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

Сбор команды

Это может казаться очевидным, но самое главное, что нужно учитывать при составлении команд по импрувменту, – всех членов рабочей группы должен объединять некий единый стержень. Это может быть общая для всех педагогов команды группа учеников, например, ученики преподавателей междисциплинарной рабочей группы средней школы. Это может быть общий учебный план, например, четыре ключевые предметные области, которые определяют работу независимых преподавателей рабочей группы одного уровня обучения. Или это может быть даже одна общая предметная область – например, рабочая группа будет состоять из педагогов старшей школы, каждый из которых преподает математику. Так или иначе, участники рабочей группы должны быть объединены одной или несколькими важными темами – в противном случае их данные не будут пересекаться между собой.

Процесс анализа данных о добавленной стоимости пройдет успешнее, если какой-то внешний эксперт возьмет на себя роль координатора этого процесса.

Независимо от того, кто входит в состав команды, процесс анализа данных о добавленной стоимости пройдет успешнее, если какой-то внешний эксперт возьмет на себя роль координатора этого процесса, что особенно важно во время первых попыток рабочей группы провести такой анализ. Внешний координатор, будучи незаинтересованным лицом, может предложить план и структуру встречи, задавать вопросы и вести дискуссию так, как это не сможет сделать никто из участников группы.

Изучение агрегированных данных

Когда аналитическая команда собрана, процесс анализа должен пройти примерно по той же схеме, как и на двух других уровнях системы. Единственное отличие рабочей команды, состоящей только из учителей, в том, что она работает с явлением меньшего объема, чем команды двух других уровней. Но даже с учетом меньшего масштаба последовательность процесса необходимо пройти полностью. Причина проста: одно из первых открытий, сделанных в самом начале исследований на тему использования данных о добавленной стоимости в совершенствовании школьного образования, состоит в том, что внутри школы результаты оказываются не менее разнообразны, чем внутри округа по множеству школ [Aaronson, Barrow, Sander, 2007; Rivkin, Hanushek, Kain, 2005; Rockoff, 2004]. Это значит, что сильные и слабые стороны, которые свойственны одной группе педагогов внутри школы, скорее всего сильно отличаются от сильных и слабых сторон других групп этой же школы. Вот почему анализ не может ограничиться уровнем школы: разные учителя, как и разные ученики, обладают различными навыками, предпочтениями и потребностями. Анализ на уровне группы учителей необходим для того, чтобы выявить и учесть эти различия.

Самый простой способ начать анализ на уровне группы учителей – это изучить те участки матрицы уровня школы, которые относятся к этой группе. Например, предположим, что в конкретной средней школе есть как автономные классные комнаты (для одного класса), так и классные комнаты, относящиеся к конкретной предметной области. Все учителя 5-го класса автономны (т. е. преподают весь набор предметов этого класса), поэтому они образуют группу по принципу параллелей (уровней) обучения. На рис. 6.4 представлена та же матрица для средней школы, которую мы рассматривали в главе 5. На этот раз в матрице выделены результаты 5-х классов.

Когда группа педагогов 5-х классов изучает свои результаты на матрице, ее участники понимают, что группа испытывает некоторые проблемы с успеваемостью своих учеников. В среднем уровень успеваемости по всем четырем предметам 5-х классов – выше среднего. Однако если рассматривать прогресс, то по этому показателю ученики находятся где-то между 20-м и 40-м процентилями по математике и естествознанию, и между 40-м и 60-м процентилями по литературе и обществоведению. очевидно, что теперь важно изучить дезагрегированные данные по прогрессу.

Рис. 6.4.Матрица «Фокус на моей школе»

Изучение дезагрегированных данных

Процесс анализа дезагрегированных данных группы педагогов 5-го класса также сходен с анализом дезагрегированных данных на двух других уровнях, описанным в главах 4 и 5. Единственное различие в том, что у группы педагогов 5-го класса нет вертикальной информации (в разрезе различных уровней обучения), которую они могли бы изучить. На рис. 6.5 представлены дезагрегированные данные для 5-го класса. Отчеты, представленные на этом рисунке, сформированы компанией SAS, округа получают доступ к таким отчетам через систему услуг EVAAS института SAS Institute, Inc.