DATA WISE: PASO 3 CREAR UN PANORAMA GENERAL DE DATOS

El material que se reproduce a continuación se tomó del curso en línea. Introduction to 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 aprendizaje amplíen sus horizontes y transformen su practica educativa. 

La traducción es de los autores del curso Kathryn Parker Boudett, Elizabeth A. City y Richard J. Murname. La adaptación "Hacer una revisión de los datos" es personal pues los autores la traducen como "Crear un panorama general de datos".

Enlaces relacionados
Data Wise: paso 2 Alfabetizar en evaluación. 

Data Wise: Paso 4 Profundizar en los datos del estudiante.

TOPIC: 
STEP 3: CREATE A DATA OVERVIEW
PASO 3: HACER UNA REVISIÓN DE LOS DATOS // CREAR UN PANORAMA GENERAL DE DATOS.

During the Prepare Phase of the Data Wise Improvement Process, you lay a foundation for organizing for collaborative work and building assessment literacy. With this foundation in place, you’re ready to move on the Inquire Phase of the process. This phase begins with step 3 – Create a Data Overview. In Step 3, you and your colleagues work together to pick a subset of your data and identify a question that will motivate your journey through the rest of the process. For many schools, this step may feel counter-cultural. Teachers may be used to being barraged with lots and lots of data and then being told they have to teach better. The Data Wise Improvement Process takes a different tack. It challenges leaders to make some initial choices about what data to start with and then allows teachers to pick a question that matters to them. This step has four key tasks – choose a focus area, analyze data and find the story, display the data, and allow staff members to make sense of the data and identify a priority question. The focus area is typically chosen by an instructional leadership team and is sometimes even handed down from the system level. For example, it may be that your school district has declared that all schools should focus on literacy in the coming year. If that’s the case, by all means, choose literacy as your focus area. A focus area helps you to know which of the data sources on your data inventory you should pay attention to first.  Examples of focus areas include college readiness, critical thinking, and oral expression. Although there may be pressures to look at everything at once and improve everything right away, you will get better traction if you narrow the field and really focus your efforts on one area at a time. Basically, a good focus area helps you narrow the scope of inquiry but is broad enough so that all teachers see themselves playing a role in it. The next key task, which is also done by the leadership team, is to analyze data and find the story. But, what data should the team look at? Well, at this stage of the process, the goal is to create a high-level overview that shows how students are doing in your focus area. So data from annual performance assessments can be especially useful here. The leadership team combs through the reports looking for patterns that might point to an interesting story or to puzzle about student learning. The Data Wise book offers strategies for analyzing data with an eye to finding stories. Let’s take an example, where the focus area is literacy. The team might find that, although students can correctly answer multiple choice questions about reading passage, they are not able to write effectively about the very same passage. Having identifies this story, the leadership team’s next task is to display the data in a way that allows a broader group to see this story clearly. This is where the old saying “A picture is worth a thousand words” really rings true. It’s not a great use of precious meeting time to have lots of people fumbling through tables of numbers. Instead, a smaller group reviews those numbers ahead of time and then creates a few simple charts to make the story and the data easier to see. If you have questions about how to make compelling data displays, the Data Wise book provides useful guidelines. Data displays are then shared in a data overview meeting with a broad group of faculty where you use your limited collaborative time to do the final key task of step 3, which is to allow staff members to make sense of the data and identify a priority question. Notice that this task provides space for teachers to find their own meaning in the data. Using a data analysis protocol at this stage can help engage everyone in the room and ensure a relentless focus on evidence. The goal for the leadership team is not to tell teachers what they should be seeing in the data or to imply that the data overview itself contains any answers about how to improve learning and teaching. Overview data doesn’t give answers about how to engage more effectively with students, but, if presented clearly, it can ignite curiosity among teachers about why the data looks the way it does. Once teachers have chosen a priority question that they want to learn more about, you are ready to move deeper into the Inquire Phase and tackle Step 4 –dig into student data. There are several challenges to creating a data overview. For example, the task of finding a story in the data can feel overwhelming at first. A data analysis protocol can be really helpful in addressing this challenge. The protocol breaks the process into manageable steps and invites educators to simply note what they notice and what they wonder about the data. By using a protocol, you can get lots of perspectives on the table and work together to figure out what story is most important to illustrate. Another challenge is that school leaders often feel a sense of urgency and need to snap into action. It could be tempting to try and cut corners by telling teachers what the data says and what they need to do about it, but teachers are much more likely to buy into an improvement process if they have an opportunity to understand what the data show and ask questions about it. And getting a broad group of teachers involved from the start increases the number of good ideas that can be generated in service of student learning. Kathryn Parker Boudett

Durante la Fase de Preparación del Proceso de Mejora de Data Wise sentamos las bases para la organización del trabajo colaborativo y construimos conocimiento de la evaluación. Teniendo en cuenta esta base, estamos preparados para avanzar hacia la Fase de Investigación. Esta fase comienza con el paso 3 – Crear un Panorama General de Datos. En el paso 3, usted y sus colegas trabajan juntos para elegir un conjunto de datos e identificar una pregunta que motive su viaje durante el resto del proceso. Para muchas escuelas, este paso resulta ser un poco contra-cultural. Los profesores están acostumbrados a ser bombardeados con montones y montones de datos y que después se les diga que tienen que enseñar mejor. El Proceso de Mejora de Data Wise sigue un planteamiento distinto. Desafía a los líderes para que tomen algunas decisiones iniciales sobre los datos con los que quieren empezar a trabajar y esto permite a los maestros elegir un asunto que realmente les interese. Este paso cuenta con cuatro tareas cruciales – elegir un área de enfoque, analizar los datos y encontrar su correlato, presentar los datos, y permitir al personal dar significado a los datos e identificar el asunto prioritario. El área de enfoque generalmente la elige el líder educativo y algunas veces ya está determinada por el sistema. Por ejemplo, podría ser que su distrito escolar haya establecido que para el siguiente ciclo escolar todas las escuelas deben centrarse en la alfabetización, si este es el caso, entonces hay que elegir la alfabetización como su área de enfoque. Un área de enfoque les ayudará a saber a qué fuentes de datos de su inventario deben prestar atención en primer lugar. Los ejemplos de áreas de enfoque pueden incluir Preparación para la universidad, pensamiento crítico y la expresión oral. Aunque pueden existir presiones para que se atiendan todas las áreas al mismo tiempo y se mejore todo de una vez, se obtendrán mejores resultados si se delimita el campo y se concentran los esfuerzos en un área a la vez. Básicamente, una buena área de enfoque les ayudará a delimitar el alcance de su investigación manteniendo la amplitud suficiente para que todos los maestros tengan un papel en ella. La siguiente tarea crucial, de la cual también se encarga el líder educativo, consiste en analizar los datos y encontrar su correlato. Pero ¿A qué datos debería atender el equipo? Bien, en esta etapa del proceso, el objetivo es crear un panorama general que muestre como se están desempeñando los estudiantes en el área de enfoque. De modo que los datos de desempeño anual pueden ser especialmente útiles. El equipo de liderazgo revisará los informes en busca de patrones que puedan señalar un correlato/asunto interesante o bien en busca de información que resulte desconcertante sobre el aprendizaje estudiantil. El libro Data Wise ofrece estrategias para analizar los datos en busca de correlatos. Veamos un ejemplo en donde el área de enfoque es la alfabetización. El equipo podría darse cuenta de que, aunque los estudiantes pueden responder correctamente preguntas de opción múltiple sobre un pasaje de lectura, no son capaces de escribir de manera efectiva sobe el mismo pasaje. Habiendo identificado este correlato, la siguiente tarea del equipo de liderazgo es presentar los datos de manera que permita a un grupo más amplio ver claramente el correlato. Aquí es donde cobra sentido el dicho “Una imagen dice más que mil palabras”. No es buena forma de aprovechar el preciado tiempo de una reunión el hacer que las personas tengan que buscar a tientas entre tablas numéricas de resultados. En lugar de ello, un pequeño grupo revisa anticipadamente esas tablas numéricas y crea algunas tablas sencillas que presentan el correlato y los datos significativos en una manera fácil de comprender. Si hay alguna duda sobre cómo elaborar tablas de datos de manera atractiva, el libro Data Wise ofrece guías útiles para elaborarlas. Luego, para la revisión general de los datos, estos se comparten en una reunión con un amplio grupo de personal académico, en la que deberán utilizar el poco tiempo disponible para enfrentar la tarea final del paso 3, que consiste en hacer posible que los miembros del personal comprendan los datos e identifiquen una pregunta prioritaria. Tenga en cuenta que esta tarea ofrece a los maestros un espacio para encontrar su propio significado a los datos. El uso del protocolo de análisis, en esta etapa, puede ayudar a que participen todos los que están en la sala y asegurar un enfoque constante en la evidencia. El objetivo del equipo de liderazgo no es decir a los maestros lo que deberían estar viendo en los datos o implicar que el panorama de datos contiene en sí mismo todas las respuestas a cómo mejorar el aprendizaje y la enseñanza. El panorama general de datos no da respuestas a como interactuar de manera más efectiva con los estudiantes, sino que, presentado claramente, puede despertar la curiosidad de los maestros acera de por qué los datos son como son. Una vez que los maestros hayan elegido una pregunta prioritaria sobre la que quieren aprender más, están listos para adentrarse más en la Fase de Investigación y abordar el paso 4 – Profundizar en los datos de los estudiantes. Hay varios retos a la hora de crear un panorama de datos. Por ejemplo, la tarea de encontrar un correlato en los datos puede ser abrumadora al principio. Un protocolo de análisis de datos puede ser muy útil a la hora de afrontar esta dificultad. El protocolo divide el proceso en pasos manejables e invita a los educadores a anotar lo que perciben y las preguntas que surgen acerca de los datos. Usando el protocolo, podrán tener muchas perspectivas sobre la mesa y trabajar conjuntamente para encontrar que correlato es el más importante a destacar. Otro reto es que a menudo los líderes escolares tienen prisa y necesitan pasar a la acción. Podría ser  tentador intentar buscar atajos diciendo a los maestros lo que dicen los datos y los que necesitan hacer con ellos, pero es mucho más probable que los maestros se comprometan con un proceso de mejora si ellos mismos tiene la oportunidad de comprender lo que los datos muestran y preguntarse sobre ellos. Y tener un amplio grupo de profesores implicados desde el principio incrementa el número de buenas ideas que se pueden generar al servicio del aprendizaje estudiantil. Kathryn Parker Boudett

Based on the Book Data Wise: A step-by- Step Guide to using Assessment Results to Improve Teaching and Learning. Kathryn Parker Boudett and Elizabeth A City are co-editors /with Richard J. Murname) of data Wise: A step-by-step Guide to Using Assessment Results to Improve Teaching and Learning revised and expanded edition. Harvard Education Press, 2013.

DATA WISE. PASO 2: ALFABETIZAR EN EVALUACIÓN

El material que se reproduce a continuación se tomó del curso en línea. Introduction to 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 aprendizaje amplíen sus horizontes y transformen su practica educativa. 

La traducción es de los autores del curso Kathryn Parker Boudett, Elizabeth A. City y Richard J. Murname. La adaptación "desarrollar conocimiento en evaluación" es personal. 


Enlaces relacionados.

DATA WISE. PASO 1: Organizarse para el trabajo colaborativo. 

DATA WISE: PASO 3. Crear un Panorama General de Datos.

STEP 2: BUILD ASSESSMENT LITERACY

PASO 2: ALFABETIZACIÓN EN EVALUACIÓN // DESARROLLAR CONOCIMIENTO EN EVALUACIÓN. 

OVERVIEW / RESUMEN

The Prepare Phase of the Data Wise Improvement Process is designed to provide a solid foundation for collaborative inquiry. It’s comprised of two steps. The first step, as we discussed earlier, involves establishing teams and schedules that support collaboration, setting the tone to make sure that collaboration is effective, and taking stock. In Step 2 –Build Assessment Literacy – you and your colleagues dive into your data inventory and develop the skills you will need to understand the assessment listed there. Building Assessment Literacy is important because it ensures that you have the background you need to move into the Inquire Phase. Before I start talking about assessment literacy, I want to be clear on what I mean by “assessments.” So some of the assessments on your data inventory may be high-stakes exams that are used for external accountability. Others may be benchmark tests that are given throughout the year to track progress and learning standards. And don’t forget about all the other kinds of writing, speaking, problem-solving assignments, that teachers develop and score collaboratively. All of these are assessments. We define “assessments” really broadly in Data Wise. At first, Building Assessment Literacy can seem like a daunting prospect. But if you break it into manageable steps, you can scaffold the work. It is helpful to break it into three key tasks – review skills tested, study how results are reported, and learn principles of responsible data use. Reviewing skills tested involves considering the larger domain of skills and knowledge that you want students to learn and determining what portion of that domain can be illuminated by the assessments that you actually have. For example, you might find that one mathematics assessment helps you to measure computational skills and another helps you to determine whether students have the conceptual understanding that allows them to know whether to add, subtract, multiply or divide in a particular situation. However, you might find that none of the assessments you have adequately measures a skill that’s really important for students to master, such as being able to break down a complex situation into manageable steps. In this case, when you move into the Inquire Phase, you and your colleagues may decide that, to understand what’s going on with student learning, you need to find a way to measure that skill. The next task is to study how results are reported. Start off with the simple stuff. Who’s being tested, and over what period of time? Then you need to give everyone a chance to understand how scores were calculated. Are they raw scores? Are they scale scores? What does “scales cores” even mean? Or if you’re looking at an open-ended project that’s scored against a rubric, take the time to make sure everyone understands what each level of the rubric means. It’s also important to think about what kinds of comparisons the results will allow. Can you track changes in performance of the same student over time, or can compare different cohorts of students to one another? You have to take the time to understand how to read the data in order to be able to use that data to improve your teaching. The last key task is to learn principles of responsible data use. For many educators, interpreting what assessment results mean is not something that was part of their initial training. The essence of using data responsibly is knowing what kind of inferences an assessment is designed to support and what it’s not. This involves having you and your colleagues develop a shared vocabulary. Concepts such as measurement error, reliability, and validity can help you explain your level of comfort with any conclusion that someone might want to draw from a particular set of results. For example, if you’re in a small school and you see an increase in average test performance from one year to the next, it’s important to be cautious before jumping to conclusions about what that increase means. If there’s only 15 students taking the test one year and then 13 the next, the score of any one student can have a large impact on the average. This lower the reliability of the estimate of average performance. And to be responsible users of data, it’s important to take this into consideration. There are, of course, several challenges to building assessment literacy. For example, some schools do not have the expertise in house and need to find support outside their building for teaching assessment literacy concepts. Other schools find that is overwhelming to build assessment literacy for all assessments at once and choose to sprinkle literacy throughout the improvement process as needed. Still, others find an initial resistance among some teachers because focusing on assessment reports can feel like a distraction from the real work that they want to do. It’s important not to stall out at Step 2 because, as you get deeper into the improvement process, the work becomes more engaging and more relevant to teachers. And when this happens, the need to develop assessment literacy becomes more compelling for everyone. Kathryn Parker Boudett

La fase de Preparación del Proceso de Mejora de Data Wise está diseñada para ofrecer una base sólida para la investigación colaborativa.  Se compone de dos pasos. El primer paso, como lo mencionamos anteriormente, implica establecer equipos y programas que respalden la colaboración, establecer el tono para asegurar que la colaboración sea efectiva y realizar inventario. En el paso 2 – Desarrollar Conocimiento de la Evaluación – usted y sus colegas profundizan en sus inventarios de datos y desarrollan habilidades que necesitarán para entender las evaluaciones allí anotadas. Construir Conocimiento en Evaluación es importante porque asegura que tendrán la formación que necesitan para dar el paso hacia la fase de investigación. Antes de empezar a hablar sobre conocimiento de evaluación, quiero dejar claro que entiendo por “evaluaciones”. Algunas de las evaluaciones de su inventario de datos pueden ser exámenes externos de gran importancia. Otras pueden ser exámenes que se hacen durante el año para evaluar el progreso en los aprendizajes esperados/clave. Y no olvidemos otros tipos de tareas de escritura, de habla, o solución de problemas que los profesores desarrollan y evalúan conjuntamente. Todo esto son evaluaciones. En Data Wise definimos “evaluaciones” de manera amplia. Al principio, la Construcción de Conocimiento en Evaluación puede parecer un prospecto desalentador. Pero si uno lo divide en pasos manejables, se puede andamiar el trabajo. Es de mucha ayuda dividir el trabajo en tres tareas: revisar las habilidades evaluadas, estudiar cómo se presentan los resultados, y aprender principio de uso responsable de datos. Revisar las habilidades evaluadas implica considerar todo el campo de habilidades y conocimiento que quiere que sus estudiantes aprendan y luego determinar qué parte de este campo puede ser aclarado mediante las evaluaciones que se están usando. Por ejemplo, podrían encontrar que en matemáticas una evaluación les ayuda a medir habilidades informáticas y que otra ayuda a determinar si los estudiantes poseen la comprensión conceptual que les permite saber si tienen que sumar, restar, multiplicar o dividir en una situación particular. Sin embargo podrían encontrar que ninguna de las evaluaciones que tienen mide adecuadamente una habilidad que es realmente importante para los estudiantes como el ser capaces de dividir un problema complejo en pasos manejables. Si este es el caso, cuando den el paso hacia la Fase de Investigación, usted y sus compañeros podrían decidir que, para entender lo que está pasando con el aprendizaje de los estudiantes, necesitan encontrar una forma de medir esa habilidad. La tarea siguiente es estudiar cómo se presentan los resultados. Comencemos con lo simple. ¿Quién va a ser evaluado y por qué período de tiempo? Tienen que dar a todos la oportunidad de entender cómo se calculan los resultados. ¿Por medio de puntos? ¿Mediante una escala de calificaciones? ¿Qué significa exactamente “escala de calificaciones”? o si están examinando un proyecto indefinido que se evalúa usando una rúbrica, hay que tomar tiempo para asegurarse de que todos entienden lo que significa cada nivel de la rúbrica. También es importante pensar sobre los tipos de comparaciones que permitirán los resultados. ¿Pueden monitorear los cambios en el rendimiento de un mismo estudiante a lo largo del tiempo, o pueden comparar diferentes grupos de estudiantes entre sí? Tienen que tomar tiempo para entender cómo leer los datos para ser capaces de usarlos en mejorar la enseñanza. La última tarea importante es aprender principios para el uso responsable de datos. Para muchos educadores, interpretar lo que significan los resultados no es algo que haya sido parte de su formación. La esencia de usar responsablemente los datos es conocer qué tipo de inferencias puede respaldar una evaluación y cuáles no. Esto implica que usted y sus compañeros deben desarrollar un vocabulario compartido. Conceptos tales como error de medición, confiabilidad y validez pueden ayudarles a explicar su nivel de comodidad con cualquier conclusión a la que alguien quiera llegar partiendo de un conjunto particular de resultados. Por ejemplo, si están en una escuela pequeña y ven un incremento en la media de los resultados de los exámenes de un año para otro, es importante ser precavidos antes de sacar conclusiones acerca del significado de ese incremento. Si un año solo hay 15 estudiantes  realizando el examen y 13 al siguiente, el resultado de cualquier estudiante puede tener un gran impacto sobre el promedio estimado. Esto disminuye la confiabilidad del promedio estimado, y, para ser usuario responsable de datos, es importante tener esto en consideración. Hay, por supuesto, muchas dificultades e la hora de construir conocimiento en evaluación. Por ejemplo, algunas escuelas no tienen experiencia interna y necesitan encontrar apoyo externo para enseñar conceptos sobre la evaluación. Otras escuelas encuentran abrumador construir conocimiento sobre la evaluación para todas las evaluaciones a la vez y deciden distribuir el conocimiento de la evaluación a lo largo del proceso de mejora conforme va siendo necesario. Sin embargo, otras encuentran resistencia inicial entre algunos profesores dado que concentrarse en los informes de evaluación puede entenderse como una distracción frente al trabajo real que ellos quieren hacer. Es importante no saltarse el Paso 2 porque, a medida que vayan profundizando en el proceso de mejora, el trabajo se volverá más significativo para los profesores. Y cuando esto suceda, la necesidad de desarrollar conocimiento sobre evaluación se volverá más imperiosa para todos.

Kathryn Parker Boudett and Elizabeth A. City are co-editors (with Richard J. Murname) of Data Wise: A step-by-step Guide to using Assessment Results to Improve teaching and learning Revised and expanded Edition (Harvard Education Press, 2013).

El siguiente artículo es complementario... 

Improving Professional Practice. 
All About Accountability / Needed: A dose of Assessment Literacy.

Mejorar la Práctica Profesional.
Todo sobre la Rendición de Cuentas / Nececidad: Una Dosis de Alfabetización en Evaluación. 

W. James Popham

What most of today’s educators know about education assessment would fit comfortably inside a kindergartner’s half-filled milk carton. This is astonishing in light of the fact that during the last 25 years educator competence has been increasingly determined by student performance on various large-scale examinations. Government agencies typically administer these exams, unapologetically aiming them at appraising educators’ effectiveness. Yet most teachers and administrators are unfamiliar with how such large-scale tests are put together or polished. A profession’s adequacy is being judged on the basis of tools that the profession’s members don’t understand. This situation is analogous to asking doctors and nurses to do their jobs without knowing how to interpret patient charts. Because health professionals are evaluated according to the longevity and physical well-being of their patients, you can be certain that those professionals thoroughly understand how to ascertain a patient’s vital signs. They’re called vital signs because they’re vital! Yet hoards of educators carry out their day-to-day work as though education testing were somehow peripheral to their mission. It isn’t. Today, more than ever, education, assessment plays a pivotal role in the education of students, that’s why educators – and everyone else who has an interest in education – need a dose of assessment literacy. It is, of course, understandable why so many of today’s educators are uninformed about education measurement. What most teachers and administrators know about education testing harks back to those days when, as students themselves, they were on the receiving end of classroom and standardized tests. The few educators who actually do take a formal course in education assessment often find the course’s content to be quantitatively intimidating and instructionally irrelevant. Although typically labeled education assessment, many graduate courses in measurement have precious little to do with the realities of education. When I refer to assessment literacy, I’m not thinking about a large collection of abstruse notions unrelated to the day-to day decisions that educators face. On the contrary, assessment-literate educators need to understand a relatively small number of commonsense measurement fundamentals, not a stack of psychometric exotica. Let me illustrate by correcting a misconception that oodles of educators hold about education measurement, that there’s such a thing as a valid test. Tests aren’t valid or invalid. Rather, test-based inferences are valid o invalid. Teachers test their students to arrive at inferences (that is, interpretations) about those students’ covert skills or knowledge. We can’t determine a child’s ability to read merely by looking at the child –even using a magnifying glass – because a youngster’s reading skill is unobservable. Accordingly, we ask the student to take a reading test to arrive at an inference regarding the student’s covert reading skill. Why, you might ask, is it important for educators to know the validity is a property of a test-based inference rather than of a test? Well, if a teacher mistakenly believes that validity resides in the test itself, the teacher will be inclined to defer to whatever results the “valid test” produces. Assessment-literate educators, however, understand that education tests merely provide evidence that enables people to make judgmentally based inferences about students. And most of us know, from far too many personal foul-ups, that people’s judgments are frequently flawed. If educators thoroughly understood a dozen measurement fundamentals, they could knowledgeably deal –as professionals—with the key assessment-related issues that seem to make today’s education world spin. For example, teachers should know how to determine the accuracy of students’ scores on particular standardized tests and how to exercise the assessment bias that sometimes creeps into teacher-made tests. An assessment literacy promulgators, measurement-knowledgeable educators could spread the word. The truth is, we need piles of such promulgators. How does an educator who knows little about assessment master these measurement basics? Fortunately, there are a number of practical, easy-to-read books about education assessment that have been published in recent years. Colleges and universities are also offering more and more education assessment courses that focus on the real-world assessment needs of both novice and experienced teachers. Fortunately, educators can master what they need to know about assessment much more rapidly than most people think. For assessment-literate educators to behave as true professionals, however, they need to undertake purposeful promulgation efforts –with four audiences in mind. First, they need to address educators themselves. They should initiate a promulgation polka in their own backyard by pushing for the installation of assessment-related professional development programs. Next, they need to inform parents of school-age kids about what education tests can and can’t do, perhaps by preparing for parents brief take-home explanations of key assessment concepts, such as the characteristics of a reliable test. Third, everyday citizens –and especially key policymakers—need an infusion of assessment literacy, dispensed in a way that makes sense to laypeople. Letters to newspaper editors and appearances on radio talk shows can help here. Finally, because tests scores so vitally affect today’s students, why not let students in on what makes education tests tick? A two-day instructional unit dealing with testing issues from a student’s perspective would be one way to pull this off. Promulgators of assessment literacy can reach out to these audiences through their professional associations, individually, or as part of an ad hoc promulgation coven. There is a sincere plea. We are members of a profession currently buffeted by a test-based tornado that too few of our members understand. We must get a sufficient number of our colleagues to learn more about the rudiments of education assessment and, having done so, communicate what they’ve learned. What we need, in short, is to propagate the promulgators. And we need to do it sans delay. W. James Popham is Emeritus Professor in the UCLA Graduate School of Education and Information Studies

Lo que la mayoría de los educadores de hoy saben sobre la evaluación de la educación fácilmente llenaría medio bote de leche de Jardín de Niños. Esto es sorprendente a la luz del hecho de que durante los últimos 25 años la competencia del educador ha sido cada vez más determinada por el desempeño del estudiante en varios exámenes a gran escala. Por lo general las agencias gubernamentales administran estos exámenes, dirigiéndolos a evaluar la efectividad de los educadores. Sin embargo, la mayoría de los maestros y administradores no están familiarizados con la forma en que estas pruebas a gran escala estén elaboradas. La idoneidad de una profesión está siendo juzgada sobre la base de herramientas que los miembros de la profesión no entienden. Esta situación es análoga a pedir a doctores y enfermeras que hagan su trabajo sin saber interpretar los expedientes de los pacientes. Como los profesionales de la salud son evaluados de acuerdo con la longevidad y el bienestar físico de sus pacientes, usted puede estar seguro de que esos profesionales entienden a fondo como determinar los signos vitales de un paciente. ¡Son llamados signos vitales porque son vitales! Sin embargo, muchos educadores llevan a cabo su trabajo cotidiano como si las pruebas educativas fueran de alguna manera ajenas a su misión. No lo es. Hoy, más que nunca, en la educación, la evaluación desempeña un papel fundamental en la educación de los estudiantes, es por eso que los educadores – y todos los que tengan un interés en la educación – necesitan una dosis de alfabetización en evaluación. Por supuesto, es comprensible por qué muchos de los educadores de hoy no están informados sobre la medición educativa. Lo que la mayoría de los maestros y administradores saben acerca de las pruebas educativas se remonta a aquellos días en que, ellos mismos como estudiantes, estaban en los salones de clases como receptores de pruebas estandarizadas. Los pocos educadores que realmente toman un curso formal en la evaluación de la educación a menudo encuentran el contenido del curso ser cuantitativamente intimidante e instruccionalmente irrelevante. Aunque típicamente etiquetada como evaluación  educativa, muchos cursos de posgrado en medición tienen poco que ver con las realidades de la educación. Cuando me refiero a la alfabetización de evaluación, no estoy pensando en una gran colección de nociones abstrusas (de difícil comprensión)  no relacionadas con las decisiones diarias que enfrentan los educadores. Por el contrario, los educadores alfabetizados deben entender un número relativamente pequeño de fundamentos de medición de sentido común, no una pila de exóticos psicométricos.   Permítanme ilustrar mediante la corrección de una idea errónea que muchos educadores tienen sobre la medición de la educación, que hay una “cosa” como una prueba válida. Las pruebas no son válidas ni inválidas. Más bien, las inferencias basadas en pruebas son válidas o no válidas. Los maestros examinan a sus estudiantes para que lleguen a inferencias (es decir, interpretaciones) acerca de las habilidades o conocimientos escondidos de esos estudiantes. No podemos determinar la capacidad de un niño para leer solamente mirando al niño – incluso usando una lupa – porque la habilidad de lectura de un joven es inobservable. En consecuencia, pedimos al estudiante que realice una prueba de lectura para llegar a una inferencia con respecto a su habilidad de lectura. Usted podría preguntarse ¿Por qué es importante que los educadores sepan que la validez es una propiedad de una inferencia basada en pruebas en lugar de una prueba? Bueno, si un maestro cree erróneamente que la validez reside en la propia prueba, el maestro se inclinará a aplazar los resultados que produzca la “prueba válida”. Sin embargo, los educadores alfabetizados en la evaluación entienden que las pruebas educativas simplemente proporcionan evidencia que permiten hacer inferencias basadas en juicios sobre los estudiantes. Y la mayoría de nosotros sabemos, más allá de las muchas fallas personales, que los juicios de la gente son con frecuencia defectuosos. Si los educadores entendieran a fondo una docena de fundamentos de medición, podrían lidiar con conocimientos –como profesionales— con las cuestiones clave relacionadas con la evaluación que parecen hacer girar el mundo de la educación de hoy. Por ejemplo, los maestros deben saber cómo determinar la exactitud de las puntuaciones de los estudiantes en determinadas pruebas estandarizadas y cómo ejercer el sesgo de evaluación que a veces se arrastra en las pruebas realizadas por el profesor. Conocedores en la  alfabetización en evaluación con conocimientos de medición podrían divulgar la palabra. La verdad es que necesitamos muchos de esos divulgadores. ¿Cómo un educador con poco conocimiento sobre evaluación domina estos fundamentos de medición? Afortunadamente, hay una serie de libros prácticos y fáciles de leer sobre la evaluación de la educación que se han publicado en los últimos años. Los colegios y universidades también están ofreciendo más y más cursos sobre evaluación educativa que se centran en las necesidades de evaluación del mundo real de los profesores principiantes y experimentados. Afortunadamente, los educadores pueden dominar lo que necesitan saber sobre la evaluación mucho más rápido de lo que la mayoría de la gente piensa. Sin embargo, para que los educadores alfabetizados en evaluación se comporten como verdaderos profesionales, deben emprender esfuerzos de divulgación intencional con cuatro audiencias en mente. En primer lugar, deben dirigirse a los propios educadores, deben iniciar una ronda de divulgación en su ambiente presionando para la instalación de programas de desarrollo profesional relacionados con la evaluación. A continuación, deben informar a los padres de los niños en edad escolar acerca de lo que las pruebas educativas pueden y no pueden hacer, quizás preparando para los padres explicaciones breves de los conceptos clave de la evaluación, tales como las características de una prueba confiable. En tercer lugar, los ciudadanos comunes –y especialmente los legisladores—necesitan una dosis de alfabetización de evaluación, dispensada de manera que tenga sentido para los no especialistas. Las cartas a los editores de los periódicos y las apariciones en programas de radio pueden ayudar a esto. Por último, debido a que las puntuaciones de las pruebas afectan de manera importante a los estudiantes ¿por qué no involucrar a los alumnos en lo que las pruebas educativas valoran? Una unidad instructiva de dos días que se ocupe de los problemas de pruebas desde la perspectiva de un estudiante sería una manera de avanzar en esto. Los divulgadores de la alfabetización evaluativa pueden llegar a estos públicos a través de sus asociaciones profesionales, o como parte de un grupo formado a propósito. Hay una súplica sincera. Somos miembros de una profesión actualmente golpeada por un tornado basado en pruebas que muy pocos de nuestros miembros entienden. Debemos hacer que un número suficiente de nuestros colegas aprenda más acerca de los principios básicos de la evaluación educativa y, habiendo hecho esto, comuniquen lo que han aprendido. Lo que necesitamos, en definitiva, es propagar los divulgadores. Y necesitamos hacerlo sin demora. W. James Popham es Profesor Emérito en la Escuela de Graduados de Educación y Estudios de Información de la UCLA.

POPHAM, James W. (March, 2006). All about Accountability / Needed: A Dose of Assessment Literacy.  Improving Professional Practice. In Educational Leadership. Volume 63, Number 6. Retrieved at http://www.ascd.org/publications/educational-leadership/mar06/vol63/num06/Needed@-A-Dose-of-Assessment-Literacy.aspx

Fin de la publicación. 

DATA WISE: ACE HABITS OF MIND. TRES HÁBITOS PARA CONSTRUIR CULTURA COLABORATIVA

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 amplíen 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 apoyado en el traductor en línea de Collins; Si alguno de los lectores detecta error en la traducción o interpretación del mensaje, con gusto se harán las modificaciones pertinentes.

ACE HABITS OF MIND

In this article, Kathryn Boudett and Elizabeth City describe in more detail the purpose of the ACE Habits of Mind and what they can look in school settings. 

En este artículo, Katrhyn Boudett y Elizabeth City describen con más detalle el propósito de los Hábitos de la Mente ACE y como pueden verse en los entornos escolares. 

Lessons from the Data Wise Project. Three habits of mind for building a collaborative culture. By: Kathryn Parker Boudett and Elizabeth A. City Policy initiatives around the Common Core State Standards and teacher evaluation present schools with the opportunity and risk. The opportunity is to make more effective use of evidence to inform the education of all of our children; and the risk is to think that evidence alone will do the job. For over a decade, the Data Wise Project at the Harvard Graduate School of Education has trained school-based teams in an eight-step process for using data to improve learning and teaching, described in our book, Data Wise. Over the years, we have adapted our courses to accommodate what we have learned from the field. For example, we no longer have to spend time persuading people that using data is a good idea, data has become an established component of educational policies worldwide. There is now an expectation that the data should be used to track student progress, set goals, identify action steps for improving instruction, and monitor progress – tasks at the heart of the Data Wise Improvement Process that seemed revolutionary when we first started advocating for them 10 years ago. One thing that hasn’t changed much, however is that we still find we need to make the case that educators should engage in the process collaboratively, treating Data wise not as a “program” to “implement” but rather, as a means of organizing and bringing coherence to staff members’ collective efforts at improvement. And, perhaps most importantly, we have learned to warn educators that simply going through the eight steps of the process will not guarantee success. Schools that use data to make real improvements in learning and teaching bring a distinctive approach to their work, and we have come to call this disciplined way of thinking the ACE Habits of Mind, where A stands for a shared commitment to Action, Assessment, and Adjustment; C stands for Intentional Collaboration; and E stands for a relentless focus on Evidence. We have integrated these habits into our own teaching and daily work and into the revised edition of our book because we have learned that, for most of us, they don’t come naturally. And most of us have, by default, some “bad” habits that can work against our desire to use data effectively. A: Shared commitment to Action, Assessment and Adjustment.   The first of the ACE habits boils down to this: All of the work you do is geared toward doing, not just talking. Every meeting has clear objectives and a plan for making sure those objectives are realized. For example, if you are a member of a teacher team meeting to dig into student data (Step 4), the deliverable you are working toward is a statement of the learner-centered problem you and your colleagues are committed to addressing. When you meet to examine instruction (Step 5), your objective is to identify a problem of practice that you all share. By the time you are ready to develop an action plan (Step 6), you know you need to identify specific instructional strategies that will make your teaching more effective. And almost from the moment you begin implementation, you start assessing the extent to which that action is leading you in the direction you want to go and adjusting your actions when they fall short of the mark. We contrast this habit with bad habits that are easy to slip into. One involves falling into a state of analysis - paralysis, in which meeting after meeting is devoted to collecting more information, yet nothing ever gets done. Another is forging blindly ahead. In this case, the inclination is to stay the course with a plan, usually out of fear that midcourse corrections would be a sign of failure, or to abandon it entirely, which often means that the good ideas are thrown out with the bad. Cultivating a shared commitment to action, assessment, and adjustment helps teams follow the middle path toward real improvement. At schools that cultivate a shared commitment to action, assessment, and adjustment, there is a sense of perpetual, purposeful forward motion. Educators talk about the confidence they get from taking lots of intentional small steps together –instead of taking (or avoiding) big leaps alone in the dark. Most importantly, they recognize that midcourse corrections are not signs of weakness but signs of strength. C. Intentional Collaboration This second habit involves being extremely deliberate in how and when you engage groups with the work of improvement. This involves making conscious decisions about whom to bring to the table for a particular conversation and structuring that conversation so that the collective wisdom of the group is brought to bear. The default bad habit here is to assume that just because you have put people together in the same room productive interaction will take place. In reality, what often happens is that people skirt the most important conversations in an effort to keep the interaction pleasant. Or people fall back on preestablished patterns of participation that leave some voices out. Intentional collaboration is all about building trust. Creating and regularly reviewing group norms helps build trust, as does bringing many people together to make sense of assessment data, rather than having that knowledge reside in a few “data experts” at a school. Discussion protocols can be powerful tools for supporting this habit, especially if they are designed to make it clear when to contribute ideas and listen and when to listen. A powerful way to build trust is to engage educators in understanding what’s happening with learning and teaching, why it’s happening, and what tools and training they need to do their jobs better. For example, as a teacher you may appreciate that to improve instruction you and your colleagues need to look at the instruction that is happening in your classrooms. But what if this sounds really scary? If your team is cultivating the habit of mind of intentional collaboration, you will make deliberate choices about how to work together as you explore this unfamiliar ground. Maybe you begin by talking about your hopes and fears of opening your classroom doors. Then you get clear on the purpose of observation and set clear expectations for the collective work you will do before, during and after an evaluation to make sure that the experience feels safe. You might test the waters by allowing teachers to videotape their own lesson and then choose what part of the video to show, along with specific things they want their colleagues to be looking for as they watch. If you make clear choices about how you will do this work together, you may find yourselves embracing a practice that at first seemed daunting. E: Relentless Focus on Evidence   This habit often draws a laugh when we first mention it, since it can sound a bit obsessive. But we offer this habit in all seriousness, since time and time again school leaders have told us that the single most important thing that build trust as staff members work through the Data Wise process is sticking to evidence. The goal is to create a culture where people make decisions based on specific, objective and descriptive statements about a wide range of data sources. But reading all kinds of things into the data is a deeply ingrained habit for most people, so it requires a determined effort to break it. Have you ever noticed that instead of making a factual statement about what we see, most of us tend to make an inference about why we see what we do? The statement “The teacher doesn’t know how to let students do their own thinking” leads to a very different conversation from “Four out of five times a teacher asked a question, she answered it herself” in the first case, there is an inference and a judgment that can put some (quite naturally!) on the defensive and close the possibility of exploring alternative reasons for the observed data. In the second, there is a simple statement of fact, something that is much harder to argue with – and much easier to remedy. When interpretations are offered as facts (and when those interpretations vary widely), it is extremely difficult to get consensus about what the problem is, let alone how to solve it. A simple way to help a colleague hone the habit of sticking to evidence is to ask, “What evidence do you see that makes you say that?” all of us make inferences based on something, but sometimes our brains are so quick to leap to conclusions that we need naming and describing that something. A metaphor we use to put language to this challenge is “the ladder of inference”, an idea developed by Peter Senge and others. Picture a ladder with description at the bottom and inference and action at the top. If you start at the bottom with description and climb your way up to inference and action, you will be steady on the ladder and your action will be supported by the lower rungs of the ladder. If you leap to the top, it’s hard for anyone else to make the journey with you, and your conclusions are usually precarious. We’ve found that the metaphor of being “high on the ladder” and “coming down the ladder” can make the process of developing the habit of evidence more playful and easier to talk about and do. More than Data We have made the ACE Habits of Mind central of our own teaching and practice because we believe they are essential to creating a culture of continuous improvement. When use daily and in combination, these habits draw out the diverse perspectives on a team, build the trust that allows educators  to open their practice, make effective use of limited precious time, and provide a pathway to turn piles of data into a discrete and actionable plan. It is true that it may take many small steps to build the ACE Habits of Mind into the work of improvement. But don’t underestimate where those small steps can lead. In our experience, this work is transformative – for both students and adults. It is about so much more than data: it is about finding a way to allow every student and every educator to fulfill their potential.

Lecciones del Proyecto Data Wise. Tres hábitos de la mente para construir una cultura colaborativa. Por Kathryn Parker Boudett y Elizabeth A. City Las iniciativas políticas en torno a las Normas Estatales Básicas Comunes y la evaluación de los docentes presentan a las escuelas oportunidad y riesgo. La oportunidad es hacer un uso más eficaz de la evidencia para informar la educación de todos nuestros hijos; y el riesgo es pensar que la sola evidencia hará el trabajo. Durante más de una década, el Proyecto Data Wise en la Escuela de Posgrado de Educación de Harvard ha entrenado a los equipos escolares en un proceso de ocho pasos para usar los datos para mejorar el aprendizaje y la enseñanza, descritos en nuestro libro, Data Wise. A lo largo de los años, hemos adaptado nuestros cursos para incluir lo que hemos aprendido en el campo. Por ejemplo, ya no tenemos que dedicar tiempo a persuadir a las personas de que el uso de los datos es una buena idea, los datos se han convertido en un componente establecido en las políticas educativas en todo el mundo. Ahora hay la expectativa de que los datos deben usarse para rastrear el progreso de los estudiantes, establecer metas, identificar pasos para la acción para mejorar la instrucción y monitorear el progreso: tareas en el corazón del Proceso de Mejora de Data Wise que parecían revolucionarios cuando primero comenzamos a abogar por ellos hace 10 años. Sin embargo una cosa no ha cambiado mucho, es que todavía encontramos con que tenemos que hacer que los educadores deben participar colaborativamente en el proceso, considerando a Data Wise no como un “programa” para “implementar” sino como un medio de organizar y aportar coherencia a los esfuerzos colectivos de los miembros del personal en la mejora. Y, tal vez, lo más importante, hemos aprendido a advertir a los educadores que pasar simplemente por los ocho pasos del proceso no garantizará el éxito. Las escuelas que usan los datos para hacer mejoras reales en el aprendizaje y la enseñanza aportan un enfoque distintivo a su trabajo, y hemos llamado Hábitos de la Mente ACE  a esta forma disciplinada de pensar donde A representa un compromiso compartido con la Acción, la Evaluación y el Ajuste, C significa Colaboración intencional; y E  significa un enfoque incesante en la Evidencia. Hemos integrado estos hábitos en nuestra enseñanza y nuestro trabajo diario y en la edición revisada de nuestro libro porque hemos aprendido que, para la mayoría de nosotros, ellos no llegan de manera natural. Y la mayoría de nosotros tiene, por default, algunos “malos2 hábitos que pueden interferir en nuestro deseo de usar efectivamente los datos. A: Compromiso compartido de Acción, Evaluación y Ajuste.    El primero de los hábitos de ACE se reduce a esto: todo el trabajo que haces está orientado a hacer, no solo hablar. Cada reunión tiene objetivos claros y un plan para asegurarse de que esos objetivos se realicen. Por ejemplo, si es miembro de un equipo docente para profundizar en los datos de los alumnos (paso 4), la entrega en la que está trabajando es una afirmación del problema centrado en el alumno que usted y sus colegas están comprometidos a abordar. Cuando se reúnen para examinar la instrucción (paso 5), su objetivo es identificar un problema de práctica que todos ustedes comparten. Para cuando esté listo para desarrollar un plan de acción (paso 6), sabrá que necesita identificar estrategias educativas específicas que harán que su enseñanza sea más eficaz. Y casi desde el momento en que comience la implementación, empieza a evaluar el grado en que esa acción te lleva en la dirección en la que quieres ir y ajustando tus acciones cuando están por alcanzar la meta.   Contrastamos este hábito con los malos hábitos en los que es fácil caer. Uno implica caer en un estado de parálisis - análisis, en el que reunión tras reunión se dedica a recolectar más información, sin embargo, nunca se hace nada. En otro se avanza ciegamente hacia adelante. En este caso, la tendencia es seguir el curso con un plan, por lo general sin temor a que las correcciones de medio curso sean un signo de fracaso, o abandonarlo por completo, lo que a menudo significa que las buenas acciones se expulsan con las malas. Cultivar un compromiso compartido con la acción, la evaluación y el ajuste ayuda a los equipos a seguir el camino intermedio hacia una mejora real. En la escuela que cultiva un compromiso compartido de acción, evaluación, y ajuste hay una sensación de movimiento hacia adelante perpetuo e intencional. Los educadores se refieren a la confianza que ganan al dar intencionadamente muchos pequeños pasos juntos – en lugar de dar (o evitar) grandes saltos solos en la oscuridad. Lo más importante es que reconocen que las correcciones de medio curso no son señales de debilidad sino de fortaleza. C. Colaboración Intencional Este segundo hábito involucra ser extremadamente reflexivo en cómo y cuándo se involucra a los grupos con el trabajo de mejora. Esto implica tomar decisiones conscientes sobre a quién llevar a la mesa para una conversación en particular y estructurar esa conversación para que la sabiduría colectiva del grupo se comparta. Por default, la mala costumbre es suponer que se lleva a cabo una interacción productiva solo porque has reunido a la gente en la misma sala. En realidad, lo que sucede a menudo es que las personas evaden las conversaciones más importantes en un esfuerzo por mantener la interacción agradable. O la gente se acoge a los patrones de participación preestablecidos que ignoran a algunas voces. En la colaboración intencional se trata de crear confianza. Crear y revisar regularmente las normas del grupo ayuda a generar confianza, al igual que reunir a muchas personas para dar sentido a los datos de  evaluación, en lugar de tener ese conocimiento en unos pocos “expertos en datos” en una escuela. Los protocolos de discusión pueden ser herramientas poderosas para apoyar este hábito, especialmente si están diseñados para aclarar cuando aportar ideas y escuchar y cuando escuchar. Una forma poderosa de generar confianza es involucrar a los educadores en la comprensión de lo que está sucediendo con el aprendizaje y la enseñanza, por qué esta sucediendo y que herramientas y capacitación necesitan para mejorar su trabajo. Por ejemplo, como profesor quizá piensen que para mejorar la instrucción usted y sus colegas necesitan observar la instrucción que está sucediendo en sus aulas. Pero, ¿Y si esto realmente suena aterrador? Si su equipo está cultivando el hábito de la colaboración intencional, usted harán elecciones deliberadas sobre cómo trabajar juntos mientras exploran este terreno desconocido. Tal vez empiecen hablando de sus esperanzas y temores de abrir las puertas de su aula. Luego de tener claro el propósito de la observación y establecer expectativas claras para el trabajo colectivo, eligen lo que harán antes, durante y después de una evaluación para asegurarte de que la experiencia se sienta segura. Podrían intentarlo al permitir que los maestros graben su propia clase y luego elegir que parte del video mostrar, junto con las cosas específicas que quieren que sus colegas estén buscando mientras lo observan. Si hacen elecciones claras sobre cómo van a hacer este trabajo en conjunto, puede que se encuentren abrazando una práctica que al principio parecía desalentadora. E: Enfoque Incesante en la Evidencia A menudo este hábito es causa de risa cuando lo mencionamos por primera vez, pues puede sonar un poco obsesivo. Pero ofrecemos este hábito con toda seriedad, ya que una y otra vez los líderes escolares nos han dicho que lo más importante que construye la confianza en los miembros del personal que trabajan a través del proceso de Data Wise es apegarse a la evidencia. El objetivo es crear una cultura en la que las personas tomen decisiones basadas en declaraciones específicas, objetivas y descriptivas basadas en una amplia variedad de fuentes de datos. Pero leer todo tipo de cosas en los datos es un hábito profundamente arraigado para la mayoría de las personas, por lo que requiere un esfuerzo decidido para romperlo. ¿Alguna vez has notado que en lugar de hacer una afirmación  fáctica sobre lo que vemos, la mayoría de nosotros tiende a hacer una inferencia acerca de por qué vemos lo que hacemos? La afirmación “El maestro no sabe cómo permitir que los estudiantes construyan su propio pensamiento” conduce a una conversación muy diferente de “cuatro de cada cinco veces que un maestro hace una pregunta, se responde a sí mismo” en el primer caso hay una inferencia y un juicio que puede poner un poco (muy naturalmente) a la defensiva y cerrar la posibilidad de explorar razones alternativas para los datos observados. En el segundo hay una simple afirmación de hecho, algo que es mucho más fácil de discutir, y mucho más fácil de remediar. Cuando las interpretaciones se ofrecen como hechos (y cuando esas interpretaciones varían ampliamente), es extremadamente difícil llegar a un consenso sobre cuál es el problema, y mucho menos como resolverlo. Una Manera sencilla de ayudar a un colega a perfeccionar el hábito de apegarse a la evidencia es preguntar, “¿Qué evidencia tienes que te hace decir eso?” todos nosotros hacemos inferencias basadas en algo, pero a veces nuestros cerebros son tan rápidos en saltar a las conclusiones que necesitamos nombrar y describir algo. Una metáfora que usamos para poner lenguaje en este desafío es “la escalera de la inferencia”, una idea desarrollada por Peter Senge y otros. Imagina una escalera con descripción en la parte inferior e inferencia y acción en la parte superior. Si empieza en la parte inferior con descripción y sube hasta la inferencia y la acción, usted será constante en la escalera y su acción será apoyada por los peldaños inferiores de la escalera. Si salta hasta la cima, es difícil para cualquier otra persona acompañarlo en el viaje, y sus conclusiones suelen ser precarias. Hemos descubierto que la metáfora de estar “en la cima de la escalera” y “bajar por la escalera” puede hacer que el proceso de desarrollar el hábito de la evidencia sea más divertido y más fácil de hablar y hacer. Mas que Datos Hemos hecho de los Hábitos de la Mente ACE el centro de nuestras prácticas de enseñanza porque creemos que son esenciales para crear una cultura de mejoramiento continuo. Cuando los usamos diariamente y en combinación, estos hábitos muestran las diversas perspectivas en un equipo, construyen la confianza que permite a los educadores abrir su práctica, hacer uso eficaz de tiempo limitado y valioso, y proveer un camino para transformar gran cantidad de datos en un plan discreto y factible. Es cierto que puede tomar muchos pasos pequeños para construir los Hábitos de la Mente ACE en el trabajo de mejora. Pero no subestime a donde esos pequeños pasos pueden conducir. En nuestra experiencia, este trabajo es transformador – tanto para estudiantes como para adultos. Es mucho más que datos: se trata de encontrar una manera de permitir que cada estudiante y cada educador desarrollen su potencial.

Kathryn Parker Boudett and Elizabeth A. City are co-editors (with Richard J. Murname) of Data Wise: A step-by-step Guide to using Assessment Results to Improve teaching and learning Revised and expanded Edition (Harvard Education Press, 2013), from which this article is adapted.

FUENTES DE INFORMACIÓN.

PARKER Boudett K. CITY Elizabeth A. Lessons from the Data Wise Project. Three habits of mind for building a collaborative culture.  Harvard Educational Letter, Volume 29 Number 3. May/June 2013. Retrieved at http://hepg.org/hel-home/issues/29_3/helarticle/lessons-from-the-data-wise-project_567#home

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Collins, Diccionario Inglés. En https://www.collinsdictionary.com/es/traductor 

ENLACES RELACIONADOS

Data Wise: Un proceso colaborativo para mejorar la enseñanza y el aprendizaje.