如何在大数据时代更好地教育和家长

如何在大数据时代更好地教导家长 用数字总结一名学生。 Chatchai Kritsetsakul / shutterstock.com

在家长 - 教师会议上,我坐在桌子对面,我的一年级学生的老师坐在为6岁的椅子上。 老师指出用红墨水潦草写的百分比。 我看了看,听了。

“这个号码,”她说,“是他的Lexile乐谱。”她继续说道,将食指伸到一张桌子上 MetaMetrics。 “这是他这个年纪的正常范围。 所以,你想让他在这个级别上读书。“

她的数学表现报告大致相同:更多的百分比,范围和“水平”,有时根据不同的版权措施计算得出。

到目前为止,我遇到了困难。 我默默地想: 我有博士学位 在教学和学习中,我不明白这些数据对我的孩子的评价。 其他父母退出这些会议的是什么?

当老师停下来呼吸时,我靠在小椅子允许的地方。 她从一连串的工作表中抬起头,抓住了我的目光。 我抓住了这一刻。 “你有没有和Mac谈过话?”我问道。 “我的意思是,你知道他喜欢什么,他对什么感兴趣吗? 根据他的兴趣,这是为他选择书籍的好方法。“MetaMetrics不知道是什么让Mac(不是他的真名)对学习感到兴奋。 她也微笑着放松回到椅子上。

收集有关学生的数据是不够的。 我相信数据无法替代与年轻人建立融洽关系。 然而,对于那些熟悉数据的高中教师而言,那些知道如何衡量和说话百分比的人,正在做正确的工作。 这是在“大数据”时代的教学。

数据丰富的学校

由于“不让一个孩子掉队”,最近学校的问责制压力意味着教师越来越多地使用学生数据来提供信息 课堂教学和全校改进.

刚看完第一段 2009摘要 从教育部了解数据在学校中的重要性:

收集,分析和使用教育数据对于改善“不让一个孩子掉队”(NCLB)所设想的学生成果至关重要。 预计教育决策中数据的使用将涵盖教育系统的各个层面 - 从联邦到州,地区,学校和教室层面。

在2007调查中 在全国各地的1,039学区,教育部发现100%维持一个学生信息系统,其数据点如全州评估,人口统计,出勤和行为的测试分数。

有像这样的节目 PowerSchool, 无限校园 天空 - 每个孩子每月收费超过5美元 - 这些学生信息系统承诺提供一站式服务,以跟踪学区和学校数据的各个方面。

理想情况下,这些系统可以帮助教师与其他教师和学校领导一起查看团队中的学生数据。 但是,不同地区的教师通常如何解释,使用或忽略数据仍然是一个悬而未决的问题。

在一些地区,教师要求 数据素养培训 向他们展示如何解释学生数据并相应地调整他们的指示。 在没有培训的其他地区,教师没有关于如何处理所有这些数据的统一计划,使得大数据努力似乎毫无意义。

如何在大数据时代更好地教导家长 一些地区培训教师评估学生数据。 AVAVA / shutterstock.com

捕捉学生的需求

正如托妮莫里森曾经说过的那样,“没有数据的智慧只是一种预感。”仅仅拥有关于儿童的数据并不等同于他们生活得好,或者拥有充满希望的未来。

通常情况恰恰相反。 学生被排除在机会之外,因为他们被认为是基于有限数据点的“低绩效”。 负担是学生改善而不是 询问系统如何使孩子失败.

我认为学校应该专注于开发更多的数据智慧 - 考虑到数据的力量,以建立更好的未来之路。 这样做意味着所有教育工作者,无论是父母还是教师,都明智地使用数据:考虑它所做的和未显示的内容,考虑到更大的社会背景下的数据,并仔细研究儿童生活中的过去经历和趋势,未来。

日益, 教育研究 鼓励 教师扩大他们对数据的定义,包括超出强制性评估的来源:课堂观察数据,一对一记录 与学生交谈以及学生如何交谈的视频 在解决数学问题时的手势.

这些形式的数据一起使用,可以描绘出儿童更细微的画面,捕捉不是由国家规定的测试所测量的方面。

家长和老师可以想到更多的数据点,这些数据点开始指出孩子们在一天中发挥的更大的社会,文化和经济动态。

如何在大数据时代更好地教导家长 学生在身体和情感上是否准备好在课堂上取得成功? Sharomka / shutterstock.com

Mac的Lexile评分并没有说明他对在北极地区阅读有关狗狗两周的不感兴趣。 但是关于Mac在家里喜欢做什么的数据将提供关于潜在书籍主题的补充信息。 MetaMetrics不知道妈妈忘了送他的午餐到学校,他拒绝在自助餐厅吃饭; 当他做那些数学工作表时,Mac很着急。 对Mac的快速评估 社会情感状态 在解决数学工作之前可以解释他在测试中途耗尽了蒸汽。

Mac是一个特权的白人男性,没有承担任何压力 种族主义,性别歧视或 经济不稳定,通过单一指标完全删除的许多学生的日常现实。 快速评估 欺负 例如,焦虑可以为教师和家长精心制作MetaMetrics表。

从那里,成年人,希望与学生一起,可以通过这些补充数据点来思考,制定一个计划,解决为什么阅读和数学不如每个人都希望的那样。

以数据智慧为指导原则是严肃的教育。谈话

关于作者

Katie Headrick Taylor,学习科学与人类发展助理教授, 华盛顿大学

本文重新发表 谈话 根据知识共享许可。 阅读 原创文章.

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