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通过数据增强镜头进行教学
数据，数据，数据！许多教师和管理人员已经厌倦了这个世界，这是完全可以理解的。长期以来，“数据驱动”一词一直主导着教育。虽然目的是加强问责制并改善结果，但实际结果往往是一种合规文化。教育工作者常常觉得自己是在为数字服务，而不是学生在为数字服务。现在是我们的词汇和实践发生根本转变的时候了。我们必须转向数据增强的领导和指导方法。被驱动和被增强之间的区别是显着的。被驱动意味着数据处于驾驶座上。它表明电子表格可以决定课堂上复杂的、以人为本的工作。相比之下，数据增强方法将教育者定位为专家飞行员。数据提供导航和证据，但专业判断、同理心和教学专业知识提供方向。这种转变对于实现个性化学习和创建集体效能文化至关重要。研究一致表明，仅仅存在数据并不能带来学校的进步。 Schildkamp（2019）认为，为了使数据有效，学校必须超越简单的收集，而关注如何在特定背景下解释和使用数据。当教师使用数据来增强而不是取代其专业判断时，他们就能更好地识别
来源:校长的反思数据，数据，数据！ 许多教师和管理人员已经厌倦了这个世界，这是完全可以理解的。 长期以来，“数据驱动”一词一直主导着教育。虽然目的是加强问责制并改善结果，但实际结果往往是一种合规文化。教育工作者常常觉得自己是在为数字服务，而不是学生在为数字服务。现在是我们的词汇和实践发生根本转变的时候了。我们必须采用数据增强的领导和指导方法。
被驱动和被增强之间的区别是显着的。被驱动意味着数据处于驾驶座上。它表明电子表格可以决定课堂上复杂的、以人为本的工作。相比之下，数据增强方法将教育者定位为专家飞行员。数据提供导航和证据，但专业判断、同理心和教学专业知识提供方向。这种转变对于实现个性化学习和创建集体效能文化至关重要。
研究一致表明，仅仅存在数据并不能带来学校的进步。 Schildkamp（2019）认为，为了使数据有效，学校必须超越简单的收集，而关注如何在特定背景下解释和使用数据。当教师使用数据来增强而不是取代专业判断时，他们就能更好地识别教学“亮点”并解决系统性障碍。这种对数据的协作解释是持续改进周期和个性化学习赋权框架的基石。
Hattie, J. 和 Timperley, H. (2007)。反馈的力量。教育研究评论，77(1), 81-112。
Mandinach, E. B. 和 Jimerson, J. B. (2016)。教师对数据驱动决策的学习需求：文献综述。教育政策，30(4), 528-560。