Anonim

Isnin 8:40 pagi pada hari Isnin, dan sekumpulan guru kelas tiga melihat spreadsheet memaparkan nama pelajar dan tahap bacaan untuk setiap suku tahun. Data mengisi halaman. Selepas mesyuarat, kami yakin dengan analisis kami dan langkah seterusnya.

Tetapi ada yang hilang dalam perbincangan: Kami tidak meluangkan masa memandangkan identiti dan latar belakang pelajar, atau bagaimana kita dapat meningkatkan hasil yang saksama.

Bagi guru dan pentadbir, mudah untuk mengabaikan budaya dan identiti apabila menganalisis data. Walau bagaimanapun, mengabaikan tanda kepelbagaian pelajar bermaksud berpura-pura bahawa identiti mereka tidak penting. Untuk menutup jurang dalam hasil pelajar, kita mesti menamakan ekuiti sebagai komponen penting dalam analisis data.

6 Langkah ke Analisis Data Lebih Baik dan Kultur yang Lebih Baik

1. Identiti penyelidikan: Kita tidak boleh mempertimbangkan hasil yang saksama jika kita tidak tahu siapa pelajar. Menggunakan alat seperti tinjauan, panggilan rumah, dan aktiviti pembinaan pasukan kelas, kita perlu mendengar cerita para pelajar.

Satu kumpulan guru di sekolah saya menyedari betapa sedikitnya mereka mengetahui tentang sekumpulan kecil pelajar yang sedang berjuang. Mereka masing-masing membuat rancangan penyelidikan untuk mengenali tiga orang anak, mereka bentuk soalan dan topik untuk dijelajah dalam minggu yang akan datang. Apabila mereka bertemu, mereka berkongsi pelajaran mereka. Mereka terkejut tentang berapa banyak pelajar berkongsi tentang kehidupan rumah mereka, aspirasi kerjaya, dan banyak lagi. Seperti yang dikatakan seorang guru, "Wow-kita perlu mula mengajukan soalan-soalan ini pada minggu pertama sekolah."

Pendidik membawa sejarah dan perspektif kita sendiri untuk kerja ini, jadi kita juga perlu mengenali diri kita dan kecenderungan yang tersirat kita. Untuk meningkatkan kesedaran diri anda, ambil Ujian Persatuan Implikasi Harvard atau lengkapkan Profil Kesedaran Kepelbagaian. Penyelidikan sistematik perkauman dan bias tersirat, dan merenungkan identiti anda sendiri dan pelbagai bentuk keistimewaan. Ia juga boleh membantu menghabiskan masa menyelesaikan dan mencerminkan aktiviti ini dengan pasukan anda sebelum melihat data.

2. Mengurangkan kecenderungan tersirat: Penyelidikan menunjukkan bahawa menyusun pasukan anda dengan perwakilan positif dari kumpulan yang berlainan boleh mempengaruhi perspektif mereka. Sebagai contoh, anda mungkin membaca artikel oleh seorang wanita Latina atau melihat gambar pemimpin hitam yang berjaya sebelum mengkaji sampel penulisan oleh pelajar yang berkongsi penanda identiti yang sama. Anda secara eksplisit dapat memberitahu pasukan bahawa kami membawa bias ke dalam analisis data, dan pendekatan satu pendekatan berasaskan penyelidikan untuk mengatasi kecenderungan itu adalah membaca, membincangkan, atau menyoroti contoh-contoh, contohnya, kumpulan minoriti kaum yang menggambarkan kumpulan itu dalam cahaya positif.

Selain itu, buat ruang tekanan rendah di mana anda akan melakukan analisis data anda. Walaupun lebih mudah dikatakan daripada dilakukan di banyak bangunan, apabila mungkin mempunyai makanan ringan, lampu yang tenang, suhu yang tepat, dan istirahat biasa. Keadaan yang lebih baik akan mengurangkan kemungkinan bias yang tersirat.

3. Bingkai dan cabaran: Apakah peraturan asas pasukan anda untuk melihat data? Ramai pasukan yang saya gunakan menggunakan norma, "Bercakap tentang pelajar seperti yang kita cakapkan tentang anak-anak kita sendiri." Berhati-hati dengan mesyuarat analisis data di mana semua orang membaca melalui sampel pelajar dan berkongsi dengan orang yang "lucu" dengan kuat.

Fasilitator perlu bersedia untuk mencabar anggapan dan stereotaip dengan tenang. Kami tidak boleh duduk diam ketika mendengar rakan sekerja menyalahkan keadaan rumah, guru tahun sebelumnya, atau kecacatan pembelajaran kerana alasan pelajar tidak dapat membuat kemajuan yang sama seperti orang lain. Sekiranya mungkin, balas dengan "Saya tidak melihatnya seperti itu" atau "Bolehkah anda menerangkan apa yang anda maksudkan dengan itu?" Untuk memulakan dialog yang tidak menimbulkan persepsi orang. Ia mungkin mengambil masa untuk membongkar minda defisit, tetapi berbuat demikian adalah penting untuk mempromosikan ekuiti.

4. Tetapkan niat: Sediakan setiap peserta nama niat sebelum menganalisis data untuk menghasilkan akauntabiliti peribadi. Seorang ahli pasukan mungkin menetapkan hasrat untuk "mengutamakan kekuatan pelajar, " sementara yang lain mungkin bermaksud "meninggalkan dengan rancangan untuk menyokong pelajar Latinx di kelas saya." Apa sahaja niat, tumpuan ini akan membantu memberi arah dan tujuan kepada analisis, serta menggalakkan pemikiran positif.

5. Pilih data yang betul: Penilaian standard tidak seharusnya menjadi satu-satunya metrik anda. Terdapat banyak penyelidikan yang mengingatkan kita bahawa ujian standard dilahirkan dari pergerakan eugenik dan sehingga hari ini mempunyai berat sebelah yang signifikan memihak kepada pelajar putih yang kaya. Pastikan pasukan anda menghabiskan masa dengan pelbagai jenis data penilaian, seperti esei, cerita pendek, projek, makmal sains, dan nota dari perbincangan kelas. Selain itu, pertimbangkan fleksibiliti semasa membuat rubrik pemarkahan-adakah mereka hanya memasukkan kriteria "perlu", atau adakah mereka menyediakan ruang untuk pilihan pelajar? Matlamatnya adalah untuk semua pelajar mempunyai peluang untuk bersinar.

6. Urus secara strategik: Mengecilkan data supaya ia dipecahkan oleh kaum, jantina, status IEP, bahasa rumah, dan sebagainya. Anda sepatutnya dapat melihat hasil untuk kumpulan pelajar dan dengan cepat memanggil perbezaan, jika ada. Kadang-kadang ini dalam spreadsheet, dan masa lain ia hanya bermaksud meletakkan tiket keluar ke buasir yang berbeza.