Pomáhají učitelům data při rozhodování?
S nástupem informačních technologií a jejich zaváděním do výuky se objevily i data o vzdělávání získaná. Jak s nimi nakládají učitelé a na jaké problémy může vzdělávací proces řízený daty narážet? Pomáhají data vylepšovat vzdělávací proces? Na to se podíváme v tomto článku. Vycházím v něm primárně z velkého literárního přehledu odbornic na toto téma Ellen B. Mandinach a Kim Schildkamp (1), jejichž zdroji byly především studie z Nizozemí, Belgie, USA a Nového Zélandu.
Učitelé, potažmo i státní sféra, mohou ze vzdělávacího procesu svých studentů a žáků získat mnoho dat: asi první nás napadnou výsledky testů a srovnávací zkoušky, jako jsou maturity nebo přijímací zkoušky, zkrátka taková, která nějak vypovídají o výkonu. To ale nejsou jediná, ba dokonce udávající data. V rámci vzdělávacího procesu má učitel možnost sbírat (všímat si) i množství kontextuálních dat— psychického a zdravotního stavu, socioekonomického postavení rodiny, pozice žáka ve třídě, výchovných problémů a podobě. Zároveň k zlepšení výuky slouží nejen data o studentovi, ale i data pro studenta (pojem z 2), tj. například zpětná vazba studentů na výuku. Využívaní dat k rozhodování při výuce a k řízení výuky dle nich s sebou ale nenese jen výhody.
Používání dat (ve vzdělávaní) je složitý a interpretační proces, ve kterém je třeba stanovit cíle, identifikovat, shromáždit, analyzovat a interpretovat data a použít je ke zlepšení výuky a učení.
(1, str.1)
Výzkumníci i odborníci z praxe upozorňují na složitosti zavádění procesu a vznáší obavy pramenící z důrazu veřejných politik na daty řízené vzdělávání. Autorky v daného přehledu (1) rozebírají pět tematických celků o mylných představách při vzdělávaní řízeného daty: i) neexistuje koncepční rámec, jak s daty nakládat, ii) data se používají jen k měření výkonu (žáků i jednotlivých škol), iii) data jsou jen výsledky testů, iv) datová gramotnost je stejná jako schopnost hodnotit a v) představa, že technologie na podporu využití dat jsou nedostatečné, protože grafická znázornění, která nabízejí, neprezentují data smysluplným způsobem. Tyto obavy či dokonce mylné představy autorky vyvrací nebo navrhují řešení.
I když si tedy učitelé mohou vyvinout dovednosti pro přístup k datům a jejich pochopení, mohou jim chybět znalosti o tom, jak upravit výuku.
(3, str. 23)
Nejpalčivěji z přehledu vychází potřeba datové gramotnosti nejen učitelů, ale i policy-makerů — to — kdy, jak, s kým, k čemu, jaké a proč data použít. Autorky (1) akcentují nutnost zapojení studentů do procesu používání dat, a tedy i orientaci vzdělávacího procesu na ně, nutnost komplexnosti a správné interpretace dat, přesvědčení učitelů o pozitivních důsledcích používání dat ve vzdělávacím procesu i jejich ochotu se ohledně tématu celoživotně vzdělávat, stejně jako poukazují na nedostatek zdrojů pro učitele jak s daty nakládat a jak dle dat výuku upravit.
Závěrem, odpovědí na otázku položenou v titulku, zda data pomáhají učitelům v rozhodovaní, je MOHOU. Daty řízený proces vzdělávání je dobrý sluha, ale zlý pán. Může pomoc oprostit se od konfirmačního zkreslení a zlepšit výuku třídy i jednotlivce. Nicméně, záleží to na lídrech a nastavení systému, ve kterém hodnocení probíhá: data se musí používat pro studenta, ne jen o studentovi, ředitelé škol i tvůrci veřejných politik musí datům rozumět a při tvoření veřejných politik je prospěšná co největší blízkost sesbíraných dat k místu sběru. To znamená čím dále od praxe a skutečné třídy data jsou, tím mají menší informativní hodnotu (1). Při špatném nastavení politik, metod a praxí jsou data bezcenná a mohou být až na překážku (4), či se minou efektem a učitelé ve svém rozhodování upřednostní intuici (5). Také je důležité myslet na zázemí pro vzdělávání a sdílení učitelů: musí existovat platforma, kde si učitelé vyměňují zkušenosti a dále se za externí pomoci, například univerzit nebo data koučů, vzdělávají (3). Z interních proměnných pak záleží na nastavení učitele, jeho přesvědčení a odhodlání.
(1) Mandinach, E. B., & Schildkamp, K. (2021). Misconceptions about data-based decision making in education : An exploration of the literature. Studies in Educational Evaluation, 69(January 2020), 100842. https://doi.org/10.1016/j.stueduc.2020.100842
(2) Černý, M. (2014). Daty řízený proces vzdělávání. Informačné technológie a knižnice, 3, 27–30. Získáno z https://itlib.cvtisr.sk/Články/clanek2731/
(3) Datnow, A., & Hubbard, L. (2016). Teacher capacity for and beliefs about data-driven decision making : A literature review of international. Journal of Educational Change, 17(1), 7–28. https://doi.org/10.1007/s10833-015-9264-2
(4) Jimerson, J. B., Garry, V., Poortman, C. L., & Schildkamp, K. (2021). Implementation of a collaborative data use model in a United States context. Studies in educational evaluation, 69, [100866]. https://doi.org/10.1016/j.stueduc.2020.100866
(5) Vanlommel, K., Gasse, R. Van, Vanhoof, J., & Petegem, P. Van. (2017). Teachers’ decision-making: Data based or intuition driven? International Journal of Educational Research, 83, 75–83. https://doi.org/10.1016/j.ijer.2017.02.013
