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作者:谢拉·蒂尔·斯特恩

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研究如何帮助学生成为更好的读者

孩子们

编者按:这篇文章是第一篇 系列,“使用证据改进”,着眼于如何服务明尼苏达 实践推进研究中心收集和分析数据以便 不断为参与者提供更好的项目.

彼得•纳尔逊Ph值.D.,是香港科技大学研究及创新处处长 ServeMinnesota, 他在哪里参与我们的项目组合,以确保有效实施和证据建立的关键原则发生. 在这个面试, 我们讨论了serveminesota团队如何能够实施一种新的评估策略,以帮助提高学生的学习成果 阅读队.

使用评估来理解问题

彼得·纳尔逊
彼得•纳尔逊Ph值.D.

ServeMinnesota: 阅读团是一个已经有15年多历史的项目,目的是帮助小学生达到年级阅读水平. 该项目的导师使用不同的策略或干预手段来帮助学生. 澳门皇冠国际官方APP客户端评估这些学生的表现?

彼得·尼尔森: 我们对学生的读写能力进行了简单的测量,以了解他们在不同时间内的表现. 他们每周练习5天, 但也要每周完成一次简短的评估. 每个分数都被绘制在一个图表上. 我们将这些分数与我们所说的目标线进行比较, 他们秋季入学的起点和春季入学的基准是哪一条线,这条线与他们未来的大学准备和掌握能力有关.

当最近5周的得分中有3周是 在目标线以上,其中两个分数高于下一个标准,学生们 是否从程序中退出. 例如,如果您在3月份退出,则需要3个数据 高于你的目标线,其中两个必须高于未来的春季目标. 这是一种严格的方式,让孩子们得不到像雷丁那样的额外支持 队提供了.

我们想要自信,当我们 没有了读书团的支持,这个学生就会走上正轨并取得成功.

你最初的问题是什么 很感兴趣?

几年来,我们知道有些孩子离开了读书团,但没有坚持下去. 你可以看看论文中的概率——我们看到大约34%的学生在做出退出决定后偏离轨道. 需要澄清的是, 我们看到孩子们的生活比以前好多了, 但很多孩子的表现并没有达到我们希望的水平,因为阅读团的支持停止了.  

尽管66%的孩子保持了良好的成长轨迹, 我们很关心那34%的人.

重量差异的方法

你怎么知道为什么会这样 发生了?

我们考虑了很多因素 理解为什么孩子们离开后,他们的表现会下降 阅读队.

例如,我们想知道,这个点 在学年期间,孩子们退出这个项目影响了他们的长期 长期增长. 这并不能解释它. 然后我们研究了儿童的人口统计数据 种族、性别等等——这也解释不了什么.

最终,我们开始少想了 关于预测下降和更多关于是否改变决定 指导方针会很有用. 例如,我们花时间思考,应该 我们改变了退出的标准,使其更加严格?

这是个好办法吗?

我们没有看到太多的潜力 返回这里. 结果证明收益率并不值得,因为任何时候 你让孩子们待在这个项目里的时间更长,你让另一个孩子远离这个项目. A 需要支持的孩子没有得到支持,而项目中的学生得到了 做的很好. 所以我们在实践中并没有真正评估新的退出标准.

于是,我们把注意力从思考孩子们离开前发生了什么转移到思考孩子离开后我们能做什么.

评估作为解决问题的手段

你最后尝试了什么?

我们讨论过的一件事就是给孩子 赛后的一些额外练习. 我们开始考虑微创的形式 练习,这已经很方便地融入了孩子们的经历中 当他们在项目中——在干预期间,每周都有导师监督 学生使用一分钟长的简短阅读流畅性评估的进展. So 我们想为什么不在干预之后继续这样做呢? Progress 监控是一种以前被记录为 可以提高学生的学业成绩——但只能通过提供信息的方式 指导或适应他们的需要. 它从来没有被讨论过 本质上是有益的.

如果你把进度监控看作一个任务, 虽然, 孩子们有机会练习一项技能,他们将在年底接受测试. 在这种情况下,他们测试的正是阅读技巧. 他们也会得到关于他们做得如何的反馈, 他们会得到年终目标的提醒.

这些都是我们在干预中谈到的非常强大的东西——回应的机会, 参与任务的机会, 和反馈. 所以这就是我们的假设——在孩子们离开阅读团后继续监测他们的进步会对长期的结果产生影响.

你可以通过a来检验假设 研究飞行员. 发生了什么事?

我们看到了10%到14%的增长 孩子们达到年终标准的概率 post-exit进度监控. 这给我们带来了很有希望的影响 考虑到所涉及的时间和资源水平较低.

今年, 我们正在进行一项出院后进度监测的随机对照试验——我们有100个试验点, 其中50个会在孩子们离开阅读队后每周继续监控他们的学习进度,另外50个网站没有这样做. 这确实是编程的一个很小的改变,但却有很大的潜在回报.

如何识别这个问题 快速实现更改?

我们能够做到这一点很大程度上是因为我们 有支持创新的基础设施吗. 它支持我们的分析 有相当复杂的数据系统,我们可以知道孩子们的表现如何 并且在成长,但我们也知道他们的经历. 我们知道 他们得到了很多时间,他们什么时候得到支持,具体是什么 他们在做什么,他们在哪里,他们是什么样的导师 处理. 这是一个非常丰富的数据集. 学术界没几个人有 对这类数据的访问. 数以百万计的病例和成千上万的孩子.

另一方面,我们有一个服务于所有这些孩子的项目, 它仍然相对灵活. 一年后,我们可以说:“我们学过这个,现在让我们改变它。.“没有很多类似的东西. 我不认为在你的典型澳门皇冠国际官方APP客户端背景下你能说, “我们发现了这一点, 我们要做这个改变.“我们可以. 在这种情况下, 我们可能会成为一个小群体, 但如果我们今年能找到积极的结果, 我们可以在全国范围内迅速推广, 这是伟大的.

如何才能决定迅速扩大规模 这一变化在全国范围内?

如果我们看到任何统计上显著的影响, 这意味着在今年的随机对照试验中接受退出后进度监测的孩子在年底比没有参与的类似孩子的情况要好, 这就足够我们做出改变了. 如果我们看到同样的效果,那就太好了. 即使只有10%,也足够了. 每十名学生中就有一名学生达到他们的标准,即数千名学生, 有什么值得注意的吗.

了解更多有关 已经证明了阅读团的影响 以及如何成为一个 阅读队 导师.

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