Driven By Data

Pre tému dátami riadené vzdelávanie by som rád použil príklad umeleckej školy v Novom Mexiku. Vďaka príručke Driven by data od Paul Bambrick-Santoyo, bolo možné na škole zaviesť nový vhodnejší systém pre žiakov a chod vzdelávania.

Vytvorením vlastných priebežných hodnotení, ktoré umožňujú analýzu údajov podľa študenta, štandardu a otázky, mohli učitelia začať odpovedať na prečo a ako. Systém bol rozdelený na 7 častí.

1. Profesionálny rozvoj:
   Učitelia si začali vytvárať vlastný proces profesionálneho rozvoja, najmä pri vytváraní vlastných priebežných hodnotení. Súčasťou tréningu profesionálneho rozvoja bolo učenie sa procesu. Druhá časť sa zaoberala prípadovými štúdiami škôl, ktoré dosiahli významný rast žiakov vďaka použitiu výučby založenej na údajoch.
2. Základné normy:
   Škola sa zamerala na kurzy, v ktorých bolo hodnotenie viazané buď na promócie, prijatie na vysokú školu, alebo oboje: matematika, angličtina a cielené kurzy prírodných vied a spoločenských vied. Podobne ako je tomu na SR. To pomohlo učiteľom vyhnúť sa úskaliu pokrývania príliš veľkého množstva štandardov bez toho, aby sa predmety preberali dostatočne hlboko na to, aby ich študenti zvládli.
3. Vysokokvalitné priebežné hodnotenia:
   Kvalitné hodnotenia sú predpokladom na získanie kvalitných údajov. Učiteľom bol poskytnutý týždeň počas pracovných dní na konci školského roka a približne 15 hodín počas hodinových stretnutí fakulty na vypracovanie hodnotenia. Po napísaní hodnotení nasledujú stretnutia žiakov s učiteľmi. Stretnutia mali trvanie 30 minút za použitia nástrojov na kontrolu hodnotenia v Driven by Data, aby pomohli zabezpečiť hodnotenia spĺňajúce niekoľko kritérií:
   Museli napodobniť formát, s ktorým sa študenti stretli pri týchto hodnoteniach s konečným cieľom.
   Učitelia využívali otázky z vysokokvalitných hodnotení — z tých istých praktických testov, na ktoré odkazovali pri hodnotení prísnosti — ACT.
4. Systém na vytváranie dátových zostáv:
   Samotné vyhodnocovanie testov nefunguje. Jedná sa o množstvo dát, ktoré však nie sú vizualizované a preto je potrebné tieto dáta analyzovať a premeniť na zmysluplné informácie. Nástrojov je k dispozícii mnoho najjednoduchšie však je zozbierané dáta vložiť do tabuľky Excel alebo Google sheet.
5. Proces na analýzu údajov:
   Analýza výsledkov podľa študenta, otázky a štandardu. Jedná sa o nevyhnutný čas na túto analýzu a na stretnutia, kde sa prediskutujú pozorovania. Následne sa výsledky spárujú s kolegom učiteľom alebo administrátorom na 30-minútovej schôdzke na analýzu dát, ktorá sa koná počas prípravy učiteľov buď počas dňa, alebo po vyučovaní. To poskytuje príležitosť na bohatú diskusiu o tom, čo údaje ukazujú — a čo treba urobiť ďalej.
6. Preškolenie:
   Tento bod sa týka výhradne učiteľov. Počas schôdze by sa učitelia mali zamerať na získané výsledky a nájsť v nich anomálie, ktoré by mohli viesť k zmene a teda preškoleniu. Anomálie sa ukážu na základe použitých otázok, ktoré sú na schôdzi kladené:
   - Ako to fungovalo?
   - Použiješ nabudúce tento prístup hneď od začiatku?
   - Čo vaši študenti stále nedostávajú?
7. Buy-in:
   Na základe získaných výsledkov, bola škola v Novom Mexiku schopná zvýšiť nie len úroveň vzdelávania ale aj povedomie o škole. Výsledky študentov a rovnako učiteľov sa vďaka metóde Driven by data zlepšili a škola od roku 2016 prosperuje oveľa viac.

Zdroj:
CRITES, Eric. 7 Steps to Becoming a Data-Driven School: Learn to access the right data: the why (why do your students not get it?) and the how (how can you reteach content to stick?). [online]. 4.10.2016 [cit. 2022–04–27]. Dostupné z: https://www.edutopia.org/blog/7-steps-becoming-data-driven-school-eric-crites. Eric Crites Principal, New Mexico School for the Arts.