DATA WISE. PASO 1: ORGANIZARSE PARA EL TRABAJO COLABORATIVO

El material que se reproduce a continuación se tomó del curso en línea: Introductionto Data Wise: A collaborative process to improve the Learning & Teaching en EdX HarvardX: GSE3x; reproducirlo tiene la intención de que otros estudiosos de los procesos de enseñanza y el aprendizaje amplien sus horizontes y transformen su practica educativa... 

el texto está escrito originalmente en Inglés; la traducción es ~en algunos casos~ del autor de este blog y de los autores del curso; Si alguno de los lectores detecta error en la traducción o interpretación del mensaje, con gusto se harán las modificaciones pertinentes. 

Enlaces relacionados. 
DATA WISE: Un proceso colaborativo para mejorar la enseñanza y el aprendizaje. INTRODUCCION

Eight Steps to Becoming Data Wise.- An articule in Educational Leadership Magazine by Kathryn Boudett and Maren Oberman describes the eight steps od Data Wise Improvement Process, and how they played out at one school. 



STEP 1. ORGANIZE FOR COLLABORATIVE WORK // ORGANIZACIÓN PARA EL TRABAJO COLABORATIVO. 

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Data Wise Improvement Process Key Tasks for step 1 Establishing structures 1.1  Adopt an improvement process. 1.2  Build a strong system of teams. 1.3  Make time for collaborative work. Setting the tone 1.4  Set expectations for effective meetings. 1.5  Set norms for collaborative work. 1.6  Acknowledge work style preferences. Taking Stock 1.7  Create a data inventory. 1.8  Create an inventory of instructional initiatives.

Proceso de Mejora Data Wise Tareas Clave para el paso 1 Establecer estructuras 1.1  Adoptar un proceso de mejora 1.2  Construir un fuerte sistema de equipos. 1.3  Hacer tiempo para el trabajo colaborativo. Establecer el tono 1.4  Establecer expectativas para reuniones efectivas. 1.5  Establecer normas para el trabajo colaborativo. 1.6  Reconocer las preferencias en el estilo de trabajo. Hacer balance 1.7  crear un inventario de datos. 1.8  Crear un inventario d iniciativas de instrucción.

STEP 1- Organize for Collaborative Work: Key tasks 1.1  Adopt an improvement process. 1.2  Build a strong system of teams. 1.3  Make time for collaborative work. 1.4  Set expectations for effective meetings. 1.5  Set norms for collaborative work. 1.6  Acknowledge work style preferences. 1.7  Create a data inventory. 1.8  Create an inventory of instructional initiatives. STEP 2- Build Assesment Literacy Key Tasks. 2.1 Review skills tested. 2.2 Study how results are reported. 2.3 Learn principles of responsable data use. STEP 3- Create Data Overview Key tasks 3.1 Choose a focus area. 3.2 Analyze data and find the story. 3.3 Display the data. 3.4 Allow staff members to make sense of the data and identify a priority question. STEP 4- Dig into Student Data Key tasks 4.1 Examine a wide range of student data. 4.2 Come to a shared understanding of what student data show. 4.3 Identify a learner-centered problem. STEP 5- Examine Instruction Key tasks 5.1 Examine a wide range of instructional data. 5.2 Get clear about the purpose of observation. 5.3 Come to a shared understanding of what is happening in classrooms. 5.4 Identify a problema of practice. STEP 6- Develop Action Plan Key tasks 6.1 Decide on an instructional strategy. 6.2 Agree on what the plan will look like in classrooms. 6.3 Put the plan in writing. STEP 7- Plan to Assess Progress Key tasks 7.1 Choose assessments to measure. 7.2 Set student learning goals. STEP 8- Act and Assess Key tasks 8.1 Implement the action plan. 8.2 Assess implementation. 8.3 Assess student learning. 8.4 Adjust the action plan. 8.5 Celebrate success!

PASO 1- Organizarse para el Trabajo Colaborativo Tareas Clave 1.1   Adoptar un proceso de mejora. 1.2   Construir un sistema fuerte de equipos. 1.3   Separar tiempo para el trabajo colaborativo 1.4   Establecer expectativas para reuniones efectivas. 1.5   Establecer normas para el trabajo colaborativo. 1.6   Reconocer las preferencias en los estilos de trabajo. 1.7   Crear un inventario de datos. 1.8   Crear un inventario de iniciativas instructionales. PASO 2- Construir Alfabetización en Evaluación. Tareas clave 2.1 Revisar las habilidades examinadas. 2.2 Estudiar la manera en se reportan los resultados. 2.3 Aprender principios sobre el uso responsable de datos. PASO 3- Crear un Resumen de Datos Tareas clave 3.1 Elegir una tarea como foco. 3.2 Analizar los datos y encontrar la trama/historia. 3.3 Mostrar los datos. 3.4 Permitir a los miembros del grupo tomar conciencia de los datos e identificar la pregunta prioritaria. PASO 4- Indagar en los Datos del Estudiante Tareas clave 4.1 Examinar un rango amplio de datos del estudiante. 4.2 Llegar a una comprensión consensada de los que muestran los datos del estudiante. 4.3 Identificar el problema centrado en el aprendiz. PASO 5- Examinar la Instrucción Tareas Clave 5.1 Examinar un rango amplio de datos de instrucción. 5.2 Tener claro el propósito de la observación. 5.3 Llegar a una comprensión consensada de lo que está sucediendo en el salón de clases. 5.4 Identificar un problema de práctica. PASO 6- Desarrollar un Plan de Acción Tareas clave 6.1 Decidir una estrategia de instrucción. 6.2 Acordar sobre cómo se verá el plan en el salón de clase. 6.3 Poner el plan por escrito. PASO 7- Plan para Evaluar el Progreso Tareas clave 7.1 Elegir criterios de evaluación/medición 7.2 Establecer las metas de aprendizaje del estudiante. PASO 8 Actuar y Evaluar Tareas clave 8.1 Implementar el plan de acción. 8.2 Evaluar la implementación. 8.3 Evaluar el aprendizaje del estudiante. 8.4 Ajustar el plan de acción. 8.5 ¡Celebrar el éxito!

OVERVIEW // RESUMEN

Authors at the Data Wise Project have worked with educators to identify the big challenges in using data to improve learning and teaching. They discovered that it turns out the biggest challenge for educators is not just knowing how to analyze data, but knowing how to analyze data together, and take collective action to address problems of practice. Improving learning and teaching for all students is a much bigger task tan any person could achieve alone. It requires that everyone be invested and engaged in continuous, coherent improvement. To set the stage for this work, the prepare phase of the data Wise improvement process begins with a nice, wide base upon which all other steps can rest. The first step is organize for collaborative work. This involves three kinds of key tasks: establishing estructures, setting the tone, and taking stock. When establishing structures, you adopt an improvement process, build a strong system of teams, and make time for collaborative work. Adopting a school-wide improvement process means that you commit to a systematic approach to identifying and solving problemas of teaching and learning. You rely on the process to break the work into manageable pieces and provide a common language that allows you and your colleagues to learn from one another. Another aspect of establishing structures is building a strong system of teams. Every educator at school should be on an instructional tearn, a tight community dedicated to improving teaching and learning. And all of those teams should have clear lines of communication, both to one another and to the leadership team that makes school-wide decisions about instruction. The third instructional task is making time for collaborative work. This means setting aside dedicated time -ideally at least an hour every week- for teams to work through the steps of the improvement process. It’s important to protect this time on your calendar upfront so that it’s there when you need it. And you will need it. Once established structures, you do several things that help set the tone. These tasks include set expectations for effective meetings, set norms for collaborative work, and acknowledge work style preferences. It’s not enough to simply make the time for collaborative work. That time needs to be used well so that it’s clear to teachers how hours spent in meetings will help them do ttheir Jobs better. (…) setting expectations for effective meetings is an area in which educators are eager for support. (…) Another key task related to tone is setting norms for collaborative work. It’s important to be explicit about ground rules for how people agree to work together. For example, when a team has a norm to take an inquiry stance it free members to ask lot of questions and encourages people to seek clarification before jumping to conclusions about something that someone else may have said. As you are setting norms, be sure to take the time  to discuss what you will do to hold one another accountable for living by those norms. That way, the norms will have real  meaning and not be just words on a page. Another way to set the tone is to acknowledge work style preferences. As your team is kicking off its shared work, learn how each of your colleagues like to engage with a group. There are simple protocols for doing this that don’t take long to do but can have powerful long term benefits. For example, it can be very helpful to know if one person of your team needs to know the big picture before acting, while another feels antsy until there’s some clarity about how and when important details will be ironed out. Making these preferences explicit can help you better understand your colleagues’ perspectives so that you can work more effectively together. The last set of key tasks is related to taking stock. They include créate a data inventory and créate an inventory of instructional initiatives. Before you dive into improvement, you want to get a clear sense of what is happening now. Creating a data inventory allows you to see, in one document, all of the different dta sources that your school is currently collecting. If the school is like most scholls; this list may end up being longer tan you expected, but it’s really important to understand the extent to which you are using each source and to begin brainstorming how you can use them more effectively. You create an inventory of instructional initiatives because -let’s face it- your school has probably been working to improve for years. And over that time, many different instructional programs and policies may have piled up. Some initiatives may be working beautifully in service of student learning, and others, it might be time to revise it. Taking stock of data and initiatives early on can show you where there are gaps, where there are too many different data sources measuring the same thing, or where instructional initiatives may be working at cross purposes. Kathryn Parker Boudett

Los autores en el proyecto Data Wise han trabajado con educadores para identificar los grandes retos en el uso de datos para mejorar la enseñanza y el aprendizaje. Descubrieron que solucionar los mayores problemas de los educadores no es solo saber como analizar los datos sino como saber como analizarlos de manera conjunta y como actuar conjuntamente para aplicarlos en la practica. Mejorar el aprendizaje y la enseñanza en todos los estudiantes es una tarea enorme de la que no puede encargarse una sola persona. Requiere que todos estén comprometidos en una mejora continua y coherente. Para preparar el escenario para este trabajo, la fase de preparación del proceso de mejora de Data Wise comienza con base amplia y apropiada sobre la que descansan los demás pasos. El primer paso consiste en la organización para el trabajo colaborativo. Esto implica tres tipos de tareas: establecer estructuras, establecer el tono y hacer inventario. Al establecer estructuras se adopta un proceso de mejora, se construye un fuerte sistema de equipos y se dedica tiempo para el trabajo colaborativo. Adoptar un amplio proceso de mejora a nivel escolar implica un compromiso con un planteamiento sistemático para identificar y resolver problemas de enseñanza y aprendizaje. Se ha de confiar en el proceso para dividir el trabajo en partes manejables y contar con un lenguaje común que les permita aprender unos de otros. Otro aspecto de establecer estructuras es construir un fuerte sistema de equipos. Cada educador en la escuela debería pertenecer a un equipo educativo, una comunidad unida y dedicada a mejorar la enseñanza y el aprendizaje. Y todos estos equipos deben contar con vias claras de comunicación entre ellos mismos y con el equipo de liderazgo que toma las decisiones escolares en materia educativa. La tercera tarea estructural es dedicar tiempo para el trabajo colaborativo. Esto significa dedicar tiempo para las reuniones -idealmente al menos una hora por semana- para que los equipos trabajen en los pasos del proceso de mejora. Es importante reservar con anticipación ese tiempo en el calendario para usarlo cuando sea necesario; y será necesario. Una vez establecida la estructura, hay que hacer varias cosas para establecer el tono. Estas tareas incluyen establecer expectativas para una reunión efectiva, establecer normas para el trabajo colaborativo y reconocer las preferencias del estilo de trabajo. No es suficiente simplemente disponer tiempo para el trabajo colaborativo, el tiempo debe utilizarse adecuadamente para que los profesores tengan claro como las horas de reunión les ayudan a hacer mejor su trabajo. (…) establecer expectativas para tener reuniones efectivas es un área en la que educadores desean recibir apoyo. (…) Otra tarea relacionada con el tono es establecer normas para el trabajo colaborativo. Es importante ser explicito acerca de las normas básicas sobre las que las personas esten de acuerdo para trabajar juntos. Por ejemplo, cuando un equipo tiene como norma mantener una actitud crítica, los miembros se sienten libres para hacer muchas preguntas y esto motiva a pedir aclaraciones antes de hacer conclusiones sobre lo que alguien haya dicho. Cuando establezcan las normas, asegúrese de tomar tiempo para discutir lo que se hará para que todos y cada uno se responsabilicen para actuar bajo esas normas. De esa manera las normas tendrán un sentido real y no serán palabras sobre papel. Otra manera de establecer el tono es reconocer las preferencias en el estilo de trabajo. A medida que el equipo comienza a trabajar de manera conjunta, hay que observar como cada uno de los compañeros prefiere formar parte del grupo. Hay protocolos sencillos para hacer esto que no llevan demasiado tiempo y que pueden ser muy benéficos a largo plazo. Por ejemplo, puede ser de gran ayuda saber si una persona del equipo necesita conocer el panorama global antes de actuar, o si otra se siente presionada hasta que sabe con claridad como y cuando se van a abordar los detalles importantes. Hacer explicitas estas diferencias puede ayudar a entender los puntos de vista de los compañeros para que se pueda trabajar en grupo de manera más efectiva. El último grupo de tareas cruciales tiene que ver con hacer inventario. Estas incluyen crear un inventario de datos y un inventario de iniciativas educativas. Antes de introducirse en la mejora, querrán tener una visión clara de lo que está sucediendo en el presente. Crear un inventario de datos permite ver en un documento todos los diferentes recursos que la escuela está acumulando; si la escuela es como la mayoría, este inventario podría acabar siendo más largo de lo esperado, pero es importante comprender realmente hasta qué punto se sea empleando cada recurso y comenzar a pensar en cómo pueden usarse de manera mas efectiva. Elabore un inventario con sus iniciativas educativas pues seguramente su escuela ha estado trabajando durante años para mejorar; y a lo largo de ese tiempo se habrán acumulada muchos programas educativos y políticas distintas. Algunas de estas iniciativas quizá hayan funcionado perfectamente en favor del aprendizaje de los estudiantes, para otras quizá sea tiempo de revisarlas. Hacer un rápido inventario de datos y de iniciativas puede ayudar a entender donde están las deficiencias, donde hay demasiadas fuentes de datos diferentes para medir la misma cosa, o donde las iniciativas educativas podrían estar trabajando en demerito de los objetivos. Kathryn Parker Boudett

The end of the article.

¿le interesa conocer el siguiente paso? siga este vínculo 

PASO 2. Alfabetización en evaluación.

DATA WISE: UN PROCESO COLABORATIVO PARA MEJORAR LA ENSEÑANZA Y EL APRENDIZAJE.

El material que se reproduce a continuación se tomó del curso en línea: Introductionto Data Wise: A collaborative process to improve the Learning & Teaching en EdX HarvardX: GSE3x; reproducirlo tiene la intención de que otros estudiosos de los procesos de enseñanza y el aprendizaje amplien sus horizontes y transformen su practica educativa... 

el texto está escrito originalmente en Inglés; la traducción es ~en algunos casos~ del autor de este blog y de los autores del curso; Si alguno de los lectores detecta error en la traducción o interpretación del mensaje, con gusto se harán las modificaciones pertinentes. 

TOPIC: HABITS OF MIND

What are the ACE Habits of Mind The ACE Habits of Mind are: ·         A shared commitment to Action, assessment, and adjustment ·         Intentional Collaboration in support of ongoing adult learning ·         Relentless focus on Evidence in all conversations

¿Cuáles son los ACE hábitos de la mente? Los ACE hábitos de la mente son: ·         Un compromiso compartido para Actuar, evaluar y modificar/corregir ·         Colaboración intencional para apoyar el proceso de aprendizaje ·         Enfocar en la Evidencia en todas las conversaciones

TOPIC: DATA WISE FUNNEL 

Data Wise Funnel Cultivating the habit of committing to action, assessment and adjustment means making sure that you are working toward a clear deliverable at each step of the process. It also means narrowing the scope of your inquiry so that you can identify a specific problem to solve, a targeted strategy for solving it, and a plan for assessing the extent to which your actions achieve the results you are shooting for.

Data Wise Funnel (Embudo de sabiduría y datos) Cultivar el hábito de comprometerse con la acción, la evaluación y el ajuste/corrección significa asegurarse de que está trabajando para lograr un meta clara en cada paso del proceso. También significa reducir el alcance de su búsqueda para que pueda identificar un problema específico para resolver, una estrategia específica para resolverlo y un plan para evaluar hasta qué punto sus acciones logran los resultados que está buscando.

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The purpose of the funnel metaphor is to provides a visual representation of how the scope of inquiry gets narrower and narrower as a team moves through the Data Wise Improvement Process. 

El propósito de la metáfora del embudo es ofrecer una representación visual de como el alcance de la búsqueda va reduciéndose según el equipo se mueve durante el Proceso de Mejoramiento de Sabiduría y Datos (Data Wise)

TOPIC: DATA WISE NORMS

One way to cultivate the habit of mind of intentionall collaboration is to set and follow group norms. These norms are: To Assume positive intentions. Take an inquiry stance. Ground statements in evidence. The Data Wise norms support teams in having collaborative, welcoming and evidence-focused conversations about teaching and learning. “Norms” are ground rules for how members of a group agree to behave when working together. (…) The three primary Data Wise norms are: asume positive intentions, take an inquiry stance, and ground statements in evidence. “Assume positive intentions” means that you start with the premise that everyone in the group is acting out of a desire to help all people learn. To put this norm in practice, you can assume that your classmates in the course and all others on the teaching team are of Good Will. The second norm, “take an inquiry stance” can then come into play. This norm means that you ask questions to allow insight into a colleague’s point of view. Encourage curiosity. To put this norm into place, try starting your comments with the phrase: “I’m wondering what you mean by”  or “Can you say more about?”. At first, these words can feel forced, but in time, they can become such a natural part  of the way a group communicates that people hardly realice they’re using them. The third norm is “ground statements in evidence”. This involves making a conscious effort to cite data or offer rationale when explaining your point of view. Sentences starters such as, “I see”, or “I notice that,” or “I saw evidence of” can help you stick to facts instead of relying on adjectives or proclamations. Because this norm can be a tough one, everyone needs to support one another in following it. Kathryn Parker Boudett

Una forma de cultivar el hábito mental de la colaboración intencional es establecer y seguir las normas del grupo. Estas normas son: Asumir intención positiva. Tomar una postura de indagación/ consulta. Fundamentar las afirmaciones en evidencia. Las normas Data Wise ayudan a los equipos a tener conversaciones colaborativas, acogedoras y enfocadas en evidencias sobre la enseñanza y el aprendizaje. Las “normas” son reglas básicas sobre como los miembros de un grupo aceptan comportarse cuando trabajan juntos. Las tres normas básicas de Data Wise son: asumir intención positiva, tomar una postura de indagación/consulta y fundamentar las afirmaciones en evidencia. “asumir intención positiva” significa que comienza con la premisa de que todos en el grupo actúan por el deseo de ayudar a todas las personas a aprender. Para poner en practica esta norma, puede asumir que sus compañeros de curso y los demás en el grupo de enseñanza actúan de buena voluntad. Entonces aparece la segunda norma “tomar una postura de indagación”. Esta norma signifca que usted hace preguntas para permitir la comprensión del punto de vista de un colega. Fomente la curiosidad. Para poner en situación esta norma intente iniciar sus comentarios con la frase: “me pregunto qué quiere decir con”  o “¿Puedes agregar mas acerca de…”  al principio estas palabras pueden sentirse forzadas pero con el tiempo pueden convertirse en una parte natural de la manera en que un grupo se comunica que las personas casi no se dan cuenta de que las están usando. La tercera norma es “Fundamentar sus afirmaciones en evidencia”. Esto implica hacer un esfuerzo consciente de citar datos u ofrecer razones cuando explique su punto de vista. Iniciar la oración con “Veo que”, o “Me doy cuenta que” o “Veo evidencia de” puede ayudarlo a sostener los hechos en lugar de apoyarse en adjetivos o proclamas.   Debido a que esta norma puede ser difícil, todos deben apoyarse mutuamente para seguirla. Kathryn Parker Boudett

TOPIC: LADDER OF INFERENCE // ESCALERA DE INFERENCIA

A tool for supporting the habit of maintaining a relentless focus on evidence is the Ladder of inference. This tool is particularly important in the skill-building activities. Human beings have a tendency to see patterns, make inferences and judgements, and draw conclusions quite quickly from just a little bit of data. This is an important skill. It allows us to make thoughtful inferences and predictions. But it can also lead to bad or misinformed judgements when we are too quick to draw inferences from a small amount of data. In our work with schools, we have found that a mental model called “the Ladder of inference” is especially useful in helping educators resist this tendency and stay focused on the evidence. The Ladder of Inference was first developed by bussiness theorists Chris Argyris and popularized by Peter Senge and colleagues in a book called The Fifth Discipline,  the art and practice of the learning organization. The Ladder of Inference is a metaphor, organized around how we as humans tend to make patterns about what we see in the world. Whenever  I perceive something. I first select some data to focus on. Then I add some interpretation, draw conclusions, and finally take actions. The actions I take then influence what kind of data I collect next. And for that reason, it can be very dangerous to go up the ladder too quickly. At Data Wise, we like to use this model to help each other maintain a relentless focus on evidence. When we hear somebody add interpretations or draw conclusions too quickly, we try to use phrases like: That statement is pretty high up on the Ladder. What evidence are you using? Or we’re all making a lot of interpretations here. Let’s try to go back down the ladder and talk first about the evidence. (…) A very helpful way of sticking to evidence that Data Wise use is a protocol called, I noticed, I wonder. First we focus on statements about what we notice. These statements should be as specific and nonjudgemental as posible. Then we wonder about what we noticed. These wonderings start to climb up the ladder to include interpretations of the data. But they are framed as questions since we are less certain of them. Wonderings allow us to ask meaningful  questions about the evidence,  while also providing a space of acknowledge the inferences that our mind may be jumping to. You will then have a chance to see how members of the Data Wise team collaboratively notice and wonder when making sense of a wide rango of data sources. This exercise will help you cultivate the E of the ACE habits of mind, a relentless focus on evidence. Kathryn Parker Boudett

Una herramienta para mantener el habito de mantener un enfoque continuo en la evidencia es la Escalera de la inferencia. Esta herramienta es particularmente importante en las actividades de desarrollo de habilidades. Los seres humanos tenemos tendencia a ver patrones, hacer inferencias y juicios, y sacar conclusiones muy rápido con tan solo unos pocos datos. Esta es una habilidad importante. Nos permite hacer inferencias y predicciones razonadas. Pero también nos conduce a juicios equivocados o mal informados cuando nos apresuramos a hacer inferencias a partir de unos pocos datos. En nuestro trabajo con escuelas, hemos encontrado que un modelo mental llamado “Escalera de Inferencia” es especialmente útil para ayudar a los educadores a resistirse a esa tenencia y enfocarse en la evidencia. La escalera de la inferencia fue primero desarrollada por el teórico de los negocios Chris Argyris y popularizado por Peter Senge y sus compañeros en el libro La Quinta Disciplina, el arte y la práctica de la organización del aprendizaje. La escalera de la inferencia es una metáfora oganizada alrededor de como los humanos tendemos a crear patrones de lo que vemos en el mundo. Como sea que percibo algo, primero selecciono algunos datos sobre los que me concentro, luego añado alguna interpretación, saco conclusiones y finalmente actúo. Las acciones que realizo influencian la clase de datos que recojo después. Y por eso puede ser muy peligroso “subir la escalera” demasiado rápido. En data Wise, nos gusta usar este modelo para ayudar a cada uno a mantener el enfoque constante en la evidencia. Cuando escuchamos a alguien agregar interpretaciones o sacar conclusiones apresuradas, intentamos usar frases como: esa afirmación es un poco elevada, ¡que pruebas tiene? O estamos haciendo muchas interpretaciones aquí, bajemos un poco y hablemos primero de la evidencia. (…) Una buena manera de mantenerse fiel a la evidencia que las escuelas Data Wise usan es un protocolo llamada me doy cuenta, pregunto. Primero nos enfocamos en la afirmación sobre lo que nos damos cuenta. Estas afirmaciones deben lo más específicas y neutrales posible. Después nos cuestionamos sobre lo que nos dimos cuenta. Estos cuestionamientos empiezan a subir la escalera para incluir interpretaciones de los datos. Pero siguen siendo preguntas en tanto no estemos seguros de ellas. Las dudas nos permiten hacer preguntas significativas sobre la evidencia al mismo que proveen un espacio para reconocer las inferencias que nuestra mente podría estar saltando. Tendrán oportunidad de observar como el equipo de data Wise se da cuenta y se preguntan colaborativamente para dar sentido a un amplio espectro de fuentes de datos. Este ejercicio ayudará a cultivar la E de los hábitos de la mente ACE, un enfoque continuo en la evidencia. Kathryn Parker Boudett

Senge P.M. (1990). The Fifth disciplin. The art and practice of the learning organization. New York: Doubleday/Currency

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The ladder of inference is an important tool for maintaining a relentless focus on evidence for the following reasons: It gives teams a shared language for distinguishing between statements that are grounded in evidence and those that include inferences or judgements. It provides a tool that team members can use to hold themselves and one another accountable for being clear about they are making a purely statement and when they are adding interpretation. It helps teams build a shared understanding of the data before making inferences or drawing conclusions.

La escalera de inferencia es una importante herramienta para mantenerse enfocado en la evidencia por las siguientes razones: Proporciona a los equipos un lenguaje compartido para distinguir entre afirmaciones basadas en evidencia y aquellas que incluyen inferencias o juicios. Proporciona una herramienta que los miembros del equipo pueden usar para responsabilizarse a si mismo y a otros miembros del equipo al hacer afirmaciones puras y cuando agregan interpretación. Ayuda al equipo a construir una comprensión compartida de los datos antes de hacer inferencias o sacar conclusiones.

ENLACES RELACIONADO: Data Wise: un proceso colaborativo para mejorar la enseñanza y el aprendizaje. PASO 1