La instrucción basada en datos es un enfoque educativo que se basa en información para fundamentar la enseñanza y el aprendizaje. La idea se refiere a un método que utilizan los profesores para mejorar la instrucción analizando la información que tienen sobre sus alumnos. Se lleva a cabo dentro del aula, en comparación con la toma de decisiones basada en datos . La instrucción basada en datos funciona en dos niveles. En primer lugar, proporciona a los profesores la capacidad de responder mejor a las necesidades de los estudiantes y, en segundo lugar, permite que los estudiantes estén a cargo de su propio aprendizaje. La instrucción basada en datos se puede entender mediante el examen de su historia, cómo se utiliza en el aula, sus atributos y ejemplos de profesores que utilizan este proceso.
Antes del énfasis actual en los datos y la rendición de cuentas en las escuelas, algunos líderes escolares e investigadores de la educación se centraron en la reforma basada en estándares en la educación. De la idea de crear estándares surge la rendición de cuentas, la idea de que las escuelas deben informar sobre su capacidad para cumplir con los estándares designados. [1] A fines del siglo pasado y principios de la década de 2000, un mayor énfasis en la rendición de cuentas en las organizaciones públicas se abrió camino en el ámbito de la educación. Con la aprobación de la Ley No Child Left Behind (NCLB) en 2001, vinieron leyes que exigían que las escuelas proporcionaran información al público sobre la calidad de la educación brindada a los estudiantes. Para poder proporcionar esos datos, se ordenó a los estados crear medidas de rendición de cuentas y evaluaciones anuales para medir la efectividad de las escuelas en el cumplimiento de esas medidas. [2] [3] Después de la NCLB, la legislación más reciente bajo la Ley Race to the Top impulsó aún más a los estados a utilizar la recopilación de datos y la presentación de informes para demostrar la capacidad de la escuela para satisfacer las demandas del público. Incorporada tanto en la NCLB como en la Ley Race to the Top está la suposición de que la recopilación y el uso de datos pueden conducir a un mayor rendimiento de los estudiantes. [4]
Los datos en el aula son cualquier información que sea visible durante la instrucción y que pueda utilizarse para fundamentar la enseñanza y el aprendizaje. Los tipos de datos incluyen datos cuantitativos y cualitativos, aunque los datos cuantitativos se utilizan con mayor frecuencia para la instrucción basada en datos. Algunos ejemplos de datos cuantitativos incluyen las puntuaciones de las pruebas, los resultados de un cuestionario y los niveles de rendimiento en una evaluación periódica. [5] Algunos ejemplos de datos cualitativos incluyen notas de campo, trabajos/artefactos de los estudiantes, entrevistas, grupos de discusión, fotografías digitales, vídeos y diarios reflexivos. [6]
Los datos cuantitativos y cualitativos se capturan generalmente a través de dos formas de evaluación: formativa y sumativa. La evaluación formativa es la información que se revela y comparte durante la instrucción y es procesable por el maestro o el estudiante. [7] Paul Black y Dylan Wiliam ofrecen ejemplos de evaluación en el aula que es de naturaleza formativa, que incluye observaciones y debates de los estudiantes, comprender las necesidades y los desafíos de los alumnos y analizar el trabajo de los estudiantes. [7] Por el contrario, las evaluaciones sumativas están diseñadas para determinar si un estudiante puede o no transferir su aprendizaje a nuevos contextos, así como para fines de rendición de cuentas. [7] La evaluación formativa es el uso de la información que se hace evidente durante la instrucción para mejorar el progreso y el rendimiento del estudiante. Las evaluaciones sumativas se realizan después de que se produjo la enseñanza y el aprendizaje.
Comprender las diferencias entre datos cuantitativos y cualitativos , así como la evaluación formativa y la evaluación sumativa que extraen estos datos, puede definirse como alfabetización en evaluación. [5] Desarrollar la alfabetización en evaluación también incluye saber cuándo utilizar qué tipo de evaluación y qué datos resultantes utilizar para fundamentar la instrucción. El propósito de la instrucción basada en datos es utilizar la información para guiar la enseñanza y el aprendizaje. Dylan Wiliam ofrece ejemplos de instrucción basada en datos que utilizan la evaluación formativa:
Debido a la falta de retroalimentación oportuna sobre los resultados y a la incapacidad de personalizar el enfoque, las evaluaciones sumativas no se utilizan fácilmente para la instrucción basada en datos en el aula. En cambio, se debe utilizar una variedad de información obtenida de diferentes formas de evaluación para tomar decisiones sobre el progreso y el desempeño de los estudiantes dentro de la instrucción basada en datos. El uso de múltiples medidas de diferentes formas y en diferentes momentos para tomar decisiones instructivas se conoce como triangulación . [5]
Los sistemas de enseñanza basados en datos se refieren a un sistema integral de estructuras que los líderes escolares y los maestros diseñan para incorporar los datos en sus instrucciones. [9] Basándose en la literatura sobre cambio organizacional y escolar, Richard Halverson, Jeffrey Grigg, Reid Prichett y Chris Thomas desarrollaron un marco DDIS en un intento de describir cómo los actores relevantes gestionan la rendición de cuentas interna a nivel escolar ante la rendición de cuentas externa. [9] Específicamente, se implementaron políticas de rendición de cuentas externas de alto riesgo como la Ley No Child Left Behind (NCLB) para responsabilizar a las escuelas por las métricas de evaluación sumativas y estandarizadas informadas. Sin embargo, las escuelas ya tenían sistemas de rendición de cuentas interna activos que ponen gran énfasis en un ciclo continuo de mejora instructiva basado en el uso de datos que incluyen resultados de evaluación formativa e información conductual. Por lo tanto, cuando se implementó la rendición de cuentas de alto riesgo, las escuelas naturalmente pasan por un proceso de alineación entre diferentes tipos de datos para diferentes propósitos y la tensión correspondiente. Richard Halverson y sus colegas, empleando enfoques de estudio de casos, exploran el esfuerzo de los líderes por coordinar y alinear el proceso que ocurre entre las “prácticas y culturas centrales de las escuelas” existentes y la “nueva presión de rendición de cuentas” en un esfuerzo por mejorar el puntaje del rendimiento estudiantil. [9]
En su artículo, Richard Halverson, Jeffrey Grigg, Reid Prichett y Chris Thomas sugieren que el marco DDIS se compone de seis funciones organizacionales: adquisición de datos; reflexión de datos; alineación del programa; diseño del programa; retroalimentación formativa; preparación de pruebas. [9] [10]
La adquisición de datos incluye las funciones de recopilación, almacenamiento y presentación de informes de datos. En el modelo DDIS, los “datos” se conceptualizan en términos generales como cualquier tipo de información que oriente la enseñanza y el aprendizaje. En la práctica, las escuelas recopilan datos académicos (puntajes de pruebas de evaluación estandarizadas), así como datos no académicos, como información demográfica de los estudiantes, datos de encuestas comunitarias, planes de estudio, capacidad tecnológica y registros de comportamiento. Para almacenar dichos datos, algunas escuelas desarrollan sus propias estrategias de recopilación local utilizando hojas impresas y cuadernos de baja tecnología, mientras que otras escuelas dependen de sistemas de almacenamiento de alta tecnología del distrito, que proporcionan enormes cantidades de informes. Los líderes escolares discuten sobre qué datos deben presentarse y cómo presentarlos de manera que puedan usarlos para orientar las prácticas de enseñanza.
En el modelo DDIS, la reflexión sobre los datos se refiere a la interpretación colectiva de los datos informados. [9] Los retiros de datos a nivel de distrito brindan oportunidades clave para que las escuelas dentro de los distritos identifiquen las fortalezas y debilidades a nivel escolar en términos de datos de rendimiento. Los retiros ayudan a los distritos a desarrollar visiones a nivel de distrito para la instrucción. Por el contrario, a través de reuniones locales de reflexión sobre los datos, los maestros tienen conversaciones centradas en el progreso de los estudiantes individuales al examinar el desempeño de cada estudiante en los estándares evaluados.
Richard Halverson y sus colegas afirman que la función de alineación del programa se refiere a “vincular el contenido relevante y los estándares de desempeño con el contenido real enseñado en el aula”. [9] Por ejemplo, los resultados de la evaluación comparativa, como “herramientas para detectar problemas”, ayudan a los educadores a identificar los estándares curriculares que no están bien alineados con los programas de instrucción actuales.
Después de identificar las áreas principales en relación con las necesidades de aprendizaje de los estudiantes y los objetivos de la escuela, los líderes y los maestros diseñan intervenciones: programas basados en el cuerpo docente; programas basados en el currículo; y programas basados en los estudiantes. En un esfuerzo por mejorar la alfabetización de datos del cuerpo docente, se les proporciona a los educadores una variedad de oportunidades de desarrollo profesional y entrenamiento centrado en la interacción profesional (programas basados en el cuerpo docente). Además, los educadores modifican su currículo como un enfoque para toda la clase (programas basados en el currículo) o desarrollan planes de instrucción personalizados teniendo en cuenta las necesidades individuales de los estudiantes (programas basados en los estudiantes).
Los educadores interactúan entre sí en torno a la retroalimentación formativa sobre las intervenciones locales implementadas en las aulas y los programas. Los sistemas de retroalimentación formativa se componen de tres componentes principales: intervención, evaluación y puesta en práctica. Los artefactos de intervención en este caso incluyen materiales curriculares como libros de texto y experimentos, o programas como programas de educación individualizados (Intervención). El efecto de estos artefactos de intervención se puede evaluar a través de evaluaciones formativas, ya sean comerciales o de creación propia, desde la perspectiva de que han aportado cambios previstos a la enseñanza y el aprendizaje (Evaluación). En el espacio de la puesta en práctica, los educadores interpretan los resultados de la evaluación en relación con los objetivos iniciales de la intervención y debaten cómo modificar la impartición de la instrucción o la evaluación como herramientas de medición, lo que sienta las bases para las nuevas intervenciones (Puntuación).
Esta función no está destinada a que los profesores “enseñen para el examen”. Más bien, apunta a las siguientes actividades: actividades integradas en el currículo, práctica de exámenes, diseño del entorno y extensión comunitaria. Los profesores incorporan el contenido de la evaluación estandarizada en sus instrucciones diarias (actividades integradas en el currículo), ayudan a los estudiantes a practicar o acostumbrarse a la realización de exámenes con tipos similares de exámenes (práctica de exámenes) y establecen un entorno favorable para la realización de exámenes (diseño del entorno). Además, los profesores se comunican con los padres y los miembros de la comunidad sobre temas que van desde la implementación de los exámenes hasta la interpretación de los resultados de los mismos (extensión comunitaria).
La principal implicación para los distritos escolares es garantizar que se recopilen y estén disponibles datos relevantes y de alta calidad. Además de crear sistemas para recopilar y compartir los datos, el distrito escolar debe proporcionar la experiencia, en forma de personal experto en datos y/o acceso a recursos de desarrollo profesional para garantizar que los líderes de los edificios escolares puedan acceder a los datos y utilizarlos. [11]
Otro componente fundamental de la responsabilidad del distrito es proporcionar el liderazgo y la visión necesarios para promover el uso de la información sobre el desempeño de los estudiantes con el fin de mejorar la práctica docente. Zavadsky y Dolejs sugieren dos áreas que los distritos escolares deben tener en cuenta:
“El primer componente es la recopilación y el análisis de datos. Los distritos y las escuelas deben considerar cuidadosamente qué datos necesitan recopilar, desarrollar instrumentos con los que recopilarlos y ponerlos a disposición lo antes posible. El segundo componente es el uso de los datos. Los directores y los líderes de los distritos deben dar a los maestros tiempo y capacitación suficientes para comprender los datos y aprender a responder a lo que estos revelan”. [12]
Si bien la literatura muestra la importancia vital del rol del distrito a la hora de preparar el escenario para una instrucción basada en datos, la mayor parte del trabajo de conectar el desempeño de los estudiantes con las prácticas en el aula ocurre a nivel de la escuela y del aula.
Las escuelas tienen un papel importante en el establecimiento de las condiciones para que la enseñanza basada en datos prospere. Heppen et al. indican la necesidad de un enfoque claro y consistente en el uso de datos y un entorno rico en datos para apoyar los esfuerzos de los docentes por utilizar los datos para impulsar la enseñanza. Cuando el liderazgo crea y mantiene un entorno que promueve la colaboración y comunica claramente la urgencia de mejorar el aprendizaje de los estudiantes, los docentes se sienten respaldados para participar en el uso de datos. El andamiaje adicional de modelar el uso de datos a nivel escolar aumenta la experiencia de los docentes en el uso de datos. [13]
La enseñanza basada en datos se crea e implementa en el aula. Los docentes tienen el vínculo más directo entre el desempeño de los estudiantes y las prácticas en el aula. Mediante el uso de datos, los docentes pueden tomar decisiones sobre qué y cómo enseñar, incluido cómo utilizar el tiempo en clase, intervenciones para estudiantes que no cumplen con los estándares, personalizar las lecciones en función de información en tiempo real, adaptar la práctica docente para alinearla con las necesidades de los estudiantes y realizar cambios en el ritmo, el alcance y la secuencia. [14]
Para poder participar en la enseñanza basada en datos, los docentes deben desarrollar primero los conocimientos, las habilidades y las disposiciones necesarias. Al trabajar en una cultura y un clima escolar en los que se valora y apoya la enseñanza basada en datos, los docentes tienen la capacidad de aumentar el rendimiento de los estudiantes y, potencialmente, reducir la brecha de rendimiento. Además, los docentes deben tener acceso a oportunidades de aprendizaje o desarrollo profesional que los ayuden a comprender el marco pedagógico y las habilidades técnicas necesarias para obtener, analizar y utilizar información sobre los estudiantes para tomar decisiones educativas. [15]
Un nuevo y significativo crecimiento en la enseñanza basada en datos es que los estudiantes moldean sus lecciones utilizando datos sobre su propio progreso. Los estudiantes más jóvenes que pueden informar por sí mismos sobre las calificaciones y otras evaluaciones pueden experimentar altos niveles de logro y progreso dentro de la enseñanza. [16] Para integrar el análisis de datos por parte de los estudiantes en las prácticas en el aula, se requiere tiempo, capacitación y acción. [17] Las estrategias que utilizan los estudiantes para evaluar su propio aprendizaje varían en efectividad. En un metaanálisis, Dunlosky, Rawson, Marsh, Nathan y Willingham clasificaron diez estrategias de aprendizaje en función del impacto proyectado que cada una tendría en el logro:
Estrategias altamente efectivas:
Estrategias moderadamente efectivas:
Estrategias menos efectivas:
Cabe señalar que las estrategias menos eficaces pueden utilizarse con mayor frecuencia en las aulas de educación primaria y secundaria que las estrategias moderadamente eficaces y altamente eficaces. Los autores sugieren que se debe enseñar a los estudiantes cómo utilizar las técnicas más eficaces y cuándo son más útiles para orientar su aprendizaje. Cuando estas estrategias se internalicen, los estudiantes habrán desarrollado técnicas para aprender a aprender. Esto es fundamental a medida que pasan al nivel secundario y se espera que sean más independientes en sus estudios.
Una crítica importante a la instrucción basada en datos es que se centra demasiado en los resultados de las pruebas y que no se presta suficiente atención a los resultados de las evaluaciones en el aula. La instrucción basada en datos debería servir como una “hoja de ruta a través de la evaluación” que ayude a “los maestros a planificar la instrucción para satisfacer las necesidades de los estudiantes, lo que conduce a un mejor rendimiento”. [19] Las evaluaciones sumativas no deberían utilizarse para informar la enseñanza y el aprendizaje diarios que se sustentan en la instrucción basada en datos. Otros problemas asociados con las percepciones de la instrucción basada en datos incluyen las limitaciones de los datos cuantitativos para representar el aprendizaje de los estudiantes, no considerar las necesidades sociales y emocionales o el contexto de los datos al tomar decisiones instructivas y un hiperenfoque en las áreas centrales de alfabetización y matemáticas mientras se ignoran las áreas adicionales, tradicionalmente de alto interés, como las artes y las humanidades.
