Кейт Кеннеди - Как использовать анализ данных о добавленной стоимости для улучшения обучения школьников - руководство для школ и лидеров школьных округов

В нашем примере темно-серые столбики на графиках, показанных на рис. 4.3, представляют недавние подгруппы учеников округа. В каждом отчете-графике темный столбик с левого края соответствует ученикам, по уровню успеваемости попадающим в 20 % учеников штата с самой низкой успеваемостью. Аналогично темный столбик с правого края соответствует ученикам округа, по уровню успеваемости попадающим в 20 % учеников штата с самой высокой успеваемостью.

Три остальных столбца представляют учеников трех остальных подгрупп-квинтилей. Светло-серые столбики представляют ту же информацию, но в отношении предыдущих групп учеников. Толстая горизонтальная линия на каждом графике соответствует уровню ожидаемого прогресса для каждой подгруппы учеников. Темные и светлые столбики, идущие вниз от этой линии, представляют подгруппы учеников, чей уровень прогресса оказался ниже ожидаемого, а те, что находятся над этой линией, соответствуют подгруппам учащихся, добившихся превышающего ожидания прироста. В каждом случае высота столбца соответствует величине отличия полученного прогресса от ожидаемого уровня.

Когда окружная рабочая группа изучает результаты по математике в разных классах (рис. 4.3), ее участники ищут в данных любые постоянные паттерны. Есть ли у каких-либо подгрупп значительные сильные стороны, которые можно распространить на остальные подгруппы по всему округу? Есть ли заслуживающие внимания уязвимые места, проблемы в которых нужно решать на уровне округа? Такого рода находки чрезвычайно важны в процессе анализа данных, описанного в этой главе. Там, где удалось обнаружить постоянно встречающиеся случаи недостатков одного рода, следует предпринять масштабные действия. Если в масштабе округа не обнаружены явные закономерности, то сильными и слабыми сторонами следует заниматься на том уровне, на котором они проявляются.

Рис. 4.3.Диагностические отчеты округа N за 2010 г. (математика, классы с 4-го по 8-й)

Источник: SAS® EVAAS® for K-12 content Copyright ©2011, SAS institute Inc., Cary, NC USA. Все права защищены. Публикуется с согласия SAS.

Рис. 4.4.Диагностические отчеты округа N за 2010 г. (4-й класс)

Источник: SAS® EVAAS® for K-12 content Copyright ©2011, SAS Institute Inc., Cary, NC USA. Все права защищены. Публикуется с согласия SAS.

В нашем примере мы видим достаточно постоянно проявляющуюся закономерность (паттерн): ученики с низкой успеваемостью демонстрируют менее значимый прогресс по сравнению со своими сверстниками с высокой успеваемостью. Исключение составляют лишь учащиеся 8-х классов: здесь наблюдается обратная закономерность, однако прогресс учеников с низкой успеваемостью также оказывается ниже ожидаемого. Итак, если говорить о сильных сторонах, то округ сравнительно неплохо справляется с тем, чтобы добиваться прогресса среди учащихся с высокой успеваемостью. При этом 8-й класс является очевидным исключением из этой тенденции. Что же касается вызовов, то округ испытывает проблемы в связи с программой по математике, не справляющейся с задачей улучшения показателей учеников с самой низкой успеваемостью. Такие ученики проигрывают своим менее отстающим сверстникам по всему штату.

По окончании анализа результатов по математике участники окружной рабочей группы перейдут к аналогичному вертикальному анализу дезагрегированной информации по таким предметам, как литература, естествознание и обществоведение (см. рис. 4.4).

Когда окружная рабочая группа изучила данные округа, двигаясь вертикально и выискивая паттерны в дезагрегированной информации по каждому предмету с 4-го по 8-й класс, наступает время горизонтального изучения тех же данных, т. е. анализа внутри каждого года обучения – класса.

На рис. 4.4 представлены диагностические отчеты по 4-м классам для каждого предмета. Эти отчеты сформированы компанией SAS, округа получают доступ к таким отчетам через систему услуг EVAAS института SAS Institute, Inc.

Целью этого анализа является нахождение закономерностей внутри одного уровня обучения – класса. В этой подборке диагностических отчетов ясно прослеживается та же закономерность, что и в отчетах по математике для всех классов. В целом можно сказать, что ученики с более низкой успеваемостью добиваются меньшего прогресса, чем ученики с более высокой успеваемостью. По окончании изучения данных за 4-й класс окружная рабочая группа переходит к изучению дезагрегированных отчетов по каждому из оставшихся классов.