ビッグデータ時代にどのように教え、親になるか

ビッグデータ時代にどのように教え、親に近づくか 数字で生徒をまとめます。 Chatchai Kritsetsakul / shutterstock.com

親と先生の会議では、私は6歳のために作られた椅子に私の1年生の先生からテーブルを横切って座りました。 先生は、赤いインクで走っている割合を指摘しました。 私は見て聞いた。

「この数字だ」と彼女は言った、「彼のLexileスコア」。 メタメトリクス。 「これが彼の年齢の通常の範囲です。 だから、あなたは彼にこのレベルで本を読んでもらいたいのです。」

彼女の数学の成績に関する報告は、同じように進行しました。著作権で保護された測定値から計算されることが多いパーセンテージ、範囲、および「レベル」。

この時点で、私はフォローするのが困難でした。 私は黙って疑問に思いました: 私は博士号を持っています 教育と学習におけるそして、私はこれらのデータが私の子供について何を言っているのか理解していません。 他の親はこれらの集会から抜け出していますか?

先生が息を止めたとき、私は小さな椅子が許す限りずっと後ろに寄りました。 彼女は私の視線をとらえながら、一連のワークシートから見上げました。 私はその瞬間をつかみました。 「あなたは今までにMacと話をすることができますか?」私は尋ねました。 「つまり、あなたは彼が好きな人、彼が興味を持っている人を知っていますか? MetaMetricsは、Mac(本名ではない)が学習に興奮している理由を知りません。 彼女は微笑んでリラックスして椅子に戻った。

学生に関するデータを収集するだけでは不十分です。 私は、データが若者との信頼関係を築くことに代わるものではないと考えています。 それでも、データをうまく処理する小学校の教師、つまりパーセンテージから測定し、話す方法を知っている小学校の教師は、正しい仕事をしています。 これは「ビッグデータ」の時代に教えられています。

データ豊富な学校

置き去りにされた子供がいないことによる最近の学校に対する説明責任の圧力は、教師がますます情報を提供するために学生のデータを使用することを意味 教室での指導と学校全体の改善の両方.

ちょうどの最初の段落を読む 2009エグゼクティブサマリー 学校におけるデータの重要性についての教育省からの引用:

教育データの収集、分析、および使用は、「子供を置き去りにしない」(NCLB)によって構想されている学生の成果の向上の中心となっています。 教育上の意思決定におけるデータの使用は、連邦から州、地区、学校、教室レベルまで、教育システムのすべての層に及ぶと予想されます。

2007アンケートで 全国の1,039学区の教育省は、100%が州全体の評価、人口統計、出席率、行動に関するテストスコアなどのデータポイントを含む学生情報システムを維持していることを確認しました。

のようなプログラムで PowerSchool, 無限キャンパス そして、 空に向かって - それぞれが月額子供1人あたり5ドルを超える請求 - これらの学生情報システムは、地区の学生と学校のデータのすべての側面を追跡するためのワンストップショップを約束します。

理想的には、これらのシステムは、教師が他の教師や学校のリーダーと一緒にチームで生徒のデータを見るのに役立ちます。 しかし、さまざまな地区の教師がデータをどのように解釈、使用、または無視するのかは、未解決の問題です。

いくつかの地区では、教師は データリテラシートレーニング それは生徒にどのように生徒データを解釈させ、それに応じて指導を調整するかを示しています。 トレーニングを受けていない他の地区では、教師はこれらすべてのデータをどう処理するかについてまとまった計画を立てていないため、ビッグデータへの取り組みは無意味です。

ビッグデータ時代にどのように教え、親に近づくか 一部の地区では、生徒のデータを評価するように教師を指導しています。 AVAVA / shutterstock.com

学生のニーズを捉える

Toni Morrisonがかつて言ったように子供についてのデータを持っているだけでは、子供たちが元気に暮らしていたり​​、希望に満ちた未来があるとは限らない。

多くの場合、正反対のことが真実です。 学生は限られたデータポイントに基づいて「低業績」と見なされるため、機会から除外されます。 負担は学生よりもむしろ改善することにあります システムがどのように子供に失敗しているのかを尋ねる.

私は学校がより多くのデータの知恵を開発することに焦点を当てるべきだと信じています - より良い未来への道を築くためのデータの力を考慮して。 そうすること、見せないことを考慮し、そのデータをより大きな社会的背景の中で検討し、過去の経験や子供の人生の傾向を見て思慮深く計画を立てること。未来。

ますます、 教育研究 励ます 教師はデータの定義を拡張し、義務付けられた評価以外の情報源を含めることができます。教室での観察データ、1対1の記録 学生との会話そして、学生がどのように話しているかのビデオ 数学の問題を通して働いている間ジェスチャー.

一緒に使用すると、これらの形式のデータは子供のより微妙な絵を描き、州命令のテストでは測定されない側面を捉えます。

両親と先生は、子供の頃にはより大きな社会的、文化的、経済的なダイナミクスを指すようになる、さらに多くのデータポイントを考えることができます。

ビッグデータ時代にどのように教え、親に近づくか 生徒は肉体的にも精神的にも授業で成功する準備ができていますか? Sharomka / shutterstock.com

MacのLexileスコアは、2週間北極圏の犬について読んでいたことに対する彼の興味のないことを説明していません。 しかし、Macが自宅ですべきことに関するデータは、潜在的な本のトピックに関する補足的な情報を提供します。 MetaMetricsは、お母さんが学校に昼食を送るのを忘れたことを知りませんでした、そして、彼は食堂で食べることを拒否しました。 彼がそれらの数学ワークシートをしたとき、マックは有名でした。 Macの簡単な評価 社会情緒的状態 数学の仕事に取り組む前にテストの途中で彼は蒸気が足りなくなったことを説明できた。

そして、マックは特権のある白人男性であり、 人種差別、性差別または 経済的不安定、1つの測定基準によって完全に消去される多くの学生のための日常の現実。 迅速な評価 弱い者いじめ たとえば、不安は、教師と保護者のためのメタメトリクス表を有意義に作成することができます。

そこから、大人は、学生とうまくいけば、読み書きや数学がうまくいかないさまざまな理由に対処するために、これらの補完的なデータポイントを考えながら計画を立てることができます。

指導原則としてデータの知恵を使用することは真剣な教育が何についてであるかです。会話

著者について

Katie Headrick Taylor、学習科学と人間開発の助教授、 ワシントン大学

この記事はから再公開されます 会話 クリエイティブコモンズライセンスの下で 読む 原著.

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