Egy tanuló számokban való összefoglalása. Chatchai Kritsetsakul / shutterstock.com

A szülői értekezleten első osztályos tanárommal szemben ültem az asztal mellett egy 6 éves gyerek számára készült székben. A tanár rámutatott a vörös tintával felvázolt százalékokra. Néztem és hallgattam.

- Ez a szám - mondta a lány - az ő Lexile-pontszáma. Folytatta, és mutatóujját végigmozgatta egy által létrehozott asztalon MetaMetrics. - Itt van az életkorának megfelelő normál tartomány. Tehát azt akarod, hogy ilyen szintű könyveket olvasson.

Matematikai teljesítményéről készített beszámoló nagyjából ugyanúgy zajlott: több százalék, tartomány és „szint”, amelyet néha különböző szerzői jog által védett mértékekből számítottak ki.

Ekkor már nehezen tudtam követni. Csendben csodálkoztam: Ph.D.-vel rendelkezem a tanításban és a tanulásban, és nem értem, hogy ezek az adatok mit mondanak a gyerekemről. Mit hoznak más szülők ezekből a találkozókból?

Amikor a tanár szünetet tartott egy lélegzetvételre, hátra dőltem, amennyire az apró szék engedte. Felnézett a munkalapok lépcsőjéről, elkapva a tekintetemet. Megragadtam a pillanatot. - Beszél valaha Mac-szel? Megkérdeztem. - Úgy értem, tudod, mi tetszik neki, mi érdekli? Ez egy jó módja annak, hogy könyveket válasszon ki számára az érdeklődése alapján. A MetaMetrics nem tudja, mi izgatja Macet (nem az igazi neve) a tanulás miatt. Mosolygott, és nyugodtan visszahúzódott a székébe is.

Nem elég, ha adatokat gyűjtünk egy hallgatóról. Úgy gondolom, hogy az adatok nem helyettesíthetik a fiatalokkal való kapcsolat kialakítását. Pedig az adatokkal jól dolgozó középiskolai tanárok, azok, akik százalékosan mérni és beszélni tudják, jól csinálják a munkát. Ez a „big data” korában tanít.

Adatban gazdag iskolák

Az iskolákon a közelmúltban elszámoltathatósági nyomás miatt a gyermek nem marad hátra, ami azt jelenti, hogy a tanárok egyre inkább a diákok adatait használják fel a tájékoztatáshoz mind a tantermi oktatás, mind az iskolai fejlesztés.

Csak olvassa el az a első bekezdését 2009 összefoglaló az Oktatási Minisztériumtól az adatok fontosságának megismerése érdekében az iskolákban:

Az oktatási adatok gyűjtése, elemzése és felhasználása kulcsfontosságú a No Child Left Behind (NCLB) által elképzelt hallgatói eredmények javításában. Az adatok felhasználása az oktatási döntéshozatalban várhatóan az oktatási rendszer minden rétegére kiterjed - a szövetségi államtól az állami, kerületi, iskolai és tantermi szintig.

Egy 2007 felmérésben az ország 1,039 iskolai körzetéből az Oktatási Minisztérium megállapította, hogy 100% -ban fenntartott egy hallgatói információs rendszert olyan adatokkal, mint az országos értékelések, demográfiai adatok, látogatottság és magatartás tesztjei.

Olyan programokkal, mint PowerSchool, Végtelen campus és a Ég felé - mindegyik gyermekenként havonta több mint 5 USD-t számít fel - ezek a hallgatói információs rendszerek egyablakos ügyintézést ígérnek a körzet tanulói és iskolai adatainak minden aspektusának nyomon követésére.

Ideális esetben ezek a rendszerek segítik a tanárokat abban, hogy csapatban, más tanárokkal és az iskolavezetőkkel nézzék meg a diákok adatait. De az, hogy a különféle körzetek tanárai hogyan értelmezik, használják vagy figyelmen kívül hagyják az adatokat, még mindig nyitott kérdés.

Egyes körzetekben a tanárok megkövetelték adattudás-képzések amelyek megmutatják nekik, hogyan kell értelmezni a hallgatói adatokat, és ennek megfelelően módosítani az oktatásukat. Más, képzések nélküli körzetekben a tanároknak nincs kohéziós tervük arra, hogy mit kezdjenek mindezekkel az adatokkal, így a big data törekvés értelmetlennek tűnik.

Néhány körzet oktatja a tanárokat a hallgatói adatok felmérésére. AVAVA / shutterstock.com

A hallgató igényeinek megragadása

Ahogy Toni Morrison mondta egyszer, "Az adatok nélküli bölcsesség csak sejtés." Csak a gyermekekkel kapcsolatos adatok nem egyenértékűek azzal, hogy jól élnek, vagy reményteli jövővel rendelkeznek.

Gyakran éppen az ellenkezője igaz. A diákokat kizárják a lehetőségekből, mert korlátozott adatpontok alapján „gyengén teljesítőnek” tekintik őket. A teher a hallgatót terheli, hogy javuljon, nem pedig kérdezi, hogy a rendszer hogyan bukik meg a gyerekkel.

Úgy gondolom, hogy az iskoláknak több adatbölcsesség fejlesztésére kell összpontosítaniuk - figyelembe véve az adatok erejét a jobb jövőbe vezető utak kiépítésében. Ez azt jelenti, hogy minden pedagógus, legyen az szülõ vagy tanár, okosan használja az adatokat: mérlegelve, hogy mit tesz és mit nem mutat, figyelembe véve ezeket az adatokat a nagyobb társadalmi kontextusban, és áttekintve a gyermek életének múltbeli tapasztalatait és trendjeit, hogy átgondoltan tervezze meg a jövő.

Egyre inkább, oktatáskutatás ösztönzi a tanárok, hogy bővítsék az adatok meghatározását olyan forrásokkal, amelyek meghaladják a kötelező értékeléseket: tantermi megfigyelési adatok, egyenként rögzítve beszélgetések egy hallgatóval, és videók arról, hogy a hallgatók hogyan beszélnek és gesztus egy matematikai probléma feldolgozása közben.

Ezek az adatformák együttesen felhasználva árnyaltabb képet festenek egy gyermekről, olyan szempontokat rögzítve, amelyeket nem mér az állam által előírt teszt.

A szülők és a tanárok még több olyan adatpontra gondolhatnak, amelyek egy nagyobb gyermekkori szociális, kulturális és gazdasági dinamikára mutatnak rá.

Fizikailag és érzelmileg készen áll-e a tanuló az osztályban való sikerre? Sharomka / shutterstock.com

Mac Lexile-pontszáma nem számol azzal, hogy két hétig nem érdeklődik az Északi-sark kutyáiról. De arról, hogy a Mac mit szeret otthon csinálni, kiegészítő információkat nyújtana a lehetséges könyvtémákról. A MetaMetrics nem tudta, hogy anya elfelejtette elküldeni az ebédjét az iskolába, és nem hajlandó enni a büfében; Mac éhes volt, amikor elkészítette azokat a matematikai feladatlapokat. Gyors értékelés a Mac-en szocioemocionális állapot mielőtt a matematikai munkával foglalkozna, a teszt felénél megmagyarázhatja, hogy kifogyott a gőz.

Mac pedig egy kiváltságos fehér férfi, akinek nem szabad stresszt okoznia rasszizmus, szexizmus vagy gazdasági instabilitás, sok hallgató napi realitása, amelyet egyetlen mutató teljesen töröl. Gyors értékelések megfélemlítés a szorongás például értelmesen kidolgozhat egy MetaMetrics táblázatot a tanárok és a szülők számára.

Innentől kezdve a felnőttek, remélhetőleg a hallgatókkal együtt, átgondolhatják ezeket a kiegészítő adatpontokat, hogy elkészítsenek egy tervet, amely megválaszolja az olvasás és a matematika különböző okait, és mindenki reméli.

Az adatbölcsesség vezérelvként való felhasználása jelenti a komoly oktatást.

A szerzőről

Katie Headrick Taylor, a tanulástudomány és az emberi fejlődés adjunktusa, Washington Egyetem

Ezt a cikket újra kiadják A beszélgetés Creative Commons licenc alatt. Olvassa el a eredeti cikk.

Kapcsolódó könyvek

at InnerSelf Market és Amazon