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回顾：“数据驱动”与“数据信息”
在接下来的几个月中，我每天都会从过去重新发布一篇文章，我认为读者仍然会觉得有用。我从一开始就开始 - 这篇文章首次出现在2009年。两位非常有才华的教育者 - 泰德·阿佩尔（Ted Appel），我们在学校的非凡校长和凯利·杨（Kelly Young），[…]
来源:Larry Ferlazzo | 英语教育博客在接下来的几个月里，每天我都会重新发布过去的一篇文章，我认为读者可能仍然会觉得有用。 我从头开始——这篇文章首次出现于 2009 年。
两位非常有才华的教育家——特德·阿佩尔（Ted Appel）是我们学校杰出的校长，凯利·杨（Kelly Young）是我们学校通过他的 Pebble Creek Labs 使用的许多引人入胜的课程的创建者——本周在与我校老师的单独会议上提出了同样的观点：不要“数据驱动”，而要“数据知情”的重要性。
这些对话是在讨论上周公布的州标准化测试结果的背景下进行的。这是 Ted 提出的观点：
如果学校是数据驱动的，他们可能会做出一些决定，比如保留那些处于代数和代数高级数学“边缘”的学生，以便他们在代数状态测试中取得好成绩。或者，在英语中，老师可能会集中大量精力教授考试中很重的“部分”——尽管这可能无助于学生成为终身阅读者。换句话说，学校可能倾向于关注其机构自身利益，而不是对学生最好的事情。
在以数据为依据的学校中，测试结果只是有助于确定未来方向的另一条信息。
我一直在思考这些对话。这是一个例子，说明数据知情的观点如何在我自己的教学实践中发挥作用。
通常情况下，我班上的学生在州测试成绩中表现出高增长。这种增长并不是“应试教育”（事实上，我们学校强烈反对这种做法），而是通过注重培养终身学习者（同样，这是我们学校的政策）来实现的。我通常会花三十分钟左右的时间教授应试策略，但仅此而已。
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