행동 연구 교육

일반적으로 이 프로젝트를 시작할 때 가르치는 데 마법 같은 솔루션이 있다는 생각을 없애고 싶었습니다. 교육 커뮤니티의 많은 부분이 모든 교육 문제를 해결할 이상한 트릭을 찾는 데 집중하는 것 같습니다. 그리고 나는 아직도 그러한 전략이 존재한다고 믿지 않지만, 만약 있다면 그것이 아마도 Action Research일 것이라는 점을 인정해야 합니다. 행동 연구 교육은 교사가 형성 평가를 사용하여 가르칠 때 데이터를 생성해야 한다는 아이디어입니다. 

이 모델 내에서 교사는 이 데이터 수집을 사용하여 무엇을 가르칠 것인지, 어떻게 가르칠 것인지 스스로에게 알려야 합니다. 예를 들어, 교사가 수업에 쉼표를 사용하는 방법을 가르치려고 시도하고 형성 평가 데이터에서 학생이 진전을 보이지 않는 것으로 나타나면 교사는 이 데이터를 사용하여 수업 방법을 변경해야 한다는 결론에 도달해야 합니다. 재료. 유사하게, 이러한 방법을 사용하면 교사가 학생들이 예상보다 빨리 자료를 마스터했음을 보여주는 형성 데이터를 수집하는 경우 교사는 이 데이터를 사용하여 스스로를 알리고 새로운 커리큘럼으로 이동해야 합니다. 이러한 유형의 접근 방식은 일반 교실 수업을 데이터/증거 중심 수업으로 전환합니다. 

행동 교육은 일반적으로 교사가 접근 방식을 사용하는 과정을 안내하는 복잡한 프레임워크에 의존합니다. 온타리오에서 Building Capacity 시리즈는 특히 협력적 탐구 행동 교육 프레임워크를 옹호합니다. 그러나 이 행동 교육 모델은 실제로 상당히 새롭고 동일한 기본 원칙에 기반을 둔 다른 많은 프레임워크가 존재합니다. LAPIC(Literacy Assessment, Planning, and Instruction Cycle)은 온타리오주의 또 다른 인기 있는 실행 프레임워크이며 RTI(Response to Intervention)는 미국과 호주에서 매우 인기가 있습니다.

이러한 프레임워크는 기본적으로 이를 사용하는 교사가 교실에서 가르치는 방식을 완전히 바꾸도록 강요할 뿐만 아니라 교사가 계속해서 이를 반복하도록 요구하기 때문에 매우 불길하고 위압적으로 보일 수 있습니다. 그러나 그 효능을 뒷받침하는 많은 연구가 있습니다. John Hattie는 예를 들어 RTI의 ES를 1.29로 설정했습니다. 또한 메타 데이터에 따라 순위가 매겨진 읽기 교육 전략 목록에서 가장 높은 순위의 교육 방법론이기도 합니다. 실제로, 파닉스, 유창한 중재 또는 상호 읽기와 같은 다른 많은 인기 있는 읽기 교육 전략보다 훨씬 높은 ES를 가지고 있습니다.

Dylan Wiliam은 우리 팟캐스트에서 RTI의 평균 평균 ES가 매우 높지만 긍정적인 연구보다 부정적인 ES에 대한 RTI 연구가 더 많다고 지적했습니다. 이것은 RTI에 대한 긍정적인 이점을 보여주는 연구가 통계적 이상임을 시사할 수 있지만 주제에 대한 연구의 수가 매우 많다는 점을 감안할 때 이것은 가능성이 거의 없어 보입니다. 예를 들어, 2011년에 수행된  Loan Tran, et al, RTI 메타 분석은 RTI에 대해 107가지 다른 가중 효과 크기를 조사했지만 여전히 95%의 순 긍정적 ES가 .76으로 나타났습니다. 신뢰 구간. 

또한, 고반응자와 저반응자의 차이가 크며, 다수의 상이한 결과를 측정하고 있기 때문에 효과크기가 낮아진 것으로 나타났다. 예를 들어 읽기 공격과 단어 식별에 대한 높은 응답자는 각각 1.28 및 1.53이었고 낮은 응답자는 각각 1.10 및 1.06이었습니다. 더 중요한 것은, 읽기 이해도에 대해 낮은 응답자를 보면 1.43의 ES를 가진 높은 응답자에 비해 낮은 응답자의 ES가 .43이라는 것입니다. 분명히, 이 연구에서 독해에 대한 효과 크기의 이상치는 인위적으로 낮은 전체 평균 ES .76을 생성하고 있습니다. 그러나 이것을 수정하고 읽기 공격과 단어 식별에 대한 모든 효과 크기를 평균화하면 전체 ES는 1.24입니다. 이 ES는 John Hattie의 1.29. 와 매우 유사합니다.

그럼에도 불구하고 RTI 연구를 볼 때 데이터의 변동성이 큰 것으로 보입니다. RTI에 대한 평균 평균 ES가 매우 높다는 사실을 고려할 때 대부분의 RTI 연구는 순 음의 결과를 보여주지만 RTI가 순 양성인 연구에서 결과는 평균 ES보다 훨씬 더 높다고 가정해야 합니다. 제안하다. 개인적으로, 우리가 이 통계적 변동성에서 목격하고 있다고 생각하는 것은 복잡한 교육 개입에 대한 실행의 영향입니다. RTI는 교사를 위한 많은 노력과 훈련을 필요로 하고 효과적으로 구현하고 궁극적으로 많은 동기를 부여합니다. RTI는 진지한 의도 없이 무작정 시행해야 하는 개입이 아닙니다. 

개인적으로 저는 6년 전 퀘벡에서 가르치면서 RTI 모델에 대한 교육을 받았고 그 이후로 어떤 형태의 행동 기반 교육을 사용하고 있습니다. 행동 기반 교육은 내가 가르치는 방법뿐만 아니라 내가 가르치는 실습을 보는 방식을 완전히 바꿨습니다. 내 경험상, 당신이 교사로서  처럼 좋은 일을 하고 있다고 가정하거나 데이터를 수집하지 않을 때 최소한 최선을 다하고 있다고 생각하기 쉽습니다. 그러나 모든 학생이 고등 학습을 할 수 있다는 가정으로 시작한 다음 학생들이 무언가를 성공적으로 배우지 못하고 있음을 보여주는 데이터를 수집하는 경우 문제가 학생에게 있는 것이 아니라 귀하의 방법에 있다고 가정해야 합니다._cc781905-5cde- 3194-bb3b-136bad5cf58d_

수년에 걸쳐, 저는 개인적으로 보다 글로벌한 관점을 취함으로써 개념을 향상시키는 나만의 Action Research 교육 프레임워크를 개발했습니다. 그러나 결국 교사가 어떤 Action Research 교육 프레임워크를 사용하는지가 중요하지 않다고 생각합니다. RTI, Collaborative Inquiry 또는 LAPIC를 사용하든 이 모델은 모두 교사로서 실제 성공 또는 실패 사이의 비밀 베일을 들어 올립니다. 실제적이고 객관적인 형성 데이터를 추적하기 시작하면 누구의 학습인지, 누구의 정보가 아닌지, 학생들이 무엇을 알고 무엇을 모르는지 알 수 있습니다. 개인적으로 나는 더 이상 전통적인 교육 모델의 효과를 믿지 않기 때문에 다시는 전통적인 교육 모델로 전환하지 않을 것입니다. 저는 이러한 프레임워크 중 하나를 일관된 시간 동안 사용하는 모든 교사가 교육 결과를 최소한 두 배로 늘릴 것이라고 굳게 믿습니다. 

참조:

G, Nugent, et al. (2012). 문해 교육자를 위한 행동 연구에 대한 실용 가이드. 국제독서협회. <에서 가져옴https://www.literacyworldwide.org/docs/default-source/resource-documents/a-practical-guide-to-action-research-for-literacy-educators.pdf?sfvrsn=4>.

제이, 해티. (2018). Hattie 순위: 학생 성취도와 관련된 252개의 영향 및 효과 크기 가시적 학습. <에서 가져옴https://visible-learning.org/hattie-ranking-influences-effect-sizes-learning-achievement/>.

Tran, L., Sanchez, T., Arellano, B., & Lee Swanson, H. (2011). 읽기 장애 위험이 있는 어린이를 위한 RTI 문헌의 메타 분석. Journal of Learning Disabilities,_cc781905-5cde-3194-bb3b-136bad5cf38d_424(_cc781905-5cde-994) 3194-bb3b-136bad5cf58d_https://doi.org/10.1177/0022219410378447 

Copyright © 2018 Pedagogy Non Grata  - 판권 소유.