Cómo enseñar y criar mejor en la era del Big Data

Cómo enseñar y criar mejor en la era del Big Data Resumiendo un estudiante en números. Chatchai Kritsetsakul / shutterstock.com

En la conferencia de padres y maestros, me senté frente a la maestra de mi hijo de primer grado en una silla hecha para un niño de 6. El profesor señaló los porcentajes garabateados en tinta roja. Miré y escuché.

"Este número", dijo ella, "es su puntuación Lexile". Continuó, moviendo su dedo índice a través de una tabla creada por Metametría. “Aquí está el rango de lo normal para su edad. Entonces, quieres que él lea libros a este nivel ".

Su informe de su rendimiento en matemáticas se desarrolló de la misma manera: más porcentajes, rangos y "niveles", a veces calculados a partir de diferentes medidas con derechos de autor.

En este punto, estaba teniendo dificultades para seguir. Me pregunté en silencio: Tengo un doctorado en la enseñanza y el aprendizaje, y no entiendo lo que dicen estos datos sobre mi hijo. ¿Qué otros padres están saliendo de estas reuniones?

Cuando la maestra hizo una pausa para respirar, me recosté tanto como la pequeña silla lo permitía. Levantó la vista de la cascada de hojas de trabajo, atrapando mi mirada. Aproveché el momento. "¿Alguna vez tienes que hablar con Mac?", Le pregunté. "Quiero decir, ¿sabes lo que le gusta, lo que le interesa? Esa es una buena manera de seleccionar libros para él, en función de sus intereses ". MetaMetrics no sabe qué hace que Mac (no es su nombre real) se entusiasme con el aprendizaje. Ella sonrió y se relajó de nuevo en su silla, también.

No es suficiente recopilar datos sobre un estudiante. Creo que los datos no son un sustituto para construir una relación con los jóvenes. Y, sin embargo, los maestros de primaria a secundaria que trabajan bien con los datos, los que saben medir y hablar a partir de porcentajes, están haciendo el trabajo bien. Esto es enseñar en la era del "big data".

Escuelas ricas en datos

Las recientes presiones de rendición de cuentas en las escuelas, debido a que No Child Left Behind, significa que los maestros utilizan cada vez más los datos de los estudiantes para informar instrucción en el aula y mejora de la escuela.

Basta con leer el primer párrafo de una Resumen Ejecutivo 2009 del Departamento de Educación para conocer la importancia de los datos en las escuelas:

La recopilación, el análisis y el uso de los datos educativos son fundamentales para la mejora de los resultados de los alumnos previstos por No Child Left Behind (NCLB). Se espera que el uso de los datos en la toma de decisiones educativas abarque todas las capas del sistema educativo, desde el nivel federal hasta el estatal, el distrito, la escuela y el aula.

En una encuesta 2007 De los distritos escolares de 1,039 en todo el país, el Departamento de Educación encontró que 100% mantenía un sistema de información estudiantil con puntos de datos como puntajes de exámenes en evaluaciones estatales, datos demográficos, asistencia y comportamiento.

Con programas como Escuela de Poder, Infinite Campus y Hacia el cielo - Cada uno cobra más de US $ 5 por niño por mes: estos sistemas de información estudiantil prometen una ventanilla única para rastrear todos los aspectos de los datos escolares y estudiantiles del distrito.

Idealmente, estos sistemas ayudan a los maestros a observar los datos de los estudiantes en equipos, con otros maestros y líderes escolares. Pero la forma en que los maestros en varios distritos interpretan, usan o ignoran la información es una pregunta abierta.

En algunos distritos, los maestros han requerido entrenamientos de alfabetización de datos que les muestra cómo interpretar los datos de los estudiantes y ajustar su instrucción en consecuencia. En otros distritos sin capacitación, los maestros no tienen un plan cohesivo sobre qué hacer con todos estos datos, lo que hace que el esfuerzo de big data parezca inútil.

Cómo enseñar y criar mejor en la era del Big Data Algunos distritos capacitan a los maestros para evaluar los datos de los estudiantes. AVAVA / shutterstock.com

Capturar las necesidades de un alumno.

Como dijo una vez Toni Morrison, “La sabiduría sin datos es solo una corazonada”. Tener datos sobre niños no es equivalente a que vivan bien o tengan futuros esperanzadores.

A menudo, todo lo contrario es cierto. Los estudiantes se excluyen de las oportunidades porque son percibidos como de "bajo rendimiento" en función de puntos de datos limitados. La carga recae sobre el estudiante para mejorar en lugar de Preguntando cómo el sistema le está fallando al niño..

Creo que las escuelas deberían enfocarse en desarrollar más sabiduría de datos, considerando el poder de los datos para construir caminos hacia mejores futuros. Hacerlo significa que todos los educadores, ya sean padres o maestros, usan los datos con prudencia: considerando lo que muestra y lo que no muestra, teniendo en cuenta los datos en el contexto social más amplio y observando las experiencias y tendencias pasadas en la vida de un niño para planificar cuidadosamente futuro.

Cada vez más, investigación educativa anima los maestros amplían sus definiciones de datos para incluir fuentes más allá de las evaluaciones obligatorias: datos de observación en el aula, grabados uno a uno conversaciones con un estudiante, y videos de cómo hablan los estudiantes y gesto mientras se trabaja a través de un problema de matemáticas.

Usadas juntas, estas formas de datos muestran una imagen más matizada de un niño, capturando aspectos que no son medidos por una prueba exigida por el estado.

Los padres y maestros podrían pensar en incluso más puntos de datos que comienzan a apuntar a dinámicas sociales, culturales y económicas más grandes en el día de un niño.

Cómo enseñar y criar mejor en la era del Big Data ¿El estudiante está física y emocionalmente listo para tener éxito en clase? Sharomka / shutterstock.com

La puntuación Lexile de Mac no explica su falta de interés en leer sobre perros en el Ártico durante dos semanas. Pero los datos sobre lo que a Mac le gusta hacer en casa proporcionarían información complementaria sobre posibles temas de libros. MetaMetrics no sabía que mamá se olvidó de enviar su almuerzo a la escuela y él se niega a comer en la cafetería; Mac estaba hambriento cuando hizo esas hojas de trabajo de matemáticas. Una evaluación rápida de Mac estado socioemocional antes de abordar el trabajo de matemáticas podría explicarle que se está quedando sin vapor a mitad de la prueba.

Y Mac es un hombre blanco privilegiado que no soporta ningún factor estresante. racismo, sexismo o inestabilidad económicaRealidades diarias para muchos estudiantes que se borran completamente con una sola métrica. Evaluaciones rápidas sobre intimidación y la ansiedad, por ejemplo, podría elaborar de manera significativa una tabla de MetaMetrics para maestros y padres.

A partir de ahí, los adultos, con suerte con los estudiantes, podrían pensar en estos puntos de datos complementarios para crear un plan, abordando las diversas razones por las que la lectura y las matemáticas no van tan bien como todos esperan.

Usar la sabiduría de los datos como principio guía es de lo que trata la educación seria.La conversación

Sobre el Autor

Katie Headrick Taylor, profesora asistente de ciencias del aprendizaje y desarrollo humano, Universidad de Washington

Este artículo se republica de La conversación bajo una licencia Creative Commons. Leer el articulo original.

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