Toma de decisiones basada en datos

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La toma de decisiones basada en datos o la toma de decisiones impulsada por datos se refiere al proceso continuo de los educadores de recopilar y analizar diferentes tipos de datos, incluidos datos demográficos, de pruebas de rendimiento estudiantil, de satisfacción y de procesos para orientar las decisiones hacia la mejora del proceso educativo. La DDDM se vuelve más importante en la educación desde las políticas de rendición de cuentas basadas en pruebas federales y estatales. La Ley No Child Left Behind abre oportunidades e incentivos más amplios para el uso de datos por parte de las organizaciones educativas al exigir a las escuelas y distritos que analicen componentes adicionales de los datos, así como presionarlos para que aumenten las puntuaciones de las pruebas de los estudiantes. La información hace que las escuelas rindan cuentas de la mejora año tras año de varios grupos de estudiantes. La DDDM ayuda a reconocer el problema y a quién afecta.

El objetivo de la DDDM es ayudar a los educadores, las escuelas, los distritos y los estados a utilizar la información que tienen para generar conocimientos prácticos que mejoren los resultados de los estudiantes. La DDDM requiere datos de alta calidad y, posiblemente, asistencia técnica; de lo contrario, los datos pueden desinformar y dar lugar a inferencias poco fiables. Las técnicas de gestión de datos pueden mejorar la enseñanza y el aprendizaje en las escuelas. Muchos directores utilizan los resultados de las pruebas para identificar a los “niños burbuja”, estudiantes cuyos resultados están justo por debajo del nivel de competencia en lectura y matemáticas. ^[1]

Hay cuatro tipos principales de datos utilizados en educación: datos demográficos, datos de percepciones, datos de aprendizaje de los estudiantes y datos de procesos escolares. ^[2]

1. Los datos demográficos en las organizaciones educativas responden a la pregunta "¿Quiénes somos?". Los datos demográficos muestran el contexto actual de la escuela y muestran las tendencias. Las tendencias ayudan a predecir y planificar el futuro, además de ver las medidas en las que los líderes trabajan para lograr una mejora escolar continua. Los datos demográficos completos explican la estructura de la escuela, el sistema y el liderazgo. En los datos demográficos educativos, los siguientes elementos son: número de estudiantes en la escuela, número de estudiantes con necesidades especiales, número de estudiantes de inglés, edad o grado de los estudiantes en las cohortes, estatus socioeconómico de los estudiantes, tasas de asistencia, etnia / raza / creencias religiosas , tasas de graduación, tasas de deserción, información sobre la experiencia de los maestros, información sobre los padres de los estudiantes. ^[2]

2. Los datos de percepción nos dicen lo que los estudiantes, el personal y los padres piensan sobre una escuela y responden a la pregunta "¿Cómo hacemos negocios?". La cultura, el clima y los procesos organizacionales de la escuela se evalúan mediante datos de percepción. Los datos de percepción incluyen valores, creencias, percepciones, opiniones y observaciones. Los datos de percepción se recopilan principalmente mediante cuestionarios. Los datos de percepción se pueden diferenciar en dos grupos: 1) personal, 2) estudiantes y padres. Se pregunta al personal si es necesario realizar algún cambio en la instrucción o el plan de estudios . Se pregunta a los estudiantes y a los padres sobre sus intereses, qué tan difícil es aprender el material, cómo se les enseña y cómo se les trata. ^[2]

3. Los datos de aprendizaje de los estudiantes responden a dos preguntas: ¿Cómo les va a nuestros estudiantes? y ¿Dónde estamos ahora? Los datos de aprendizaje de los estudiantes requieren información de todas las áreas temáticas, desglosada por grupos demográficos, por maestros, por nivel de grado, por cohortes a lo largo del tiempo y por crecimiento individual de los estudiantes. Este tipo de datos ayuda a abordar la ayuda adicional a los estudiantes que no son competentes, profundizando en lo que saben y lo que no saben para llegar a ser competentes. Los datos de aprendizaje de los estudiantes se conectan con el currículo , la instrucción y la evaluación para mejorar los resultados. Los datos de aprendizaje de los estudiantes pueden indicar claramente la eficacia de un solo educador o de toda la escuela. El SLD se puede recopilar analizando pruebas de diagnóstico, evaluaciones formativas, evaluaciones de desempeño, pruebas estandarizadas, pruebas no referenciadas, evaluaciones sumativas, pruebas asignadas por el maestro y otras. ^[2]

4. Los procesos escolares se refieren a las acciones de los administradores y profesores para lograr el propósito de la escuela. Los hábitos, las costumbres, el conocimiento y el profesionalismo de los profesores son los elementos que conducen al progreso dentro de las organizaciones. Los datos de los procesos escolares nos dicen qué funciona, qué no, los resultados del proceso educativo y responden a la pregunta "¿Cuáles son nuestros procesos?". Los procesos escolares producen resultados escolares y de clase. Hay 4 tipos principales de procesos escolares: 1. Procesos instructivos, 2. Procesos organizacionales, 3. Procesos administrativos, 4. Procesos de mejora escolar continua. ^[2]

El Departamento de Educación de los Estados Unidos y el Instituto de Ciencias de la Educación han exigido el uso de datos y DDDM en las últimas décadas para gestionar las organizaciones educativas. Se hace hincapié en la evidencia sólida y el uso de datos para fundamentar las decisiones. Los datos en las organizaciones educativas significan más que analizar las puntuaciones de las pruebas. El movimiento de datos educativos se considera una revolución sociotécnica. Los sistemas de datos educativos implican tecnologías y evidencia para explicar las tendencias de los distritos, las escuelas y las aulas. DDDM se utiliza para explicar la complejidad de la educación, apoyar la colaboración y crear nuevos diseños de enseñanza. El rendimiento de los estudiantes es central en DDDM. NCLB proporcionó un impulso a la recopilación y el uso de información educativa. ^[3]

Por ejemplo, en una zona rural, los educadores intentaron comprender por qué un subconjunto particular de estudiantes tenía dificultades académicas. Los analistas de datos recopilaron datos sobre el rendimiento de los estudiantes, registros médicos, datos de comportamiento, asistencia y otros datos menos cualitativos. Después de no encontrar una correlación directa entre los datos recopilados y los resultados de los estudiantes, decidieron incluir datos de transporte en la investigación. Como resultado, los educadores descubrieron que los estudiantes que tenían un camino más largo desde sus casas hasta la escuela eran los que tenían más dificultades. Según el hallazgo, los administradores modificaron los arreglos de transporte para acortar el camino para los estudiantes, así como instalar acceso a Internet en los autobuses para que los estudiantes pudieran concentrarse en hacer la tarea. La DDDM en este caso particular ayudó a mejorar los resultados de los estudiantes. ^[1]

Las escuelas eficaces que muestran avances sobresalientes en las mediciones académicas informan que el uso amplio y sabio de los datos tiene un efecto positivo en el logro y el progreso de los estudiantes. Se sugiere que la DDDM es una herramienta principal para impulsar a las organizaciones educativas hacia la mejora de las escuelas y la eficacia de los educadores . Los datos se pueden utilizar para medir el crecimiento a lo largo del tiempo, la evaluación del programa y la identificación de las causas fundamentales de los problemas relacionados con la educación. La participación de los maestros de la escuela en la investigación de datos genera un trabajo más colaborativo del personal. Los datos proporcionan una mayor comunicación y conocimiento, lo que tiene un efecto positivo en la modificación de las actitudes de los educadores hacia los grupos dentro de las escuelas que tienen un rendimiento inferior ^[4].

• Spillane, James P. (2012). "Datos en la práctica: conceptualización de los fenómenos de toma de decisiones basados ​​en datos". Revista estadounidense de educación . 118 (2): 113–141. CiteSeerX  10.1.1.458.5153 . doi :10.1086/663283. JSTOR  10.1086/663283. S2CID  145061403.
• Reeves, Patricia L.; Burt, Walter L. (2006). "Desafíos en la toma de decisiones basada en datos: opiniones de los directores". Educational Horizons . 85 (1): 65–71. JSTOR  42925967.