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研究了如何在不同的学区中使用野外数据

  • 教育新闻
  • 2019-10-22 08:44:37

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几十年来,联邦政策制定者一直在推动美国的教育事业更加科学化。研究人员一直致力于改善教育的各个方面,但是很少关注教育工作者将研究付诸实践的经验。堪萨斯大学最近的一项研究通过研究一个学区对一项全面改革计划的采用,发现教师变得“数据依赖”而不是理想的“数据驱动”。作者认为,学区和专家顾问可以做更多的事情,以促进从业人员获得和了解教育研究。他们还应该扩展所谓的“数据”,并考虑改革模型如何既能保持忠诚度又能保持足够的灵活性以适应当地情况。

民族学研究人员在民族花园研究中在加登城公立学校度过了五个月的时间,以研究该区及其18所学校如何应对文化多元,使用多种语言的学生群体所面临的普遍挑战。在研究过程中,他们看到教师,管理人员和其他人员正在努力实施称为MTSS的多层支持系统,这是一种研究支持的改革方法,旨在在学生落后之前识别并解决他们的需求。这提供了一个独特的机会来研究如何将研究付诸实践,以及如何在学校中使用数据来指导教育变革。

KU的教育领导和政策研究副教授Jennifer Ng说:“采用任何一种改革模型,您都试图使现实生活中发生抽象的事情。但是,在现实生活中,可能会发生很多事情。”作者。“我们的分析说明了改革是如何发生的。对于有关教育应如何以数据为驱动力的所有讨论,对另一位学者所说的'野外数据使用'还没有进行深入研究。”

Ng与KU的人类学名誉教授Don Stull和印第安纳大学的Rebecca Martinez共同撰写了这项研究。即将在《师范学院学报》上发表。

在为期五个月的研究中,随着花园城市公立学校努力实施MTSS,研究人员采访了教师,观察了教室,参加了校务委员会会议并与全区的学校人员进行了互动。他们发现,教师被迫依靠一组预定的标准化评估所产生的数据来确定学生是否需要额外的支持或是否在适当的年级水平上表现。老师没有空间向学生提供其他意见或根据自己的判断来告知适当的行动方案。

Ng说:“我们关注某些概念如何变得有意义。”“例如,数据被看作是来自单个标准化测试的数字。所有非数字的事物都被非常仔细地区分为轶事或纯粹的感觉。”

完全依赖数字数据会提示其他因素,例如教师的直接观察或父母的投入不是了解学生及其需求的有效方法。与地区人员一起实施改革的外部顾问向老师保证,改革模式是基于研究的,因此是绝对可靠的。重点还在于严格遵守教学方法。

基于科学的研究的主要逻辑是,其结果将导致某些可概括的建议。但是,这并未考虑个别学校的特殊情况。在加登城,社区和地区的环境包括大量的英语学习者,可能因难民或移民而遭受重大创伤,并且具有不同的先前教育经历。

Ng说:“我们观察到的从业者抵制或不满的部分原因不仅在于他们的专业知识被削弱,而且还有他们认为无法考虑的背景和文化变量。”

研究人员认为,应该为教育从业人员提供访问数据的途径,并帮助他们理解为什么以及如何才能真正为改进提供信息。还应该给予他们灵活性,以将他们自己的专业知识和专业经验添加到基于研究的改革中。教育干预措施可以在改善教育习惯方面取得巨大成功,但是一种千篇一律的改革方案不仅不太可能有效,而且也可能适得其反。

Ng说:“在进行任何学校改革后,您不仅会采纳一个想法,而且一切都会自动完成。”“您需要依靠不同角色的许多人来发挥自己的作用。可能会有误解,甚至是积极的抵抗,将在其执行方式中发挥作用。”

这项研究提供了一个独特的机会,以了解如何在该领域中处理研究和数据,并加深了对如何建模改革以使全国范围内各种学校取得最大成功的更多理解。

Ng说:“这是一个难得的机会。”“关于数据使用的研究倾向于集中在非常具体的用途上,或者只是强化了“数据是好的”的口头禅。我们感谢花园城市学区,让我们有机会直接研究实践研究的实施。”

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