빅 데이터 시대에 더 나은 방법을 가르치고 부모를 양성하는 법

빅 데이터 시대에 더 나은 방법을 가르치고 부모를 양성하는 법 학생 수를 합산합니다. 채 차이 크리츠 타 ul / shutterstock.com

학부모 - 교사 면담에서 나는 6 살을 위해 만들어진 의자에 1 학년 교사의 탁자를 가로 질러 앉아있었습니다. 교사는 빨간 잉크로 긁힌 백분율을 지적했습니다. 나는보고 들었다.

"이 숫자는"Lexile 점수입니다. "그녀는 계속해서 자신의 집게 손가락을 MetaMetrics. "여기 그의 나이에 대한 정상 범위가 있습니다. 그래서, 당신은이 수준에서 책을 읽게하고 싶습니다. "

수학적 성과에 대한 그녀의 보고서는 같은 방식으로 진행되었는데, 때때로 다른 저작권법에 따라 계산 된 비율, 범위 및 수준이 더 많았습니다.

이 시점까지 나는 어려움을 겪고있었습니다. 나는 조용히 궁금해했다. 나는 박사 학위가있다. 교수와 학습, 나는이 데이터가 우리 아이에 관해 무엇을 말하는지 이해하지 못합니다. 이 모임에서 다른 부모님 들께서는 무엇이 있습니까?


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교사가 숨을 멈추었을 때, 나는 작은 의자가 허락하는 한 뒤로 몸을 기울였다. 그녀는 워크 시트의 캐스케이드에서 나를 바라 보았다. 나는 그 순간을 압수했다. "당신은 맥과 이야기를 나눴습니까?"나는 물었다. "내 말은, 그가 좋아하는 것, 그가 관심있는 것이 무엇인지 아십니까? 그것은 그의 관심사를 토대로 그를 위해 책을 선택할 수있는 좋은 방법입니다. "MetaMetrics는 Mac을 (실제 이름이 아닌) 학습에 흥미롭게 만들지 못합니다. 그녀는 미소 지으며 그녀의 의자에 다시 편안하게 앉았다.

학생에 관한 데이터를 수집하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 나는 데이터가 젊은 사람들과의 관계 형성을 대체 할 수 없다고 생각한다. 그러나 데이터를 잘 사용하는 초등학생과 고등학교 교사, 비율을 측정하고 말하는 법을 알고있는 교사는 바로 일을하고 있습니다. 이것은 "빅 데이터"시대의 가르침입니다.

데이터가 풍부한 학교

No Child Left Behind (아동 낙오 아동 금지)로 인한 학교에 대한 최근의 책무성 압력은 ​​교사들이 점점 더 학생 정보를 사용하여 교실 수업 및 학교 전체 개선.

그냥 첫 번째 절을 읽으십시오. 2009 요약 학교에서 데이터의 중요성에 대한 교육부로부터 :

교육 자료의 수집, 분석 및 사용은 낙오 아동 방지법 (NCLB)에 의해 구상 된 학생 성과 향상에 핵심적입니다. 교육적 의사 결정에 데이터를 사용하는 것은 연방 정부, 주정부, 학군, 학교 및 교실 수준에서부터 교육 시스템의 모든 계층으로 확장 될 것으로 예상됩니다.

2007 설문 조사 교육부는 1,039 %가 주 전체 평가, 인구 통계, 출석 및 행동에 관한 시험 점수와 같은 데이터 포인트가있는 학생 정보 시스템을 유지하고 있음을 발견했습니다.

같은 프로그램 PowerSchool, 무한 캠퍼스 그리고, 하늘쪽으로 - 한 달에 한 어린이 당 US $ 5 이상을 부과하는 경우 -이 학생 정보 시스템은 학군의 학생 및 학교 데이터의 모든 측면을 추적하는 원 스톱 상점을 약속합니다.

이상적으로,이 시스템은 교사가 다른 교사 및 학교 지도자와 팀의 학생 데이터를 볼 수 있도록 도와줍니다. 그러나 여러 학구의 교사들이 일반적으로 데이터를 해석, 사용 또는 무시하는 방식은 여전히 ​​열려있는 문제입니다.

일부 지역에서는 선생님이 데이터 활용 능력 교육 학생들에게 학생 데이터를 해석하고 그에 따라 수업을 조정하는 방법을 보여줍니다. 교육이없는 다른 지역의 교사는이 모든 데이터로 무엇을해야하는지에 대한 일관된 계획이 없으므로 큰 데이터 작업을 무의미하게 보입니다.

빅 데이터 시대에 더 나은 방법을 가르치고 부모를 양성하는 법 일부 교육구에서는 교사가 학생 데이터를 평가하도록 교육합니다. AVAVA / shutterstock.com

학생의 필요 파악

Toni Morrison이 한 번 말했듯이"데이터가없는 지혜는 단지 직감 일뿐입니다."아이들에 관한 데이터를 가지고있는 것은 잘 사는 사람들이나 희망적인 미래를 갖는 것과 동일하지 않습니다.

종종, 그 반대가 사실입니다. 학생들은 제한된 데이터 포인트를 기반으로 "실적이 저조한"것으로 인식되기 때문에 기회에서 제외됩니다. 학생의 부담이 아니라 시스템이 아동에게 어떻게 실패하고 있는지 묻는다..

더 나은 미래를위한 경로를 구축하기위한 데이터의 힘을 고려하여 학교는 더 많은 데이터 지혜를 개발하는 데 집중해야한다고 생각합니다. 그렇게함으로써 모든 교육자는 부모 나 교사가되어 현명하게 데이터를 사용합니다. 더 큰 사회적 맥락에서 데이터를 고려하고, 과거의 경험과 추세를 살피면서 신중하게 계획을 세웁니다. 미래.

더욱 더, 교육 연구 격려하다 교사는 필수 정의 된 평가 이상의 소스를 포함하도록 데이터 정의를 확장해야합니다. 교실 관찰 데이터, 일대일로 기록 된 데이터 학생과의 대화, 학생들의 이야기 및 비디오 수학 문제를 해결하는 동안 제스처.

이 두 가지 형태의 데이터를 함께 사용하면 아동이 더 미묘한 그림을 그려 주정부 테스트에서 측정하지 못한 부분을 캡처 할 수 있습니다.

부모와 교사는 자녀의 날에 놀이에 더 큰 사회적, 문화적, 경제적 역학을 지적하기 시작하는 훨씬 더 많은 데이터 포인트를 생각할 수 있습니다.

빅 데이터 시대에 더 나은 방법을 가르치고 부모를 양성하는 법 학생이 육체적으로 정서적으로 성공할 준비가되어 있습니까? Sharomka / shutterstock.com

맥의 Lexile 점수는 2 주 동안 북극에서 개에 관한 독서에 대한 그의 무관심을 설명하지 못한다. 그러나 Mac이 집에서하는 일에 대한 데이터는 잠재적 인 도서 주제에 대한 보완적인 정보를 제공합니다. 메타 메트릭스 (MetaMetrics)는 엄마가 점심을 학교에 보내는 것을 잊어 버렸고 카페테리아에서 식사를 거부했다. 그가 수학 워크 시트를 만들 때 맥은 굶어 죽었습니다. Mac의 빠른 평가 사회 경제적 상태 수학 작업에 착수하기 전에 테스트가 끝나기 전에 증기가 고갈되는 것을 설명 할 수 있습니다.

그리고 Mac은 스트레스를받지 않는 특권을 가진 백인 남성입니다. 인종 차별주의, 성 차별주의 또는 경제적 불안정, 하나의 통계로 완전히 지워지는 많은 학생들에게 매일 현실을 제공합니다. 에 대한 빠른 평가 왕따 예를 들어 교사와 부모를위한 MetaMetrics 테이블을 의미있게 만들 수 있습니다.

거기에서 학생들과 함께 어른들은 보완적인 데이터 포인트를 통해 독서와 수학이 모두가 원하는만큼 잘되지 않는 여러 가지 이유를 다루면서 계획을 세울 생각을 할 수있었습니다.

데이터 지혜를 지침 원리로 사용하는 것은 심각한 교육에 관한 것입니다.대화

저자에 관하여

Katie Headrick Taylor, 학습 과학 및 인간 개발 담당 조교수, 워싱턴 대학

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