Sat, 21 Sep 2019

Como ensenar mejor a nuestros hijos en la era del big data

The Conversation
20 Aug 2019, 04:23 GMT+10

En la reunion de padres y maestros, me sente a un lado de la mesa frente a la maestra de mi hijo de primer grado. La maestra senalo porcentajes garabateados con tinta roja. Mire y escuche.

"Este número", dijo, "es su calificacion Lexile". Ella continuo moviendo el dedo indice a traves de una tabla creada por MetaMetrics. "Este es el rango normal para su edad. Asi que usted quiere que, en este nivel, el lea libros".

Su informe de rendimiento matematico procedio de manera muy similar: mas porcentajes, rangos y "niveles", a veces calculados a partir de diferentes medidas protegidas por derechos de autor.

A estas alturas, me resultaba dificil seguirla. Me pregunte en silencio: Tengo un doctorado en Ensenanza y Aprendizaje, y no entiendo lo que dicen estos datos sobre mi hijo. ¿Que sacan otros padres de estas reuniones?

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Cuando la maestra se detuvo, yo me recline lo maximo que me permitio la pequena silla. Ella miro hacia arriba, desde las hojas de trabajo, captando mi mirada y aproveche el instante. "¿En algún momento ha podido hablar con Mac?", le pregunte. "Quiero decir, ¿sabe usted lo que le gusta, lo que le interesa? Esa es una buena forma de seleccionar libros para el, en base a sus intereses". MetaMetrics no sabe lo que a Mac (nombre ficticio) le emociona sobre el aprendizaje. Ella sonrio y tambien se reclino en su silla.

No es suficiente reunir datos de un estudiante. Creo que los datos no sustituyen el ser capaz de desarrollar una buena relacion con los jovenes y, a pesar de eso, los maestros desde escuela elemental a escuela secundaria que trabajan bien con los datos, esos que saben como medir y hablan de los porcentajes, estan haciendo bien su trabajo. Esto es ensenar en la era de la mucha informacion.

Escuelas ricas en datos

Las recientes presiones en las escuelas estadounidenses sobre el rendimiento, a causa de la ley No Child Left Behind de 2001, implican que los maestros utilizan cada vez mas los datos de los estudiantes para informar sobre la instruccion en el aula y la mejora general de la escuela.

Lea el primer parrafo del Resumen Ejecutivo 2009 del Departamento de Educacion para percibir la importancia de los datos en las escuelas:

"La recopilacion, el analisis y el uso de los datos educativos son muy importantes para la mejora de los resultados previstos por No Child Left Behind. Se espera que el uso de los datos en la toma de decisiones educativas se expanda a todas las capas del sistema educativo, desde el nivel federal hasta el estatal, de distrito, escuelas y aulas".

En una encuesta del 2007, que incluyo 1.039 distritos escolares de toda la nacion, el Departamento de Educacion de Estados Unidos encontro que el 100% mantenia un sistema de datos de estudiantes, con puntos de informacion como los resultados de las pruebas de evaluacion a nivel estatal, demograficos, asistencia y comportamiento.

Con programas como PowerSchool, Infinite Campus y Skyward, cada uno de ellos cobrando mas de $5 por nino por mes, estos sistemas de informacion estudiantil prometen obtener en un solo lugar todas las caracteristicas de un estudiante en el distrito y los datos escolares.

Idealmente, estos sistemas ayudan a los maestros a ver los datos de un estudiante en equipo, con otros maestros y lideres escolares. Pero como los maestros a traves de varios distritos usualmente interpretan, usan o ignoran los datos sigue siendo una pregunta sin responder.

En algunos distritos de Estados Unidos, los maestros han solicitado formaciones sobre nociones basicas que les ensenen como interpretar los datos de estudiantes y ajustar la instruccion de acuerdo a ello. En otros distritos sin formaciones, los maestros no tienen un plan cohesionado sobre que hacer con toda esta informacion, haciendo que el esfuerzo por tantos datos parezca algo inútil.

Identificar las necesidades de un estudiante

Como dijo la escritora Toni Morrison en una ocasion, "El conocimiento sin datos es solo una corazonada." El tener solo informacion sobre los ninos no es equivalente a que vivan bien o tengan un futuro esperanzador.

A menudo, la realidad es lo opuesto. Muchos eestudiantes son apartados de determinadas oportunidades porque se perciben de "bajo rendimiento", basandose en puntos de datos limitados. La carga de mejorar recae en el estudiante en lugar de preguntarse como el sistema falla al nino.

Creo que las escuelas deben enfocarse en desarrollar mayor sabiduria con los datos, teniendo en cuenta el poder de la informacion para desarrollar vias que proporcionen mejores futuros. Hacer eso significa que todos los educadores, sean padres o maestros, usen la informacion sabiamente: considerando lo que se muestra y lo que no se muestra, colocando esa informacion en un contexto social amplio y observando experiencias y tendencias pasadas en la vida del nino para planificar el futuro de forma consciente.

Cada vez mas, la investigacion sobre educacion motiva a los maestros a expandir sus definiciones de datos incluyendo fuentes mas alla de las evaluaciones obligatorias: los datos de observacion en el aula, grabaciones de conversaciones individuales con un estudiante y videos de como hablan y gesticulan los estudiantes mientras trabajan con un problema de matematicas.

Utilizadas en conjunto, estas formas de informacion pintan una imagen mas matizada de un nino, capturando aspectos que no se miden con un examen estatal obligatorio.

Padres y maestros pueden pensar en otros puntos de informacion que comiencen a senalar dinamicas sociales, culturales y economicas mas amplias que estan presentes en la cotidianidad de un nino.

La puntuacion de Mac en Lexile no muestra su desinteres en leer durante dos semanas sobre perros en el Artico. Pero los datos sobre lo que a Mac le gusta hacer en el hogar proporcionaran informacion complementaria sobre temas potenciales para libros. MetaMetrics no sabia que Mama olvido llevar el almuerzo a la escuela y que el no quiere comer en la cafeteria; Mac estaba muerto de hambre cuando hizo las tareas de matematicas. Una rapida evaluacion sobre el estado emocional de Mac antes de abordar el trabajo de matematicas hubiese podido explicar que se estaba quedando sin energia a mitad del examen.

Y Mac es un varon blanco privilegiado que no carga con ningún estresor de racismo, sexismo o inestabilidad economica, realidades cotidianas para muchos estudiantes que son completamente borradas por una metrica individual. Unas breves evaluaciones sobre acoso y ansiedad, por ejemplo, podrian elaborar de forma significativa una tabla MetaMetrics para maestros y padres.

Desde ahi, los adultos, idealmente con los estudiantes, pueden pensar en estos puntos de informacion complementarios para crear un plan, abordando la variedad de razones por las que la lectura y las matematicas no van tan bien como todos esperarian.

Utilizar los datos con sabiduria como un principio basico es de lo que trata la educacion.

Author: Katie Headrick Taylor - Assistant Professor of Learning Sciences and Human Development, University of Washington The Conversation

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