学校管理数据

数据的目的与价值

学校的数据一直是提升成绩、查找学习障碍以及评估过程的最强大的驱动力。基本上每个学校都会有足够的数据来填满每间教室的档案柜。但是校长是否了解应该如何使用这些数据？谁来使用以及为了达到何种目的？本章试图解开数据的神秘面纱，并让数据更易理解、更有帮助而非成为学校的负担。

到底什么是数据？《牛津简明英语词典》将数据定义为“可以通过假设、前提等方式得出推断的已知的、被承认的事物”(2011)。因此，这就意味着我们掌握着非常广泛的数据，可以帮助我们达到目的、提升学生的成绩并且扫除学习障碍。

学校与学生数据

数据指的是学生数据或者学校数据。学生数据可不单单指学生测试成绩的汇合，我们将会看到，这个数据包含了很宽泛的方面。有的数据会让人觉得一直都很有用，有的则让人觉得没什么必要。但它们一直客观存在着，而且还会是影响学生教育过程的因素。

学校数据可能包括在施教过程中搜集到的各种信息，比如课程观摩、图书检查或者学习方法等。数据也包括教师自身的信息以及物质资源、财政、测试登记等等。外部数据可能来自Ofted视察员、当地政府官员或者调查等。那么，我们一起仔细了解一下这些数据以及如何让这些数据对学校和学生发挥价值。

数据分类

我们会获取哪些数据？

关于学校的学生，你掌握哪些数据？请列出清单。

现在自问：这些数据可靠吗？

谁收集的数据？

数据被保存在哪里？

谁来使用数据以及为了什么目的？

再列出和学生无关的学校里的其他数据。

涉及学生的时候，数据可分为两大类：

●情境信息：与学生和其家庭相关的信息

●表现信息：之前的表现、目前水平、预期与目标

与这些信息并列的还有出勤、守时以及所有的行为问题记录。

情境信息

情境信息与每个学生相关，通常由学生家长或者看护人提供。不过，在很多情况下，由于种族不同以及家庭语言的不同，这样的信息要么比较随意，要么由家长决定提供怎样的信息，因此并非所有信息都真实可靠。

下表列出一些收集到的原始数据大纲。读者则需考虑数据的有效性与准确性及其对学生发展产生的阻碍或促进作用。但是针对这些话题的深入讨论则非本章重点。

表7.1 可收集到的数据以及相关问题

这些数据也可被整理进入学校的整体百分比数据当中。整合过后的数据经常由当地教育机关送达至学校,不过大部分的数据是由 RAISEonline 网站总结的。除此之外，学校还应整理一些关于欺凌事件、种族主义事件，或者临时、永久排外事件的数据。这些因素与其他因素共同提供了改善学习成绩的线索。

数据评估

能力指标虽然种类繁多复杂，但大概分为以下三大类：

●基本水平数据（入学水平）

●现阶段成绩或表现

●预期与目标

这里涉及两个主要的概念：一是成绩，即学生的原始成绩、分数或者他们实际获得的水平；二是成就，这个名词与提高过程相关，Ofsted认为成就描述的是按照特殊指导而获得进步与成绩的综合性过程描述。

基本水平

英国的学生在入校的最初几个月内，将主要通过观察来接受一系列幼童的早期阶段评估(FSP)。可以通过教育部网站( www.life.gov.uk) 来了解该评估，教师将针对一年级至九年级的孩子按照能力水平描述要求进行关于行为与学习的六个方面的评估。

表7.2学生的早期教育评估

KS：Key Stage（关键阶段）

英国教育系统的测评成果

英国大多数地区都按照《国家课程》执行规定的课程和评估框架，这意味着整个过程按照关键阶段划分，并在最后测评。学校的关键阶段1和3的测评结果并不对外公开，而关键阶段2、4和5则对外公开。学生早期阶段评估不对外公开，也不作为后期的测评参考，只是为关键阶段1的课程做准备。

学生也可在不同年龄接受外部测定，如GCSE、A水平以及其他类似测评，测评结果与关键阶段的年龄段相对应。

使用数据分析

根据学生的学业表现来评价他们参与《国家课程》的水平，并且由此把他们安排到适当的水平，从水平1开始，通过水平7(以及数学的水平8)，一直到关键阶段3结束。为了能够更准确地掌握学生的进步情况，每个阶段也被更加细化，比如水平4又被分为4a、4b和4c，其中4a水平最高。完成各个水平的结果分析可以参照表7.3的分数标准。

为了丰富追踪数据结构，学生也被指定参与GCSE以及其他更高水平的检测。

尽管针对这个过程的价值与有效性依然存在争议，但从一开始，感兴趣的团队就可以将不同班级、不同学校的学生做比较。在这之前，家长会被告知自己的孩子表现“很好”或者“还可以”，由于缺乏标准化，这一评语只是任课教师的个人经验，而且也只是在本班内部的比较而已。直到学生在16岁的时候参加GCSE或类似测试，并与全国范围内的其他学生进行比较后学生与家长才会对该生的能力有一个恰当的判断。

同样，在这个体系出现之前，没有任何客观的方法可以判断教师对学生的指导是否有效。

数据的深度分析

有了这些分数标准，就可以评估学生以及每门功课的成绩分数。学生在学习关键阶段的核心课程的时候，就可以知道自己的平均绩点(APS)，也可以知道学校内各个班级以及组群的平均绩点。现在，测评学生在学习生涯中各个阶段的成绩已经变得很简单。可以在每个学年结束后做一个内部测算，也可以在全国范围内按照关键阶段做测算。

表7.3关键阶段1-3的绩点

续表

学校绩效的预期水平

通过绩点系统的应用，就可以计算并发布学生的预期成绩水平以及各阶段的进步。目前，要求学生在关键阶段1达到英语与数学的水平2，在关键阶段2达到水平4，在关键阶段3达到水平5。待到关键阶段4的时候，学生的英语和数学应获得5个GCSE分数，从水平A*到水平C，不过在阶段4和阶段5都会有很多类似资格的课程供学生学习。2010年起，英国政府施行英格兰文凭考试制度，涉及的科目包括英语、数学、历史或者地理、科学以及一门语言。政府也会针对更广泛范围内的职业及其类似资格考试定期发布一些指导意见。

全国对学生进步的期望主要包括关键阶段1至2中的两个水平(12分)以及关键阶段2至4中的三个水平。不过我们都知道，并非所有学生都能达到这个标准，因此政府也设定了“基本目标”——所有学校都必须达到的成绩的基本水平，这样可以作为绩效基本完成的标准。

关于关键阶段1至2、关键阶段2至4的预期进步的水平可以查阅已发布的表格，下表则是关于关键阶段2至4的说明。

表7.4 关键阶段2至4

目标设定

对于每个学生目标的测算，可使用预期进步的进步线来表示。学校可以提高进步线的水平来涵盖理想型目标与最基本目标，也可以根据学生的已知情况调整进步线。

附加价值

学校需要追踪学生在以下两方面的进步：一是各个阶段的进步，另一个则是附加价值，即与预期的进步相比较。通过最基础的形式，附加价值将孩子的进步与预期的12个绩点相比较，文件编制则使用了更为复杂的计算，将已取得的进步与前一年水平相当的学生取得的平均（中间）进步做比较。由于学生的进步在全国范围内得到了提高，预期的进步计算也会逐年增高，这就会导致维持原有水平的学校发现自己已经处于落后的趋势当中。预期进步的差别大约在100左右，将这个100加到最后的数据之上(或者在阶段4中加至1000)，可以得到学校的附加价值的数值。

尽管目前已不再使用背景价值信息，但我还是会提到它，因为这是学校历史数据的一部分。

背景附加值

背景附加值( contextual  value added，CVA)其实跟附加价值的计算方法差不多，但也会将特征相似的学生的进步拿来作比较。这个方法的意图就是顾及那些可能会对学生最终成绩产生不利影响的因素，比如贫困等，并为会涉及这些因素的学校与个人提供“合理的”期望。不过，越来越多的学校放弃使用CVA因素，因为它可能会(错误地)针对特殊组群或者学生设置进取心不够强的目标，从而在教师与学生群体中产生较低的期望值。

学校、特殊组群以及个人的CVA平均分可以通过计算得出，尽管计算很复杂，学校可以通过网络上的简便计算表为每个学生计算分数，也可以拿到更多的已经计算好的信息供自己使用。

RAISEonline 文件

每年九月, RAISEonline 网站会为每所学校服务,并提供该学年已完成的关键阶段的综合性分析。所有成果将按照一系列标准与特点被分析，并提供可打印报告以及接受网上的数据咨询。除此之外， RAISEonline 还包含学校的目标设定信息，但不涉及关键阶段4之后的任何信息。目前，可以通过一份名为《熊猫》(ThePanda)的文件查询这些信息。尽管这也包含获得进步的信息，但可使用其他测量方法，比如“测量成功的新方法”(NMoS)，这是由学习和技术培训局(LSC)发明的新系统。现在许多学校和国家的权威部门使用ALPs系统，这家独立公司主要提供成绩与进步的宽泛计算报告。

置信度与重要结果

阅读 RAISEonline 文件的时候，读者会发现有的结果被标记为绿色，有的被标记为蓝色，并标有SIG+与SIG-的字样。绿色意味着结果是安全、积极的，即便参加相同测试的学生在不同时间会有不同的表现。相反，蓝色则意味着不管出现怎样的偏差，这都是一个特别低的成绩。

数据的其他来源

还有许多其他的数据来源可以用来为学生设定他们预期取得的目标并且为现有的组群提供分析。目前，主要有两种来源方式。费舍尔家庭信托(FFT)可提供一系列预测性与分析性的数据。尽管在指数，如背景附加值的计算方法与 RAISEonline 使用的方法不同，但FFT确实可以为每个学生提供主要阶段成绩以及GCSE所有主要科目成绩的预测，并列举获取某个分数或者水平的比例可能性以及根据不同的进度水平汇编学校的预期目标。

英国杜伦大学创建的评估和检测中心(CEM)提供了包括PIPs、MidYIS、YELLIS以及ALIS等一系列基础测试。这些测试可生成诸多的绩效指标以及态度方法。

除了使用以上这些方法，许多学校都在使用自己的软件或其他商业套装软件来做数据分析，这可能是一个简单的电子表格软件，也可能是学校管理体系内的复杂结构。

不过最重要的问题还是：“为什么我们想要使用这些数据？”难道就是为了提高绩效管理吗？是否有理由可以解释为什么在数据分析上要花费这么多时间？

一个回答则是：“如果你花费了大量的时间来分析数据却不花费时间来使用分析结果，那就干脆不要浪费时间了。”（伦敦的一位校长）

另一个回答是：“恰当地使用数据分析，不仅可以为学校里的孩子们带来巨大的成就，也可以影响生活机遇和自尊价值。”（学校改进项目的合作伙伴）

希望读者在阅读下一个章节之前可以思考如下问题：

那些即将通报给组群的上一年的数据分析可以让我学到什么？

如何利用数据追踪来提高成绩？

数据分析还可以帮助学生取得哪些成绩？

我们也希望教师和校长们能够不断提问这些问题：

我的学校、我的科目／年级组、我的班级以及个人最近表现如何？

更确切地说，那些成绩较差的学生是否有相似的特点？是否需要检查一下他们的需求与学习方式？

上一年的数据分析并不仅仅为了证明成就，也可以用来找到消除学生学习障碍的策略。

下面的列表列举出了部分参与数据课程学习的高层、中层领导所提出的本校的数据使用目的：

●证明个人的进步以及学生的成绩。

●将数据与目标相比。

●计算全班的进步与成绩的平均分。

●找到特殊群体的特征。

●让每个特定组群收获预期的结果（在结束之前）。

●找出进步缓慢的学生。

●在年底或者主要阶段结束的时候，找出需要尽快进步的学生。

●针对成绩较低的学生提供介入辅导的策略，并制作表格来绘制在辅导之后的每两周的进步。

●根据学生的标准来筛选数据。

●根据一门功课的标准来筛选数据。

●让每一个有需要的人能够得到这些数据。

●将进步速度与全国的趋势作比较。

●根据主题将数据分类。

数据分析只能提出问题，而非提供答案，在采取下一步行动与辅导之前，需要了解更多的证据。

引用阿尔文·托夫勒的一句话：“虽然可以使用所有的定量数据，但不要尽信这些数据，还是要依靠自己的智慧与判断。”(1970)

下面讲述一个关于数据使用的经典案例：在某个学校，一个组群中的大多数人在某个科目取得的进步少得可怜。那么原因何在？是因为教与学的质量上不去？还是学生选错了课？还是有什么其他不同的原因？更重要的是，可以做什么呢？为了做出一个合理的判断，学校应当采取什么措施来进一步收集数据？

新上任的副校长决定收集更广泛的数据来解决这个问题。首先，她更仔细地分析这些数据。到底是谁的成绩提升不上去？是最近出现了下滑还是很长时间以来逐渐下滑？涉及的是所有学生还是随机的组群？这些成绩低的学生有没有什么共同特征，比如受到性别、能力水平、种族还是这些因素综合的影响，比如参与学校免费午餐计划的能力较低的女学生。

副校长通过一系列的学习通道与正式、非正式的课堂观摩来获取更多数据。她会站在走廊里听课，也会和学生交流，检查他们的作业。副校长还会检查教案、工作计划和资源，以及座位计划、时间进度、性别平衡和教学方式等问题。

最终，她找到了一些至关重要的指标。对于那些能力最强的女孩子以及有语言障碍的能力最差的男孩子来说，他们为什么没有取得优异成绩的原因？很明显。尤其是这些男孩子甚至会制造纠纷从而影响其他人的学习。副校长帮助任课教师重新设计教案，调整针对女孩子的进度与任务挑战，并且区分使用教学资料以便这些有能力的孩子们快速进步。校长还找来一位助教将学习的语言难度降低至适合男孩子们接受的水平。教案也被重新设计，涵盖了更多的课堂活动与学习方式，因此，也会涉及更多学生的参与。

最终的结果就是学生的学习能力提高，学习成绩也有了提升。通过有效使用数据，副校长可以找到问题的关键并及时开展最有效的干预，这不仅省时省钱，更能够快速改进这些孩子们的生活机遇。

灵活使用数据

通常，教师会被大量的数据所淹没，从而无法辨别哪些学生成绩不良。这种情况下，应当使用下面这张简单的电子表格。这会帮助教师轻松查阅每一位学生的情况。是什么因素有利于学生完成预期计划？那些成绩不良的学生是否遇到了学习障碍？如何帮助这些学生？或许他们需要很多课外时间、新的资源、与家长交流或一对一的辅导。

表7.5 一张简单的电子表格

团队应当开展的有效实践则是将每个学生置入下表的九个格子中，在不看他们任何数据的情况下，先使用这张表进行分析，再回归数据，检查是否正确。

表7.6进步水平

高          中      低

中学的校长或许会在努力查证小组的进步时忙到力不从心。图7.1则以信号灯方式表明学生在各门功课上与设定目标的差距。绿黄红三种颜色（这里只能以不同的灰度级表示）分别表示超越目标、达到目标以及未完成目标，凡是“红色”标示均强调辅导的需求。

图7.1

检查特定组群

学校能够根据组群的不同特点来检查相关的成绩，这点非常重要。尽管每个人的表现不同，但我们都知道有些学生的成绩是远远落后于同龄人的。目前，政府与外界部门正努力缩小这一差距，确保所有的学生未来在工作与继续教育方面能够拥有同等的机遇。

目前，那些贫困的学生尤为受到关注，以有资格申请学校免费午餐的学生(FSM)为例，2009年的数据(表7.7)说明了在早期教育阶段的差距就如此之大，并会被不断扩大，直到关键阶段4的结束。学校需要监控这种情况，并针对如何缩小这一组学生差距找出相应策略。

表7.7~2009年FSM与非FSM学生的全国性差距结果

学校可以登录 RAISEonline 查看去年每组学生的成绩。文件内提供每组的CVA数据，该图表显示的是特征图以及少数民族的图表。这两方面也有数字数据提供，可以利用这些数据找到每个人的关心焦点。

其他一些达不到预期目标的组群都是英语非母语的学生。但分析显示，与许多预期目标相反，这群孩子通常会比母语为英语的同龄人达到更高标准。

领导在全校范围内也会使用数据来监控。校长可以通过数据来了解每一位教师，以便了解学生的进步情况，这可能涉及以下方面：

●是不是所有的教师都能够使班级学生取得相同的提高速度（考虑不同能力与科目）？

●相似的班级是否能够每年都取得类似的进步程度？

●学生在各个学科之间是否能完成相同的进步？

●能否为新入校的学生设定相应目标？他们是否会完成？

如果将结果与监控实践相结合，那就有可能让某位教师的能力较低的学生取得卓越的成绩，而这样的优秀结果可以与团队的其他教师相互分享。而且，如果某位教师的学生成绩一直很低，也可以通过这样的方式确认并找到解决途径。

国家课程阶段之外

本章主要讨论的是关键阶段1至4的问题，但其中很多的观点与原则也可适用于其他场合，比如个人或者海外中心。一定要做的事情是：按照标准，寻找教学材料、将材料按照不同水平分类，并找到能够获取最佳成绩的关键提示。对特别优秀的学生实施追踪数据计划，并实行标杆榜样管理，这会激发其他学生。一旦完成这一过程，就可能在学习过程中标注不断出现的进步。

在六年制学校中，最终结果是通过外部系统检测的，而许多学校使用内部系统评估最终的成绩。ALPs文档可以为所有教师提供一份关于附加价值与原始绩效指标的完整、详尽的分析。.:

结语

了解并分析数据是帮助学校校长决定教与学是否有效的强有力工具。不过，单就数据而言，并不会带来任何好的教学或者好成绩，因此，必须是由学校来搜集数据并运用到学校的改进与专业发展中，不仅要关注学生的需求，也要实施庆祝、表扬与奖励等活动。

资源与拓展阅读

www.direct.gov.uken/Parents/Schoolsleaninganddevelopment/ExamsTestsAndTheCuricum/DG_  4016665

Earl L and Katz S(2006) Leading Schools in a Data-Rich World. Thousand Oaks,CA:Cor win Press-provides the most  comprehensive  and  straightforward  guide on datausage.

 www.education.gov.uk-keepsyouuptodatewiththelatestgovernmentthinking

.www.raiseonline.org.uk-explainsthekindofdatayourschoolwillreceive.

参考书目与拓展书单

Consise Oxford English  Dictionary , 12thedition (2011). Oxford:Oxford  University  Press.

Earl,L. and Katz,S.(2006) Leading Schools in a Data-Rich World. Thousand Oaks,C4.

Corwin Press.

Kelly,A. and Downey,C.(2011) Using  Effectiveness  Data for School  Improvement . Abingdom

Routledge.

Pringle,M. and Cobb,T.(1999) Making Pupi]Data Powerful. Stafford:Network  Educational . Press.

Toffler,A.(1970) Future Shock. Pan Books:London.