正式および非公式の評価は、学生の進捗状況、カリキュラムの有効性、教育戦略に関する重要な洞察を提供 標準化されたテストの過度の使用に最近の親のプッシュバックがあったが、それらから収集されたデータはエーテルにオフにドリフトしません。 評価のために親や学生のバイインを奨励するための最良の方法の一つは、テストの多くの種類のデータが教育を改善するために使用される方法を説

データを議論するとき、学校はいくつかの方法で使用されるいくつかのタイプのデータを収集することに注意することが重要です。 標準化されたテストは、地区、学校、および学年レベルのデータを発掘します; 個々の評価は、個々のクラスでの学生のパフォーマンスに関する教育者の情報を与え、要約と形成評価は、教室の指示に教師のフィードバックを与えま これらの非常に異なるデータセットのそれぞれは、個々の教師、成績チーム、および専門的な学習チームが教室での教育を通知し、改善するために使用できます。

標準化されたテストは、全体的な学習を測定し、知識のギャップを特定する

標準化されたテストからのデータは、地区の指導者、学校管理者、教師に学生のグロー 2002Maryland State Teacher of the Year linda Eberhardtが学生データについての彼女の議論の中で指摘しているように、この情報は教師に学生が知っていることについての高いレベルの洞察を与えます。 これは、教師は、彼らが教室の前にいる前に、学生が彼らの学習に持っているかもしれない主要なギャップを理解することができます。

管理者はその情報をカリキュラムや教育の不十分さに対処するために使用しますが、教師は知識ギャップ情報を使用して、追加の教育時間を割 分析評価ソフトウェアは、教師が学生のスキルのギャップを予測し、個別化された学生の学習を強化する方法でクラスをソートするのに役立ちます。

個々の評価は、各学生のニーズを明らかに

標準化されたテストデータを見直した後、Eberhartは、標準化された調査結果を確認し、個々の学生のニーズを認識するために、入 このデータは、教室の教育者に、生徒の個性や能力を深く理解し、学習スタイルを洞察することさえできます。

これにより、生徒の個々のニーズと教師が特定したクラス全体の肖像を反映するように、より広範なカリキュラム目標を変更することができます。 すべての教師が知っているように、クラスはコースデザインに大きな影響を与えるユニークなニーズと個性を持っています。

要約評価は学習の障害をキャッチ

教師にとって、学生の学習の最も頻繁に使用される尺度は、要約評価です：個々の課題、エッセイ、および試験の成績。 このデータは、個々の機能と教室のパフォーマンスに関する情報を提供し、教師が学習障害や全体的なカリキュラムの機能不全を特定するのに特に役立ち

たとえば、個々の学生の総和評価が以前のテストデータと大きく異なる場合、教師は根本的な問題や問題を探すことができます。 時には、これは教育学以外の何かへの洞察を提供します：ソフトスキルの問題や学生の学習に深い影響を与える非教育関連の出来事。 これにより、教師は共感を実践し、生徒を軌道に乗せる機会が与えられます。

要約評価はまた、カリキュラムと指導を通知します

しかし、クラス全体が不十分な場合、教師は生徒のギャップが生徒と教材を接続しなかった結果であるかどうかを確認するために、教育プロセスを再検討することをお勧めします。 Marcy Embergerによると、Maryland Assessment Consortiumの元ディレクターで、元プロのデータ開発専門家であるため、授業の学習目標を確実に達成するために、授業教材や教育戦略の改訂や再構築を検討するよう教師に動機を与える必要があります。

これらの問題は、教室の練習を改善することについての非判断的な会話を容易にするために、チームの議論や専門的な教育コミュニティにもたらすこ エンバーガーは、教師が特定のルールに従うプロトコルに参加することを提案し、教師が材料、評価、および提起された問題を提示し、チームの思考時間、議論、質問（個々の教師が議論から削除されたか、存在するが、沈黙している）が続く。 これにより、将来の計画が作成され、材料の再取得が含まれる可能性があります。

Formative assessments授業計画に対する即時のフィードバックを提供

教師のための最終的な、そしておそらく最も重要なデータセットは、formative assessmentsを通じて収集されます。 これらは、親指または親指ダウン、ストップライト方法、出口スリップ、または講義や教室の活動の直後に学習を測定するための簡単なクイズを使用して、非公式の、低賭け金の評価です。 このプロセスから収集された情報は、次のクラスの計画への迅速な変更を可能にし、彼らは合計評価に表示されるか、標準化されたテストの問題にな

それだけでは、データはアメリカの教育問題を解決することはできませんが、標準化された、正式な、非公式の評価レベルでのデータの収集は、教師が学生のニーズを理解し、長所と短所に基づいて学生をグループ化し、学生が継続的に改善するようにレッスンプランを設計（および調整）する方法を提供します。

Monica Fugleiはオマハのネブラスカ大学を卒業し、現在はコロラド州のArapahoe Community Collegeの非常勤教員であり、作曲と創作を教えています。

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