hvis du spør en lærer om elevenes data, vil De mest sannsynlig referere til de siste vurderingspoengene eller lesenivåene. Det er imidlertid mange biter av data lærere og administratorer bør analysere for å forstå styrken og behovene til både skolens instruksjonsprogram og individuelle studenter for å sikre at elevene oppnår på høye nivåer.
Betydningen Av Dataanalyse I Utdanning
La oss innse det – Ikke alle er begeistret av datadisaggregering, og noen lærere har det vanskelig å velge de mest relevante dataene å analysere. Noen lærere har en vanskelig tid å se forbi selve overflaten informasjonsdata gir. Men hvis det sanne målet med utdanning er å forberede hvert barn til å lykkes i nåtiden og i fremtiden, må administratorer og lærere jobbe sammen for å skrelle tilbake de mange lagene av data for å drille ned til grunnårsakene til elevers suksesser og kamper.
Identifisering av disse grunnårsakene gir lærere den informasjonen som trengs for å utvikle målrettede intervensjonsplaner for studenter, samtidig som de viser dem områdene der elevene er klare til berikelse. Grave i data og undersøke trender i elevenes prestasjoner gir administratorer denne samme type informasjon om lærere. Gjennom studentprestasjonsdata kan administratorer identifisere hull i lærerens instruksjonspraksis og gi individuell støtte samtidig som de finner innholdskunnskapseksperter.
Hvilke Typer Data Er Tilgjengelige For Lærere?
Vurderingsdata er viktig, men Er bare ett stykke nødvendig for effektiv datadreven beslutningstaking i utdanning. Det gir et øyeblikksbilde av studentens evne i det øyeblikket og gir ikke et allsidig bilde av et barn. For å få den beste forståelsen av hvordan du kan støtte elevenes vekst, må lærere gjennomgå og analysere en rekke meningsfulle data.
studentinterestundersøkelser kan gjennomføres tidlig i skoleåret for å gi nye lærere en ide om hvem barna deres er før de kommer for langt inn i læreplanen. Lærere bør passe på ikke å etse elevenes interesser i stein, selv om, fordi vi vet hva som interesserer dem i dag kan være gamle nyheter i morgen! Informasjonen fra undersøkelsene er imidlertid verdifulle nuggets som kan brukes til å begynne å bygge relasjoner og når du planlegger engasjerende leksjoner.
Deltakelsesdata, men ofte mer av et fokus for administrasjon, kan også gi lærere informasjon om en student. Studentfravær forekommer av mange grunner, og det er ikke alltid årsaken til fraværet som er viktig. Det spesifikke innholdet og hvor mye av it-studentene savner når de er fraværende, kan bidra til å forklare hvorfor elevene har problemer med å mestre ferdigheter. Holde tritt med de dagene elevene er fraværende kan hjelpe lærere planlegge individuelle undervisningsmuligheter eller tildele elevene til de aktuelle små grupper.
Disiplindata, som deltakelsesdata, gir en helt annen visning av en student. Betaler oppmerksomhet til når og hvor ofte en student er ute av klasserommet for disiplin grunner tillater lærere å forberede instruksjon for studentens retur. I tillegg, å holde styr på ukedag og tid på dagen en student har en tendens til å oppføre seg dårlig (dvs. oftere om morgenen eller alltid under matte), hjelper lærere og administrator å identifisere mønstre og utarbeide en intervensjonsplan for å takle forløperne som fører til atferden.
Formative vurderinger tillater lærere å samle inn data om elevenes læring og ta beslutninger om undervisning. Målet med formativ vurdering er å gi læreren løpende informasjon om elevenes forståelse av innholdet som undervises før de er ferdige med å dekke innholdet. Dette tillater dem å overvåke læringsbehov og fremgang. Denne typen data gir lærere umiddelbar kunnskap om hva en elev vet og ikke vet, og gir mulighet til å gjøre umiddelbare rettelser til en elevs forståelse.
Formative vurderinger kan være formelle som fullførte konseptkart og spørrekonkurranser, eller uformelle som klasseromsdiskusjoner og studentkonferanser. Noen av de beste formative vurderingsdataene kan samles inn ved å sjekke for forståelse gjennom målrettet spørsmål, som kan brukes til å skape effektiv datadrevet instruksjon.
Summative vurderinger finner sted etter at innholdet har blitt undervist og gir data om studentens mestring av innholdet. Statlige vurderinger, enhetstester og sluttprosjekter er eksempler på summative vurderinger. Mens viktig, summative vurderingsresultater er ofte mottatt for sent å informere instruksjon, og, isolert, ikke gir mye verdifull informasjon om en student. Uten en forhåndsformulert plan for omskolering av innhold basert på formative vurderingsdata, er dataene fra summative vurderinger mindre verdifulle enn andre data.
i Tillegg blir summative data ofte sett på gjennom en pass/fail-linse som er en stor bjørnetjeneste for studenter, da både ytelse og fremgang er viktige komponenter i samtaler rundt studentprestasjon.
Datadrevet Beslutningstaking I Klasserommet
når leksjoner er skrevet og instruksjon finner sted, kan det være vanskelig for lærere å overvåke elevenes reaksjoner på instruksjonen og justere basert på disse dataene. For å kunne gi den mest signifikante differensierte instruksjonen og forbedre studentutfallet, må lærerne imidlertid samle inn og deretter iverksette tiltak på dataene studentene gir. Men hvordan skal lærere undervise, overvåke og justere når de står i et klasserom med 30 studenter som har så varierende behov og evner?
Konstante samtaler mellom jevnaldrende og mellom studenter og lærere om hva de lærer, gir lærere muligheten til å ta opp misforståelser og misforståelser før de sementeres gjennom gjentatt feil praksis. Gi studentene mulighet til å snu og snakke ofte under den guidede delen av leksjonene og korrigere feilinformasjon flytende. Konferere med studenter under selvstendig praksis for å få en mer grundig forståelse av hva de vet for å fylle hull i deres læring. Lytt til feilene som blir gjort og avgjøre om frekvensen av feilene krever at de løses individuelt, under små gruppeinstruksjon eller med hele klassen.
Forsettlig overvåking av elevadferd og ytelse under instruksjon og uavhengig praksis lar lærerne vite hvilke studenter som trenger mer av sin tid og hvilke som er greit å gå videre med mindre lærerinvolvering. Se kroppsspråk under direkte instruksjon og følg opp med studenter som virket ubehagelig eller uinteressert. Når elevene arbeider selvstendig, ta anekdotiske notater om kvaliteten på sitt arbeid for å gi umiddelbar intervensjon og å planlegge for fremtidig instruksjon.
Intervensjoner kan gis under små gruppeinstruksjon eller guidet gruppeinstruksjon. Det er viktig å merke seg at disse to instruksjonsarrangementene ikke er de samme, men begge er basert på data om individuelle studenters behov (små gruppeinstruksjon har en tendens til å være standardbasert mens guidet gruppeinstruksjon er ferdighetsbasert).
Samle inn og analysere relevante data om studenter og deres læringsbehov, og raskt bruke disse dataene til å planlegge instruksjon og tiltak er nødvendig for at studentene skal oppleve suksess. Lærere som snakker om data og tilpasser læringsbaner for studenter, vil føre til forbedrede resultater for alle.