शिक्षकों के लिए बैक-टू-स्कूल टिप्स: छात्र डेटा एकत्र करना

2017 में, लगभग 5,000 अमेरिकी शिक्षकों के एक सर्वेक्षण ने पुष्टि की कि कई पहले से ही सहज ज्ञान युक्त समझ में आ गए हैं: शिक्षकों की बढ़ती संख्या के लिए शिक्षक अत्यधिक काम करते हैं, अविश्वसनीय रूप से तनावग्रस्त और जिम्मेदार होते हैं, जिनके पास कोई इनपुट नहीं होता है।

वह अंतिम बिंदु महत्वपूर्ण है। देश भर के स्कूल सिस्टम नियमित रूप से नए लक्ष्यों और जोर के नए बिंदुओं को अपनाते हैं, जो प्रशासनिक कार्यों के रूप में कक्षा स्तर तक नीचे आते हैं।

"हर कुछ वर्षों में, कुछ नए सर्वोत्तम अभ्यास को अपनाने के लिए एक बड़ा धक्का होगा, लेकिन बस जब हम इसमें अच्छे होने लगेंगे, जिसमें कुछ साल लगेंगे, एक नया धक्का होगा," एक मिशिगन मध्य विद्यालय के शिक्षक ने बताया VICE के मार्कहम हेदी, जिन्होंने अध्ययन पर रिपोर्ट की।

यह कि कक्षा का डेटा संग्रह कितने शिक्षकों को महसूस हो सकता है। हालांकि, डेटा एनालिटिक्स शिक्षकों के लिए एक बहुत बड़ा वरदान हो सकता है, कक्षा तकनीक की थकान डेटा संग्रह को एक परेशानी की तरह महसूस कर सकती है।

फिर, सवाल यह है कि शिक्षकों को उन लाभों पर कब्जा कैसे किया जा सकता है जो अच्छे कक्षा के डेटा को बिना अवैधानिक प्रशासनिक कार्य के अधिक घंटों के लिए खुद को बोझ किए बिना प्रदान कर सकते हैं?

यह समझने से कि कौन सा डेटा संग्रह करने योग्य है, और कौन सा डेटा प्रयास के लायक नहीं है। उस दृष्टिकोण से, डेटा संग्रह और विश्लेषण को आपके दैनिक कार्य में मूल रूप से मोड़ा जा सकता है।

आपको क्या डेटा इकट्ठा करना चाहिए?

जब डेटा संग्रह की बात आती है तो मानकीकृत परीक्षण दिए जाते हैं। अधिकांश स्कूलों और शिक्षकों ने इस तरह के डेटा को सालों से इकट्ठा किया है। लेकिन, आश्चर्यजनक रूप से, यह डेटा पर्याप्त रूप से नहीं जाता है।

7 वीं कक्षा के भाषा कला शिक्षक केरीन स्टाइगरवाल्ट छात्र उपलब्धि के बारे में अधिक विशिष्ट डेटा चाहते थे। एक बार के परीक्षा के अंकों के बजाय, वह यह समझना चाहती थी कि उसके पाठ कितने प्रभावी थे, क्या उसके छात्रों ने पाठों के महत्व को समझा और क्या उन्हें लगा कि उन्होंने जो पाठ सीखे हैं, उन्हें बढ़ने में मदद मिली।

स्टीगरवॉल्ट की कक्षाओं में, अधिकांश डेटा एक छात्र की व्याकरण, समझ की क्षमता और साहित्यिक शब्दों के ज्ञान को समझने के लिए घूमता है। वह कहती हैं कि उसके लिए ये डेटा पॉइंट्स उपयोगी हैं, लेकिन वे यह भी छात्रों के लिए प्रदर्शित करना आसान बनाते हैं कि उन्होंने कितनी प्रगति की है।

व्यक्तिगत डेटा: यह छात्रों के साथ तालमेल बनाने में आपकी मदद कर सकता है

एक अन्य डेटा स्रोत जो बहुत दूर नहीं जाता है? पंजीकरण रिकॉर्ड। यही कारण है कि शिक्षक एडम स्कोनबार्ट प्रत्येक नए स्कूल वर्ष की शुरुआत खुद का एक रूप बनाकर करते हैं जो छात्रों को उनके पसंदीदा नाम देने के लिए कहता है।

यह एक छोटा सा इशारा है, लेकिन यह जानते हुए भी कि सामंथा "सैम" को पसंद करती है या मैथ्यू "मैट" को प्राथमिकता देती है, आपको स्कूल वर्ष के इन पहले दिनों में तालमेल बनाने में मदद करेगी।

उपस्थिति और व्यवहार डेटा

व्यवहार संबंधी डेटा एकत्र करना महत्वपूर्ण है, विशेष रूप से अनुपस्थिति और व्यवहार के मुद्दों में भी।

विश्लेषक जेनिफर सैविन के व्यवहार और उपस्थिति के आंकड़ों से जुड़े काम ने फ्लोरिडा के मियामी कैरोल सिटी सीनियर हाई स्कूल में उपस्थिति के स्तर को बदल दिया। जॉन हॉपकिंस से स्कूल छोड़ने वाले जोखिम अध्ययन के साथ स्कूल की उपस्थिति और व्यवहार संबंधी आंकड़ों की तुलना करके, सविनो और उनकी टीम ने उपस्थिति समस्याओं के साथ एक तिहाई छात्रों को वापस ट्रैक पर लाने में मदद की। उन्होंने दो-तिहाई बच्चों को अच्छे व्यवहार के लिए व्यवहार संबंधी समस्याओं को बदलने में मदद की।

हालाँकि, जब आपकी कक्षा के छात्र संघर्ष कर रहे हों, तब आपको हाजिर होने के लिए आइवी लीग के शोधकर्ताओं द्वारा निर्मित डेटाबेस की आवश्यकता नहीं है। यदि आप जिस सॉफ्टवेयर का उपयोग उपस्थिति को ट्रैक करने के लिए करते हैं, वह आपको आसानी से रुझानों की कल्पना करने देता है, तो आप तुरंत देख सकते हैं कि क्या किसी छात्र की अनुपस्थिति नीचे की ओर चल रही है। फिर, आप उस छात्र को संभावित ड्रॉपआउट जोखिम के रूप में चिह्नित कर सकते हैं और हस्तक्षेप करने के लिए आवश्यक कदम उठा सकते हैं।

समान रूप से महत्वपूर्ण यह ट्रैक करना है कि छात्र आपकी कक्षा में होने पर कैसा व्यवहार करते हैं। आपको उस कमरे के स्कैन के साथ पता चल जाएगा, जो ध्यान दे रहा है, लेकिन उस डेटा को ट्रैक करने से आपको छात्र सगाई में दिन-प्रतिदिन के रुझान दिखाई देंगे।

शिक्षक मेघन मैथिस के लिए, एक विशेष रूप से कठिन छात्र पर व्यवहार संबंधी डेटा एकत्र करने से न केवल उसे कक्षा में बेहतर प्रतिक्रिया देने में मदद मिली बल्कि उस छात्र के व्यवहार में भी बहुत सुधार हुआ।

पाठों के दौरान, मैथिस जब भी उस छात्र को कक्षा में बुलाता था और वह कितनी बार हाथ में काम पर व्यस्त रहता था, एक टैली शीट पर ध्यान देगा। प्रत्येक पाठ के अंत में, वह गुणात्मक डेटा को भी रिकॉर्ड करेगी कि पाठ कैसे गया और समस्या वाले बच्चे से निपटने के लिए उसने क्या कदम उठाए। उसने जो डेटा एकत्र किया वह सीधा था, लेकिन छात्र के केस मैनेजर के लिए मददगार था।

आप आसानी से डेटा कैसे एकत्र कर सकते हैं?

मौजूदा डेटासेट से प्रारंभ करें। आपके विद्यालय के चारों ओर ज्ञान के भंडार हो सकते हैं जिनके बारे में आपको जानकारी नहीं है।

लेखक टिम पी। नोस्टर और रॉबिन ड्रोगन पिछले वर्ष से अपने छात्रों के शिक्षकों से संपर्क करने और अतिरिक्त शैक्षणिक, व्यवहारिक और भावनात्मक समर्थन की आवश्यकता वाले छात्रों की एक सूची बनाने की सलाह देते हैं। यदि यह संभव नहीं है, तो स्कूल प्रशासकों से पूछें कि क्या उनके पास ऐसा कोई रिकॉर्ड है।

आपके सबक संभवतः डेटा एकत्र करने के लिए चल रहे अवसर प्रदान करेंगे। टीचर रेबेका अल्बर्ट का कहना है कि क्विज़ और एग्जिट स्लिप जैसे कम-स्टेक का आकलन छात्र की क्षमताओं और प्रगति पर डेटा इकट्ठा करने के सबसे महत्वपूर्ण तरीकों में से एक है। सबक के अंत में एक पॉप प्रश्नोत्तरी या अंगूठे-अप / अंगूठे-नीचे क्लास व्यायाम के रूप में सरल कुछ है यह सब जल्दी और आसानी से मात्रात्मक प्रतिक्रिया प्राप्त करने के लिए लेता है कि सबक कितनी अच्छी तरह से डूब गया है।

वास्तव में, छात्र प्रतिक्रिया डेटा-संग्रह के लिए और अपने छात्रों को गहन स्तर पर उलझाने के लिए एक उत्कृष्ट वाहन है। कॉनकॉर्डिया यूनिवर्सिटी-पोर्टलैंड इस प्रतिक्रिया को प्राप्त करने का एक आसान तरीका प्रदान करता है: क्या छात्रों को बार चार्ट में रंग दिखाना है कि वे किसी विषय पर कितनी प्रगति कर रहे हैं। यह आपके लिए बहुमूल्य प्रतिक्रिया है, लेकिन यह छात्रों को अपने स्वयं के सीखने पर एजेंसी की भावना महसूस करने में भी मदद करता है।

आपने जो डेटा कलेक्ट किया है, उसका उपयोग कैसे करें

एक बार जब आपके पास डेटा होता है, तो आपको इसे किसी तरह संवारने की जरूरत होती है। ज्यादातर मामलों में, पाई चार्ट या बार ग्राफ के रूप में सरल कुछ आपके डेटा की कल्पना करेगा और इसे आवश्यक संदर्भ देगा। उदाहरण के लिए:

  • यदि आप क्विज़ ग्रेड पर नज़र रख रहे हैं, तो एक बार ग्राफ़ आपको उन ग्रेड का वितरण दिखाएगा।
  • यदि आप किसी विशेष पाठ पर अंगूठे-अप / अंगूठे-नीचे प्रतिक्रिया पर नज़र रख रहे हैं, तो एक पाई चार्ट आपको दिखाएगा कि छात्रों की प्रतिक्रिया कैसे कम होती है।
  • यदि आप दिन-प्रतिदिन किसी एक छात्र के स्तर पर ध्यान दे रहे हैं, तो एक लाइन चार्ट यह देखने में मदद कर सकता है कि छात्र सही दिशा में ट्रेंड कर रहा है या नहीं।

आपके शिक्षण में डेटा संग्रह और विश्लेषण को शामिल करने का मतलब आपके लिए टन के होमवर्क से है। स्कूल वर्ष के पहले और दौरान इस रोडमैप का पालन करके, आप यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि आप किस तरह का डेटा इकट्ठा करते हैं और उसका विश्लेषण करते हैं, जो आपके छात्रों के जीवन में और भी बड़ा बदलाव लाने में मदद करेगा।

मूल रूप से www.jotform.com पर 29 अगस्त, 2018 को प्रकाशित हुआ।