يرى المعلمون في جميع أنحاء البلاد حاجة أكبر لجمع البيانات واستخدامها لتوجيه القرارات أثناء عملهم لمساعدة الطلاب. عطل الوباء مدارسنا بشدة ، واستخدمت العديد من المناطق أي بيانات طلابية كان عليها تحديد من كان يكافح وأفضل طريقة لتقديم الدعم.

مع استمرار المقاطعات في الاستجابة للظروف المتطورة للوباء ، فإن الاستفادة القصوى من جميع البيانات المتاحة لتحسين نتائج الطلاب تظل حاسمة لفهم العوامل التي تساهم بشكل أكبر في نجاح الطلاب.

قوة استخدام البيانات هائلة. عند استخدامه بشكل صحيح ، يمكن أن يساعد المناطق اتخاذ قرارات حيوية بشأن تحديد الأهداف وتقديم الدعم المستهدف للطلاب. سواء كنت جديدًا في تحليلات البيانات في مرحلة رياض الأطفال حتى نهاية التعليم الثانوي أو كنت خبيرًا متمرسًا ، فإليك ثلاث طرق عملية لتطبيق البيانات للمساعدة في تحقيق نتائج أفضل للطلاب.

1. استخدم البيانات لرؤية صورة شاملة لتحديد الطلاب المعرضين للخطر ودعمهم 

يمكن للمعلمين ويجب عليهم استخدام البيانات للحصول على رؤية شاملة لكل طالب. لا تخبر نقطة بيانات واحدة من ملاحظة واحدة القصة الكاملة للطالب. يمكن أن يوفر الحصول على البيانات الأكاديمية والسلوكية والحضور والمشاركة للطالب فهمًا عميقًا ومستنيرًا لمن هو الطالب ، وأين ينجحون ، وأين يحتاجون إلى التطوير. غالبًا ما تضيء بيانات لوحة المعلومات من مجالات الاهتمام المختلفة الاتجاهات وعلامات الإنذار المبكر ، وإقراض المعلومات لتحديد الطلاب الذين قد يحتاجون إلى الدعم.

سعت مدرسة متوسطة في ولاية ميسيسيبي إلى تصور البيانات استنادًا إلى نموذجها المحلي المعرض للخطر والمكون من ثلاث فئات: الحضور والانضباط والدرجات. كان لكل فئة درجة مخاطر خاصة بها تتراوح من صفر إلى ثلاثة. أدى الجمع بين جميع الفئات الثلاث إلى ظهور إجمالي درجة مخاطر محتملة تتراوح من صفر إلى تسعة. انظر الرسم البياني معايير مخصصة للمخاطر أدناه كمرجع. بالنسبة للحضور ، فإن التغيب عن المدرسة لمدة خمسة أو ستة أيام قد يؤدي إلى خطر الحضور لمدة يومين ، مما يؤدي إلى ارتفاع مخاطر الغياب. إذا افترضنا أن هذا الطالب نفسه لم يفوته أيامًا إضافية من المدرسة ، ولم يكن لديه أحداث تأديبية ، وكانت جميع درجاته أعلى من 70 ، فإن مجموع درجاته المعرضة للخطر ستبقى اثنين.

أدى تحديد نموذج تقييم فريد ومتعدد المستويات لكل فئة من فئات المخاطر إلى توفير قدر كبير من المعلومات وطريقة طبيعية لتحليل البيانات وتحليلها. في هذه الحالة ، اكتشفت إدارة المدرسة أن التغيب المزمن يمثل الخطر الأكبر بين طلابهم ، حيث أن 97٪ من الطلاب لديهم نقطة خطر واحدة على الأقل تُعزى إلى الغياب. كانت الأحداث التأديبية لا تذكر بشكل عام ، مع وجود عدد قليل من نقاط المخاطر العامة القادمة من هذه الفئة. كشفت المخاطر القائمة على الأداء المنخفض في الفصل عن نمط مثير للاهتمام ولكنه مثير للقلق. على الرغم من أن قلة من الطلاب كانوا معرضين للخطر بسبب انخفاض درجات الفصل الدراسي ، إلا أن معظم الطلاب في هذه المجموعة كان لديهم درجات عالية المخاطر الإجمالية (بمعدل ستة). علاوة على ذلك ، كشفت هذه البيانات أن الطلاب الذين فشلوا في مادة صفية واحدة كانوا عادةً يفشلون في مادة أخرى على الأقل أيضًا.

سمحت تصفية النتائج ومقارنتها حسب مستوى الصف الدراسي والعوامل الديموغرافية الأخرى للمعلمين بمعرفة ما إذا كانت الاختلافات قد ظهرت بناءً على الظروف الحالية للطلاب (على سبيل المثال ، التعرض للتشرد أو التواجد في برنامج ما بعد المدرسة). بمعنى آخر ، أبلغت هذه البيانات عما إذا كان بعض الطلاب ، أكثر من غيرهم ، قد تمت ملاحظتهم بشكل متكرر أو أكثر على أنهم معرضون لمخاطر عالية أو عالية المخاطر من قبل فئات معينة.