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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/power-of-data-driven-teaching-in-schools/
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课程名称：学校中数据驱动教学的力量 课程概述： 模块1：理解学校中的数据驱动教学 学习目标：定义数据驱动教学及其重要性，了解可用的教育数据类型（学术、行为、出勤）。 主题：数据在现代教育中的角色，学校中关键数据源的概述。 活动：反思—评估学校当前的数据使用情况；案例研究—某学校如何通过数据改善结果。 模块2：收集和组织数据 学习目标：学习收集有意义和准确数据的方法，有效组织数据以便于分析和应用。 主题：数据收集工具和技术（调查问卷、学习管理系统（LMS）、评估），确保道德的数据收集实践。 活动：动手实践—使用数据管理工具（如Google Sheets、Excel或SIS）；讨论—识别机构中的数据缺口。 模块3：分析数据以获取洞察 学习目标：培养解读和分析教育数据的技能，使用数据可视化工具识别趋势和模式。 主题：学生表现和教师有效性的关键指标，数据可视化软件的介绍。 活动：研讨会—创建一个跟踪学生表现的仪表盘；小组练习—解读数据以提出可行的见解。 模块4：将数据应用于教学 学习目标：学习使用数据进行个性化教学和干预，了解基于数据的差异化教学策略。 主题：设计数据驱动的课程计划，利用形成性评估指导教学。 活动：角色扮演—使用数据为不同学习者定制课程；案例研究—成功的干预策略。 模块5：通过数据推动公平 学习目标：利用数据识别和解决教育中的不平等，制定包容性教学策略。 主题：使用数据识别不平等模式，为弱势群体实施针对性干预。 活动：讨论—通过数据解决潜在的无意识偏见；行动计划—为您的学校制定以公平为重点的策略。 模块6：建立数据驱动的文化 学习目标：培养全校范围的对数据驱动决策的承诺，培训员工和利益相关者有效使用数据。 主题：领导在促进数据使用中的角色，克服对数据驱动实践的抵制。 活动：模拟—领导一次数据驱动的教职工会议；研讨会—设计关于数据使用的专业发展课程。 模块7：数据驱动教学的工具与技术 学习目标：探索支持数据收集和分析的技术工具，利用人工智能和教育科技进行预测性洞察。 主题：学习管理系统（LMS）的概述，教育分析中的人工智能介绍。 活动：演示—探索如Power BI、Tableau和AI平台等教育科技工具；实验室—自动化数据报告。 以上课程旨在通过理论与实践相结合，帮助教育工作者充分利用数据，以提升教育质量和公平性。
Module 1:Understanding Data-Driven Teaching in Schools:Learning Objectives:Define data-driven teaching and its significance.Understand the types of educational data available (academic, behavioural, attendance).Topics:The role of data in modern education.Overview of critical data sources in schools.Activities:Reflection: Assess your school's current use of data.Case Study: How a school improved outcomes using data.Module 2: Collecting and Organizing DataLearning Objectives:Learn methods to collect meaningful and accurate data.Organize data effectively for analysis and application.Topics:Data collection tools and techniques (surveys, LMS, assessments).We are ensuring ethical data collection practices.Activities:Hands-on: Using data management tools (Google Sheets, Excel, or SIS).Discussion: Identifying data gaps in your institution.Module 3: Analyzing Data for InsightsLearning Objectives:Develop skills to interpret and analyze educational data.Use data visualization tools to identify trends and patterns.Topics:Key metrics for student performance and teacher effectiveness.Introduction to data visualization software.Activities:Workshop: Create a dashboard to track student performance.Group Exercise: Interpret data to suggest actionable insights.Module 4: Applying Data to InstructionLearning Objectives:Learn to use data for personalized instruction and intervention.Understand strategies to differentiate teaching based on data.Topics:Designing data-informed lesson plans.Using formative assessments to guide teaching.Activities:Role-Play: Customizing a lesson for diverse learners using data.Case Study: Successful intervention strategies.Module 5: Driving Equity Through DataLearning Objectives:Use data to identify and address inequities in education.Develop strategies for inclusive teaching.Topics:Recognizing patterns of inequity using data.Implementing targeted interventions for underserved groups.Activities:Discussion: Addressing unconscious bias with data.Action Plan: Develop an equity-focused strategy for your school.Module 6: Building a Data-Driven CultureLearning Objectives:Foster a school-wide commitment to data-informed decision-making.Train staff and stakeholders to use data effectively.Topics:Leadership's role in promoting data use.Overcoming resistance to data-driven practices.Activities:Simulation: Leading a data-driven staff meeting.Workshop: Designing a professional development session on data use.Module 7: Tools and Technology for Data-Driven TeachingLearning Objectives:Explore technology tools that support data collection and analysis.Leverage AI and EdTech for predictive insights.Topics:Overview of Learning Management Systems (LMS).Introduction to AI in education analytics.Activities:Demo: Exploring EdTech tools like Power BI, Tableau, and AI platforms.Lab: Automating data reporting.
