisierung mehr Zeit für wichtigere Aufgaben und die Möglichkeit, selbstständig effizientere und weniger fehleranfällige Prozesse zur Datenauswertungen zu nutzen.

Ihr wollt selbst auch in die reale Datenpraxis gehen?

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