“學校被驅動的地方過於強調考試分數，捕捉什麼可以很容易地測量. 在這樣做, 他們忽略了其他重要的技能和素質，難以量化。” — 安迪·哈格里夫斯
一份新的報告, 數據驅動的改進和問責制, 由波士頓學院教授安迪·哈格里夫斯和亨利·布勞恩撰寫, 提供建立更有效的系統和流程，用於評估學校業績的建議. 該報告解釋了學生收集數據，如何在當前系統往往不是創建 “不正當獎勵措施” 教育工作者縮小課程, 教測試和不成比例的分配自己的努力，學生誰產生最快的測試得分的收益, 而不是那些最需要. 作者聲稱有缺陷的利用數據驅動的改進和問責制 (“NIA”) 在很多中美的. 教育有顯著的後果, 因為系統已經成為 “驅動” 與 “導遊” 通過測試成績. 在這些情況下, 教育問責，旨在促進學生的進步實際上可以阻礙改善學生.
“當責任優先於改善, DDIA既不利於教師更好地教學的判斷，也增強了教育工作者’ 知識, 並且與學生的關係,” 評論布勞恩. “學校被驅動的地方過於強調考試分數，捕捉什麼可以很容易地測量. 在這樣做, 他們忽略了其他重要的技能和素質難以量化,” ADDS哈格里夫斯.
以提高學校的表現和學習成果，為所有學生的驅動一直是教育優先在過去的三十年, 經常創造決策者和教育工作者之間的衝突. 目前已經在測試成績超過重點主要辯論. 哈格里夫斯和布朗認為，我們的思想太狹隘. 他們提出的問題: 難道我們用這個數據作為有效的，因為我們可以或已經成為它的替代品專業判斷? 他們認為數據應該引導教育工作者在提供反饋方面, 讓學校可看問題的地方, 和干預，並根據需要進行必要的學生和/或教學改進. 另外, 這是否單獨的數據正確反映學生知道什麼? 它衡量一切，我們的價值?
所以, 這將是替代我們目前依靠學校績效政策工具? 哈格里夫斯和布朗指出，專業判斷和干預措施將需要基於廣泛的證據和指標，正確反映了學生應該學習. 他們得出的比較數據的商業和專業體育用途, 例如. 奧克蘭競技, 第一個棒球隊依靠球員’ 招聘性能統計信息. “點的存在,” ADDS哈格里夫斯, “有效的團隊使用的數據，但該數據被大家重視, 並與改進的共同責任一起分析。” 另外, 世界各地的高性能教育系統使用制度改革，以促進改善集體責任. 自上而下的問責是在這些國家的最後手段.
伴隨該報告是律師凱西·格布哈特撰寫示範立法, 兒童之聲執行董事. 基於對哈格里夫斯和布朗簡單, 立法細節數據如何能夠有效地用於創建問責的多層次的系統，設計用於改善學校.
哈格里夫斯’ 和布勞恩的簡要總結了十二項建議建立數據驅動或循證改進和問責制更有效的系統和流程.
審查哈格里夫斯/百靈報告: http://nepc.colorado.edu/publication/data-driven-improvement-accountability
安德魯·哈格里夫斯是教育在教育林奇學院的托馬斯·布倫南更多教授. 亨利·布勞恩是教育林奇學院的教授博伊斯或教育和公共政策.
安迪·哈格里夫斯, ç. M. 魯賓, 亨利·布勞恩
照片由安德魯·哈格里夫斯和亨利·布勞恩的.
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ç. M. 魯賓是兩個廣為傳誦的在線系列，她接受了筆者 2011 厄普頓·辛克萊獎, “全球搜索教育” 和 “我們將如何閱讀?” 她也是三本暢銷書, 其中 真正的愛麗絲夢遊仙境.
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