データに基づく意思決定は、個人に合わせた学習の強化、評価とフィードバックの改善、リソース割り当ての最適化、早期介入の促進など、K-12 教育の重要な要素としてますます認識されています。これらの決定は、学業成績、学業以外の要因、プログラムとシステムのデータ、認識データなど、さまざまな種類のデータを分析することによって情報提供されます。この分析は、教育者が生徒の学習と学校の効果に直接影響する情報に基づいた選択を行うのに役立ちます。
メリットにもかかわらず、教育におけるデータ主導の意思決定の導入には課題が伴います。学校の指導者や教師は、データを効果的に収集、分析、解釈するには、より多くの時間、ツール、専門知識、専門能力の開発が必要になる場合があります。さらに、次のような違いがあります。 データが豊富な & データ駆動型の。データを収集することは不可欠ですが、すでに責任を負っている可能性がある教育者へのプレッシャーが増大する可能性があります。収集と分析のプロセスを自動化する高品質のデータ管理システムは、データ駆動型モデルへの移行を目指す機関にとって鍵となります。
最近、EdSurge は次の人と話しました。 ベッキー・マシソン、イノベーション、教育および学習の副監督。 ウィネトカ公立学校、イリノイ州では、学区が効果的かつ効率的なデータ分析と使用において教育者をどのようにサポートしているかについて話しました。彼女は、カリキュラム、指導、評価に重点を置いた地区レベルの管理職で 10 年以上の経験があり、データベースの意思決定システムの構築と改良に関して広範な専門知識を持っています。管理職に就く前は、マシソンは中学校の科学教師として学年レベルのチームと科学部門を指導していました。この間、生徒の学習成果とデータに基づく洞察の関係に対する彼女の関心が初めて浮上し、生徒の進歩を理解し、将来の教育戦略に情報を提供するためのアプローチを導きました。
EdSurge: 幼稚園から高校までの教育において、教室レベルおよび学区レベルでデータに基づいた意思決定が重要なのはなぜですか?
マシソン: データは多くの指導戦略を伝えるのに役立ちますが、これは学校にますます多くのことが求められる現代において特に重要です。定量的データと定性的データのバランスが重要です。定量的なデータに関しては、標準的なものがあることは非常に貴重です。これにより、生徒の成長を時間の経過とともに比較したり、ベンチマークと比較して生徒の達成状況を記録したりすることができます。それが、どこに光を当てるべきかを見つけるための 1 つの方法です。
もう 1 つのアプローチには、生徒の作品サンプルと教師のフィードバックを分析して、生徒のニーズをより総合的に把握することが含まれます。以前は教師として、コンテンツを提供することが主な焦点でした。しかし、今日では、授業時間により多くの時間を社会的・感情的学習や身体活動に充て、生徒に学習における自主性を与えることの重要性がますます認識されています。この点に関しては、定性的データも同様に影響力を持っています。
システムまたは学区の観点から見ると、学年間および学年レベル間の一貫性を確保することが非常に重要です。合意されたデータセット（ユニバーサルスクリーナー、ルーブリックによる共通の形成的評価、学生が取り組んでいるプロジェクトなど）は、システム全体を調整する方法を提供してくれるので、カリキュラムやカリキュラムのどこを微調整する必要があるかを把握できます。学生のニーズに応じて、人員配置に関して異なることを行う。
定量的データと定性的データのダイナミクスは、教育上の意思決定プロセスの効率と有効性をどのように強化するのでしょうか?
定量的なデータをすぐに利用できるようになると、専門学習コミュニティ (PLC) が集まる効率が向上します。学生をデータごとにすばやくグループ化できれば、時間を大幅に節約できるため、テーブルを囲む教育者は知恵を絞ってデータの意味を分析し、矛盾点を判断し、さらに情報が必要な時期を特定し、利益をもたらす可能性のある学生について話し合うことができます。学生サービスや学年レベルの加速からでも。
高レベルのプログラムによるマッチングが行われると、定性的なデータが有効になります。 PLC では、教師はそれらの生徒グループを子供全体の視点から見ることができます。彼らは生徒の作品サンプルをレビューし、改善が必要な強みやスキルの領域を特定することができ、それは私たちが各生徒に必要な適切なサポートを決定するのに役立ちます。
教師やスタッフが生徒のデータを効果的に収集、分析、使用して指導実践に情報を提供できるように、どのようにサポートしていますか?
私たちは、学区全体でポジティブなデータ文化を促進し、データ リテラシーを開発します。学区管理者として、私はデータを、何が機能していて何が機能していないのかをより深く理解するための質問の出発点として捉えており、最終的には最適な生徒体験に向けて取り組んでいることを教師に伝えています。
データ リテラシーを高めるということは、データを使用する理由だけでなく、スクリーニング ツールの使用方法やデータが正確に何を意味するのかについても話し合うことを意味します。私たちは、専門能力開発と継続的な仕事に組み込まれたサポートを組み合わせてこれにアプローチします。その中の専門能力開発の部分はメッセージングです。これが、学区としてこの方向に進んでいる理由であり、これらが私たちが提供するさまざまなツールとサポートであり、これがデータの価値です。さらに、建物管理者と提携したコーチ チームがあり、教師がツールを使用し、データを収集し、状況の中でそれが何を意味するかを理解できるようにサポートします。
私たちの学区では 2 つのデータ ツールを使用しています。1 つはローカルでデータを分析するため、もう 1 つはデータを教師がすぐに利用できるようにするためです。教師は生徒のデータを収集するために複数のプラットフォームを検索しなければならないことがよくあります。彼らは、ユニバーサル スクリーニングに 3 つの異なるプラットフォームを使用し、もう 1 つは出席に、もう 1 つはインシデント レポートを調べるために使用する可能性があります。 オウタス により、そのデータを統合できるようになり、教師が生徒プロフィールのレポート セクションに移動して、 すべての情報に 1 か所からアクセスできます。現在、システムには主に定量的なデータが保存されています。ただし、さまざまなドキュメントのアップロードにより、さらに定性的なデータを追加しています。たとえば、私たちは第 1 段階の読み書きカリキュラムの見直しを終えようとしています。私たちは、共通の形成的評価の結果をシステムにアップロードし、場合によっては実際の評価もアップロードする予定です。
また、保護者が評価情報を受け取るとき、それはある時点の 1 つのスナップショットであることを理解できるように、データ リテラシーに関する地域教育の重要性についても触れておきたいと思います。私たちは、データ リテラシーへのアプローチにおいて家族と協力することを目指しています。今年の私たちの目標の 1 つは、生徒の学習に関する保護者のコミュニケーションを増やすことでした。私たちは評価レポートをすべて家に送りました。これは、保護者がさまざまな評価を理解するのに役立つため貴重でしたが、各レポートは見た目が異なり、使用されている報告方法も異なるため、別のレベルのデータ リテラシーが必要になります。
来年はOtusを使用する予定です 両親と。 1 か所にログインして、テスト結果に簡単にアクセスできるようになります。さまざまなデータ結果は、同様の方法でデータを視覚的に表現しながら、各 [テスト結果] の意味を細分化します。
データ駆動型の実践の有効性を継続的に監視および評価するためにどのような対策を講じていますか?
学区レベルから始まり、教室レベルに至る段階的なプロセスがあります。年に 3 回、ユニバーサル スクリーニング データを収集した後、最初のステップとして地区管理者および建物管理者と会い、そこでシステムのデータを確認します。私がその会議に含める内容の一部は、校長が建物内で取り組みたいと考えているさまざまな活動や重点分野です。そして翌週には、建物内の校長と教師のリーダーが含まれる建物のリーダーシップチーム会議が開催され、そこでデータに目を通し、学校改善計画に基づいて重点分野を決定します。最後に、各学年のチームが集まり、データを検討します。これらのチームミーティングには、教室の教師だけでなく、介入者、特殊教育の教師、そして場合によっては関連芸術の教師も参加します。地区としては幸運なことに、このシステムが年に 3 回実施されています。ただし、当面の目標は、こうした会話をもっと増やすことです。
データ主導の意思決定は、保証された実行可能なカリキュラムの導入や、学習プロセスの評価の使用など、学校における他の証拠に基づく実践と似ています。データは、生徒のニーズに応え、生徒の最大の成果に向けて取り組む最善の方法を教えてくれます。データを実際に分析することで、学区や学校の指導者が教師をサポートし、ひいては教師が各生徒をサポートできるようになります。
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- 情報源： https://www.edsurge.com/news/2024-04-10-how-data-drives-strategies-for-improved-student-outcomes
