Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Cải thiện Các Thực Hành Giảng Dạy, Chính Sách, và Kết Quả Học Tập của Trẻ Em Thông Qua Quyết Định Dựa Trên Dữ Liệu
Tóm tắt
Kể từ khi Luật No Child Left Behind được thông qua, việc ra quyết định dựa trên dữ liệu đã trở thành một trong những điểm trọng tâm trong các trường học trong nỗ lực đạt được và duy trì mức độ thành tích học tập hợp lý của học sinh. Tầm quan trọng của giáo dục mầm non đã được khẳng định rõ ràng, với khả năng ngôn ngữ và literacy trong những năm đầu đời được xem là chỉ số hàng đầu trong sự phát triển giáo dục của trẻ. Nó cung cấp cho các trường học những dấu hiệu ban đầu về tiến trình hướng tới thành tích học tập. Trong bài viết này, một khung khái niệm để cải thiện thực hành giảng dạy và kết quả học tập trong ngôn ngữ và literacy của trẻ mầm non thông qua việc ra quyết định dựa trên dữ liệu đã được mô tả. Bốn câu hỏi đã phục vụ như một cấu trúc mà từ đó khung khái niệm được xây dựng. Các câu hỏi này bao gồm (1) Tại sao cần phải thu thập dữ liệu? (2) Những loại dữ liệu nào cần được thu thập? (3) Dữ liệu được thu thập như thế nào? (4) Dữ liệu được sử dụng để ra quyết định ra sao? Các phản hồi cho những câu hỏi này đóng vai trò như những nguyên tắc để hướng dẫn quá trình ra quyết định.
Từ khóa
#quyết định dựa trên dữ liệu #mầm non #thực hành giảng dạy #kết quả học tập #ngôn ngữ #literacyTài liệu tham khảo
Arter, J., & Stiggins, R. (2005). Formative assessment as assessment for learning. National Council on Measurement in Education Newsletter, 13(3), 4–5.
Boston, C. (2002). The concept of formative assessment, ERIC Digest, ED470206, College Park, MD: ERIC Clearinghouse on Assessment and Evaluation. Available online at http://www.ericdigest.org/2003-3/concept.htm.
Chrispeels, J. H., Brown, J. H., & Castillo, S. (2000). School leader-ship teams: Factors that influence their development and effectiveness. In K. Leithwood (Ed.), Understanding schools as intelligent systems (Vol. 4 in series, Advances in research and theories of school management and educational policy) (pp. 39–73). Stamford, CT: JAI Press.
Fletcher, J. M., & Lyon, G. R. (1998). Reading: “A research-based approach”. In W. M. Evers (Ed.), What’s gone wrong in America’s classrooms? (pp. 49–90). Stanford, CA: Hoover Institution Press.
Foley, E., Mishook, J., Thompson, J., Kubiak, M., Supovitz, J., & Rhude-Faust, M. K. (2008). Beyond test scores: Leading indicators for education. Providence, RI: Brown University, Annenberg Institute for School Reform. Available for download at www.annenberginstitute.org/WeDo/leading_indicators.php.
Gullo, D. F. (2005). Understanding assessment and evaluation in early childhood education (2nd ed.). New York, NY: Teachers College Press.
Hamilton, L. D., Stecher, B. M., & Yuan, K. (2012). Standards-based accountability in the United States: Lessons learned and future directions. Education Inquiry, 3(2), 149–170.
Haycock, K. (1998). Good teaching matters: How well-qualified teachers can close the gap. Washington, DC: Education Trust.
Mandinach, E.B., Honey, M., & Light, D. (2006, April). A theoretical framework for data-driven decision making. Paper presented at the Annual Meeting of the American Educational Research Association, San Francisco, CA.
Marsh, J. A., Pane, J. F., & Hamilton, L. S. (2006). Making sense of data-driven decision making in education. Santa Monica, CA: The Rand Corporation. Available for download at http://www.rand.org/pubs/occasional_papers/OP170.html.
Massell, D. (2001). The theory and practice of using data to build capacity: State and local strategies and their effects. In S. H. Fuhrman (Ed.), From the capitol to the classroom: Standard-based reform in the states. Chicago, IL: University of Chicago Press.
McCaffrey, D. F., Lockwood, J. R., Koretz, D. M., & Hamilton, L. S. (2003). Evaluating value-added models for teacher accountability. Santa Monica, CA: The Rand Corporation.
Means, B., Padilla, C., DeBarger, A., & Bakia, M. (2009). Implementing data-informed decision making in schools: Teacher access, supports and use. Washington, DC: U.S. Department of Education Office of Planning, Evaluation and Policy Development.
Musen, L. (2010). Early reading proficiency: Leading indicators for education. Providence, RI: Annenberg Institute for School Reform, Brown University. Available for download at www.annenberginstitute.org/WeDo/leading_indicators.php.
National Institute for Literacy. (2009). National reading achievement goals inform early literacy instruction. Press release. Washington, DC: National Institute for Literacy.www.nifl.gov/news/NELP01-08-09.html.
Rankin, L. D., & Ricchiuti, L. M. (2007). Data-driven decision making: Five questions to help make sense of your data. Classroom connect, 14(1), 4–6.
Sagebrush Corporation. (2004). Data-driven decision making: A powerful tool for school improvement (A White Paper). Minneapolis, MN: Sagebrush Corporation.
Schacter, J., & Jo, B. (2005). Learning when school is not in session: A reading summer day-camp intervention to improve the achievement of existing first-grade students who are economically disadvantaged. Journal of Research in Reading, 28(2), 158–169.
Slavin, R. E., Karweit, N. L., Wasik, B. A., Madden, N. A., & Dolan, J. L. (1994). Success for all: A comprehensive approach to prevention and early intervention. In R. E. Slavin, N. L. Karweit, & B. A. Wasik (Eds.), Preventing early school failure (pp. 175–205). Boston, MA: Allyn & Bacon.
Snow, C. E., & Van Hemel, S. B. (2008). Early childhood assessment: Why, what and how. Washington, DC: The National Academies Press.
Streifer, P. A. (2002). Using data to make better educational decisions. Lanham, MD: Scarecrow Press.
Strickland, D., & Riley-Ayers, S. (2006). Early literacy: Policy and practice in the preschool years. New Brunswick: NJ: National Institute for Early Education Research.
Wayman, J. C. (2005). Involving teachers in data-driven decision making: Using computer data systems to support teacher inquiry and reflection. Journal of Education for Students Placed at Risk, 10(3), 295–308.
