教师和学校产生大量的学生数据，包括州规定的测试、定期基准测试、单元考试和测验，甚至每天的离场票。对数据收集的强调往往过于强烈，以至于忽视了数据的目的，以及如何有效地管理和从数据中学习。此策略为您提供了一个结构，以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导、干预和/或提高学生。如果没有，这是第一步。
收集学校主要科目和每个年级的数据(从小学的一个科目开始)。有关选择哪些数据，请参阅教练提示。
设定数据分析的目的。
汇总数据，并根据您制定的标准(例如，高级，熟练，需要改进，警告，或者您的地区/州对这四个类别的标签)组织或排序。
分析数据。
看看按学生分组的数据。根据分数对数据进行排序，并记住那些接近分数线的学生。
根据标准、问题或主题来观察趋势。学生们在哪些问题/标准上做得好，哪些问题他们做得不好?
根据学生的数据结果，确定您计划用于帮助他们掌握技能的重新教学、干预或提升周期。请参阅教练提示，以了解更多关于重新教学，干预或进步周期。
根据数据分析的最大需求和/或目标进行优先级排序。
制定行动计划。可以为个别学生或学生团体制定行动计划。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。
实施行动计划和收集数据，以确定重新教学，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、干预或提高学生，重新开始这个循环。
数据显示是一种显示学生数据的可视化方式。这些数据通常是按类组织的，然后通过使用颜色编码，按性能分组。数据显示将数据置于计划的核心和中心。老师和那些支持他们的人很容易看出谁在成长，谁没有。查看下面的参考资料，了解不同类型的数据显示，以及两个学区的数据显示的模板、示例和描述。
让学生有机会监控和反思自己的数据，改变了课堂的动态，从教师所有到学生所有。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个冗长的测试或测验。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，并立即调整你的教学——这对学生和老师都是一种双赢!
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，还是值得信赖的笔和笔记本——你都可以立即开始收集和使用数据。
利用数据来指导教学是支持残疾学生的一种很好的方式，可以更具体地确定个人需求，并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，为残疾学生分析数据可能是压倒性的，因此如果不经过深思熟虑，就很难用作行动计划的工具。为了更好地利用来自残疾学生的数据来指导教学，可以考虑进行以下修改:
修改:
教师在分析残疾学习者的数据时，应该仔细考虑质量高于数量的方法。为最有针对性的支持。重点应该是对评估中最高杠杆任务的绩效进行深入分析。这看起来像是深入分析6个开放式回答问题中的3个，或者分析残疾学习者在评估中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进行交互。一些教师可能会考虑额外的数据分析，特别是围绕学生的IEP目标和进展。
数据分析过程中应直接包括更多的残疾学生教师或辅助人员，以便对学习者进行分组，以建立团队问责制和教室凝聚力，为所有学生提供支持。更多信息请参见下面资源部分的“指导特殊教育教师使用数据促进学生成功”。
1.保持评估/数据分析周期短。频繁的评估提供了关于谁在成长，谁没有成长的可操作数据。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不一致或不符合标准。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.高水平的学生也需要学习和成长的机会。但是，分析绩效数据可以用于特定的、更狭窄的目的，改进和进步的举措可以分开进行，但可以同时进行。例如，教师可能只从那些距离精通和/或精通仅差几分的学生中提取数据，或者从所有处于警告和/或需要改进类别的学生中提取数据。
4.让数据成为日常教学的一部分的关键是让它对教师“可见”。管理员可以通过设置和支持一个数据显示系统(因为这可能是劳动密集型的，所涉及的时间会影响教师的感受)，并与教师会面查看数据，讨论他们正在做的事情，以及他们是否需要帮助来做到这一点。因此，管理人员处于一个非常有利的位置，可以将被发现非常有效的教学实践带回整个社区，这些实践可以在教师或专业学习会议上效仿。一种有效的方法是建立数据墙。另一种方法是在马尼拉文件夹中使用不同颜色的便利贴。
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