Các quyết định dựa trên dữ liệu ngày càng được công nhận là một thành phần quan trọng của giáo dục K-12, tăng cường học tập cá nhân hóa, cải thiện đánh giá và phản hồi, tối ưu hóa phân bổ nguồn lực và thúc đẩy can thiệp sớm. Những quyết định này được đưa ra bằng cách phân tích nhiều loại dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như thành tích học tập, các yếu tố phi học thuật, dữ liệu chương trình và hệ thống cũng như dữ liệu nhận thức. Ngược lại, phân tích này giúp các nhà giáo dục đưa ra những lựa chọn sáng suốt ảnh hưởng trực tiếp đến việc học tập của học sinh và hiệu quả của trường học.

Bất chấp những lợi ích, việc thực hiện việc ra quyết định dựa trên dữ liệu trong giáo dục cũng đặt ra những thách thức. Lãnh đạo và giáo viên của trường có thể cần nhiều thời gian, công cụ, chuyên môn và phát triển chuyên môn hơn để thu thập, phân tích và giải thích dữ liệu một cách hiệu quả. Hơn nữa, có sự khác biệt giữa việc giàu dữ liệu và hướng dữ liệu. Thu thập dữ liệu là điều cần thiết nhưng nó có thể làm tăng áp lực lên các nhà giáo dục, những người có thể đã phải gánh quá nhiều trách nhiệm. Hệ thống quản lý dữ liệu chất lượng cao tự động hóa quy trình thu thập và phân tích là chìa khóa cho các tổ chức đang tìm cách chuyển sang mô hình dựa trên dữ liệu.

Gần đây, EdSurge đã nói chuyện với Becky Mathison, Trợ lý Giám đốc Đổi mới, Giảng dạy và Học tập tại Trường Công Winnetka, Illinois, về cách khu học chánh của cô hỗ trợ các nhà giáo dục trong việc phân tích và sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả và hiệu quả. Với hơn 10 năm kinh nghiệm đảm nhiệm các vai trò hành chính cấp huyện, tập trung vào chương trình giảng dạy, giảng dạy và đánh giá, cô có chuyên môn sâu rộng trong việc xây dựng và cải tiến các hệ thống ra quyết định về cơ sở dữ liệu. Trước khi giữ vai trò hành chính, Mathison là giáo viên khoa học cấp hai, lãnh đạo các nhóm cấp lớp và khoa khoa học. Trong thời gian này, mối quan tâm của cô đến mối quan hệ giữa kết quả học tập của học sinh và những hiểu biết sâu sắc dựa trên dữ liệu lần đầu tiên xuất hiện, hướng dẫn cách tiếp cận của cô để tìm hiểu sự tiến bộ của học sinh và đưa ra các chiến lược giáo dục trong tương lai.

EdSurge: Tại sao việc ra quyết định dựa trên dữ liệu lại quan trọng trong giáo dục K-12 ở cấp lớp và cấp huyện?

Mathison: Dữ liệu có thể giúp cung cấp thông tin cho nhiều chiến lược giảng dạy, điều này đặc biệt quan trọng trong thời đại hiện nay khi các trường học ngày càng được yêu cầu thực hiện nhiều hơn nữa. Sự cân bằng giữa dữ liệu định lượng và định tính là điều cần thiết. Về mặt dữ liệu định lượng, việc có được thứ gì đó được chuẩn hóa là vô giá. Nó cho phép so sánh sự tiến bộ của học sinh theo thời gian và cũng ghi nhận thành tích của họ so với điểm chuẩn. Đó là một cách để tìm ra nơi có thể tỏa sáng.

Một cách tiếp cận khác liên quan đến việc phân tích mẫu bài tập của học sinh và phản hồi của giáo viên, đưa ra cái nhìn toàn diện hơn về nhu cầu của học sinh. Trước đây, với tư cách là một giáo viên, trọng tâm chính là truyền tải nội dung. Tuy nhiên, ngày nay người ta ngày càng nhận thức rõ hơn về tầm quan trọng của việc dành nhiều thời gian hơn trong ngày học cho việc học tập về mặt cảm xúc xã hội và hoạt động thể chất, đồng thời mang lại cho học sinh nhiều quyền tự chủ hơn trong học tập. Dữ liệu định tính vẫn có tác động như nhau trong vấn đề này.

Từ góc độ hệ thống hoặc khu học chánh, việc đảm bảo tính nhất quán giữa và giữa các cấp lớp là thực sự quan trọng. Các bộ dữ liệu đã được thống nhất - cho dù là bộ sàng lọc phổ quát, đánh giá quá trình chung với phiếu tự đánh giá hay các dự án mà học sinh đang thực hiện - đều cho chúng tôi cách hiệu chỉnh trên toàn hệ thống để chúng tôi có thể tìm ra chỗ nào chúng tôi có thể cần thực hiện các chỉnh sửa trong chương trình giảng dạy hoặc làm những điều khác biệt với nhân sự vì nhu cầu của sinh viên.

Sự năng động của dữ liệu định lượng và định tính nâng cao hiệu lực và hiệu quả của quá trình ra quyết định giáo dục như thế nào?

Việc có sẵn dữ liệu định lượng sẽ làm tăng hiệu quả của các cộng đồng học tập chuyên nghiệp (PLC) kết hợp với nhau. Nếu bạn có thể nhanh chóng nhóm học sinh theo dữ liệu, điều đó có thể tiết kiệm rất nhiều thời gian để các nhà giáo dục ngồi quanh bàn có thể sử dụng trí tuệ của họ để phân tích ý nghĩa của dữ liệu, xác định sự mâu thuẫn, xác định khi nào cần thêm thông tin và thảo luận về những học sinh có thể hưởng lợi từ các dịch vụ dành cho sinh viên hoặc thậm chí là tăng tốc theo cấp lớp.

Khi việc so khớp chương trình cấp cao được thực hiện, dữ liệu định tính sẽ phát huy tác dụng. Trong PLC, giáo viên có thể xem xét các nhóm học sinh đó từ góc độ toàn diện của trẻ. Họ có thể xem xét các mẫu bài tập của học sinh và xác định các điểm mạnh hoặc kỹ năng cần cải thiện, giúp chúng tôi xác định sự hỗ trợ phù hợp cần thiết cho mỗi học sinh.

Làm thế nào để bạn hỗ trợ giáo viên và nhân viên trong việc thu thập, phân tích và sử dụng dữ liệu học sinh một cách hiệu quả để cung cấp thông tin cho hoạt động giảng dạy của họ?

Chúng tôi thúc đẩy văn hóa dữ liệu tích cực và phát triển kiến ​​thức về dữ liệu trên toàn học khu. Với tư cách là quản trị viên học khu, tôi cho giáo viên biết rằng tôi xem dữ liệu là điểm khởi đầu để đặt câu hỏi nhằm hiểu rõ hơn điều gì hiệu quả và điều gì không, cuối cùng là hướng tới trải nghiệm tối ưu cho học sinh.

Phát triển kiến ​​thức về dữ liệu có nghĩa là không chỉ nói về lý do tại sao chúng ta sử dụng dữ liệu mà còn cả cách sử dụng các công cụ sàng lọc và ý nghĩa chính xác của dữ liệu. Chúng tôi tiếp cận vấn đề này bằng sự kết hợp giữa phát triển chuyên môn và hỗ trợ liên tục, gắn liền với công việc. Phần phát triển chuyên môn của nó là nhắn tin: Đây là lý do tại sao, với tư cách là một học khu, chúng tôi đang đi theo hướng này, đây là những công cụ và hỗ trợ khác nhau mà chúng tôi sẽ cung cấp cho bạn và đây là giá trị của dữ liệu. Sau đó, chúng tôi có một nhóm huấn luyện viên hợp tác với các quản trị viên tòa nhà để hỗ trợ giáo viên sử dụng các công cụ, thu thập dữ liệu và hiểu ý nghĩa của nó trong bối cảnh của họ.

Học khu của chúng tôi sử dụng hai công cụ dữ liệu: một để phân tích dữ liệu cục bộ và một để đưa dữ liệu vào tầm tay giáo viên. Thông thường, giáo viên phải tìm kiếm trên nhiều nền tảng để thu thập dữ liệu học sinh. Họ có thể sử dụng ba nền tảng khác nhau để sàng lọc toàn diện, một nền tảng khác để tham dự và một nền tảng khác để tìm hiểu về các báo cáo sự cố. Otus đã cho phép chúng tôi hợp nhất dữ liệu đó để giáo viên có thể đi tới phần báo cáo trong hồ sơ học sinh và truy cập tất cả thông tin đó ở một nơi. Hiện tại, chúng tôi có hầu hết dữ liệu định lượng trong hệ thống. Tuy nhiên, chúng tôi đang bổ sung thêm nhiều dữ liệu chất lượng hơn bằng cách tải lên các tài liệu khác nhau. Ví dụ: chúng tôi đang hoàn tất việc đánh giá chương trình giảng dạy xóa mù chữ cấp một. Chúng tôi có kế hoạch tải kết quả đánh giá quá trình chung lên hệ thống và thậm chí có thể tải lên các đánh giá thực tế.

Tôi cũng muốn đề cập đến tầm quan trọng của giáo dục cộng đồng xung quanh kiến ​​thức dữ liệu để phụ huynh hiểu rằng khi họ nhận được thông tin đánh giá, đó là một khoảnh khắc nhanh chóng. Chúng tôi mong muốn hợp tác với các gia đình trong cách tiếp cận kiến ​​thức dữ liệu của chúng tôi. Một trong những mục tiêu của chúng tôi trong năm nay là tăng cường giao tiếp với phụ huynh về việc học tập của học sinh. Chúng tôi đã gửi về nhà tất cả các báo cáo đánh giá của mình. Nó có giá trị vì nó giúp phụ huynh hiểu được các đánh giá khác nhau, nhưng mỗi báo cáo có vẻ khác nhau và sử dụng các phương pháp báo cáo khác nhau, điều này đòi hỏi trình độ hiểu biết dữ liệu khác nhau.

Năm tới, chúng tôi dự định sử dụng Otus với cha mẹ. Họ sẽ có thể đăng nhập vào một nơi và truy cập kết quả kiểm tra dễ dàng hơn. Các kết quả dữ liệu khác nhau sẽ phân tích ý nghĩa của từng [kết quả thử nghiệm] trong khi thể hiện dữ liệu một cách trực quan theo cách tương tự.

Bạn thực hiện những biện pháp nào để liên tục theo dõi và đánh giá hiệu quả của các hoạt động dựa trên dữ liệu?

Chúng tôi có một quy trình theo từng cấp độ, bắt đầu từ cấp huyện và đi đến cấp lớp học. Ba lần một năm, sau khi chúng tôi thu thập dữ liệu sàng lọc chung, bước đầu tiên của chúng tôi là gặp gỡ các quản trị viên khu vực và quản trị viên tòa nhà, nơi chúng tôi xem xét dữ liệu cho hệ thống. Một phần nội dung tôi đưa vào cuộc họp đó là các hoạt động hoặc lĩnh vực trọng tâm khác nhau mà hiệu trưởng có thể muốn giải quyết trong trường của họ. Sau đó, vào tuần tiếp theo, sẽ có một cuộc họp nhóm lãnh đạo tòa nhà, bao gồm hiệu trưởng và lãnh đạo giáo viên trong tòa nhà, nơi họ xem xét dữ liệu và xác định các lĩnh vực trọng tâm trong kế hoạch cải tiến trường học của họ. Cuối cùng, mỗi nhóm cấp lớp gặp nhau để xem xét dữ liệu. Tại các cuộc họp nhóm này, sẽ không chỉ có giáo viên đứng lớp mà còn có cả giáo viên can thiệp, giáo viên giáo dục đặc biệt và đôi khi là giáo viên nghệ thuật liên quan. Quận chúng tôi thật may mắn khi có được hệ thống này ba lần một năm. Tuy nhiên, mục tiêu là tạm thời có nhiều cuộc trò chuyện kiểu này hơn.

Việc ra quyết định dựa trên dữ liệu cũng tương tự như các phương pháp thực hành dựa trên bằng chứng khác ở trường học, chẳng hạn như có một chương trình giảng dạy được đảm bảo và khả thi hoặc sử dụng đánh giá cho quá trình học tập. Dữ liệu cho chúng tôi biết cách tốt nhất để đáp ứng nhu cầu của học sinh và hướng tới kết quả tốt nhất cho học sinh. Việc phân tích dữ liệu thực sự giúp lãnh đạo khu học chánh và trường học của chúng tôi hỗ trợ giáo viên của chúng tôi để họ có thể lần lượt hỗ trợ từng học sinh.

Bấm vào đây để tìm hiểu cách Otus hỗ trợ lãnh đạo nhà trường đưa ra những quyết định sáng suốt và tự tin nhằm thúc đẩy sự phát triển của học sinh.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.edsurge.com/news/2024-04-10-how-data-drives-strategies-for-improved-student-outcomes