요즘 사람들은 왜 표준화된 시험을 싫어할까요?

그 이유 중 몇 가지를 소개합니다:

미국의 아이들과 가치에 대한 이러한 재앙을 누가 지지할 수 있을까요?

언어 테스트 데이터가 도움이 되는 방법: 예시

Avant의 교육 및 평가 담당 부사장인 카일 에니스가 컴퓨터 화면으로 저를 손짓합니다. "이 학급의 스탬프 데이터를 보세요. 이 교사에게 '이봐요, 여기 몇 명의 학생에게 개입이 필요합니다'라고 말할 수 있습니다. 그런데 여기 표준편차가 표준편차보다 거의 두 배나 높은 아이가 있습니다. 이 아이는 더 높은 반에 있어야 합니다."

카일은 알버트 아인슈타인은 아니지만 아이들의 성공에 관심을 갖고 있으며, 이를 실현하는 데 도움이 되는 좋은 평가 관행의 힘을 잘 알고 있습니다.

"모든 것은 데이터 리터러시로 귀결됩니다."라고 그는 말합니다. "교사가 숙련도 데이터를 이해하고, 해당 데이터를 맥락에 맞게 적용하여 교수 및 학습을 개선하는 능력"을 말입니다.

다음은 아방 스탬프 데이터를 지역 인구 통계 정보, 교사 및 학군과 결합하여 다음과 같은 중요한 교육 문제를 해결하는 방법에 대한 몇 가지 예입니다:

  •  특수 교육 대상 아동은 다른 인구와 비교했을 때 어떤 상태인가요?
  • 어떤 학생이 다양한 과정의 숙련도 목표에 도달하고 있나요? 어떤 학생은 그렇지 않나요?
  • 성취도 격차는 어떤가요? 헤리티지 스피커와 비헤리티지 스피커의 성과가 같은 수준인가요?

언어 프로그램의 성취도 격차 파악하기

Avant STAMP의 결과와 같은 언어 능력 시험 데이터는 교사와 학군이 교실, 학교, 인구통계학적 그룹을 비교하고 대조할 수 있는 공통의 측정 기준을 제공합니다. STAMP 데이터는 단순히 성공적인 학생과 어려움을 겪는 학생을 구분하는 데 그치지 않고, 수업에 반영할 수 있는 성찰적 도구를 제공합니다. 교사마다 채점 방식은 다르지만 STAMP 데이터를 사용하면 공통의 언어로 학생의 능력에 대해 이야기하고 어려운 문제를 함께 해결할 수 있습니다.

"핵심은 교사에게 데이터를 제공하는 것입니다."라고 Kyle은 말합니다. "교사들은 현지 상황을 이해하고 학습을 개선하는 데 데이터를 잘 활용할 수 있는 사람들입니다."

그렇다면 표준화된 시험이 인기가 없는 이유는 무엇일까요?

"테스트가 문제가 아니라 테스트가 사용되는 방식이 문제입니다."라고 Ennis는 말합니다.

시험이 학교를 처벌하는 데 사용되면 교사와 학부모는 방어적인 태도를 취하게 되는데, 그럴 만한 이유가 있습니다. 데이터 낭비입니다!

Avant는 다른 접근 방식을 취합니다: 교사들과 직접 결과를 공유하고, 교사들이 더 높은 수준의 데이터 해독 능력을 개발하도록 지원하며, 학교 개선의 파트너가 됩니다.

아인슈타인이 아니어도 그 안에 담긴 지혜를 알아차릴 수 있습니다.