Laikā, kad izglītības jomas jautājumi ir nemitīgās sabiedrības, profesionāļu un politikas veidotāju krustugunīs, aicinu paskatīties, kā datu izmantošana izglītībā var kļūt par tramplīnu nozares attīstībai.
Pareiza datu strukturēšana un izmantošana var palīdzēt gan skolēniem, skolotājiem, gan izglītības satura veidotājiem un lēmumu pieņēmējiem, jo liels informācijas daudzums izgaismo īstās problēmas un daudz ātrāk noved pie adekvātiem risinājumiem gan atsevišķā klasē, skolā, gan visā izglītības nozarē. Tiesa, izmantojot šodien tik populāro jēdzienu “datos balstīti lēmumi”, ir jābūt uzmanīgiem, jo izglītības nozarē ir vismaz četras dažādas auditorijas – katra ar savu skatpunktu, savām vajadzībām un arī atšķirīgu datu atlasi. Vienīgi, apkopojot visas četras perspektīvas vienā platformā, var ieraudzīt “lielo bildi” un runāt par pilnvērtīgu datu izmantošanu izglītībā.
Pirmā nozīmīgā grupa – skolēni un viņu vecāki. Vissvarīgākā šai auditorijai ir informācija par to, kāda bijusi skolēnu izaugsme, kā katrs no viņiem ticis galā ar uzdevumiem, kādas ir sekmes. Otrā grupa ir skolotāji, kurus vairāk interesē tas, kā ar dažādiem uzdevumiem veicies visai klasei, kāds ir bijis mācību progress. Trešā grupa – izglītības procesa veidotāji, kurus interesē plašāki procesi, piemēram, valsts izglītības kvalitātes rādītāji, skolotāju noslodze u. tml.
Un ceturtā grupa ir izglītības satura un platformu veidotāji. Mums rūp tas, kurus no izglītības produktiem lietotāji izmanto, kādi ir lietošanas paradumi un kas tos ietekmē. Piemēram, ja ir vienāds stundu skaits bioloģijā un ģeogrāfijā, kāpēc vienu mācību priekšmetu mācās vairāk nekā otru? Kāpēc skolēni vienu tēmu mācās, bet citu neizmanto vispār, un kāds ir ieguvums no pievienotā video, testa vai grāmatas digitālā formātā? Dati ļoti skaidri parāda, kā un kad cilvēki mācās, ko mācību gada laikā paspēj, ko ne, un citas vērtīgas lietas. Tātad, lai pilnvērtīgi runātu par datos pamatotiem lēmumiem izglītībā, ir jāņem vērā visas četras minētās perspektīvas.
The post Datu tramplīns izglītības nozarei appeared first on IR.lv.
Laikā, kad izglītības jomas jautājumi ir nemitīgās sabiedrības, profesionāļu un politikas veidotāju krustugunīs, aicinu paskatīties, kā datu izmantošana izglītībā var kļūt par tramplīnu nozares attīstībai.
Pareiza datu strukturēšana un izmantošana var palīdzēt gan skolēniem, skolotājiem, gan izglītības satura veidotājiem un lēmumu pieņēmējiem, jo liels informācijas daudzums izgaismo īstās problēmas un daudz ātrāk noved pie adekvātiem risinājumiem gan atsevišķā klasē, skolā, gan visā izglītības nozarē. Tiesa, izmantojot šodien tik populāro jēdzienu “datos balstīti lēmumi”, ir jābūt uzmanīgiem, jo izglītības nozarē ir vismaz četras dažādas auditorijas – katra ar savu skatpunktu, savām vajadzībām un arī atšķirīgu datu atlasi. Vienīgi, apkopojot visas četras perspektīvas vienā platformā, var ieraudzīt “lielo bildi” un runāt par pilnvērtīgu datu izmantošanu izglītībā.
Pirmā nozīmīgā grupa – skolēni un viņu vecāki. Vissvarīgākā šai auditorijai ir informācija par to, kāda bijusi skolēnu izaugsme, kā katrs no viņiem ticis galā ar uzdevumiem, kādas ir sekmes. Otrā grupa ir skolotāji, kurus vairāk interesē tas, kā ar dažādiem uzdevumiem veicies visai klasei, kāds ir bijis mācību progress. Trešā grupa – izglītības procesa veidotāji, kurus interesē plašāki procesi, piemēram, valsts izglītības kvalitātes rādītāji, skolotāju noslodze u. tml.
Un ceturtā grupa ir izglītības satura un platformu veidotāji. Mums rūp tas, kurus no izglītības produktiem lietotāji izmanto, kādi ir lietošanas paradumi un kas tos ietekmē. Piemēram, ja ir vienāds stundu skaits bioloģijā un ģeogrāfijā, kāpēc vienu mācību priekšmetu mācās vairāk nekā otru? Kāpēc skolēni vienu tēmu mācās, bet citu neizmanto vispār, un kāds ir ieguvums no pievienotā video, testa vai grāmatas digitālā formātā? Dati ļoti skaidri parāda, kā un kad cilvēki mācās, ko mācību gada laikā paspēj, ko ne, un citas vērtīgas lietas. Tātad, lai pilnvērtīgi runātu par datos pamatotiem lēmumiem izglītībā, ir jāņem vērā visas četras minētās perspektīvas.
Būtiskākais, ko dod pārdomāta datu izmantošana – tiek izgaismotas problēmas un tas, cik pareizs ir bijis viens vai otrs lēmums. Dati parāda arī problēmas, kas iepriekš nav pamanītas. Piemēram, skolotājam šķiet, ka konkrētā mācību viela ir apgūta, taču dati rāda, ka testā visi skolēni uz ceturto jautājumu atbildējuši nepareizi. Tātad šajā punktā kaut kas nav saprasts vai nav ticis iemācīts. Šajā gadījumā mācību procesu ilustrē dati par skolēnu kļūdām.
Otra lieta, kāpēc ir svarīgi pieņemt datos balstītus lēmumus, ir savlaicīga reakcija. Ja skolēns izpilda pārbaudes darbu un skolotājs to labo divas nedēļas, tikai pēc šīm divām nedēļām skolotājs saprot, ka skolēni nav sapratuši konkrēto tēmu. Ko iesākt ar šo informāciju, ja tagad tiek mācīta jau pavisam cita tēma? Iedomājieties, cik vērtīga jums ir informācija par vilcienu grafika izmaiņām, kas oficiāli pieejama nedēļu pēc tam, kad vilcieni jau kursē pēc jaunā grafika! Pareizi būvēta datu apstrādes sistēma šādu informāciju izgaismo daudz ātrāk un ļauj rīkoties nekavējoties. Piemēram, izglītības satura platformas Soma.lv testi, – ja uz kādu jautājumu ir atbildēts nepareizi, tūlīt parādās padoms, kā rīkoties. Atgriezeniskā saite nostrādā acumirklī, un skolēns var uzreiz mācīties no savas kļūdas.
Dati var kļūt par padomdevēju dažādos līmeņos – katram skolēnam tie precīzi parāda, kuros priekšmetos un tēmās būtu jāpacenšas vairāk; skolotājam tie nemitīgi “stāsta” par klases progresu un skolēniem, kuriem būtu jāpalīdz papildus; skolas vadība var analizēt datus par visām klasēm, bet izglītības politikas veidotāji – par visām skolām savā novadā. Atšķirībā, piemēram, no aptaujām, dati iekļauj visus skolēnus, nevis tikai kādu izlases grupu, tātad ir nesalīdzināmi precīzāks informācijas avots.
Dati atspoguļo arī to, cik patiesībā noslogoti ir skolēni un skolotāji Latvijā. Piemēram, izglītības platformas lietošanas paradumi liecina, ka skolotāji un skolēni aktīvi strādā no astoņiem līdz trijiem, tad ir pauze un seko otrais darbošanās “vilnis”, kas ilgst līdz septiņiem, astoņiem vakarā. Dati šajā gadījumā parāda, kāda ir reālā skolotāju un skolēnu darba ikdiena, tie ļauj izdarīt secinājumus un pieņemt lēmumus, ja nepieciešamas pārmaiņas. Šādi dati jau tagad ir mūsu rīcībā. Piemēram, mēs zinām, ka 19% skolotāju strādā no 41 līdz 48 stundām nedēļā, 17% strādā no 49 līdz 56 stundām, bet 12% strādā vairāk nekā 57 stundas nedēļā. Datus varam kombinēt ar intervijām, kurās, piemēram, kāds skolotājs Lielvārda veiktajā pētījumā Skolotāju balss saka: “Es guļu piecas stundas diennaktī, gatavoju ēst (reizēm), izgludinu bērniem drēbes (reizēm) un uzkopju māju. Pārējā laikā es strādāju.” Tas rada pilnvērtīgu priekšstatu par skolotāju darba ikdienu, un šādai informācijai būtu jākļūst par atbalsta punktu lēmumu pieņēmējiem.
Arī izglītības satura veidošana būtu balstāma datos. Agrāk satura izstrāde sākās ar ideju, tad tika izveidota komanda, kas to izstrādāja, un pēc pārbaudes posma jaunais saturs nonāca pie lietotājiem. Līdz ar tehnoloģiju ienākšanu viss ir mainījies – idejai seko datu ievākšana un apstrāde, kur tiek ņemta vērā ļoti liela lietotāju skaita pieredze un vajadzības. Izglītības satura izstrāde faktiski notiek kopā ar lietotājiem, un atjauninājumi tiek veikti nepārtraukti. Jo mainās vajadzības, mainās vide, prasības, prioritātes. Agrāko laiku metode šīm pārmaiņām gluži vienkārši nespēj tikt līdzi.
Mūsdienīga mācību platforma, kurā nonāk gan atjaunināts mācību saturs, gan dati par mācību procesu, nozīmē, ka skolotājiem ir pieejams viss vajadzīgais saturs kvalitatīvai mācību nodrošināšanai un viņi vairāk laika var veltīt skolēniem, jo informācijas apstrādi paveic tehnoloģijas. Vienuviet ir redzams tas, kā veicas katram skolēnam, kuri ir čaklāki, kuri kūtrāki, kur tiek pieļautas kļūdas un kam būtu jāpievērš uzmanība. Skolēni un viņu vecāki var daudz precīzāk sekot līdzi mācību progresam, bet izglītības politikas veidotāji – savlaicīgi pieņemt adekvātus lēmumus par nozares attīstību.
Autors ir izglītības uzņēmuma Lielvārds datu eksperts
The post Datu tramplīns izglītības nozarei appeared first on IR.lv.
