小さなデータは、教育に良いデータと呼ばれるものを達成するに役立つだろう? 世界中の教育システムは、標準化テストなどのビッグデータを使用します, 学習成果を測定するために、学校の検査と調査. パシSahlbergは良い教育を定量的および定性的の両方を含む証拠の様々なから評価されなければならないと考えています. 彼は順番にやっているどれだけの学校を理解すると主張しています, 我々はまた、収集する必要があります “小さなデータ” 教師を使用して、’ と学生’ “観測, 評価と反射” 教室での教育と学習プロセスの.
小さなデータはもちろんの新しいアイデアではありません. 新機能であることは、今この種の分析をサポートすることができる技術であり、. 学校ベースの造形の評価は、標準化されたものよりも優れています? 学校で効果的に使用されているどのように小さなデータのいくつかの素晴らしい例はどのようなものがあります? 小さなデータは教師で、より信頼が必要です’ 学校’ 判決, ので、どのように我々は教育にその信頼を築くん? で私への参加 教育のためのグローバル検索 データについて話をすると、フィンランドの教育者パシSahlbergです, 著者の フィンランド語レッスン: 世界がフィンランドの教育の変更から何を学ぶことができる. パシが受信 2012 フィンランドの教育賞, インクルード 2013 米国ではグロマイヤー賞, とフィンランドのホワイトローズのファーストクラスの騎士 2013.
後に, あなたはビッグデータと小さいデータの違いについて話すことができます?
ビッグデータはビッグデータが我々の考え方を変えていくことが多いのラベルが付属しています毎日談話で一般的に使用される用語であります, 作業, ライブ. 私たちの多くのため, これは楽観的な約束です, 他人のためにそれは制御およびプライバシーに関する不安や懸念を作成しながら、. 一般論として, ビッグデータは、程度の非常に大きなサイズのデータを意味し、その操作と管理存在の重要な実用的な課題.
教育の大小のデータとの間の主な違いは、, もちろん, データの大きさとどのようにこれらのデータが収集され、使用されています. 教育におけるビッグデータは常にノイズの多い大量のデータを収集するための専用の装置を必要とします, そのような学生を捕捉するための特定のハードウェアやソフトウェアなど’ 顔の表情, クラスの動き, タスク上にある間に眼球運動, ボディ姿勢, 教室の話, そして他者との相互作用. 小さなデータは、人間によって行われた観察やレコーディングに主に依存しています. 教育, これらは、学生を含みます’ 自己評価, 教師’ 学習プロセスに参加注意事項, 外部の学校の調査, そして、観察は教育と学習の状況で作られました.
どのように我々は現在、ビッグデータを使用し、その長所と短所は何なのか?
私たちは、教育におけるデジタル技術媒介学習環境の時代を迎えています. ビッグデータはより強力なパーソナライズされた学習につながることを、この回転状態で来る約束, アクティブ学生中心の教授法, 応答造形評価, そして、教育の全体的な効率を増加. これは言った, 教育におけるビッグデータをデジタル媒介教育環境で解析可能なデータの多様性と大量に提供する活動との相互作用の意図的または偶発的記録として見ることができます. これは、「データのスキル」の新しい形態を必要とします, 2つの新しいフィールドの出現につながっている、特に合成やプレゼンテーション: 教育データマイニングや学習分析.
教育データマイニング 騒々しく、大量の非構造化データから証拠の解釈に焦点を当てて, 例えば, 生徒の行動と学習との相関関係. それは次のような質問に答えます, “特定の学生のための最も効果的な研究の何列です?” そして “どのアクションは、学生の関与と満足感を示しています?” ラーニング・アナリティクス 教育現場では、より大きな規模のツールやテクニックを適用することの方が重要です, 以下のような質問に答えます “コースを失敗するリスクのある学生はいつあります?” そして “何年生は介入なしに受信する可能性が高い学生です?”
定義により, ビッグデータは、学生のための、よりパーソナライズされた学習ソリューションを調整するために使用することができる教育と学習の状況について、より汎用的な情報を提供しています. 教育におけるビッグデータは、研究者にも新たな扉を開きます. それのおそらく最大値, ビルはコープとメアリーKalantzisは記事の結論として、, ビッグデータは学校に来ます, です “様々な方法を使用して、データ型の多様性を分析するための任意の特定の場合に可能性, より強力にホリスティックにお互いに対してこれらを相互に検証します, エビデンスに基づく研究の実践のレパートリー。” 同時に, しかしながら, 我々はビッグデータの潜在的な欠点に留意する必要があります, 特に、データのプライバシーと研究倫理に関連します. ビッグデータは、子供の教育経路およびそれによって自分の将来を決定するために使用される場合, または教師に影響を与えます’ 教育におけるキャリア, 私たちは、教育におけるビッグデータの適切な使用のラインを越えています.
教育の新興ビッグデータシステムの別の例は、OECDのです 教育GPS それは、世界中の教育システムから大量のデータをホストします. OECDのデータ, PISAからのものを含みます, 他の国で働いていると思われるものに基づいて、独自の教育システムに方向性を決定するために政策立案者によって使用されています. 再び, 小さなデータのない単独のビッグデータ分析は、おそらく実際には意図せぬ成果につながります.
あなたは学校で見てきた小さなデータの使用のいくつかの具体例としては、どのようなものがあります?
私のお気に入りの例では、ヘルシンキの数学と理科の教師である自分の時間からです. 私の同僚のように多くのように, 私はすぐにこれらの科目を好きではない多くの学生があることに気づきました. 彼らは、数学と科学を学ぶには余りにも困難で、日常生活からしばしば離れていることを考えました. 私は私の教室で学んだ最初のものの一つは、多くの学生でした, おそらくそれらのほとんど, 科学と数学の画像の自己作成した概念を持っています. 学生’ 内側の世界が自分自身の心について真剣に考えるためにそれらを助けることによってよりも、他の方法でキャプチャし、有形表現に、これらの考えをオンにしようとすることが非常に困難です, このような記事や図面など.
私は小さなデータを収集後、多くの時間を費やし, で、私の教室のうち, 学生を理解します’ 数学的・科学的な世界について自身の考え. 唯一の彼らは数学者は何をすべきかを考えるとき、学生が想像するものを知った後、 (それらのほとんどは、すべての正のイメージではありません) 私は学生に数学の世界にアクセスし、分かりやすくするためのより良い方法を見つけるために始めました. 小さなデータは、ほとんどの場合、学生が学ぶかどうか、彼らが学ぶことになっているではないかを示すビッグデータよりも優れた学校でだけでなく、彼らが可能性として一部の学生が学ぶない理由教師が理解するのを助けることができます.
我々は現在、データのどのような種類を分析しています? データのどのような種類が我々がより密接に探している必要があり、その理由?
私は、デジタル技術媒介データに向かって教室ベースのアセスメントを通じ、教師収集した証拠から、過去十年ほどの間に顕著なシフトを見てきました. 同時に, 標準化されたテストでは、これらのデータを収集する際に中心的なツールとなっています. 世界中の学校は現在、生徒を投稿します’ 学校でのテスト結果. 教師はこれらのデータを分析し、その結果を学生と自分の仕事に何を意味するかの意味を理解しようとしている多くの時間を費やします. 私は、これは必ずしも悪いことであると言っておりません. しかし教師は、標準化された知識試験と検査報告書から外部データにより操舵される場合, それは学校で教育と学習の複雑さを損ないます.
情報のより広範なセットが分析され、学校の仕事を案内するために使用されている学校のシステムがあります。. フィンランド, 各学校の中心的要素であります “生徒の福祉チーム” それは教師で作られています, 専門家の福利, カウンセラー, そして、学校の指導者. これらの最初の手の小さなデータを通じて、, リスクのある学生を支援するための早期介入は、次に決定し、学校で作られています. このチームは、定期的に開催します, ほとんどの学校で毎週, 生徒に関する教師が持ち込まれた情報を議論して処理します’ 幸福, 動作, 学校での学習.
あなたは学校ベースの形成的評価が標準化されたものよりも優れていると信じていますか?
学校ベースの造形評価や国勢調査に基づく標準化された評価は、異なる目的を果たします. 私たちは、それらの両方が必要であることを考えます. しかしながら, 多くの国で, 全ての生徒のすべての時間を測定するために使用されるシステム・レベルの標準化テストは、徐々により高い品質のサンプルベースの評価で置き換えることができます. 教師主導の造形評価は、学校が改善の目的で使用することを示す証拠を豊かにする必要があります. ように, これは時々教育に良いデータと呼ばれるものを達成するためにビッグデータと小さいデータの賢明な組み合わせです.
缶学生’ 自分自身の学習上の反射が達成当社の基準に組み込むこと?
良い学習は、学生が含まれて’ 理解し、自分の学習プロセスを調節する能力. これが必要です, しかしながら, 学生はむしろ彼らが学ぶ方法を理解するためのメタ認知習慣や技能を開発していること. 学生’ 自分自身の学習上の反射は、すぐにこれらのスキルは、適切なレベルで存在するように生徒の成績の判断に組み込むことができます. 再び, 私たちはここで学生の評価のために小さなデータを使用しての条件について話していると信じて.
小さなデータは教師で、より信頼が必要です’ 学校’ 彼らは何をすべきかについての判断. 教育に構築することが信頼できますか?
トラストは、おそらく最も必要な単一成分は、今日、多くの教育システムに欠けています. 政治家は教育者を信用していません. 閣僚は、学校の校長に頼ることはできません. そして, 結果として, 教師への信頼が欠如している人, 今度は, 生徒を信頼することはできません. 経験は人でや機関の信頼が唯一の彼らにもっと責任と代理店を与える本物の行為によって構築することができることを示唆しています.
フィンランド, 政府は、学校が独自のカリキュラムを設計することが許可された後、一般の学校や教育への信頼はすぐに繁栄し始めました (国家の枠組みのカリキュラムによって操縦), 自分の仕事の有効性を評価します, 彼らの予算を制御します, そして、中間レベルのリーダーシップを職業化します. 儀式スピーチや政治的アピールは、この点で教育の文化を変えるに減少する影響を与えています. 学校は小さなデータのための本当の所有権と責任を持っている場合, 私は学校でプロ意識が強化されると考えています. 私たちの教師への信頼が成長し始める前に、それが条件の一つであります.
サー·マイケル·バーバー含む私を参加して、世界的に有名なオピニオンリーダー (英国), DR. マイケル·ブロック (米国の), DR. レオンBotstein (米国の), 教授クレイ·クリステンセン (米国の), DR. リンダダーリング·ハモンド (米国の), DR. MadhavChavan (インド), 教授マイケルFullan (カナダ), 教授ハワード·ガードナー (米国の), 教授アンディ·ハーグリーブス (米国の), 教授イヴォンヌヘルマン (オランダ), 教授クリスティンHelstad (ノルウェー), ジャンヘンドリクソン (米国の), 教授ローズHipkins (ニュージーランド), 教授コーネリアHoogland (カナダ), 閣下ジェフ·ジョンソン (カナダ), 夫人. シャンタルカウフマン (ベルギー), DR. EijaKauppinen (フィンランド), 国務長官TapioKosunen (フィンランド), 教授ドミニクラフォンテーヌ (ベルギー), 教授ヒューローダー (英国), 主ケンマクドナルド (英国), 教授ジェフ·マスターズ (オーストラリア), 教授バリー·98名 (オーストラリア), シヴナダール (インド), 教授R. Natarajan (インド), DR. PAK NG (シンガポール), DR. デニス教皇 (米国), Sridhar Rajagopalan (インド), DR. ダイアンRavitch (米国の), リチャード·ウィルソン·ライリー (米国の), サー·ケン·ロビンソン (英国), 教授パシSahlberg (フィンランド), 教授佐藤学 (日本), アンドレアス·シュライヒャー (PISA, OECD), DR. アンソニー·セルドン (英国), DR. デビッド·シェーファー (米国の), DR. キルスティン没入Areの (ノルウェー), 首相スティーブン·スパーン (米国の), イヴTheze (LyceeFrancais米国), 教授チャールズUngerleider (カナダ), 教授トニーワーグナー (米国の), デイヴィッド·ワトソン (英国), 教授ディランウィリアム (英国), DR. マークWormald (英国), 教授テオWubbels (オランダ), 教授マイケル·ヤング (英国), 教授Minxuan張 (中国) 彼らは、すべての国が今日直面している大きな絵教育問題を探るように.
教育コミュニティページのためのグローバル検索
C言語. M. ルービンは彼女が受け取った2つの広く読まれているオンラインシリーズの著者である 2011 アプトン·シンクレア賞, “教育のためのグローバル検索” そして “私たちはどのように読み込みます?” 彼女はまた、3冊のベストセラーの著者である, 含めて 不思議の国のアリスリアル, の出版社です CMRubinWorld, そしてかく乱財団研究員である.
Cに従ってください. M. Twitterでルビン: www.twitter.com/@cmrubinworld
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