hvis du spørger en lærer om deres elevers data, vil de højst sandsynligt henvise til de seneste vurderingsresultater eller læseniveauer. Der er dog mange stykker data lærere og administratorer bør analysere for fuldt ud at forstå styrker og behov i både skolens instruktionsprogram og individuelle studerende for at sikre, at eleverne opnår på høje niveauer.
betydningen af dataanalyse i uddannelse
lad os se det i øjnene – ikke alle er begejstrede for dataopdeling, og nogle lærere har svært ved at vælge de mest relevante data, der skal analyseres. Nogle undervisere har svært ved at se forbi de meget overfladeinformationsdata, der giver. Men hvis det sande mål med uddannelse er at forberede hvert barn til at få succes i nutiden og i fremtiden, skal administratorer og lærere arbejde sammen for at skrælle de mange lag af data tilbage for at bore ned til de grundlæggende årsager til elevernes succeser og kampe.
identificering af disse grundlæggende årsager giver undervisere de oplysninger, der er nødvendige for at udvikle målrettede interventionsplaner for studerende, samtidig med at de viser dem de områder, hvor studerende er klar til berigelse. At grave i data og undersøge tendenser i studerendes præstationer giver administratorer den samme type information om lærere. Gennem studerendes præstationsdata er administratorer i stand til at identificere huller i lærerinstruktionspraksis og yde individualiseret support, samtidig med at de finder eksperter i indholdskendskab.
hvilke typer Data er tilgængelige for lærere?
Vurderingsdata er vigtige, men er kun et stykke nødvendigt for effektiv datadrevet beslutningstagning i uddannelsen. Det giver et øjebliksbillede af en studerendes evne i det øjeblik og giver ikke et allround billede af et barn. For at få den bedste forståelse af, hvordan man understøtter studerendes vækst, undervisere skal gennemgå og analysere en række meningsfulde data.
studenterinteresseundersøgelser kan afsluttes tidligt i skoleåret for at give nye lærere en ide om, hvem deres børn er, før de kommer for langt ind i læseplanen. Lærere skal passe på ikke at ætse elevernes interesser i sten, selvom, fordi vi ved, hvad der interesserer dem i dag, kan være gamle nyheder i morgen! Imidlertid, oplysningerne fra undersøgelserne er værdifulde nuggets, der kan bruges til at begynde at opbygge relationer og når man planlægger engagerende lektioner.
tilstedeværelsesdata, selvom de ofte er mere fokus for administration, kan også give lærere information om en studerende. Studerendes fravær forekommer af mange grunde, og det er ikke altid grunden til fraværet, der er vigtigt. Det specifikke indhold, og hvor meget af det studerende savner, når de er fraværende, kan hjælpe med at forklare, hvorfor studerende har svært ved at mestre færdigheder. At holde trit med de dage, studerende er fraværende, kan hjælpe lærere med at planlægge individuelle undervisningsmuligheder eller tildele studerende til de relevante små grupper.
Disciplindata, som deltagelsesdata, giver et meget andet syn på en studerende. At være opmærksom på, hvornår og hvor ofte en studerende er ude af klasseværelset af disciplinære grunde, giver lærerne mulighed for korrekt at forberede instruktion til den studerendes tilbagevenden. Hertil kommer, at holde styr på ugedagen og tidspunktet på dagen en studerende har tendens til at opføre sig forkert (dvs.oftere om morgenen eller altid under matematik) hjælper lærere og administratorer med at identificere mønstre og udtænke en interventionsplan for at adressere de fortilfælde, der fører til adfærd.
Formative vurderinger giver lærere mulighed for at indsamle data om studerendes læring og træffe beslutninger om instruktion. Målet med formativ vurdering er at give læreren løbende information om studerendes forståelse af det indhold, der undervises, før de er færdige med at dække indholdet. Dette giver dem mulighed for at overvåge læringsbehov og fremskridt. Disse typer data giver lærerne øjeblikkelig viden om, hvad en studerende ved og ikke ved, og giver mulighed for at foretage øjeblikkelige rettelser til en studerendes forståelse.
Formative vurderinger kan være formelle som udfyldte Konceptkort og test, eller uformelle som klassediskussioner og studenterkonferencer. Nogle af de bedste formative vurderingsdata kan indsamles ved at kontrollere forståelse gennem målrettet afhøring, som kan bruges til at skabe effektiv datadrevet instruktion.
Summative vurderinger finder sted efter indhold er blevet undervist og giver data om studerendes beherskelse af indhold. Statsvurderinger, enhedstest og endelige projekter er eksempler på summative vurderinger. Selvom det er vigtigt, summative vurderingsresultater modtages ofte for sent til at informere instruktion, og, isoleret, giver ikke meget værdifuld information om en studerende. Uden en forudformuleret plan for genundervisningsindhold baseret på formative vurderingsdata er dataene fra summative vurderinger mindre værdifulde end andre data.
derudover ses summative data ofte gennem en pass/fail-linse, som er en enorm bjørnetjeneste for studerende, da både ydeevne og fremskridt er vigtige komponenter i samtaler omkring studerendes præstation.
datadrevet beslutningstagning i klasseværelset
når lektioner er skrevet og instruktion finder sted, kan det være svært for lærere at overvåge elevernes reaktioner på instruktionen og justere ud fra disse data. Imidlertid, for at give den mest betydningsfulde differentierede instruktion og forbedre studerendes resultater, lærere skal indsamle og derefter handle på de data, som studerende leverer. Men hvordan skal lærerne undervise, overvåge og justere, når de står i et klasseværelse med 30 studerende, der har så forskellige behov og evner?
konstante samtaler mellem jævnaldrende og mellem studerende og lærere om, hvad de lærer, giver lærerne chancen for at tackle misforståelser og misforståelser, før de cementeres gennem gentagen forkert praksis. Giv eleverne mulighed for at vende og tale ofte under den guidede del af lektionerne og rette misinformation flydende. Konferere med studerende under uafhængig praksis for at få en mere dybdegående forståelse af, hvad de ved for at udfylde huller i deres læring. Lyt til de fejl, der foretages, og beslut om hyppigheden af fejlene kræver, at de behandles individuelt, under undervisning i små grupper eller med hele klassen.
forsætlig overvågning af studerendes adfærd og ydeevne under instruktion og uafhængig praksis lader lærere vide, hvilke studerende der har brug for mere af deres tid, og hvilke der er okay at gå videre med mindre lærerinddragelse. Se kropssprog under direkte instruktion, og følg derefter op med studerende, der syntes ubehagelige eller uinteresserede. Når studerende arbejder uafhængigt, tage anekdotiske noter om kvaliteten af deres arbejde for at give øjeblikkelig indgriben og planlægge fremtidig instruktion.
interventioner kan leveres under instruktion i lille gruppe eller guidet gruppeinstruktion. Det er vigtigt at bemærke, at disse to instruktionsordninger ikke er de samme, men begge er baseret på data om de enkelte studerendes behov (undervisning i små grupper har tendens til at være standardbaseret, mens guidet gruppeinstruktion er færdighedsbaseret).
indsamling og analyse af relevante data om studerende og deres læringsbehov og hurtig brug af disse data til at planlægge instruktion og interventioner er nødvendig for, at eleverne kan opleve succes. Undervisere, der taler om data og tilpasser læringsstier for studerende, vil føre til forbedrede resultater for alle.