教師向けの最新のヒント:学生データの収集

2017年、約5,000人のアメリカ人教師を対象とした調査で、多くの人がすでに直感的に理解していることが確認されました。

最後の点は重要です。全国の学校システムは、管理タスクとして教室レベルまで徐々に低下する、新しい目標と新しい重点を日常的に採用しています。

「数年ごとに、新しいベストプラクティスを採用する大きな推進力がありますが、それを上手に始めようとしているとき、それは数年を要し、新しい推進力があります」とミシガン州中学校の教師は言いますこの研究について報告したVICEのMarkham Heidi。

それが、教室のデータ収集が多くの教師に感じさせる方法です。データ分析は教師にとって大きな恩恵になる可能性がありますが、教室での技術的な疲労はデータ収集を雑用のように感じさせます。

では、問題は、教師がより多くの時間の無給の管理作業を負担することなく、優れた教室のデータがもたらす利点をどのように獲得できるかということです。

収集する価値のあるデータと、努力する価値のないデータを理解する。その観点から、データの収集と分析を日常業務にシームレスに組み込むことができます。

どのデータを収集する必要がありますか?

データ収集に関しては、標準化されたテストが与えられます。ほとんどの学校と教師は、この種のデータを長年にわたって収集してきました。しかし、当然のことながら、そのデータは十分ではありません。

7年生の語学教師であるKerin Steigerwaltは、生徒の成績に関するより具体的なデータを求めていました。彼女は、1回限りの試験の得点ではなく、レッスンの効果、生徒がレッスンの重要性を理解したか、学んだレッスンが成長に役立つと感じたかを理解したいと考えました。

Steigerwaltのクラスでは、ほとんどのデータは、生徒が文法を理解していること、ライティング能力、文学用語の知識を中心に展開しています。これらのデータポイントは彼女にとって有用であると彼女は言いますが、彼らがどれだけ進歩したかを学生に簡単に示すこともできます。

個人データ:これは、学生との関係構築に役立ちます

十分に行かない別のデータソース?登録記録。それが、アダムシェーンバート先生が新しい学年を始めるときに、生徒に好みの名前を付けるように求める独自のフォームを作成することから始まります。

ちょっとしたジェスチャーですが、サマンサが「サム」を好むのか、マシューが「マット」を好むのかをすぐに知ることは、学年の最初の日に信頼関係を築くのに役立ちます。

出席および行動データ

行動データも収集することが重要です-特に不在や行動の問題。

アナリストのジェニファー・サヴィーノによる、行動と出勤データに関連する仕事は、フロリダのマイアミ・キャロル市高等学校の出席レベルを変えました。学校の出席データと行動データをジョンホプキンスのドロップアウトリスク調査と比較することにより、サビーノと彼女のチームは、出席問題のある学生の3分の1が軌道に乗るのを助けました。彼らはまた、行動障害のある子どもの3分の2が永久に変化するのを助けました。

ただし、教室内の学生が苦労しているときを見つけるために、アイビーリーグの研究者が作成したデータベースは必要ありません。出席を追跡するために使用するソフトウェアで傾向を簡単に視覚化できる場合、学生の欠席が減少傾向にあるかどうかをすぐに確認できます。次に、その学生に潜在的なドロップアウトリスクとしてフラグを立て、介入するために必要な手順を実行します。

同様に重要なことは、生徒が教室にいるときの行動を追跡することです。注目している部屋のスキャンで知ることができますが、そのデータを追跡すると、学生のエンゲージメントの日々の傾向がわかります。

Meghan Mathis先生にとって、特に難しい生徒の行動データを収集することは、クラスでより良い反応をするのを助けただけでなく、その生徒の行動も大きく改善しました。

授業中、マティスはその生徒が授業中に声をかけるたびに、そして手近な課題でどれくらいの頻度で忙しかったかを集計シートに記録します。各レッスンの終わりに、彼女はまた、レッスンがどのように進んだか、問題のある子供に対処するためにとった行動に関する質的データを記録します。彼女が収集したデータは簡単でしたが、学生のケースマネージャーには役立ちました。

データを簡単に収集するにはどうすればよいですか?

既存のデータセットから始めます。学校の周りには、知らなかった知識がたくさんあるかもしれません。

著者のティム・P・ノスターとロビン・ドロガンは、前年の生徒の教師に連絡し、アカデミック、行動、および感情的なサポートをさらに必要とする生徒の候補者リストを求めることを推奨します。これが不可能な場合は、学校の管理者にそのような記録があるかどうかを尋ねます。

レッスンは、おそらくデータを収集する継続的な機会も提供します。教師のRebecca Alber氏は、クイズや退場票などの低利率の評価は、生徒の能力と進歩に関するデータを収集する最も重要な方法の1つであると述べています。レッスン終了時のポップクイズまたは親指アップ/親指ダウンクラスエクササイズのような簡単なことで、レッスンがどれだけうまくいったかについての定量的フィードバックをすばやく簡単に得ることができます。

実際、学生からのフィードバックは、データ収集および学生をより深いレベルで引き付けるための優れた手段です。 Concordia University-Portlandは、このフィードバックを得る簡単な方法を1つ提供しています。生徒にバーチャートを色付けして、特定のトピックについて自分がどれだけ進歩したと感じるかを示します。これはあなたにとって貴重なフィードバックですが、それはまた、学生が自分自身の学習に対して主体性を感じるのに役立ちます。

収集したデータの使用方法

データを取得したら、何らかの形でコンテキスト化する必要があります。ほとんどの場合、円グラフや棒グラフのような単純なものでデータを視覚化し、必要なコンテキストを提供します。例えば:

  • クイズの成績を追跡している場合、それらの成績の分布が棒グラフで表示されます。
  • 特定のレッスンでの賛成/反対のフィードバックを追跡している場合、生徒の回答の内訳が円グラフで表示されます。
  • 1人の生徒の注意レベルを日々追跡している場合、折れ線グラフを使用すると、生徒が正しい方向に向かっているかどうかを視覚化できます。

データの収集と分析を教育に取り入れることは、膨大な宿題を意味する必要はありません。学年度の前後にこのロードマップに従うことで、生徒の生活にさらに大きな違いをもたらすのに役立つデータの種類を収集して分析することができます。

当初は2018年8月29日にwww.jotform.comで公開されました。