데이터 기반 의사결정은 맞춤형 학습 강화, 평가 및 피드백 개선, 자원 할당 최적화, 조기 개입 촉진을 통해 K-12 교육의 중요한 구성 요소로 점점 더 인식되고 있습니다. 이러한 결정은 학업 성취도, 비학업적 요인, 프로그램 및 시스템 데이터, 인식 데이터 등 다양한 유형의 데이터를 분석하여 알려집니다. 결과적으로 이 분석은 교육자가 학생 학습 및 학교 효율성에 직접적인 영향을 미치는 정보에 입각한 선택을 하는 데 도움이 됩니다.

이점에도 불구하고 교육에서 데이터 기반 의사결정을 구현하는 데에는 어려움이 따릅니다. 학교 지도자와 교사는 데이터를 효과적으로 수집, 분석 및 해석하기 위해 더 많은 시간, 도구, 전문 지식 및 전문성 개발이 필요할 수 있습니다. 게다가 존재 사이에는 차이가 있다. 데이터가 풍부한 과 데이터 중심. 데이터 수집은 필수적이지만 이미 책임이 과중한 교육자에게 부담을 가중시킬 수 있습니다. 수집 및 분석 프로세스를 자동화하는 고품질 데이터 관리 시스템은 데이터 기반 모델로 전환하려는 기관의 핵심입니다.

최근 EdSurge는 다음과 같이 말했습니다. 베키 매티슨, 혁신, 교육 및 학습 담당 부교육감 위네트카 공립학교, 일리노이주에서 그녀의 교육구가 교육자들의 효과적이고 효율적인 데이터 분석 및 사용을 지원하는 방법에 대해 설명합니다. 커리큘럼, 교육 및 평가에 초점을 맞춘 학군 수준 행정 역할에서 10년 이상의 경험을 보유한 그녀는 데이터베이스 의사결정 시스템 구축 및 개선에 대한 광범위한 전문 지식을 보유하고 있습니다. 행정직을 맡기 전에 Mathison은 중학교 과학 교사로 학년별 팀과 과학 부서를 이끌었습니다. 이 기간 동안 학생 학습 결과와 데이터 기반 통찰력 사이의 관계에 대한 그녀의 관심이 처음으로 나타났으며, 학생의 발전을 이해하고 향후 교육 전략을 알리는 접근 방식을 안내했습니다.

EdSurge: 교실 및 학군 수준의 K-12 교육에서 데이터 기반 의사 결정이 중요한 이유는 무엇입니까?

매티슨: 데이터는 많은 교육 전략을 알려주는 데 도움이 될 수 있으며, 이는 학교에 점점 더 많은 일이 요구되는 현 시대에 특히 중요합니다. 양적 데이터와 질적 데이터 간의 균형이 필수적입니다. 정량적 데이터 측면에서 규범화된 데이터를 갖는 것은 매우 중요합니다. 이를 통해 시간 경과에 따른 학생의 성장을 비교하고 벤치마크와 비교하여 성취도를 기록할 수도 있습니다. 그것은 우리의 빛을 어디에서 비출지 알아내는 한 가지 방법입니다.

또 다른 접근 방식은 학생 작업 샘플과 교사 피드백을 분석하여 학생 요구 사항에 대한 보다 전체적인 관점을 제공하는 것입니다. 이전에는 교사로서 주요 초점은 콘텐츠 전달이었습니다. 그러나 오늘날 학교 수업 시간 중 더 많은 시간을 사회 정서적 학습 및 신체 활동에 할당하고 학생들에게 학습에 더 많은 자율성을 제공하는 것의 중요성에 대한 인식이 점차 커지고 있습니다. 이와 관련하여 정성적 데이터도 똑같이 영향력을 발휘합니다.

시스템이나 학군 관점에서 학년 간 일관성을 보장하는 것이 정말 중요합니다. 보편적 선별기, 루브릭을 사용한 공통 형성 평가, 학생들이 작업 중인 프로젝트 등 합의된 데이터 세트를 통해 시스템 전체를 조정하여 커리큘럼 또는 커리큘럼을 수정해야 할 부분을 파악할 수 있습니다. 학생의 필요에 따라 직원 배치와 다르게 일을 수행합니다.

양적, 질적 데이터의 역동성이 어떻게 교육 의사 결정 프로세스의 효율성과 효과를 향상시키는가?

정량적 데이터를 쉽게 이용할 수 있으면 전문 학습 커뮤니티(PLC)가 함께 모이는 효율성이 높아집니다. 학생들을 데이터별로 신속하게 그룹화할 수 있다면 많은 시간을 절약할 수 있으므로 테이블에 모인 교육자들은 자신의 지력을 사용하여 데이터가 의미하는 바를 분석하고, 불일치를 확인하고, 추가 정보가 필요한 시기를 식별하고, 도움이 될 수 있는 학생들에 대해 논의할 수 있습니다. 학생 서비스나 심지어 학년별 속진을 통해 말이죠.

높은 수준의 프로그래밍 방식 매칭이 이루어지면 정성적 데이터가 활용됩니다. PLC에서 교사는 전체 아동의 관점에서 해당 학생 그룹을 볼 수 있습니다. 그들은 학생 작업 샘플을 검토하고 개선이 필요한 강점이나 기술 영역을 식별할 수 있으며, 이는 각 학생에게 필요한 적절한 지원을 결정하는 데 도움이 됩니다.

교사와 교직원이 학생 데이터를 효과적으로 수집, 분석 및 사용하여 교육 관행을 알리도록 어떻게 지원합니까?

우리는 긍정적인 데이터 문화를 조성하고 학군 전체에서 데이터 활용 능력을 개발합니다. 학군 관리자로서 저는 데이터를 무엇이 효과가 있고 무엇이 효과가 없는지를 더 잘 이해하고 궁극적으로 최적의 학생 경험을 위해 노력하기 위한 질문의 출발점으로 보고 있음을 교사들에게 알립니다.

데이터 활용 능력을 개발한다는 것은 데이터를 사용하는 이유뿐만 아니라 선별 도구를 사용하는 방법과 데이터가 정확히 무엇을 의미하는지에 대해 설명하는 것을 의미합니다. 우리는 전문성 개발과 지속적인 직무 기반 지원을 결합하여 이에 접근합니다. 전문성 개발 부분은 메시지입니다. 이것이 바로 교육구로서 우리가 이 방향으로 나아가는 이유이며, 이것이 우리가 여러분에게 제공할 다양한 도구와 지원이며 이것이 바로 데이터의 가치입니다. 그런 다음 건물 관리자와 협력하여 교사가 도구를 사용하고, 데이터를 수집하고, 그것이 자신의 맥락에서 무엇을 의미하는지 이해하는 데 도움을 주는 코치 팀이 있습니다.

우리 학군에서는 두 가지 데이터 도구를 사용합니다. 하나는 로컬에서 데이터를 분석하는 것이고 다른 하나는 교사가 데이터를 손쉽게 사용할 수 있도록 하는 것입니다. 교사는 학생 데이터를 수집하기 위해 여러 플랫폼을 검색해야 하는 경우가 너무 많습니다. 그들은 보편적인 심사를 위해 세 가지 다른 플랫폼을 사용할 수 있고, 다른 하나는 출석을 위해, 또 다른 하나는 사건 보고서를 알아내기 위해 사용할 수 있습니다. 오투스 교사가 학생 프로필의 보고서 섹션으로 이동하여 해당 데이터를 병합할 수 있게 되었습니다. 모든 정보를 한 곳에서 액세스. 현재 시스템에는 대부분 정량적 데이터가 있습니다. 그러나 다양한 문서 업로드를 통해 더 많은 질적 데이터를 추가하고 있습니다. 예를 들어, 우리는 1단계 읽기 쓰기 교육과정 검토를 마무리하고 있습니다. 우리는 공통 형성 평가 결과를 시스템에 업로드하고 실제 평가도 업로드할 계획을 가지고 있습니다.

또한 부모가 평가 정보를 받을 때 그것이 한 순간의 스냅샷이라는 것을 이해할 수 있도록 데이터 활용 능력에 대한 지역 사회 교육의 중요성을 언급하고 싶습니다. 우리는 데이터 활용 능력에 대한 접근 방식에서 가족과 협력하는 것을 목표로 합니다. 올해 우리의 목표 중 하나는 학생 학습에 관한 학부모 커뮤니케이션을 늘리는 것이었습니다. 우리는 모든 평가 보고서를 집으로 보냈습니다. 이는 부모가 다양한 평가를 이해하는 데 도움이 되었기 때문에 가치가 있었지만 각 보고서는 서로 다르게 보였고 다양한 보고 방법을 사용했기 때문에 또 다른 수준의 데이터 활용 능력이 필요했습니다.

내년에는 Otus를 사용할 계획입니다. 부모님과 함께. 한곳에 로그인하여 더 쉽게 테스트 결과에 액세스할 수 있습니다. 서로 다른 데이터 결과는 각 [테스트 결과]의 의미를 세분화하면서 유사한 방식으로 데이터를 시각적으로 표현합니다.

데이터 기반 관행의 효과를 지속적으로 모니터링하고 평가하기 위해 어떤 조치를 취합니까?

우리는 학군 수준에서 시작하여 교실 수준으로 진행되는 계층화된 프로세스를 가지고 있습니다. 1년에 3번 보편적 검사 데이터를 수집한 후 첫 번째 단계는 지역 관리자 및 건물 관리자를 만나 시스템 데이터를 살펴보는 것입니다. 제가 그 회의에 포함시키는 것 중 일부는 교장이 건물에서 다루고 싶어할 수 있는 다양한 활동이나 중점 분야입니다. 그런 다음 다음 주에는 건물의 교장과 교사 리더가 포함된 건물 리더십 팀 회의가 있으며, 여기서 그들은 데이터를 살펴보고 학교 개선 계획에 따른 초점 영역을 결정합니다. 마지막으로 각 학년별 팀이 모여 데이터를 검토합니다. 이러한 팀 회의에는 담임 교사뿐만 아니라 중재자, 특수 교육 교사, 때로는 관련 예술 교사도 참석할 것입니다. 우리 지역에서는 이 시스템을 일년에 세 번 시행할 수 있어서 행운입니다. 하지만 목표는 그 사이에 이러한 대화를 더 많이 나누는 것입니다.

데이터 기반 의사 결정은 보장되고 실행 가능한 커리큘럼을 갖거나 학습 프로세스에 평가를 사용하는 등 학교의 다른 증거 기반 관행과 유사합니다. 데이터는 학생의 요구에 가장 잘 대응하고 최고의 학생 성과를 달성하기 위해 노력하는 방법을 알려줍니다. 데이터를 실제로 분석하면 지역 및 학교 리더가 교사를 지원하여 교사가 각 학생을 지원할 수 있습니다.

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• 출처: https://www.edsurge.com/news/2024-04-10-how-data-drives-strategies-for-improved-student-outcomes