چھوٹے ڈیٹا پورا تعلیم میں کیا اچھا ڈیٹا کہا جاتا ہے کی مدد کریں گے? دنیا بھر میں نظام تعلیم جیسے مانکیکرن ٹیسٹ بڑی ڈیٹا کا استعمال, اسکول کے معائنہ اور تدریسی نتائج کی پیمائش کرنے کے سروے. پاسی Sahlberg کہ اچھی تعلیم دونوں ماتراتمک اور گتاتمک بھی شامل ہے جس کے ثبوت کی ایک قسم سے اندازہ ضروری یقین رکھتا ہے. وہ سمجھنے کے لئے کہ اسکولوں کو کتنی اچھی طرح سے کر رہے ہیں کی دلیل ہے, ہم نے جمع کی ضرورت “چھوٹے ڈیٹا” اساتذہ کا استعمال کرتے ہوئے’ اور طالب علموں کو’ “مشاہدے, جائزوں اور مظاہر” کلاس رومز میں تعلیم اور سیکھنے کے عمل کی.
چھوٹے ڈیٹا کورس کے ایک نیا خیال نہیں ہے. کیا نیا ہے اب تجزیہ اس قسم کی حمایت کر سکتے ہیں کہ ٹیکنالوجی ہے. معیاری والوں کے مقابلے میں بہتر اسکول کی بنیاد پر ابتدائی جائزوں ہیں? اسکولوں میں موثر انداز میں استعمال کیا جا رہا ہے کہ کس طرح چھوٹے ڈیٹا کے کچھ عظیم مثالیں کیا ہیں? چھوٹے ڈیٹا اساتذہ میں زیادہ اعتماد کی ضرورت ہوتی ہے’ اور اسکولوں’ احکام, تو ہم کس طرح کی تعلیم میں اس اعتماد کی تعمیر کرتے ہیں? میں مجھ میں شمولیت تعلیم کے لئے گلوبل تلاش اعداد و شمار کے بارے میں بات کرنے فننش معلم پاسی Sahlberg ہے, کے مصنف فننش اسباق: عالمی فن لینڈ میں تعلیمی تبدیلی سے کیا سیکھ سکتے ہیں. سے Pasi موصول ہوا 2012 فن لینڈ میں ایجوکیشن ایوارڈ, the 2013 ریاستہائے متحدہ امریکہ میں Grawemeyer ایوارڈ, اور فن لینڈ کا وائٹ روز میں کی پہلی کلاس نائٹ 2013.
کے بعد, آپ بگ ڈیٹا اور چھوٹے ڈیٹا درمیان فرق کے بارے میں بات کر سکتے?
بگ ڈیٹا روزانہ کی گفتگو میں ایک عام طور پر استعمال کیا جاتا اصطلاح اکثر ایک لیبل کے ساتھ آتا ہے کہ اس بڑے ڈیٹا کے راستے ہم سوچتے تبدیل کرے گا ہے, کام کی جگہ, اور رہتے ہیں. ہم میں سے کئی کے لئے, اس ایک امید وعدہ ہے, دوسروں کے لیے یہ پیدا کرتا ہے جبکہ بے چینی اور تشویش کنٹرول اور رازداری کے بارے میں. عام الفاظ میں, بڑی ڈیٹا حد تک بہت بڑے سائز کے اعداد و شمار کا مطلب یہ ہے کہ اس کی ہیرا پھیری اور انتظام موجود اہم عملی چیلنجوں.
تعلیم کے میدان میں بڑے اور چھوٹے ڈیٹا کے درمیان بنیادی فرق ہے, کورس, اعداد و شمار کے سائز اور ان اعداد و شمار کس طرح جمع اور استعمال کیا جاتا ہے. تعلیم کے میدان میں بگ ڈیٹا ہمیشہ شور کے اعداد و شمار کی بڑی مقدار جمع کرنے کے لئے سرشار آلات کی ضرورت ہوتی ہے, ایسے مخصوص ہارڈ ویئر اور طلبہ پر قبضہ کرنے کی سافٹ ویئر کے طور’ چہرے کے تاثرات, کلاس میں نقل و حرکت, آنکھ کی نقل و حرکت کا کام پر جبکہ, جسم آسن, کلاس روم ٹاک, اور دوسروں کے ساتھ بات چیت. چھوٹے ڈیٹا مشاہدے اور ریکارڈنگ انسانوں کی طرف سے بنایا پر بنیادی طور پر انحصار کرتا ہے. تعلیم کے میدان میں, ان طلباء میں شامل ہیں’ سیلف جائزوں, اساتذہ’ سیکھنے کے عمل پر شراکتی نوٹوں, خارجی اسکول سروے, اور مشاہدے کی تعلیم اور سیکھنے کے حالات سے بنا.
کس طرح ہم اس وقت بڑی ڈیٹا کا استعمال کرتے اور اس کی خوبیوں اور خرابیوں کیا ہیں?
ہم تعلیم کے میدان میں ڈیجیٹل ٹیکنالوجی ثالثی علمی ماحول کے دور میں داخل ہو رہے. وعدوں اس انقلاب ریاست کے ساتھ آئے کہ بڑی ڈیٹا زیادہ طاقتور مشخص سیکھنے کی قیادت کریں گے, سرگرم طالب علم کے مرکزوں pedagogies, قبول ابتدائی جائزوں, اور تعلیم میں مجموعی طور پر کارکردگی میں اضافہ ہوا. اس نے کہا کہ, تعلیم کے میدان میں بڑی ڈیٹا ڈیجیٹل ثالثی تعلیمی ماحول میں analyzable اعداد و شمار کے مختلف قسم کے اور بڑی مقدار فراہم کرتا ہے کہ سرگرمی اور بات چیت کا ایک بامقصد یا متعلقہ ریکارڈنگ کے طور پر دیکھا جا سکتا ہے. یہ 'ڈیٹا مہارت' کے نئے فارم کی ضرورت ہوتی ہے, خاص طور پر syntheses اور پریزنٹیشنز دو نئے شعبوں کے خروج کی وجہ سے ہے کہ: تعلیمی ڈیٹا مائننگ اور سیکھنے کے تجزیات.
تعلیمی ڈیٹا کانوں کی کھدائی شور اور unstructured اعداد و شمار کی بڑی مقدار سے ثبوت ترجمانی کرنے پر مرکوز ہے, مثال کے طور پر, طالب علم کے رویے اور سیکھنے کے درمیان correlations. اس طرح کے سوالات کے جوابات, “مطالعہ کی کیا ترتیب ایک مخصوص طالب علم کے لئے سب سے زیادہ مؤثر ہے?” اور “جس کے اعمال کے طالب علم کی مصروفیت اور اطمینان اس بات کی نشاندہی?” لرننگ کے تجزیات تعلیمی ماحول میں بڑے پیمانے پر کے آلات اور تراکیب کا اطلاق کے بارے میں زیادہ فکر ہے, جیسے سوالات کے جواب “جب کورس میں ناکامی کے خطرے میں ایک طالب علم ہے?” اور “کیا گریڈ مداخلت کے بغیر حاصل کرنے کا امکان ایک طالب علم ہے?”
تعریف کی رو سے, بڑے اعداد و شمار کے طالب علموں کے لئے زیادہ مشخص سیکھنے کے حل کی سلائی کے لئے استعمال کیا جا سکتا ہے کہ تعلیم اور سیکھنے کے حالات کے بارے میں مزید معلومات فراہم کرتا ورسٹائل. تعلیم کے میدان میں بگ ڈیٹا محققین کے بھی نئے دروازے کھولتا ہے. شاید اس میں سے سب سے بڑی قیمت, بل کے طور پر نمٹنے اور مریم Kalantzis مضمون میں یہ نتیجہ اخذ, بگ ڈیٹا اسکولوں میں آتا ہے, ہے “کسی خاص صورت میں امکان طریقوں کی ایک قسم کا استعمال کرتے ہوئے اعداد و شمار اقسام میں سے ایک قسم کا تجزیہ کرنے, ایک زیادہ طاقتور کلی میں ایک دوسرے کے خلاف ان کراس کی توثیق, شہادتوں کی بنیاد پر تحقیق کے طریقوں کے ذخیرے.” ایک ہی وقت میں, تاہم, ہم بڑی ڈیٹا کی ممکنہ خرابیوں کا احساس ہونا چاہیے, خاص طور پر ان ڈیٹا کی رازداری اور تحقیق اخلاقیات سے متعلق. بڑے اعداد و شمار کے بچوں کے تعلیمی راستے ان کے مستقبل کا تعین کرے اور اس طرح کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے, یا اساتذہ پر اثر انداز’ تعلیم میں کیریئر, ہم تعلیم کے شعبے میں بڑے اعداد و شمار کے مناسب استعمال کی حد پار کر.
تعلیم کے میدان میں ایک ابھرتی ہوئی بڑی ڈیٹا نظام کی ایک اور مثال OECD کا ہے تعلیم GPS کہ دنیا بھر میں تعلیم کے نظام سے اعداد و شمار کی بڑے پیمانے پر رقم کی میزبانی. او ای سی ڈی کی ڈیٹا, PISA سے لوگوں سمیت, دوسرے ممالک میں کام کیا ہے لگتا ہے اس کی بنیاد پر ان کے اپنے تعلیمی نظاموں میں سمتوں کا فیصلہ کرنے کے پالیسی سازوں کی طرف سے استعمال کیا جاتا ہے. ایک بار پھر, چھوٹے ڈیٹا کے بغیر اکیلے بڑی ڈیٹا انیلیسیز شاید عملی طور پر غیر ارادی نتائج کی قیادت کریں گے.
آپ اسکولوں میں دیکھا ہے کہ چھوٹے ڈیٹا کے استعمال کی کچھ ٹھوس مثالیں کیا ہیں?
میری پسندیدہ مثال ہیلسنکی میں ایک ریاضی اور سائنس کے استاد ہونے کی وجہ سے میرے اپنے وقت سے ہے. میرے ساتھیوں میں سے بہت سے کے طور پر, میں جلد ہی بہت سے طالب علموں کو ان کے مضامین کو پسند نہیں کرتے جو موجود ہیں اس بات کا احساس. انہوں نے سوچا ریاضی اور سائنس اپنی روز مرہ زندگی سے سیکھنے کے لئے بہت مشکل ہے اور اکثر دور ہیں کہ. پہلی چیزیں میں نے اپنے کلاس رومز میں سیکھا میں سے ایک بہت سے طالب علموں کی تھی, شاید ان میں سے اکثر, سائنس کی خود پیدا تصورات اور ریاضی کی تصاویر ہیں. طالب علموں کو’ اندرونی دنیاؤں نے اپنے دل کے بارے میں مشکل لگتا ہے کے لئے ان کو مدد کی طرف سے کسی بھی دوسرے طریقے سے قبضہ کرنے اور ٹھوس نمائندگی میں تو ان کے خیالات کو تبدیل کرنے کے لئے کوشش کرنے کے لئے بہت مشکل ہیں, جیسے کہانیاں اور ڈرائنگ.
میں نے تو چھوٹے اعداد و شمار جمع کے وقت کی ایک بہت خرچ, اور میں سے میری کلاس روم میں, طالب علموں کو سمجھنے کے لئے’ ریاضی اور سائنسی دنیاؤں کے بارے میں اپنے خیالات. صرف جب وہ گنیتشتھوں کرتے ہیں کے بارے میں کیا سوچتے ہیں کے طالب علموں کے تصور کو جاننے کے بعد (ان لوگوں میں سے اکثر بالکل مثبت نہیں تصاویر ہیں) میں قابل رسائی اور طالب علموں کے لئے قابل فہم ریاضی کی دنیا بنانے کے لئے بہتر طریقے تلاش کرنا شروع کر دیا. چھوٹے ڈیٹا کے ساتھ ساتھ وہ کر سکتے تھے کے طور پر کچھ طالب علموں کو سیکھنے نہیں کیوں کو سمجھنے کے لئے اساتذہ کی مدد کرسکتے ہیں بڑی ڈیٹا سے بہتر اسکولوں اکثر چاہے طالب علموں کو سیکھنے یا وہ جاننے کے لئے توقع کی جاتی ہے کیا ظاہر کرتے ہیں کہ میں.
ہم فی الحال کے اعداد و شمار کس قسم کا تجزیہ کر رہے ہیں? اعداد و شمار کو کس قسم کی ہم میں زیادہ باریک بینی تلاش کرنا چاہئے اور کیوں?
میں نے ایک قابل ذکر ڈیجیٹل ٹیکنالوجی سے ثالثی کے اعداد و شمار کی طرف کلاس روم پر مبنی تعین کے ذریعے استاد جمع ثبوت سے گزشتہ دہائی کے دوران شفٹ دیکھا ہے. ایک ہی وقت میں, مانکیکرن ٹیسٹ ان اعداد و شمار جمع کرنے میں ایک مرکزی ذریعہ بن چکے ہیں. دنیا بھر میں اسکولوں کو اب ان کے طالب علموں کو پوسٹ’ اسکول میں ٹیسٹ کے نتائج. اساتذہ زیادہ وقت ان اعداد و شمار کا تجزیہ اور نتائج طلباء کے ساتھ اپنے کام میں میرا کیا مطلب ہے کا احساس کرنے کی کوشش کر خرچ. میں نے یہ ضروری نہیں کہ ایک بری چیز ہے کہ نہیں کہہ رہا ہوں. لیکن اساتذہ معیاری علم کے ٹیسٹ اور معائنہ رپورٹوں سے بیرونی ڈیٹا کی طرف موڑ دیا جاتا ہے تو, یہ تعلیمات کی پیچیدگیوں کو کمزور اور اسکولوں میں سیکھنے.
معلومات میں سے زیادہ وسیع تر سیٹوں کا تجزیہ کیا اور سکول کے کام کی رہنمائی کے لئے استعمال کیا جاتا ہے جہاں اسکول کے نظام موجود ہیں. فن لینڈ میں, ایک ہر اسکول کا ایک مرکزی عنصر ہے “سٹوڈنٹ ویلفیئر ٹیم” کہ اساتذہ سے بنا ہے, ماہرین فائدے, کونسلر, اور سکول کے رہنماؤں. ان سب سے پہلے ہاتھ چھوٹے ڈیٹا کے ذریعے, خطرے میں طالب علموں کی مدد کے لئے ابتدائی مداخلت کو پھر فیصلہ کیا اور اسکولوں میں بنائے جاتے ہیں. یہ ٹیم باقاعدگی سے ملاقات, زیادہ تر سکولوں میں ہفتہ وار, بحث کرنے کے اور عمل میں معلومات ان کے طالب علموں کے بارہ میں اساتذہ کی طرف سے میں لایا’ صحت مندی, رویے, اور اسکولوں میں سیکھنے.
اگر آپ کو یقین اسکول پر مبنی ابتدائی جائزوں معیاری لوگوں کے مقابلے میں بہتر ہیں وہ کرو?
اسکول میں واقع ابتدائی جائزوں اور مردم شماری کی بنیاد پر معیاری تشخیصات مختلف مقاصد کی خدمت. میرے خیال سے ہم ان دونوں کی ضرورت ہے کہ سوچنے کے. تاہم, بہت سے ممالک میں, نظام کی سطح معیاری آہستہ آہستہ اعلی معیار نمونہ کی بنیاد پر جائزوں کی طرف سے تبدیل کیا جا سکتا ہے تمام طالب علموں کو ہر وقت کی پیمائش کرنے کے استعمال کیا جاتا ہے کہ ٹیسٹ. استاد کی قیادت میں ابتدائی جائزوں سکولوں کی بہتری کے مقاصد کے لئے استعمال کرتے ہیں کہ ثبوت غنی چاہئے. ایک طرح سے, یہ کبھی کبھی تعلیم میں اچھا ڈیٹا کہا جاتا ہے کو پورا کرنے بگ ڈیٹا اور چھوٹے اعداد و شمار کے ایک سمجھدار مجموعہ ہے.
طلبا’ ان کے اپنے سیکھنے پر عکاسی کامیابی کے ہمارے معیارات میں شامل کیا?
اچھا سیکھنے کے طالب علموں کو بھی شامل ہے’ سمجھتے ہیں اور ان کے اپنے سیکھنے کے عمل کو کنٹرول کرنے کی صلاحیت. یہ ضرورت ہوتی ہے, تاہم, طالب علموں کی بجائے metacognitive عادات اور مہارت تیار کیا ہے سمجھنے کے لئے کہ وہ کس طرح جاننے کے لئے کہ. طالب علموں کو’ ان کے اپنے سیکھنے پر عکاسی ایک مناسب سطح پر جتنی جلدی ان کی مہارت موجود طور طالب علم کی کامیابی کے فیصلے میں شامل کیا جا سکتا. ایک بار پھر, میرے خیال میں ہمیں یہاں کے طالب علم کی تشخیص کے لئے چھوٹے ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے کے حالات کے بارے میں بات کر رہے ہیں یقین.
چھوٹے ڈیٹا اساتذہ میں زیادہ اعتماد کی ضرورت ہوتی ہے’ اور اسکولوں’ وہ کیا کرتے ہیں کے بارے میں فیصلے. تعلیم کے میدان میں تعمیر کیا جا سکتا ہے پر اعتماد کس طرح?
ٹرسٹ شاید آج بہت سے نظام تعلیم میں لاپتہ سب سے زیادہ ضرورت سنگل جزو ہے. سیاستدان معلمین اعتماد نہیں ہے. وزراء اسکولوں کے پرنسپل پر انحصار نہیں کر سکتے ہیں. اور, نتیجہ کے طور پر, اساتذہ میں اعتماد کی کمی نہیں ہے جو, باری میں, طالب علموں کو اعتماد نہیں کر سکتے. تجربے کے لوگوں میں اور اداروں میں اعتماد صرف انہیں زیادہ ذمہ داری اور ایجنسی دے کہ حقیقی اعمال کی طرف سے تعمیر کیا جا سکتا ہے کہ پتہ چلتا.
فن لینڈ میں, اسکولوں اور عام طور پر تعلیم کے میدان میں اعتماد حکومت کے بعد اسکولوں ان کے اپنے نصاب کو ڈیزائن کرنے کی اجازت ہی کے پنپنے کے لئے شروع کیا (قومی فریم ورک نصاب طرف موڑ دیا), اپنے کام کی تاثیر کا اندازہ کرنے کے, ان کے بجٹ کو کنٹرول کرنے, اور درمیانی سطح کی قیادت کے ماہرانہ کرنے. رسمی تقاریر اور سیاسی اپیلوں کو اس سلسلے میں تعلیم کے کلچر کو تبدیل کرنے پر کم ہوتی اثر پڑا ہے. اسکولوں چھوٹے ڈیٹا لئے حقیقی ملکیت اور ذمہ داری ہے جب, میں اسکولوں میں پیشہ ورانہ مہارت میں اضافہ کیا جائے گا یقین رکھتے ہیں. یہی وجہ ہے کہ شرائط میں سے ایک سے پہلے ہمارے اساتذہ میں اعتماد میں اضافہ شروع ہو گی ہے.
سر مائیکل باربر سمیت میرے ساتھ اور عالمی سطح پر معروف فکری رہنماؤں (برطانیہ), ڈاکٹر. مائیکل بلاک (امریکہ), ڈاکٹر. لیون Botstein (امریکہ), پروفیسر مٹی Christensen کے (امریکہ), ڈاکٹر. لنڈا ڈارلنگ-ہیمنڈ (امریکہ), ڈاکٹر. MadhavChavan (بھارت), پروفیسر مائیکل Fullan (کینیڈا), پروفیسر ہاورڈ گارڈنر (امریکہ), پروفیسر اینڈی Hargreaves نے (امریکہ), پروفیسر کریں Yvonne ہلمین (نیدرلینڈ), پروفیسر کرسٹن Helstad (ناروے), جین Hendrickson نے (امریکہ), پروفیسر گلاب Hipkins (نیوزی لینڈ), پروفیسر Cornelia Hoogland (کینیڈا), فاضل جیف جانسن (کینیڈا), مسز. چینٹل کوفمین (بیلجیم), ڈاکٹر. EijaKauppinen (فن لینڈ), سٹیٹ سیکرٹری TapioKosunen (فن لینڈ), پروفیسر ڈومینک Lafontaine (بیلجیم), پروفیسر ہیو Lauder (برطانیہ), رب کین میکڈونلڈ (برطانیہ), پروفیسر جیف ماسٹرز (آسٹریلیا), پروفیسر بیری McGaw (آسٹریلیا), شیو ندار (بھارت), پروفیسر R. نٹراجن (بھارت), ڈاکٹر. PAK NG (سنگاپور), ڈاکٹر. ڈینس پوپ (امریکہ), شریدر رازگوپالن (بھارت), ڈاکٹر. ڈیانے Ravitch (امریکہ), رچرڈ ولسن ریلی (امریکہ), سر کین رابنسن (برطانیہ), پروفیسر Pasi Sahlberg (فن لینڈ), پروفیسر Manabu ساتو (جاپان), Andreas کی Schleicher (پیسا, او ای سی ڈی), ڈاکٹر. انتھونی Seldon نے (برطانیہ), ڈاکٹر. ڈیوڈ Shaffer کے (امریکہ), ڈاکٹر. کرسٹن عمیق کر رہے ہیں (ناروے), چانسلر اسٹیفن Spahn (امریکہ), ایوز Theze (LyceeFrancais امریکہ), پروفیسر چارلس Ungerleider (کینیڈا), پروفیسر ٹونی ویگنر (امریکہ), سر ڈیوڈ واٹسن (برطانیہ), پروفیسر Dylan کے Wiliam (برطانیہ), ڈاکٹر. مارک Wormald (برطانیہ), پروفیسر تیو Wubbels (نیدرلینڈ), پروفیسر مائیکل نوجوان (برطانیہ), اور پروفیسر Minxuan جانگ (چین) وہ تمام اقوام کو آج سامنا ہے کہ بڑی تصویر تعلیم سوالات دریافت کے طور پر.
تعلیم کمیونٹی پیج کے لئے گلوبل تلاش
C. M. روبن وہ ایک موصول ہوئی ہے جس کے لئے دو بڑے پیمانے پر پڑھا سیریز کے مصنف ہے 2011 میں Upton سنکلیئر ایوارڈ, “تعلیم کے لئے گلوبل تلاش” اور “کس طرح پڑھیں گے?” انہوں نے تین bestselling کتابوں کے مصنف ہیں, سمیت Wonderland میں یلس اصلی, کے ناشر ہے CMRubinWorld, اور ایک Disruptor فاؤنڈیشن فیلو.
C پر عمل کریں. M. ٹویٹر پر روبن: www.twitter.com/@cmrubinworld
حالیہ تبصرے