Data studentů
Data studentů jsou informace shromážděné o jednotlivých studentech za cílem plného poznání o jejich učení a pochopení jejich potřeb. Učitelé shromažďující data studentů by měli být schopni přiměřeně reagovat na studentovy potřeby, navrhnout efektivní výukové metody a posoudit nakolik studenti plní své vzdělávací cíle. Sledování těchto dat umožňuje studentům zlepšovat svoje výsledky. Učitelům tyto data pomáhají ke zlepšení výuky a vytváření optimálních vzdělávací zkušeností pro každého studenta. (Rowley, 2021)
Pro lepší pochopení jak data studentů pomáhají učitelům si můžete pustit toto krátké video:
Data studentů dále pomáhají při strategickém rozhodování, protože pomáhají vyhodnotit silné a slabé stránky kurikula. Tyto poznatky také zlepšují metodologii výuky. Soubory studentských dat lze dále využít ke sledování účinnosti současné strategie a také poskytnout jasný směr ohledně potřeby zlepšení a povahy požadovaných budoucích změn. (Safiullah, 2022)
Daty řízené vzdělávání má vyšší míru úspěšnosti, protože umožňuje studentům zaměřit se na oblasti výuky, které momentálně nejvíce potřebují. Současně toto vzdělávání poskytuje učitelům a školám nástroje, které potřebují k přizpůsobení svých výukových technik tak, aby co nejlépe vyhovovaly potřebám jejich studentů. (Rowley, 2021)
Typy studentských dat
1) Výsledky testu
Pro každou vzdělávací instituci — ať už základní nebo vysokoškolskou — jsou výsledky testů klíčovým ukazatelem výkonu žáků. Různé vzdělávací instituce shromažďují údaje ze skóre žákovských testů. Údaje o skóre testů jsou důležité pro analýzu celkového pohledu na výsledky žáka. Analýza údajů o skóre je zásadní při vytváření standardů osnov, měření efektivity kurzů a provádění specifických strategií ve třídě. Pozorování a analýza skóre jednotlivých studentských testů jsou také důležité pro učitele, kteří určují tempo hodin, navrhují plány hodin a rozlišují pedagogiku tak, aby se přizpůsobila individuálním potřebám.
2) Údaje o docházce
Pravidelné absence zvyšují šanci, že student předčasně ukončí školní docházku a snižuje akademické výsledky. Rozsáhlá absence dále také narušuje smysl pro komunitu a negativně ovlivňuje školní prostředí. Správný systém sledování údajů o docházce je proto důležitý pro odstranění tohoto problému již v zárodku. V dlouhodobém horizontu pomáhá učitelům vyhodnotit efektivitu různých přístupů k výuce a přijímat vylepšené výukové strategie.
3) Emoční a sociální učení
V současné době je sociální a emocionální učení naprosto nezbytnou dovedností podmiňující akademický úspěch. Provést analýzu studentských digitálních dat za účelem zjištění jejich sociálního a emočního nastavení však není vůbec jednoduché. Měření a monitorování tzv. měkkých dovedností (soft skills) může být využito při návrhu co nejvhodnějšího vzdělávacího programu. (Safiullah, 2022)
Pro ještě lepší přiblížení co to jsou data studentů si můžete pustit toto video:
Zdroje
Rowley, J. (2021). Student Data: How Using Data Can Help Your Students Succeed. https://www.illuminateed.com/blog/2021/05/student-data-how-using-data-can-help-your-students-succeed-2/
Sufiullah, M. (2022). How Educators Can Use Student Data to Drive Instruction. https://www.emergingedtech.com/2022/01/how-educators-can-use-student-data-to-drive-instruction/
