Εικόνα πηγή
Οι τεχνολογικές εξελίξεις σε όλο τον κόσμο διαταράσσουν το status quo ακόμη και στον τομέα της εκπαίδευσης. Όσον αφορά τα δεδομένα των μαθητών, τα περισσότερα εκπαιδευτικά ιδρύματα έχουν διαφορετικές προοπτικές. Διάφοροι ακαδημαϊκοί πλέον ενσωματώνουν βαθμολογίες φοιτητών, στατιστικά στοιχεία εξετάσεων και άλλους σημαντικούς δείκτες δεδομένων στις ετήσιες αξιολογήσεις των μαθητών τους και επικεντρώνονται σε στρατηγικές που βασίζονται σε δεδομένα.
Οι αναφορές δεδομένων μαθητών βοηθούν στη λήψη στρατηγικών αποφάσεων καθώς βοηθούν στην αξιολόγηση των δυνατών και των αδυναμιών του προγράμματος σπουδών. Αυτές οι πληροφορίες δεδομένων βελτιώνουν επίσης τις ομαδοποιήσεις μαθητών και τη μεθοδολογία διδασκαλίας. Τα σύνολα δεδομένων μαθητών μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την παρακολούθηση της αποτελεσματικότητας της τρέχουσας στρατηγικής καθώς και για την παροχή σαφούς κατεύθυνσης σχετικά με την ανάγκη βελτίωσης και τη φύση των μελλοντικών αλλαγών που απαιτούνται.
Τύποι Δεδομένων Φοιτητών
Με δείκτες πρωτογενών δεδομένων, οι ακαδημαϊκοί μπορούν να αναπτύξουν αποτελεσματικές εκπαιδευτικές στρατηγικές. Μερικοί από τους πιο αξιοσημείωτους τύπους δεδομένων μαθητή είναι οι εξής:
Βαθμοί διαγωνισμάτων
Για κάθε εκπαιδευτικό ίδρυμα, είτε είναι πρωτοβάθμιας είτε τριτοβάθμιας εκπαίδευσης, οι βαθμολογίες των εξετάσεων είναι ο βασικός δείκτης της απόδοσης των μαθητών. Διάφορα εκπαιδευτικά ιδρύματα συλλέγουν δεδομένα από τις βαθμολογίες των τεστ μαθητών για να κατανείμουν πόρους και να δημιουργήσουν τις στρατηγικές διδασκαλίας ανάλογα.
Τα δεδομένα των βαθμολογιών του τεστ είναι σημαντικά για την ανάλυση της συνολικής άποψης σχετικά με την επίδοση των μαθητών, αλλά δεν είναι έγκυρα για την ανάπτυξη οδηγιών. Η ανάλυση δεδομένων βαθμολογίας είναι κρίσιμη για την ανάπτυξη προτύπων προγράμματος σπουδών, τη μέτρηση της αποτελεσματικότητας των μαθημάτων και την εκτέλεση συγκεκριμένων στρατηγικών στην τάξη.
Η παρατήρηση και η ανάλυση βαθμολογίας μεμονωμένων μαθητών σε τεστ είναι επίσης σημαντικές για τους δασκάλους για να καθορίσουν τον ρυθμό των μαθημάτων, να σχεδιάσουν σχέδια μαθημάτων και να διακρίνουν την παιδαγωγική για να προσαρμοστεί στις ατομικές ανάγκες.
Δεδομένα Συμμετοχής
Οι τακτικές απουσίες αυξάνουν τις πιθανότητες εγκατάλειψης και αφήνει τους μαθητές πίσω ακαδημαϊκά. Η εκτεταμένη απουσία σπάει την αίσθηση της κοινότητας και επηρεάζει αρνητικά το σχολικό περιβάλλον. Επομένως, ένα κατάλληλο σύστημα για την παρακολούθηση των δεδομένων προσέλευσης είναι σημαντικό για την εξάλειψη του προβλήματος στην αρχή. Βοηθά επίσης τους ακαδημαϊκούς να αξιολογήσουν την αποτελεσματικότητα διαφόρων διδακτικών προσεγγίσεων και να τους βοηθήσει να υιοθετήσουν βελτιωμένες διδακτικές στρατηγικές.
Συναισθηματική και Κοινωνική Μάθηση
Στην τρέχουσα εποχή, η κοινωνική και συναισθηματική μάθηση είναι μια δεξιότητα επιβίωσης. Τα δεδομένα που συλλέγονται από τεστ συναισθηματικής και κοινωνικής μάθησης είναι σημαντικά για την αξιολόγηση διαφόρων πτυχών. Οι αισιόδοξες συμπεριφορές συμβάλλουν πάντα στην ικανότητα των μαθητών να είναι επιτυχημένοι ακαδημαϊκά. Η μέτρηση και η παρακολούθηση τέτοιων δεδομένων soft skills θα βοηθήσει τους ακαδημαϊκούς να σχεδιάσουν προγράμματα που μπορούν να εντοπίσουν και να αντιμετωπίσουν τα θεσμικά κενά με τον πιο αποτελεσματικό τρόπο.
7 Προσεγγίσεις για την απασχόληση Σπουδαστή για Οδηγίες που βασίζονται σε δεδομένα
1. Ένα βήμα τη φορά
Ποτέ μην ξεκινάτε με ογκώδη δεδομένα, καθώς θα μπορούσε να είναι κουραστικό και συντριπτικό να δημιουργήσετε οδηγίες ανάλογα. Ξεκινήστε με μια μονάδα μάθησης, είτε σε φυσική τάξη είτε σε οποιαδήποτε διαδικτυακή πρωτοβουλία μάθησης, όπως μια ώρα κώδικα. Επινοήστε πρότυπα συλλογής δεδομένων με κατάλληλη ανάλυση. Διευρύνετε τη συλλογή δεδομένων σταδιακά χρησιμοποιώντας τις τεχνικές που βρήκατε αποτελεσματικές.
2. Χρησιμοποιήστε Διαμορφωτικές Αξιολογήσεις
Η καλύτερη πρακτική είναι η συνεχής ενσωμάτωση δεδομένων από σύντομες αξιολογήσεις και γρήγορα κουίζ στη μεθοδολογία αξιολόγησης για την αξιολόγηση της αποτελεσματικότητας των νέων ρυθμίσεων στην τάξη και των τεχνικών διδασκαλίας. Για παράδειγμα, δεδομένα από διαδικτυακές διαδραστικές πλατφόρμες όπως κωδικοποίηση για παιδιά βοηθά τους μαθητές να μάθουν και παρέχει πληροφορίες για τη νοημοσύνη των μαθητών. Αυτά τα προσωρινά μέτρα ενδέχεται να προτείνουν τις απαιτούμενες προσαρμογές πριν από την ολοκλήρωση ενός και μόνο κύκλου ανάλυσης δράσης.
3. Δημιουργήστε ομάδες μαθητών χρησιμοποιώντας δεδομένα
Ο τέλειος τρόπος για να προσδιορίσετε το επίπεδο μάθησης των μαθητών και τη σημασία του σχεδιασμού των προσωρινών αξιολογήσεων είναι να ομαδοποιήσετε τους μαθητές με βάση τα δεδομένα που συλλέγονται. Πολλές τεχνικές είναι διαθέσιμες σε ομαδικούς μαθητές. Για παράδειγμα, το Bloom Taxonomy ταξινομεί τους μαθητές με βάση τις επιδόσεις τους στη μνήμη, την εφαρμογή, την κατανόηση, την ανάλυση, την αξιολόγηση και τη δημιουργία στόχων. Ή η προσέγγιση του Gardner ταξινομεί τους μαθητές ανάλογα με τα στυλ μάθησης και τη νοημοσύνη τους. Υπάρχουν πολλές άλλες διαθέσιμες μέθοδοι που βοηθούν τους εκπαιδευτικούς στην ομαδοποίηση των μαθητών.
4. Προσδιορίστε τα επίπεδα υποστήριξης
Το σύστημα υποστήριξης παίζει πρωταρχικό ρόλο στην εκπαίδευση. Για να συμπληρωθούν αποτελεσματικά οι οδηγίες, είναι απαραίτητη η επιμονή των προγραμμάτων υποστήριξης με επίκεντρο τον μαθητή. Τα δεδομένα των εποικοδομητικών εξετάσεων μπορούν να προσφέρουν πολύτιμους δείκτες για τον προσδιορισμό των απαιτούμενων επιπέδων υποστήριξης των μαθητών.
5. Αφεθείτε στους μαθητές σε ποικίλα προγράμματα
Τα ποικίλα και ειδικά σχεδιασμένα προγράμματα παρέχουν καλύτερες γνώσεις για τις απαιτήσεις, τα κίνητρα και τις αντιλήψεις των μαθητών. Έτσι, αφεθείτε σε κάθε μαθητή ανάλογα και παρακολουθήστε τους δείκτες απόδοσης για να βελτιώσετε τη μελλοντική δομή της τάξης και τα διδακτικά βοηθήματα.
6. Διασφάλιση της Συμμετοχής των Γονέων
Οι γονείς είναι οι πιο αξιόπιστοι για να αποκτήσουν γνώσεις για τις συμπεριφορές των μαθητών. Και η συμμετοχή γονέων/κηδεμόνων σε συγκεκριμένες δραστηριότητες και ρυθμίσεις στόχων θα βοηθήσει τους εκπαιδευτικούς να παρακολουθούν και να αναπτύσσουν πιο αποτελεσματικές μεθοδολογίες διδασκαλίας.
7. Ενσωματώστε και χρησιμοποιήστε την τεχνολογία
Ο αυτοματισμός είναι το νέο μάντρα! Σε αυτήν την ψηφιακή εποχή, η συλλογή δεδομένων έχει γίνει απρόσκοπτη. Με εύχρηστη ταξινόμηση και αξιολόγηση δεδομένων, όλα είναι πλέον χωρίς προβλήματα. Η εφαρμογή προηγμένων τεχνολογιών θα απλοποιήσει τις οδηγίες που καθοδηγούνται από προσπάθειες δεδομένων, καθιστώντας εύκολες στη διαχείριση επίπονες διαδικασίες όπως διοικητικές λειτουργίες, διαχείριση παρουσίας και διαχείριση συμπεριφοράς. Με ψηφιακή ενοποίηση και αυτοματισμό, συμβούλουςοι διαχειριστές και οι εκπαιδευτικοί μπορούν να διαμορφώσουν οδηγίες βάσει δεδομένων για προσαρμοσμένες στρατηγικές.
Τυλίγοντας
Διάφορες έρευνες δείχνουν ότι οι οδηγίες που βασίζονται σε δεδομένα έπαιξαν θεμελιώδη ρόλο στη βελτίωση των επιδόσεων των ακαδημαϊκών ιδρυμάτων. Τώρα, οι εκπαιδευτικοί έχουν πρόσβαση σε ογκώδη δεδομένα που χρειάζονται σωστή αξιολόγηση και χειρισμό για να λάβουν πολύτιμες γνώσεις για να αναδιαμορφώσουν το μέλλον του τομέα της εκπαίδευσης.
Η κατάλληλη ανάλυση και αξιολόγηση των συλλεγόμενων δεδομένων είναι η πιο σημαντική πτυχή για την ανάπτυξη οδηγιών βάσει δεδομένων για καλύτερες εκπαιδευτικές πολιτικές, καλά εξοπλισμένες αίθουσες διδασκαλίας και βελτιωμένες μεθοδολογίες διδασκαλίας.
