Op de ouder-leraarconferentie Ik zat aan de andere kant van de tafel van de leraar van mijn eerste klasser in een stoel die was gemaakt voor een 6-jarige. De leraar wees naar percentages die met rode inkt waren gekrabbeld. Ik keek en luisterde.

"Dit nummer, " ze zei, "is zijn Lexile-score." Ze ging door, haar wijsvinger over een tafel bewegen die is gemaakt door MetaMetrics. "Hier is het bereik van normaal voor zijn leeftijd. Dus, je wilt dat hij boeken op dit niveau leest."

Haar verslag van zijn rekenprestaties verliep ongeveer op dezelfde manier:meer percentages, bereiken en "niveaus, " soms berekend op basis van verschillende auteursrechtelijk beschermde maatregelen.

Op dit punt, Ik had moeite met volgen. Ik vroeg me stilletjes af:ik heb een Ph.D. in onderwijzen en leren, en ik begrijp niet wat deze gegevens over mijn kind zeggen. Wat halen andere ouders uit deze bijeenkomsten?

Toen de leraar even pauzeerde om adem te halen, Ik leunde zo ver naar achteren als het kleine stoeltje toeliet. Ze keek op van de waterval van werkbladen, mijn blik vangen. Ik greep het moment. 'Kan je ooit met Mac praten?' Ik vroeg. "Ik bedoel, weet je wat hij leuk vindt, waar hij in geïnteresseerd is? Dat is een goede manier om boeken voor hem te selecteren, gebaseerd op zijn interesses." MetaMetrics weet niet wat Mac (niet zijn echte naam) enthousiast maakt over leren. Ze glimlachte en ontspande zich terug in haar stoel, te.

Het is niet voldoende om gegevens over een student te verzamelen. Ik geloof dat data geen vervanging zijn voor het opbouwen van een verstandhouding met jongeren. En toch, leraren basis- tot middelbare school die goed met data kunnen werken, degenen die weten hoe ze moeten meten en spreken uit percentages, doen hun werk goed. Dit is lesgeven in het tijdperk van 'big data'.

Datarijke scholen

Recente druk op scholen om verantwoording af te leggen, wegens Geen enkel kind achtergelaten, betekent dat leraren in toenemende mate leerlinggegevens gebruiken om zowel klassikaal onderwijs als schoolbrede verbetering te informeren.

Lees de eerste alinea van een samenvatting uit 2009 van het ministerie van Onderwijs om een ​​idee te krijgen van het belang van gegevens op scholen:"De verzameling, analyse, en het gebruik van onderwijsgegevens staan ​​centraal in de verbetering van de leerlingresultaten die door No Child Left Behind (NCLB) worden beoogd. Het gebruik van gegevens bij de besluitvorming over onderwijs zal naar verwachting alle lagen van het onderwijssysteem omvatten — van de federale overheid tot de staat, wijk, school- en klasniveau."

In een onderzoek van 2007 onder 1 039 schooldistricten in het hele land, het ministerie van Onderwijs ontdekte dat 100% een studentinformatiesysteem bijhield met gegevenspunten zoals testscores op landelijke beoordelingen, demografie, aanwezigheid en gedrag.

Met programma's als PowerSchool, Infinite Campus en Skyward - die elk meer dan US $ 5 per kind per maand in rekening brengen - deze studenteninformatiesystemen beloven een one-stop-shop voor het volgen van alle aspecten van de student- en schoolgegevens van een district.

Ideaal, deze systemen helpen docenten om in teams naar leerlinggegevens te kijken, met andere docenten en schoolleiders. Maar hoe leraren in verschillende districten typisch interpreteren, gegevens gebruiken of negeren is nog een open vraag.

In sommige wijken, leraren hebben behoefte aan datageletterdheidstrainingen die hen laten zien hoe ze leerlinggegevens moeten interpreteren en hun instructie daarop kunnen aanpassen. In andere districten zonder trainingen, leraren hebben geen samenhangend plan voor wat ze met al deze gegevens moeten doen, waardoor de big data-inspanning zinloos lijkt.

De behoeften van een student vastleggen

Zoals Toni Morrison ooit zei:"Wijsheid zonder data is slechts een voorgevoel." Het hebben van gegevens over kinderen staat niet gelijk aan een goed leven, of een hoopvolle toekomst hebben.

Vaak, het tegenovergestelde is waar. Studenten worden uitgesloten van kansen omdat ze worden gezien als 'slecht presterend' op basis van beperkte datapunten. De last ligt bij de student om te verbeteren in plaats van te vragen hoe het systeem het kind in de steek laat.

Ik ben van mening dat scholen zich moeten concentreren op het ontwikkelen van meer datawijsheid, gezien de kracht van data om wegen naar een betere toekomst te bouwen. Dit betekent dat alle opvoeders, of het nu ouders of leraren zijn, gebruik gegevens verstandig:rekening houdend met wat het wel en niet laat zien, gezien het feit dat gegevens in de grotere sociale context, en kijken naar ervaringen uit het verleden en trends in het leven van een kind om doordacht te plannen voor de toekomst.

Meer en meer, onderwijsonderzoek moedigt leerkrachten aan om hun definities van gegevens uit te breiden met bronnen die verder gaan dan verplichte beoordelingen:observatiegegevens in de klas, opgenomen een-op-een gesprekken met een student, en video's van hoe leerlingen praten en gebaren maken terwijl ze aan een rekenprobleem werken.

Samen gebruikt, deze vormen van data schetsen een genuanceerder beeld van een kind, het vastleggen van aspecten die niet worden gemeten door een door de staat verplichte test.

Ouders en leerkrachten zouden nog meer datapunten kunnen bedenken die beginnen te wijzen op grotere sociale, culturele en economische dynamiek in het spel in een kinderdag.

Mac's Lexile-score verklaart niet zijn desinteresse in het lezen over honden in het noordpoolgebied gedurende twee weken. Maar gegevens over wat Mac thuis graag doet, zouden aanvullende informatie opleveren over mogelijke boekonderwerpen. MetaMetrics wist niet dat mama vergat zijn lunch naar school te sturen en hij weigert in de kantine te eten; Mac was uitgehongerd toen hij die rekenbladen maakte. Een snelle beoordeling van de sociaal-emotionele toestand van Mac voordat hij aan het wiskundewerk begon, zou kunnen verklaren dat hij halverwege de test uitgeput raakte.

En Mac is een bevoorrechte blanke man die geen enkele stressfactor van racisme draagt, seksisme of economische instabiliteit, dagelijkse realiteit voor veel studenten die volledig worden gewist door een enkele statistiek. Snelle beoordelingen van pesten en angst, bijvoorbeeld, zou een zinvolle MetaMetrics-tabel voor leerkrachten en ouders kunnen uitwerken.

Vanaf daar, volwassenen, hopelijk met studenten, zou kunnen nadenken over deze complementaire datapunten om een ​​plan te maken, het aanpakken van de verschillende redenen waarom lezen en rekenen niet zo goed gaan als iedereen hoopt.

Het gebruik van datawijsheid als leidend principe is waar serieus onderwijs over gaat.

Dit artikel is opnieuw gepubliceerd vanuit The Conversation onder een Creative Commons-licentie. Lees het originele artikel.