在家长教师大会上，我和一年级学生的老师坐在桌前，对着6岁的孩子坐在椅子上。老师指着用红色墨水擦写的百分比。我看了听。

她说：“这个数字是他的Lexile分数。”她继续前进，用食指在MetaMetrics创建的桌子上移动。“这是他年龄的正常范围。所以，你想让他在这个水平上读书。”

她关于数学成绩的报告以相同的方式进行：更多的百分比，范围和“水平”，有时是根据不同的版权衡量标准得出的。

至此，我很难跟进。我默默地想：我有博士学位。在教与学方面，我不明白这些数据对我的孩子的看法。其他父母从这些会议中得到什么呢?

当老师停了一口气，我靠在早的小椅子会允许。她从一系列的工作表中抬起头，看着我的目光。我抓住了这一刻。“你曾经和Mac聊天吗?”我问。“我是说，你知道他喜欢什么，他感兴趣吗?这是根据他的兴趣为他选择书籍的好方法。”MetaMetrics不知道是什么让Mac(不是他的真名)对学习感到兴奋。她也笑了笑，放松回到椅子上。

收集有关学生的数据还不够。我认为，数据无法替代与年轻人建立融洽的关系。但是，从小学到中学，能够很好地处理数据的老师，那些懂得如何按百分比衡量和说话的老师，都做得很好。这是“大数据”时代的教学。

数据丰富的学校

由于没有留下任何孩子，最近对学校的问责压力意味着教师越来越多地使用学生数据来指导课堂教学和整个学校的进步。

只需阅读教育部2009年执行摘要的第一段，就可以了解学校中数据的重要性：“收集，分析和使用教育数据对于改善“无孩子离开”设想的学生成绩至关重要幕后推手(NCLB)。预计在教育决策中使用数据会覆盖整个教育系统的各个层面-从联邦到州，地区，学校和教室。”

在2007年对全国1,039个学区的调查中，教育部发现100%维护了一个学生信息系统，其中包含诸如全州评估，人口统计学，出勤率和行为测验分数之类的数据点。

借助PowerSchool，Infinite Campus和Skyward之类的程序(每人每个孩子每月收费超过5美元)，这些学生信息系统有望提供一站式服务，以跟踪学区的学生和学校数据的各个方面。

理想情况下，这些系统可以帮助老师与其他老师和学校负责人一起查看团队中的学生数据。但是，各个地区的教师通常如何解释，使用或忽略数据仍然是一个悬而未决的问题。

在某些地区，教师需要进行数据素养培训，向他们展示如何解释学生数据并相应地调整其教学。在其他未经培训的地区，教师没有针对如何处理所有这些数据的统一计划，这使得大数据研究似乎毫无意义。

捕捉学生的需求

正如托尼·莫里森(Toni Morrison)曾经说过的那样：“没有数据的智慧只是一种预感。”仅仅获得有关儿童的数据并不等于他们生活得很好，或者拥有希望的未来。

通常，情况恰恰相反。学生被排除在机会之外，因为基于有限的数据点，他们被认为是“表现不佳”。学生要负担的是改进而不是问系统如何使孩子失望。

我认为，学校应该集中精力发展更多的数据智慧-考虑数据的力量以构建通往更好未来的途径。这样做意味着所有的教育者，无论是父母还是老师，都应明智地使用数据：考虑数据的用途和不内容，在较大的社会背景下考虑数据，并着眼于孩子生活中的过往经历和趋势，以深思熟虑地制定计划。未来。

教育研究越来越多地鼓励教师扩展数据的定义，以包括超出法定评估范围的数据来源：课堂观察数据，与学生进行的一对一对话记录以及有关学生在解决数学问题时如何说话和打手势的视频。

这些形式的数据一起使用，可以描绘出一个更加细腻的孩子的照片，捕获状态指示测试无法衡量的方面。

父母和老师可能会想到更多的数据点，这些数据点开始指向儿童时期所发挥的更大的社会，文化和经济动力。

Mac的Lexile得分不能说明他对阅读北极圈中的狗两个星期没有兴趣。但是，有关Mac喜欢在家中做什么的数据将提供有关潜在书籍主题的补充信息。MetaMetrics不知道妈妈忘了送午餐去学校，他拒绝在自助餐厅吃饭。Mac在做这些数学工作表时感到非常震惊。在处理数学工作之前，对Mac的社会情感状态进行快速评估可以解释他在测试中途已经精疲力尽。

麦克是一位享有特权的白人男性，没有肩负任何种族主义，性别歧视或经济不稳定的压力，这是许多学生的日常现实，而这些事实被一个单一的指标完全抹去了。例如，对欺凌和焦虑的快速评估可以有意义地为教师和父母精心设计一个MetaMetrics表。

从那里，成年人(希望与学生一起)可以思考这些补充数据点，以制定计划，解决阅读和数学表现不如所有人期望的各种原因。

认真教育就是要以数据智慧为指导原则。