“学校被驱动的地方过于强调考试分数，捕捉什么可以很容易地测量. 在这样做, 他们忽略了其他重要的技能和素质，难以量化。” — 安迪·哈格里夫斯
一份新的报告, 数据驱动的改进和问责制, 由波士顿学院教授安迪·哈格里夫斯和亨利·布劳恩撰写, 提供建立更有效的系统和流程，用于评估学校业绩的建议. 该报告解释了学生收集数据，如何在当前系统往往不是创建 “不正当奖励措施” 教育工作者缩小课程, 教测试和不成比例的分配自己的努力，学生谁产生最快的测试得分的收益, 而不是那些最需要. 作者声称有缺陷的利用数据驱动的改进和问责制 (“NIA”) 在很多中美的. 教育有显著的后果, 因为系统已经成为 “驱动” 与 “导游” 通过测试成绩. 在这些情况下, 教育问责，旨在促进学生的进步实际上可以阻碍改善学生.
“当责任优先于改善, DDIA既不利于教师更好地教学的判断，也增强了教育工作者’ 知识, 并且与学生的关系,” 评论布劳恩. “学校被驱动的地方过于强调考试分数，捕捉什么可以很容易地测量. 在这样做, 他们忽略了其他重要的技能和素质难以量化,” ADDS哈格里夫斯.
以提高学校的表现和学习成果，为所有学生的驱动一直是教育优先在过去的三十年, 经常创造决策者和教育工作者之间的冲突. 目前已经在测试成绩超过重点主要辩论. 哈格里夫斯和布朗认为，我们的思想太狭隘. 他们提出的问题: 难道我们用这个数据作为有效的，因为我们可以或已经成为它的替代品专业判断? 他们认为数据应该引导教育工作者在提供反馈方面, 让学校可看问题的地方, 和干预，并根据需要进行必要的学生和/或教学改进. 另外, 这是否单独的数据正确反映学生知道什么? 它衡量一切，我们的价值?
所以, 这将是替代我们目前依靠学校绩效政策工具? 哈格里夫斯和布朗指出，专业判断和干预措施将需要基于广泛的证据和指标，正确反映了学生应该学习. 他们得出的比较数据的商业和专业体育用途, 例如. 奥克兰竞技, 第一个棒球队依靠球员’ 招聘性能统计信息. “点的存在,” ADDS哈格里夫斯, “有效的团队使用的数据，但该数据被大家重视, 并与改进的共同责任一起分析。” 另外, 世界各地的高性能教育系统使用制度改革，以促进改善集体责任. 自上而下的问责是在这些国家的最后手段.
伴随该报告是律师凯西·格布哈特撰写示范立法, 儿童之声执行董事. 基于对哈格里夫斯和布朗简单, 立法细节数据如何能够有效地用于创建问责的多层次的系统，设计用于改善学校.
哈格里夫斯’ 和布劳恩的简要总结了十二项建议建立数据驱动或循证改进和问责制更有效的系统和流程.
审查哈格里夫斯/百灵报告: http://nepc.colorado.edu/publication/data-driven-improvement-accountability
安德鲁·哈格里夫斯是教育在教育林奇学院的托马斯·布伦南更多教授. 亨利·布劳恩是教育林奇学院的教授博伊斯或教育和公共政策.
安迪·哈格里夫斯, ç. M. 鲁宾, 亨利·布劳恩
照片由安德鲁·哈格里夫斯和亨利·布劳恩的.
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ç. M. 鲁宾是两个广为传诵的在线系列，她接受了笔者 2011 厄普顿·辛克莱奖, “全球搜索教育” 和 “我们将如何阅读?” 她也是三本畅销书, 其中 真正的爱丽丝梦游仙境.
按照ç. M. 鲁宾在Twitter: www.twitter.com/@cmrubinworld
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