教师和学校产生了大量的学生数据，包括国家规定的考试、定期基准、单元考试和小测验，甚至每天的离校票。对数据收集的强调往往是如此的压倒性，以至于数据的目的，以及如何有效地管理和学习数据，可能会被忽视。该策略为您提供了一种结构来创建用户友好的数据集和学生行动计划，以充分利用您的学生数据。
这些步骤假定有一个结构来重新教育、干预和/或提高学生。如果没有，这是第一步。
收集学校重点学科和每个年级水平的数据(从小学的一个学科开始)。有关选择哪些数据，请参阅教练提示。
设定数据分析的目的。
根据您制定的标准(例如，高级、熟练、需要改进、警告，或您的地区/州对这四个类别的标签)聚合数据并对其进行组织或排序。
分析数据。
看看学生的数据。根据分数对数据进行排序，并记住那些接近分界点的学生。
通过标准、问题或话题来观察趋势。学生们在哪些问题/标准上做得很好，又在哪些问题/标准上遇到了困难?
根据数据结果，确定您计划对您的学生使用的重新教学、干预或进步周期，以帮助他们掌握技能。请参阅教练提示，了解更多关于再教学，干预，或晋升周期。
根据数据分析的最大需求和/或目标确定优先级。
创建行动计划。行动计划可针对个别学生或学生团体制定。要了解更多关于行动计划的信息，请参考下面的资源。确保分配执行的行动计划。
实施行动计划并收集数据，以确定再教学、干预或进步的影响。
通过更新学生数据，修改行动计划，并在必要时继续重新教育、干预或提前教育学生，再次开始这个循环。
数据显示器是显示学生数据的一种可视化方式。通常这些数据是按类组织的，然后使用颜色编码，按性能分组。数据显示使数据处于计划的核心和中心。老师和那些支持他们的人很容易就能看出谁在成长，谁没有。查看下面的参考资料，了解不同类型的数据显示，以及模板、示例和两个学区数据显示的描述。
让学生有机会监控和反思他们自己的数据，可以改变课堂动态，从教师到学生。教师可以展示全班数据(匿名)或向学生提供个人数据。
收集学生数据并不总是意味着准备一场冗长的考试或小测验。事实上，通过使用更快、更频繁的数据收集策略，你可以衡量学生的理解程度，并在当下调整你的教学——这对学生和老师都是一种胜利!
看看下面的工件，找到现场收集数据的技巧和技巧。无论哪种设备最适合你——平板电脑，笔记本电脑，或者一支可靠的笔和笔记本——你都可以马上开始收集和使用数据。
利用数据来指导是一种很好的方式来支持残疾学生更具体地确定个人需求和帮助有针对性的补救和再教学。根据课堂环境中需求的水平和数量，分析残疾学生的数据可能是难以承受的，因此，如果没有经过深思熟虑的使用，很难将其用作行动计划的工具。为了更好地利用残疾学生的数据来指导教学，可以考虑以下修改:
修改:
教师在分析残疾学习者的数据时，应仔细考虑质量大于数量的方法。最具针对性的支持。重点应该是对评估的最高杠杆任务的绩效进行深入分析。这看起来像是只深入分析六个开放式回答问题中的三个，或者在评估中分析残疾学习者在某一类问题上的结果。
教师对学生残疾的了解是有效分析数据的关键工具。l教师应确保他们清楚IEP的目标和要求，以及他们如何与学生表现数据相关联。一些教师可能会考虑针对学生的IEP目标和进步进行额外的数据分析。
应在数据分析过程中直接纳入残疾学生的额外教师或辅助人员，以便对学习者进行分组，建立团队问责制和课堂凝聚力，以支持所有学生。请参阅下面资源部分的“指导特殊教育教师使用数据促进学生成功”以获得更多信息。
1.保持评估/数据分析周期短。频繁的评估可以提供关于谁在增长，谁没有增长的可操作数据。此外，研究表明，频繁的小型评估有助于学生记忆。
2.保持评估的简短，并在选择方法或问题时高度选择性。尽管有大量的免费材料和教科书材料可供选择，但很有可能有些问题与学生应该学习的内容或标准不一致。请参阅下面的技术工具部分，以获得一些高质量的问题来源。
3.高级学生也需要学习和成长的机会。然而，分析性能数据可以用于特定的、更狭窄的目的，改进和进步的计划可以单独但同时运行。例如，教师可能只从那些离精通和/或精通只有几分的学生那里提取数据，或者从所有处于警告和/或需要改进类别的学生那里提取数据。
4.让数据成为日常教学的一部分的关键是让它对教师来说是“可见的”。管理员可以通过设置和支持数据显示系统(因为这可能是劳动密集型的，而且所涉及的时间会影响教师对它的感觉)，以及通过与教师会面查看数据并讨论他们正在做什么以及他们是否需要帮助来实现这一点。因此，管理人员处于一个很好的位置，把整个社区的教学实践，发现是高度有效的，可以在教师或专业学习会议上建模。一种有效的方法是建立数据墙。另一种方法是在马尼拉纸夹里使用不同颜色的便利贴。
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