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作者:谢拉·泰尔·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

编者注:这篇文章是第一篇 系列,“使用证据改善”,着眼于ServeMinnesota的 先进研究实践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.他是哈佛大学研究与创新中心主任 ServeMinnesota, 他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ServeMinnesota的团队如何能够实施一种新的评估策略,以帮助改善学生的学习结果 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: 阅读团是一个已经存在了15年多的项目,旨在帮助更小的小学生阅读年级水平. 该项目的导师使用不同的策略或干预措施来帮助学生. 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: 我们通过对学生读写能力的简单测量来了解他们在不同时期的表现. 他们每周训练五天, 但也要每周完成一次简短的评估. 每一分都画在图表上. 我们将这些分数与所谓的瞄准线进行比较, 从秋季开学到春季开学,哪条线与未来的大学准备和掌握能力有关.

当最近5周的分数中有3个是 在目标线以上,其中2个分数高于下一个标准,学生 是否退出程序. 例如,如果你在3月份退出,你需要3个数据 高于你的目标线的点,其中两个必须高于未来的春季目标. 这是一种严格的方式,让孩子们无法获得雷丁那样的额外支持 队提供了.

我们想要自信,当我们 如果没有阅读团的支持,学生就会坚持下去并取得成功.

你最初遇到的问题是什么 很感兴趣?

有几年的时间,我们知道有些孩子退出了阅读团,但并没有坚持下去. 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了轨道. 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,一旦停止对雷丁队的支持.  

尽管66%的孩子保持了良好的成长轨迹, 我们非常关心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我们的表现会下降 阅读队.

例如,我们想知道这个点 在上学期间,孩子们退出这个项目影响了他们的长期 长期增长. 这解释不了. 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,我们开始减少思考 关于预测下降更多的是关于是否改变决定 指导方针是有用的. 例如,我们花时间思考,应该 我们改变了退出的标准,使之更加严格?

这是个好方法吗?

我们没有看到太多的潜力 返回这里. 结果收益率并不值得,因为任何时候 你让孩子们在这个项目里待得更久,就等于把另一个孩子拒之门外. A 需要帮助的孩子得不到帮助,而参加项目的学生得到了帮助 做的很好. 所以我们最终没有在实践中真正评估新的退出标准.

于是我们把注意力从孩子们离开之前的事情转移到孩子们离开之后我们能做什么.

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 一些额外的练习后退出. 我们开始考虑侵入性最小的形式 练习,这已经很方便地融入了孩子们的经历中 当他们参加这个项目时——在干预期间,导师每周都会监督他们 学生使用一分钟的阅读流畅性评估的进步. So 我们想,为什么不在干预之后继续这样做呢? Progress 监控是以前被记录为 能否提高学生的学业成绩——但只能通过告知的方式 教导或适应他们的需要. 从来没有人讨论过 这是有益的.

如果您将进度监控视为一项任务, 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,测试的是准确的技能——阅读一篇文章. 他们还会得到关于自己工作情况的反馈, 他们得到了年底目标的提醒.

这些都是我们在干预中谈到的非常强大的东西,反应的机会, 参与任务的机会, 和反馈. 这就是我们的假设——在孩子们退出阅读团体后继续监测他们的进步可以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 通过考试的孩子达到年底标准的概率 post-exit进度监控. 这给我们带来了非常有希望的影响 考虑到所需的时间和资源不多.

今年, 我们正在进行一项随机对照试验,对退出后的进展进行监测——我们有100个站点, 其中50个网站会在孩子们离开阅读团后继续每周监控他们的进度,另外50个网站则没有这样做. 对于编程来说,这是一个非常小的改变,但却可能带来巨大的回报.

我们是如何发现这个问题的 快速实现更改?

我们能这么做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,我们知道孩子们的表现如何 成长,但我们也知道他们的经历. 我们知道 当他们得到支持的时候,他们会得到很多时间 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. 学术界没有多少人知道 访问那种数据. 数百万的病例和成千上万的孩子.

另一件事是我们有一个服务于所有这些孩子的项目, 而且它仍然相对灵活. 在一年的时间里,我们可以说,“我们知道了这些,现在让我们改变这些.“没有很多类似的例子. 我不认为在典型的澳门皇冠国际官方APP客户端环境中你能说, “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, 我们可以把它做成一个子组, 但如果我们今年有了积极的结果, 这是我们可以迅速推广到全国每个人的东西, 这是伟大的.

要决定快速扩张需要什么条件 这一变化在全国范围内?

如果我们看到任何有统计学意义的影响, 这意味着,在今年的随机对照试验中得到退出后进展监测的孩子在年底的情况比没有参加试验的类似孩子更好, 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. 让每10个学生中多出一个来达到他们的标准, 有什么值得注意的吗.

了解更多有关 阅读团的有效影响 又如何成为一个 阅读队 导师.

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