Opredelitev navodil za podatke in 11 strategij

Ker se tehnologija še naprej razvija in postane sestavni del našega vsakdanjega življenja, je to naravno, da jo uporabljamo tudi za izboljšanje izobraževanja. En vidik tehnologije, ki obljublja, da bo to realnost, je uporaba učnih analitikov v razredu, da bi izboljšali učne izkušnje za študente.

Vedno v zasledovanju učenja, smo pred kratkim zaključili EDX-jev tečaj "Analytics za učitelj v razredu,", ki je ponudila številne vpoglede v zapletenosti uporabe tehnologije in analiziranje podatkov za natančno nastavitev izkušenj poučevanja in učenja. Obstajata dve glavni kategoriji analitike, ki se uporabljajo za izobraževalne namene. Analitika poučevanja analizira učni načrt, tako da pogleda vaše učne načrte in odražajo, kako učinkovite je to za študentsko učno izkušnjo. Analitika učenja zbira in meri podatke študentov in analizirajo, kako lahko izboljšate učne izkušnje, da bi bilo učinkovitejše za študenta.

Z uporabo analitike učenja, zlasti, lahko bolje razumete stopnjo učenja in sposobnost vsakega študenta in lahko nato prilagodite učne izkušnje za vsakega študenta. V bistvu vam to omogoča, da ugotovite posebne potrebe vsakega študenta in hitro, ki temeljijo na podatkih, o tem, kako spodbujati učenje študentov na najbolj učinkovit način.

Tu se osredotočamo na tri glavne okvire v okviru učne analitike. HESE Različni okviri Zbirajo podatke študentov, da bi vam pomagali prilagajati svoj učni slog na način, ki povečuje udejstvovanje učencev in razumevanje.

1. Opisna analitika - Ta okvir ima študentsko preteklost in si prizadeva analizirati podatke študentov, da bi našli vzorce pri učenju učnega napredka. Preprosto povedano, opisno analitiko opisuje, kaj se je zgodilo, in način, kako stvari so, kar vam omogoča, da pripravite strateške odločitve o najboljšem učnem slogu za vsakega študenta. Na primer, lahko uporabite opisno analitiko, da ugotovite, koliko vašega razreda ve o lekciji. Po analizi podatkov boste morda ugotovili, da so lahko izvedbene strategije odra ali diferencirane učne procese v vaše lekcije učinkovit način, da dosežete več študentov. Nekatere univerze in okrožja imajo opisna analitična orodja, ki temeljijo na sistemu upravljanja učitelja.

Hitri nasvet: Classtime je tudi odlično orodje za uporabo za opisne analitike. Omogoča, da izvozite poročilo o vpogledih PDF za vsako sejo, ki jo vaš razred zaključi v aplikaciji. Ustvarite sejo, ki obdaja vašo lekcijo, motivirajte in vključite svoje učence, nato pa izvozite poročilo o vpogledih, da vidite, kako lahko naredite svoje lekcije učinkovitejše.

2. Prediktivna analitika - kot nakazuje, predvidevanje analitike ponujajo vpogled v prihodnje trende v razumevanju vašega študija o materialu. Ta okvir uporablja pretekle podatke študentov in trenutne podatke, da bi ugotovili, kaj se bo verjetno zgodilo. To je velik analitični okvir za identifikacijo študentov, ki so "nizko uspešen" ali "nizko aktiving." To vam lahko omogoči izvajanje metod, ki so posebej namenjene, da bi pomagali tistim, ki se ukvarjajo s študenti na tveganju, se vrnejo na pravo pot in dosežejo svoj polni potencial. Na primer, Sam, učitelj matematike srednje šole iz Oregona, nam pove:

Uporabljamo napovedne analitike, da bi pomagali ugotoviti, kateri študenti so tvegani. Sledi študentom skozi svojo akademsko kariero, da bomo lahko videli, kako rastejo v preteklih letih. Na ta način, če vidimo študent ali skupino študentov, ki so še posebej daleč zadaj, smo sposobni posredovati in popraviti vprašanje, preden postane cestna učna pot učenca.

3. Predpisana analitika - ta okvir ne zagotavlja le učiteljem s podatki, ki jih lahko uporabite za sprejemanje odločitev, vendar zagotavlja alternativne predloge za učinkovitejše delovanje vašega poučevanja. Na podlagi zbranih podatkov o študentskih podatkih orodje Analytics generira predloge o različnih izobraževalnih sredstvih in orodjih za uporabo, da bi dosegli večji vpliv na študente. Predpisana analitika šolam in učiteljem zagotavlja vpogled v študentsko razumevanje in prilagodljive tehnike poučevanja, ki temeljijo na uspešnosti študentov.

Medtem ko obstaja veliko načinov za analizo podatkov študentov, je pomembno, da se prepričate, da jemljete prave korake, da bodo vaše učence osebne podatke varno. Še bolj pomembno je, da se spomnimo, da podatki sami ni tisto, kar vpliva na učne izkušnje učenca. To je receptivnost učitelja in pripravljenost, da prilagodi svoj učni slog, da bi bolje zadovoljil potrebe študentov, ki pravijo resnično razliko.

Primer: Podatki o uspešnosti študentov ustvarjajo učilnici, okrožni, državni, nacionalni in mednarodni testi in ocene. Ti podatki omogočajo, da učiteljem vedo, kako se učenci izvajajo na standardih z vsebinami, ki so se učili med navodili (podatki, ki so na voljo). In včasih primerjajo uspešnost študentov proti nacionalnim norm (podatki o normalnih referencah). Ti podatki ne obveščajo učiteljev o tem, kako učiti - ki se zgodi, ko se analizirajo podatki o učnih procesih.

Podatki o učnih procesih se ustvarjajo v raziskovalnih študijah, kjer so postopki poučevanja neodvisne spremenljivke in učenje študentov je odvisna spremenljivka. Manjših strogih podatkov o poučevanju opazujejo učitelji, ki gledajo druge učitelje v poučevanju v razredu, ki jih gledajo učitelji v video epizodah poučevanja v razredu, in delijo učitelji, ki odražajo svoje učne prakse. Podatkovna učenje si prizadeva odgovoriti na vprašanje: Katere učne prakse vodijo k izboljšanju učenja študentov o posebnih standardih vsebin?

V vaši šoli je treba upravljati veliko podatkov. Obstajajo informacije o osebju, učnem načrtu, študijah in njihovih družinah, preskusih, izpitih, predpisih, proračunu, plačil, ocenjevanju učiteljev, dogodkov ...

Kaj je poučevanje podatkov?

Skratka, podatkovna navodila, ki temeljijo na zbirki podatkov o podatkih o učencih v vsaki učilnici, in z uporabo teh informacij za izboljšanje kakovosti poučevanja v razredu.

Vsaka učilnice je polna študentov s svojimi potrebami, sposobnosti in ravnemi razumevanja. Podatkovna navodila je namenjena upoštevanju vseh teh informacij pri gradnji kurikulumov ali celo neposredno pri poučevanju v razredu.

Globlje globlje od "kaj"

Predstavljajte si, da večina enega znanstvenega razreda nima zahtevanega znanja, ki bi opravila standardiziran test. "Kaj je jasno: nimajo enakovrednega razumevanja teme.

, zakaj so ti učenci pogrešali ključne informacije, ki se poučujejo v razredu? Ali obstaja nekakšna motnja, ki jo je mogoče zmanjšati? Ali so bile predstavljene informacije vplivale na njihovo razumevanje?

, kako se lahko ti učenci ponovno poučujejo na tak način, da se informacije palice? Če so jasno razumeli druge teme, ki so bile poučene med istim semestrom, kako so se naučili teh tem? Kako lahko uporabite ista načela za ponovno poučevanje informacij, ki jih niso naučili?

strategije za izgradnjo kulture poučevanja podatkov v vaši šoli

Strokovno učenje je bistven vzvod za doseganje kapitala za vse študente. To vprašanje se osredotoča na ukrepe, ki jih vzgojitelji lahko razstavijo, da bi razstavili rasizem in pomagajo vsakemu učencu uspevajo, ker je spreminjanje prepričanj pomembna, vendar ne dovolj. Članki obravnavajo strokovno učenje in krepitev zmogljivosti na vseh ravneh, vključno z učilnico, šolo, okrožnim in državnim. (več ...)

Strokovno učenje, ki povečuje uspešnost vzgojitelja in rezultati za vse študente, uporablja različne vire in vrste študentov, vzgojitelja in sistemskih podatkov za načrtovanje, ocenjevanje in vrednotenje strokovnega učenja.

Podatki iz več virov bogatijo odločitve o poklicnem učenju, ki vodi do povečanih rezultatov za vsakega študenta. Več virov vključujejo kvantitativne in kvalitativne podatke, kot so skupne oblike in povzete ocene, ocene uspešnosti, opazovanja, vzorci dela, meritve uspešnosti, portfelji in samoprijava. Uporaba več virov podatkov ponuja uravnoteženo in celovito analizo študentskega, vzgojitelja in zmogljivosti sistema kot kateri koli posamezni tip ali vir podatkov. Vendar pa samo podatki sami delajo malo za obveščanje o odločanju in povečanju učinkovitosti.

Analiza, študent, vzgojitelj in sistemski podatki

Podatki o učencih, vzgojiteljih in sistemih so koristni pri opredeljevanju posameznih, skupinskih, šolskih in sistemskih ciljev za strokovno učenje. Probijajoča vprašanja Vodnik Podatkovna analiza Za razumevanje, kje so študenti v razmerju do pričakovanih učnih načrtov in ugotoviti osredotočenost na strokovno učenje vzgojitelja. Podatki študentov vključujejo formalne in neformalne ocene, podatki o dosežkih, kot so ocene in letna, referenčna, konec tečaja, in dnevne v razredu dela ter ocene v razredu. Druge oblike podatkov, kot so tiste, ki zajemajo demografijo, angažiranost, udeležbo, dojemanje študentov, vedenje in disciplino, sodelovanje v izvenšolskih programih in post-diplomiranja, so koristne pri razumevanju potreb učenja učencev, zlasti če jih analizirajo z značilnostmi študentov .

Poznavanje študentskih učnih potreb vodnikov odločitev o izobraževalnem strokovnem učenju, vendar podatki o študentskih učencih niso dovolj. Celovito razumevanje potreb učenja vzgojiteljev je bistveno načrtovati smiselno strokovno učenje. Vzorčni podatki, ki jih je treba razmisliti o ugotavljanju ciljev izobraževalnega učenja, vključujejo informacije o pripravah, uspešnosti na različnih ocenah, perspektivah pedagoga, učilnico ali delovno uspešnost, rezultati študentov in individualni poklicni učni cilji.

Spremembe na stopnjah študentov in vzgojiteljev so najbolje utrpele, ko se učenje na ravni šole in sistema pride hkrati. Šolski in sistemski administratorji se ukvarjajo tudi z zbiranjem podatkov in analizo za določitev sprememb v politiki, postopkih, fiskalnih sredstvih, človeških virih, času ali tehnologiji, na primer, ki so potrebni za podporo šolskega in timskega učenja. Skrbniki lahko analizirajo podatke o vložkih, kot so fiskalni, osebje in časovna dodelitev; izhodi, kot so pogostost sodelovanja, raven angažiranosti in vrste komunikacije; in rezultati, kot so spremembe v praksi vzgojitelja in dosežki študentov.

oceniti napredek

Podatki so koristni tudi za spremljanje in ocenjevanje napredka pred uveljavljenimi merili. V razredu v razredu učitelji uporabljajo študentske podatke za oceno učinkovitosti uporabe njihovega novega učenja. Ko učitelji, na primer, ocene oblikovanja in vodila za točkovanje ter se ukvarjajo s sodelovanjem študentskega dela, pridobijo ključne informacije o učinku njihovega učenja na študente. Dokazi o tekočih povečanjih študentskega učenja je močan motivator za učitelje med neizogibnimi nastavitvami, ki spremljajo kompleksne spreminjanje prizadevanj.

na ravni šole, vodstvene ekipe uporabljajo podatke za spremljanje izvajanja poklicnega učenja in njegovih učinkov na prakso vzgojitelja in učenja učencev. Vključevanje ekip voditeljev učiteljev in administratorjev pri analizi in interpretaciji podatkov, na primer, zagotavljajo bolj celosten pogled na kompleksnost izboljšanja šol in spodbuja kolektivno odgovornost in odgovornost za študentske rezultate.

Pogosto zbiranje in uporaba podatkov o vložkih, rezultatih in rezultatih poklicnega učenja krepijo cikel nenehnega izboljšanja, saj omogočajo stalne prilagoditve v učnem procesu za povečanje rezultatov za študente, vzgojitelje in sisteme. Stalno zbiranje, analiza in uporaba podatkov, zlasti kadar se izvajajo v skupinah, zagotavljajo zainteresirane strani z informacijami, ki vzdržujejo zagon in obvešča nenehno izboljševanje.

Oceniti strokovno učenje

Tisti, ki so odgovorni za strokovno učenje, in vzdržujejo standarde za strokovno učenje in uporabo standardov za spremljanje, ocenjevanje in vrednotenje. Dobro zasnovana vrednotenje poklicnega učenja zagotavlja informacije, potrebne za povečanje kakovosti in učinkovitosti. Ocena strokovnega učenja prav tako zagotavlja koristne informacije za tiste, ki zagovarjajo poklicno učenje; odgovorne za sodelovanje, načrtovanje, olajšanje ali podporo poklicnega učenja; In tisti, ki želijo vedeti o prispevku strokovnega učenja na dosežke študentov.

Notranji in zunanji ocenjevalci izvajajo vrednotenja poklicnega učenja. Nekaj ​​strokovnega učenja, kot so programi, ki se financirajo iz nepovratnih sredstev ali drugih posebnih sredstev, zahteva formalne, zunanje vrednotenja. Ne glede na to, ali je potrebna zunanja ocena, je treba vse strokovno učenje redno oceniti za njegovo učinkovitost in rezultate. Šolski sistem lahko na primer vključi v strogo vrednotenje njegovega mentorskega in indukcijskega programa vsaka tri leta in vsako leto zbira druge izhodne podatke za formativno oceno.

Vprašanja, ki vodijo oceno poklicnega učenja, ki se nanašajo na njeno vrednost, zasluge in učinke. Vprašanja o vrednotenju so namenjena na podlagi ciljev strokovnega učenja in različnih občinstev, ki jih zanima vrednotenje. Na primer, Zvezni oblikovalci politik bi morda želeli vedeti, ali je naložba v poklicno učenje prispevala k spremembam pri doseganju študentov. Vodje šolskih sistemov bodo morda želeli vedeti, če naraščajoča čas za sodelovanje učiteljev in dodajanje trenerjev povzroči spremembe v praksi učiteljev in učenja učencev. Učitelji bi morda želeli vedeti, ali je izvajanje novih učnih praks povečalo njihovo učinkovitost z določenimi vrstami študentov. Ocenjevalci načrtujejo postopek za odgovor na vprašanja vrednotenja, zbrati kvantitativne in kvalitativne podatke iz različnih virov, analizirati in interpretirati podatke, oblike sklepov, in priporočiti prihodnje ukrepe.