om du frågar någon lärare om elevernas data kommer de sannolikt att referera till de senaste bedömningsresultaten eller läsnivåerna. Det finns dock många bitar av data lärare och administratörer bör analysera för att fullt ut förstå styrkorna och behoven hos både skolans instruktionsprogram och enskilda elever för att säkerställa att eleverna uppnår på höga nivåer.
betydelsen av dataanalys i utbildning
låt oss inse det – inte alla är upphetsade av datauppdelning, och vissa lärare har svårt att välja de mest relevanta uppgifterna att analysera. Vissa lärare har svårt att se förbi de mycket ytinformationsdata som tillhandahålls. Men om det verkliga målet med utbildning är att förbereda varje barn för att lyckas i nuet och i framtiden, måste administratörer och lärare arbeta tillsammans för att dra tillbaka de många lagren av data för att borra ner till grundorsakerna till elevernas framgångar och kamp.
identifiera dessa grundorsaker ger lärare den information som behövs för att utveckla riktade interventionsplaner för studenter samtidigt som de visar de områden där eleverna är redo för anrikning. Att gräva i data och undersöka trender i elevernas prestationer ger administratörer samma typ av information om lärare. Genom studentprestationsdata kan administratörer identifiera luckor i lärarinstruktionspraxis och ge individualiserat stöd samtidigt som de hittar experter på innehållskunskap.
vilka typer av Data finns tillgängliga för lärare?
Bedömningsdata är viktiga men är bara en del som är nödvändig för ett effektivt datadrivet beslutsfattande i utbildningen. Det ger en ögonblicksbild av en elevs förmåga just nu och ger inte en allround bild av ett barn. För att få den bästa förståelsen för hur man stöder studenttillväxt måste lärare granska och analysera en mängd meningsfulla data.
studentintresseundersökningar kan genomföras tidigt på läsåret för att ge nya lärare en uppfattning om vem deras barn är innan de går för långt in i läroplanen. Lärare bör se till att inte etsa elevernas intressen i sten, fastän, eftersom vi vet vad som intresserar dem idag kan vara gamla nyheter i morgon! Informationen från undersökningarna är dock värdefulla nuggets som kan användas för att börja bygga relationer och när man planerar engagerande lektioner.
Närvarodata, även om det ofta är mer fokus för administration, kan också ge lärare information om en elev. Studentens frånvaro uppstår av många anledningar, och det är inte alltid orsaken till frånvaron som är viktig. Det specifika innehållet och hur mycket av det eleverna saknar när de är frånvarande kan hjälpa till att förklara varför eleverna har svårt att behärska färdigheter. Att hålla jämna steg med de dagar eleverna är frånvarande kan hjälpa lärare att planera individuella undervisningsmöjligheter eller tilldela eleverna till lämpliga små grupper.
Disciplindata, som närvarodata, ger en mycket annorlunda bild av en student. Att uppmärksamma när och hur ofta en elev är ute av klassrummet av disciplinskäl gör det möjligt för lärare att ordentligt förbereda instruktioner för studentens återkomst. Dessutom, att hålla reda på veckodag och tid på dagen en elev tenderar att missköter sig (dvs oftare på morgonen eller alltid under matte) hjälper lärare och administratör att identifiera mönster och utforma en interventionsplan för att ta itu med de antecedenter som leder till beteenden.
formativa bedömningar gör det möjligt för lärare att samla in data om elevernas lärande och fatta beslut om undervisning. Målet med formativ bedömning är att ge läraren löpande information om elevernas förståelse av innehållet som lärs ut innan de är färdiga med innehållet. Detta gör det möjligt för dem att övervaka inlärningsbehov och framsteg. Dessa typer av data ger lärare omedelbar kunskap om vad en elev vet och inte vet, och ger möjlighet att göra omedelbara korrigeringar till en elevs förståelse.
formativa bedömningar kan vara formella som färdiga konceptkartor och frågesporter, eller informella som klassrumsdiskussioner och studentkonferenser. Några av de bästa formativa bedömningsdata kan samlas in genom att kontrollera förståelse genom målmedveten ifrågasättning, som kan användas för att skapa effektiv datadriven instruktion.
summativa bedömningar sker efter att innehållet har undervisats och ger data om studenternas behärskning av innehåll. Statliga bedömningar, enhetstester och slutprojekt är exempel på summativa bedömningar. Även om det är viktigt, summativa bedömningsresultat mottas ofta för sent för att informera instruktioner, och, isolerat, ger inte mycket värdefull information om en student. Utan en förformulerad plan för återundervisning av innehåll baserat på formativa bedömningsdata är de data som erhållits från summativa bedömningar mindre värdefulla än andra data.
dessutom ses summativa data ofta genom en pass/fail-lins som är en stor missnöje för studenter, eftersom både prestanda och framsteg är viktiga komponenter i samtal kring studentprestation.
datadrivet beslutsfattande i klassrummet
när lektioner har skrivits och instruktioner äger rum kan det vara svårt för lärare att övervaka elevernas reaktioner på instruktionen och justera utifrån dessa data. Men för att ge den mest betydande differentierade undervisningen och förbättra elevernas resultat måste lärare samla in och sedan vidta åtgärder på de uppgifter som eleverna tillhandahåller. Men hur ska lärare undervisa, övervaka och justera när de står i ett klassrum med 30 elever som har så olika behov och förmågor?
ständiga samtal mellan kamrater och mellan elever och lärare om vad de lär sig ger lärare chansen att ta itu med missuppfattningar och missförstånd innan de cementeras genom upprepad felaktig övning. Ge eleverna möjlighet att vända och prata ofta under den guidade delen av lektionerna och korrigera felinformation flytande. Rådgör med studenter under självständig övning för att få en djupare förståelse för vad de vet för att fylla hål i sitt lärande. Lyssna på de fel som görs och bestäm om frekvensen av felen kräver att de behandlas individuellt, under liten gruppinstruktion eller med hela klassen.
avsiktlig övervakning av elevernas beteende och prestanda under undervisning och oberoende praktik låter lärare veta vilka elever behöver mer av sin tid och som är okej att gå vidare med mindre lärare engagemang. Titta på kroppsspråk under direkt instruktion och följ sedan upp med studenter som verkade obekväma eller ointresserade. När eleverna arbetar självständigt, ta anekdotiska anteckningar om kvaliteten på sitt arbete för att ge omedelbar intervention och planera för framtida instruktioner.
interventioner kan tillhandahållas under liten gruppinstruktion eller guidad gruppinstruktion. Det är viktigt att notera att dessa två instruktionsarrangemang inte är desamma men båda är baserade på data om enskilda elevers behov (liten gruppinstruktion tenderar att vara standardbaserad medan guidad gruppinstruktion är färdighetsbaserad).
att samla in och analysera relevanta data om studenter och deras inlärningsbehov och snabbt använda dessa data för att planera instruktioner och insatser är nödvändigt för att eleverna ska kunna uppleva framgång. Lärare som pratar om data och anpassar inlärningsvägar för studenter kommer att leda till förbättrade resultat för alla.