王 萍，傅澤祿

(1.華南師范大學(xué) 文學(xué)院，廣東 廣州 510631；2.廣東科學(xué)中心，廣東 廣州 510006)

數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)：大數(shù)據(jù)時代美國學(xué)校改進的有力工具*

王 萍1，傅澤祿2

(1.華南師范大學(xué) 文學(xué)院，廣東 廣州 510631；2.廣東科學(xué)中心，廣東 廣州 510006)

大數(shù)據(jù)時代如何有效地利用數(shù)據(jù)形成決策的洞察力是當(dāng)今教育研究領(lǐng)域倍受關(guān)注的話題。隨著信息技術(shù)的發(fā)展和對學(xué)生學(xué)習(xí)評價的需求不斷增加，美國各學(xué)區(qū)已逐漸接受了數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)，并將其作為支持學(xué)校改進的工具。為了讓我國教育工作者全面了解這一新型工具，該研究在明確數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的概念及其產(chǎn)生背景的基礎(chǔ)上，對數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)的基本要素、實施步驟進行了說明，并以美國紐約教育局為例分析了該系統(tǒng)在實踐中的應(yīng)用和面臨的挑戰(zhàn)。研究表明，數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)有助于學(xué)區(qū)和學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)利用數(shù)據(jù)制定一個用于持續(xù)改進的藍(lán)圖。了解這一工具并反思我國的教育現(xiàn)狀，對推動我國利用數(shù)據(jù)提升學(xué)校教育質(zhì)量的研究具有重要意義。

大數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)；學(xué)校改進

自計算機和網(wǎng)絡(luò)進入教育應(yīng)用以來，以信息化技術(shù)對數(shù)據(jù)進行分析來驅(qū)動決策的努力就已開始。決策可以由三種方式分別或混合驅(qū)動：直覺、經(jīng)驗和邏輯。雖然有時直覺和經(jīng)驗在決策過程中是無可替代的，但通過邏輯方式做出決策通常被認(rèn)為具有高確定性的特點，更易于被接受。數(shù)據(jù)是填充邏輯過程的基石，大數(shù)據(jù)正在改變決策的驅(qū)動方式，由直覺和經(jīng)驗驅(qū)動決策開始向數(shù)據(jù)驅(qū)動決策(Data-Driven Decision Making, DDDM)轉(zhuǎn)化。數(shù)據(jù)驅(qū)動決策在當(dāng)今美國教育研究領(lǐng)域倍受關(guān)注。2010年美國國家教育統(tǒng)計中心指出，近5.16億美元的聯(lián)邦資金用于發(fā)展各州的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施，其中包括通過州級縱向數(shù)據(jù)系統(tǒng)(the Statewide Longitudinal Data System, SLD)資助項目來支持學(xué)區(qū)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施[1]。當(dāng)前數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)已成為美國各學(xué)區(qū)利用數(shù)據(jù)支持學(xué)校改進的有力工具。那么什么是數(shù)據(jù)驅(qū)動決策？它是怎樣產(chǎn)生的？數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)包括哪些基本要素？其實施步驟是什么？在實踐中是如何應(yīng)用的？利用數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)改進學(xué)校會面臨怎樣的挑戰(zhàn)？這些正是本文所要探討的問題。

一、數(shù)據(jù)驅(qū)動決策及其產(chǎn)生的背景

2013年，福斯特·普羅沃斯特(Foster Provost)和湯姆·福塞特(Tom Fawcett)在《數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的關(guān)系》一文中將數(shù)據(jù)驅(qū)動決策定義為“基于對數(shù)據(jù)的分析，而不是僅僅依靠直覺進行決策的實踐”[2]。在教育領(lǐng)域中應(yīng)用數(shù)據(jù)驅(qū)動決策這一概念是模仿工業(yè)和制造業(yè)的全面質(zhì)量管理、組織學(xué)習(xí)和持續(xù)改進等成功做法。這些做法強調(diào)組織改進是通過對不同類型的數(shù)據(jù)作出迅速反應(yīng)而得以提升的。這些數(shù)據(jù)包括諸如材料成本之類的輸入數(shù)據(jù)，諸如生產(chǎn)速率之類的過程數(shù)據(jù)，諸如缺陷率之類的結(jié)果數(shù)據(jù)以及包含員工和顧客意見的滿意度數(shù)據(jù)[3]。數(shù)據(jù)驅(qū)動決策在教育中是指收集、分析、報告和使用數(shù)據(jù)用于學(xué)校改進的過程[4]。在對學(xué)區(qū)利用數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)作為學(xué)校改進工具的報告中，美國學(xué)習(xí)點協(xié)會(Learning Points Associates)強調(diào)“在利用數(shù)據(jù)改進決策之前，重要的是理解數(shù)據(jù)究竟是什么？”數(shù)據(jù)的操作性定義是指學(xué)區(qū)和學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)使用的多種信息和知識資源，例如有關(guān)學(xué)生年級水平、人口、語言熟練度、國家標(biāo)準(zhǔn)評價、真實性評價、教師自編測驗、教學(xué)實踐、作業(yè)和年級平均成績等[5]。

在美國，學(xué)校收集數(shù)據(jù)已經(jīng)幾十年，然而許多學(xué)區(qū)或?qū)W校管理者直到最近才發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)在學(xué)校改進方面的力量。近期大家對數(shù)據(jù)的關(guān)注是由“不讓一個孩子掉隊”(NCLB)法案所引發(fā)的。隨著技術(shù)的最新進步和對學(xué)生學(xué)習(xí)評價的需求不斷增加，許多學(xué)區(qū)或?qū)W校管理者發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的作用已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了NCLB的報告要求。如今全國各地具有超前意識的學(xué)區(qū)開始采用數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)，不僅要分析測試分?jǐn)?shù)和學(xué)生成就，還要分析如何縮小學(xué)生之間的成績差距，提升教師素質(zhì)，改進課程，分享學(xué)校和學(xué)區(qū)的最佳實踐，與關(guān)鍵利益相關(guān)者更有效地溝通教育問題，促進家長在教育過程中的參與以及加強與教育團體的對話。無論人們是否同意立法的范圍和意圖，NCLB已將全國各地對教育數(shù)據(jù)的重視提升到了一個新水平。

由于NCLB，現(xiàn)在學(xué)校管理者需要負(fù)責(zé)監(jiān)控并改善學(xué)生的表現(xiàn)，提高教師的教學(xué)效率。這種報告通常需要一個用于數(shù)據(jù)收集和分析的復(fù)雜系統(tǒng)。為了推進NCLB，各州和大部分學(xué)區(qū)都需要安裝某種形式的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。然而，普通的系統(tǒng)通常是由一部分通過各種接口松散連接的電子表格、數(shù)據(jù)庫和紙質(zhì)報告組成的，難以全面、綜合地對數(shù)據(jù)進行檢索和分析。今天許多學(xué)區(qū)都將NCLB作為推進數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的催化劑。這些學(xué)區(qū)使用數(shù)據(jù)驅(qū)動決策完善其技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施，使數(shù)據(jù)收集和分析程序正規(guī)化，并且要求基于數(shù)據(jù)，而非假設(shè)做出明智的決策。例如，許多學(xué)區(qū)都面臨著緊張的預(yù)算和有限的資源，不得不作出削減項目的艱難決定。因為安置了數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)，管理者可以快速、輕松地分析出學(xué)生參加這些項目與其他諸如學(xué)生出勤、紀(jì)律事件和學(xué)生成績等指標(biāo)之間的相關(guān)性，從而清晰地了解每個項目的有效性。當(dāng)被迫要削減這些項目時，管理者就可以根據(jù)實時的事實和數(shù)字，而不是情感或假設(shè)來淘汰某些無效的項目[6]。

總之，如果沒有一個正式的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，各個學(xué)區(qū)往往無法發(fā)現(xiàn)和解決發(fā)生在學(xué)校層面的關(guān)鍵問題。由數(shù)據(jù)引發(fā)的反饋可以幫助學(xué)校確認(rèn)是否在正確的軌道上行進，以提高學(xué)生成績，同時了解進展的快慢。數(shù)據(jù)驅(qū)動決策為學(xué)校提供了學(xué)區(qū)、教師、學(xué)生和家長可以訪問大量信息的路徑。今天學(xué)校可讓關(guān)鍵決策者利用數(shù)據(jù)作出更明智的決策，從而提升學(xué)校的整體性能，提高學(xué)生成績。

二、數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)的基本要素

隨著數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展，進一步有效地利用數(shù)據(jù)形成決策的洞察力成為可能，數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)得以發(fā)展。一個全面、綜合的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)是通過數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換和加載(Extraction, Transformation and Loading Tool, ETL)工具將來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并到數(shù)據(jù)倉庫里的。然后利用數(shù)據(jù)分析工具進行分析和處理，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識，最后利用決策支持工具和諸如需求評估、專業(yè)發(fā)展和培訓(xùn)之類的咨詢支持服務(wù)，幫助相關(guān)人員基于數(shù)據(jù)作出決策，如下圖所示。學(xué)區(qū)可以根據(jù)自己的具體需要和預(yù)算考慮，選擇實施這個系統(tǒng)的全部或部分，用以支持學(xué)校改進。下面對這個系統(tǒng)的基本要素進行具體介紹。

數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)的基本要素[7]

(一)多樣化的數(shù)據(jù)來源

決策支持多樣化的數(shù)據(jù)來源。這些多樣化數(shù)據(jù)來自學(xué)生信息系統(tǒng)(Student Information Systems,SIS)、人力資源(Human Resources,HR)、資金以及評價等不同功能的數(shù)據(jù)庫。其中，評價數(shù)據(jù)庫中涵蓋了從國家測驗、基準(zhǔn)評價到基于學(xué)校或課堂層面開發(fā)的專業(yè)測驗的所有測試數(shù)據(jù)。

(二)數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換和加載工具

數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換和加載工具(ETL)是數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫之間的接口。該工具將從各種異構(gòu)數(shù)據(jù)源中抽取數(shù)據(jù)，并按照預(yù)先設(shè)計好的規(guī)則進行轉(zhuǎn)化清洗，處理一些屬性難以統(tǒng)一規(guī)范的數(shù)據(jù)、冗余數(shù)據(jù)、錯誤數(shù)據(jù)或者是異常數(shù)據(jù)，目的是讓用戶對問題進行補救并維護數(shù)據(jù)質(zhì)量，最后再將數(shù)據(jù)加載到目標(biāo)數(shù)據(jù)倉庫中。這是建立數(shù)據(jù)倉庫的必要基礎(chǔ)。

(三)數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)倉庫是在數(shù)據(jù)庫已大量存在的情況下，為進一步挖掘數(shù)據(jù)資源、為決策需要而產(chǎn)生的，它并不是所謂的“大型數(shù)據(jù)庫”。數(shù)據(jù)倉庫是一個專門的中央儲存器(Central Repository)，用來保存從多個數(shù)據(jù)庫經(jīng)ETL工具選取的已有數(shù)據(jù)，并為上層應(yīng)用提供統(tǒng)一的用戶接口，用以完成數(shù)據(jù)查詢和分析[8]。一個精心設(shè)計的數(shù)據(jù)倉庫可用作一個強大的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)的基礎(chǔ)層。數(shù)據(jù)倉庫主要是研究和解決從數(shù)據(jù)庫中獲取信息的問題。

(四)數(shù)據(jù)分析工具

數(shù)據(jù)分析工具是推動數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)的“引擎”。這是一個用戶界面友好、非隱秘的報告分析工具，其職責(zé)是對駐留在各種數(shù)據(jù)源或數(shù)據(jù)倉庫中的信息進行挖掘、預(yù)測和分析。它通常提供一個集成報告工具，讓用戶能實時地、預(yù)先格式化地定制報告，從而讓那些最需要利用其加快分析和改進工作的人得到數(shù)據(jù)。工作人員可以在短短幾分鐘內(nèi)對一個主題進行詳細(xì)分析，調(diào)查其他原因或相互關(guān)系，從各個角度分析結(jié)果。

(五)決策支持工具

在數(shù)據(jù)處理方面，最大的難度就是對信息處理的不完全和不規(guī)范化。而且這些數(shù)據(jù)有時會有一些不肯定的性質(zhì)，使得人們很難做出判斷。決策支持工具的作用就是對大量數(shù)據(jù)進行深入、詳細(xì)的了解和分析，然后進行推測。決策支持工具需要通過建議并描述正確的措施來進一步推動分析，以幫助管理者和教育者重視數(shù)據(jù)分析工具所強調(diào)的問題。該工具通過為管理者、教師和工作人員提供建議、實時警報和自動化行動，創(chuàng)建了一種持續(xù)改進的文化氛圍。

(六)咨詢支持服務(wù)

許多提供數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)的供應(yīng)商還提供諸如需求評價(Needs Assessment)、專業(yè)發(fā)展和培訓(xùn)之類的咨詢支持服務(wù)。有了需求評價，供應(yīng)商就可直接與學(xué)區(qū)一起對技術(shù)、基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)、前期的教育組織目標(biāo)進行確認(rèn)，并提供一個虛擬的實施路線圖。實施過程開始時，重要的是確保系統(tǒng)用戶能學(xué)會運用合適有效的策略，以利用數(shù)據(jù)支持并促進學(xué)生學(xué)習(xí)，從而實現(xiàn)更高的運營效率。有些供應(yīng)商還會提供專業(yè)發(fā)展和培訓(xùn)服務(wù)，將其作為數(shù)據(jù)驅(qū)動決策包的一部分。起初尋找這些可提供數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)的供應(yīng)商看起來很困難。美國研究中心發(fā)表了一份名為《學(xué)生正處于危險之中的教育》(the Education of Students Placed At Risk)的報告。這份報告概述了一個學(xué)生數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)應(yīng)具備的所有特征，同時指出盡管沒有一個單獨的供應(yīng)商能提供具備所有這些特征的系統(tǒng)，但管理員還是應(yīng)確認(rèn)那些對學(xué)區(qū)而言最重要的特征，然后基于這些所確認(rèn)的需求來選擇一個供應(yīng)商[9]。

三、數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)的實施步驟

就最基本的形式而言，數(shù)據(jù)驅(qū)動決策主要是收集合適的數(shù)據(jù)，以有意義的方式分析數(shù)據(jù)，讓有需要的人能獲取數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)提高學(xué)校效能和學(xué)生成績，最后與關(guān)鍵利益相關(guān)者溝通數(shù)據(jù)驅(qū)動決策。雖然各學(xué)區(qū)的需求和資源可能會有所不同，但一般來說實施一個數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)需要以下五個基本步驟。

(一)數(shù)據(jù)收集與審核

在實施數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)之前，學(xué)區(qū)或?qū)W校領(lǐng)導(dǎo)應(yīng)具有收集數(shù)據(jù)的廣闊視野，收集多種類型的數(shù)據(jù)，而不是僅僅收集高利害測驗數(shù)據(jù)，用以滿足接受聯(lián)邦資金或達(dá)成NCLB所需的年度進步(Annual Yearly Progress, AYP)的管理要求。因為當(dāng)涉及到學(xué)生的學(xué)習(xí)問題時，任何單一的測驗都無法完全顯示國家或地方標(biāo)準(zhǔn)及課程所規(guī)定的有關(guān)學(xué)生能理解什么，能做什么的全景。一旦學(xué)區(qū)確定好了收集數(shù)據(jù)的范圍，下一步就是進行審核，確認(rèn)已收集的數(shù)據(jù)并判斷不同的數(shù)據(jù)源能否兼容。如果無法兼容，學(xué)區(qū)應(yīng)查找影響數(shù)據(jù)兼容的因素。隨后，學(xué)區(qū)有必要確認(rèn)所需的額外數(shù)據(jù)。為了確認(rèn)額外數(shù)據(jù)，可以采取數(shù)據(jù)收集的多維方法?？梢赃M行創(chuàng)造性思考，超越傳統(tǒng)的事務(wù)型數(shù)據(jù)庫的范圍，同時收集量化數(shù)據(jù)和質(zhì)性數(shù)據(jù)。其中，質(zhì)性數(shù)據(jù)源包括對教師、學(xué)生、家長的訪談和問卷調(diào)查、教師日志、另類評價(Alternative Assessments)等。最后，學(xué)區(qū)還要決定數(shù)據(jù)收集的頻率，是以每天、每周、每月、每年的頻率，還是數(shù)年才收集一次？[10]

(二)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化管理

數(shù)據(jù)收集與審核之后，接著就需要先將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，再利用標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化也就是統(tǒng)計數(shù)據(jù)的指數(shù)化。就最簡單的形式而言，數(shù)據(jù)驅(qū)動決策就是將數(shù)據(jù)元素(Data Element)相互關(guān)聯(lián)，并探索影響學(xué)生和教師表現(xiàn)的積極因素和消極因素。數(shù)據(jù)元素是計算機科學(xué)術(shù)語，它是數(shù)據(jù)的基本單位，在計算機程序中通常作為一個整體進行考慮和處理。如果收集數(shù)據(jù)元素的過程還沒有被標(biāo)準(zhǔn)化，將數(shù)據(jù)元素相互關(guān)聯(lián)幾乎是不可能的。因此，首先要考慮開發(fā)一套適用于整個組織的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。這些基本的標(biāo)準(zhǔn)包括消除用紙系統(tǒng)(Eliminating Paper Systems)、直接向可兼容的計算機系統(tǒng)輸入所有數(shù)據(jù)、用通用鍵(Universal Keys)來組織數(shù)據(jù)等。其中，通用鍵是指全球唯一標(biāo)識符(Globally Unique Identifiers, GUIDs)，在 Windows 系統(tǒng)中稱之為 Class ID，縮寫為CLSID。對于不同的應(yīng)用程序、文件類型、OLE對象、特殊文件夾以及各種系統(tǒng)組件，Windows 都會分配一個唯一表示它的ID代碼。因此，通用鍵主要用于數(shù)據(jù)集成。數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)以及其合成數(shù)據(jù)都需要具有標(biāo)識。

同樣重要的還有為特定數(shù)據(jù)元素分配所有權(quán)。一個明確的責(zé)任鏈會提高數(shù)據(jù)質(zhì)量及其完整性。這也是一個理想的介入時機，在這個過程中對學(xué)區(qū)的信息系統(tǒng)進行評價，以確定其是否能勝任數(shù)據(jù)收集和分析。第一選擇應(yīng)是最大限度地利用現(xiàn)有的信息系統(tǒng)。如果不行，那么可能只有去尋找能兼容數(shù)據(jù)管理的供應(yīng)商。

需要注意的是，教育機構(gòu)的技術(shù)供應(yīng)商擁有越來越多的教育數(shù)據(jù)，因此必須劃出一條清晰的底線，明確供應(yīng)商可以怎樣利用這些數(shù)據(jù)。例如，美國的《家庭教育權(quán)利和隱私法案》(FERPA)和《健康保險流通與責(zé)任法案》(HIPAA)，就有了很清晰的限制，包括禁止將客戶的數(shù)據(jù)用于商業(yè)用途。教育客戶也聲明，不能讓供應(yīng)商獲取學(xué)生數(shù)據(jù)用于廣告和市場推廣中[11]。

(三)數(shù)據(jù)分析

在美國，教育改革一直都是媒體、政治家和社區(qū)利益相關(guān)者多年來審查的重點。由于學(xué)校改進在教育改革中備受關(guān)注，因此對所有收集到的數(shù)據(jù)進行準(zhǔn)確、毫無偏見的解釋則顯得尤為重要。在進行數(shù)據(jù)分析時，需要采取一些措施。

1.為系統(tǒng)用戶提供在職培訓(xùn)

數(shù)據(jù)驅(qū)動決策需要新的知識和技能。系統(tǒng)用戶不僅要了解基本的電子表格和諸如過濾、排序之類的數(shù)據(jù)庫技術(shù)，同時還要熟悉諸如因果關(guān)系、相關(guān)性和數(shù)據(jù)分解(Data Disaggregation)之類的基本的數(shù)據(jù)分析概念。系統(tǒng)用戶要確保自己選擇的供應(yīng)商能提供這些培訓(xùn)，將其作為數(shù)據(jù)決策包的一部分。

2.采取一個收集數(shù)據(jù)的長期策略

當(dāng)解釋數(shù)據(jù)時，對單一的測驗分?jǐn)?shù)做出反應(yīng)容易出現(xiàn)最常見的錯誤。為了正確地測量進步和變化，有必要進行縱向測量(Longitudinal Measurement)。縱向測量每年都堅持進行，測量學(xué)生在不同時期的在校學(xué)習(xí)是否取得相對意義上的進步，收集的是縱向數(shù)據(jù)集(Longitudinal Data)?？v向數(shù)據(jù)集將學(xué)生個體在不同時間的測試成績聯(lián)系起來，以供學(xué)校和政府用來分析它們在何種程度上有效提高了學(xué)生成績。結(jié)合學(xué)生的先前成績，學(xué)校和政府將提供“增值”措施。因此，這種方法也經(jīng)常被稱為“增值方法”。

3.進行“下鉆”的數(shù)據(jù)挖掘以尋找實情

數(shù)據(jù)很豐富，而信息往往很匱乏，數(shù)據(jù)挖掘的目的是從數(shù)據(jù)庫里挖掘到信息、知識。多維數(shù)據(jù)挖掘中有“上卷”(Roll Up)和“下鉆”(Drill Down)兩種方式。其中，“下鉆”的數(shù)據(jù)挖掘過程是一種分解數(shù)據(jù)的有效方法。它從一般性問題開始，然后將問題“由上而下”地挖掘成更小的部分。這樣挖掘得到的數(shù)據(jù)可能是有益的，但也可能會造成誤導(dǎo)。例如，當(dāng)你將一組數(shù)據(jù)挖得越深，可以應(yīng)用的樣本就越小，最后得出的結(jié)論反而越不準(zhǔn)確。因此，要注意不要將數(shù)據(jù)組挖掘到太小以至于難以得出令人信服的結(jié)論的程度[12]。

4.當(dāng)數(shù)據(jù)可以應(yīng)用時就應(yīng)解釋和分享結(jié)果

沒必要等到收集了所有數(shù)據(jù)，才開始進行分析。在這個過程的早期，一旦所有信息都可以應(yīng)用了，學(xué)區(qū)就可以開始觀察可能導(dǎo)致更明智的決策的重要趨勢。美國東密歇根大學(xué)教育領(lǐng)導(dǎo)學(xué)的教授羅恩·威廉姆森(Ron Williamson)曾指出，“數(shù)據(jù)本身對校長和教師將其用于學(xué)校改進目標(biāo)而言，并不是很有用。只有當(dāng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成了信息，這些信息被用來激發(fā)有關(guān)學(xué)校未來方向的對話，數(shù)據(jù)利用在學(xué)校改革中才具有重要意義?！盵13]數(shù)據(jù)分析的實踐方面還包括幫助教師和管理人員學(xué)會如何解釋數(shù)據(jù)，并在實施中使用最佳資源和策略。

(四)致力于持續(xù)改進

越來越多的學(xué)校、學(xué)區(qū)開始使用數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)以保證持續(xù)改進。學(xué)區(qū)如果確認(rèn)了數(shù)據(jù)中的關(guān)系或差距，就可以采取最重要的一步，即做出改變和解釋新策略。無論用于改變的決策是大還是小，做出最明智的決策的關(guān)鍵都是考慮數(shù)據(jù)的可用性。數(shù)據(jù)分析沒有盡頭，學(xué)區(qū)工作人員只要理解了如何有效地使用數(shù)據(jù)，那么確認(rèn)收集、分析數(shù)據(jù)的新機會就變得越來越容易。學(xué)區(qū)應(yīng)繼續(xù)尋找舊問題的答案，包括新信息，因為還可利用并做出新的、更明智的決策。一旦做出這些決策，確認(rèn)關(guān)系并實施補救措施的過程就又重新開始了。

具有遠(yuǎn)見的學(xué)區(qū)會將自己學(xué)校的表現(xiàn)與全國其他名列前茅的學(xué)校進行對比，在明確差距的基礎(chǔ)上，通過借鑒頂尖學(xué)校的成功方法或其他改進措施，從而提出行動方法，以彌補自身的不足。這是基準(zhǔn)化分析法(Benchmarking, BMK)的體現(xiàn)。若做得好的話，基準(zhǔn)化分析法有助于學(xué)區(qū)了解什么才是有效的，他們使用的關(guān)鍵策略效果如何，哪些改進是可能的或有必要的，以及如何借鑒其他成功學(xué)區(qū)的最佳實踐。

(五)交流結(jié)果

要讓數(shù)據(jù)對教師和校長有用，數(shù)據(jù)必須是可信的。利益相關(guān)者必須對數(shù)據(jù)有信心，相信數(shù)據(jù)反映了自己學(xué)校的實際情況。為了建立公眾支持，提升團隊信心，一個有效方法是為關(guān)鍵利益相關(guān)者展示學(xué)校和學(xué)區(qū)是如何為結(jié)果負(fù)責(zé)的。共享數(shù)據(jù)時應(yīng)采用易于閱讀的圖表和簡短、沒有術(shù)語的報告形式，這樣不僅可以讓團隊成員知道學(xué)校是基于數(shù)據(jù)做出明智的決策，還可以創(chuàng)建團隊對公立教育所面臨的問題有更深層次的理解。

學(xué)區(qū)不應(yīng)僅依靠媒體來傳達(dá)信息。有限的時間和空間，加上缺乏對完整信息的了解，往往會導(dǎo)致媒體只報告基本事實，而這通常因為沒有提供數(shù)據(jù)背后的細(xì)節(jié)而產(chǎn)生誤解。許多成功的學(xué)區(qū)直接向其團隊報告信息。這種做法是使用一個學(xué)校報告卡或年度表現(xiàn)報告。該報告用來指導(dǎo)在不同學(xué)校的論壇以及家長、工作人員和學(xué)校董事會的會議上有關(guān)學(xué)生表現(xiàn)和教育優(yōu)先權(quán)(Education Priorities)的討論。培訓(xùn)教師和校長促進這些協(xié)商，以確保每個人都關(guān)注數(shù)據(jù)，關(guān)注數(shù)據(jù)所反映的有關(guān)學(xué)生表現(xiàn)以及如何改進課堂教學(xué)的信息。

四、數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)的應(yīng)用

那么在實踐中人們?nèi)绾螒?yīng)用數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)？下面以美國紐約教育局(New York City Department of Education,NYCDOE)為例進行具體介紹。

紐約市教育局是美國最大的教育系統(tǒng)，擁有超過100萬的學(xué)生和8萬名教師。長期以來，紐約市面臨著一系列阻礙學(xué)生成績提高的影響因素，例如學(xué)生總?cè)藬?shù)中有423694名是由公共資金援助支持的，153134名學(xué)生接受了特殊教育服務(wù)。其他影響因素還包括高度集中的貧窮、無家可歸、種族隔離和藥物成癮、教師和學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)的高流動頻率以及文化斷裂、缺乏技術(shù)支持等。2001年，紐約市教育局在卡耐基公司的資助下與“成長網(wǎng)絡(luò)”(the Grow Network)公司簽訂了為3-8年級開發(fā)數(shù)據(jù)驅(qū)動決策工具的協(xié)議[14]。該協(xié)議涉及到的教師有3萬人，學(xué)區(qū)和學(xué)校的教學(xué)領(lǐng)導(dǎo)有5千人，以及1200所學(xué)校近40萬的學(xué)生。這展示了紐約市教育局為了提高學(xué)校系統(tǒng)多層面的教育決策質(zhì)量，在將標(biāo)準(zhǔn)化評價數(shù)據(jù)與支持性的教學(xué)資源相鏈接方面作出了前所未有的努力。

“成長網(wǎng)絡(luò)”負(fù)責(zé)發(fā)布NYCDOE數(shù)據(jù)報告，即采用紙質(zhì)和在線報告的形式向校長、教師和家長出示相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)化測試結(jié)果，并附有反應(yīng)行動(Responsive Action)的具體建議。“成長網(wǎng)絡(luò)”以3-8年級的學(xué)生為主體，其目標(biāo)是使用標(biāo)準(zhǔn)化評價數(shù)據(jù)，再加上支持性資源和專業(yè)發(fā)展，用以提高教學(xué)實踐的質(zhì)量和學(xué)生的學(xué)習(xí)成績?！俺砷L網(wǎng)絡(luò)”最后將提交四種不同的數(shù)據(jù)報告，這些報告反映的是針對不同目標(biāo)群的不同觀點，如下表所示。

“成長網(wǎng)絡(luò)”數(shù)據(jù)報告的觀點

“成長網(wǎng)絡(luò)”為了給最終的報告準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，做了大量的數(shù)據(jù)清洗(Data Cleaning)和處理工作。該系統(tǒng)最終將學(xué)生的標(biāo)準(zhǔn)化測試數(shù)據(jù)組織在為教師、學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)和家長定制的報告中。對于管理者，報告提供的是有關(guān)學(xué)校的概述，并展示了班級、教師層面的數(shù)據(jù)。對于教師，報告提供的是有關(guān)班級范圍重點(Class-Wide Priorities)的概述，同時將學(xué)生按照州立表現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)進行分組，支持教師對學(xué)生個體的強項和弱項的關(guān)注。對于家長，報告則解釋了測試目標(biāo)，他們孩子的表現(xiàn)以及父母可在哪些方面幫助孩子提高成績。報告按照分?jǐn)?shù)將數(shù)據(jù)進行匯總并排名，同時還根據(jù)紐約州的表現(xiàn)等級進行分組。表現(xiàn)等級從“遠(yuǎn)低于標(biāo)準(zhǔn)”(1級)到“遠(yuǎn)高于標(biāo)準(zhǔn)”(4級)分為四級。

在開學(xué)后不久，教育者還會收到一份關(guān)于當(dāng)前學(xué)生的分類數(shù)據(jù)(Disaggregated Data)的紙質(zhì)報告。由于這些學(xué)生的數(shù)據(jù)被測試區(qū)(Test Areas)分解了，教育者同時會獲得一個受密碼保護的在線帳戶，用以訪問完整的測試數(shù)據(jù)。教師可以利用在線信息系統(tǒng)查找并比較學(xué)生個體的數(shù)據(jù)。學(xué)生的分類是按照單項測試和技能項來排名并分組的。

除了測試報告之外，及“成長網(wǎng)絡(luò)”網(wǎng)站還具有兩項附加功能，即支持教師的分析和教學(xué)決策。首先，網(wǎng)站會提供有關(guān)州立標(biāo)準(zhǔn)的信息，及測試技能和概念的定義。管理者和教師經(jīng)常引用這些資料作為所提供信息的一個重要組成部分。其次，所報告的數(shù)據(jù)鏈接了一些為教師、管理者提供的教學(xué)材料和資源。為了在課堂層面促進基于標(biāo)準(zhǔn)的學(xué)習(xí)，這些教學(xué)材料和資源提出了一些有關(guān)活動和教學(xué)策略的建議。報告還鏈接了經(jīng)紐約市教育局批準(zhǔn)的外部資源，目的在于幫助教師收集更多的課程材料并反思自己的課堂組織。盡管此數(shù)據(jù)決策系統(tǒng)大部分依靠來自其他資源的現(xiàn)有數(shù)據(jù)，但是系統(tǒng)的分析組成部分還是提供了按學(xué)科、技能項聚集的數(shù)據(jù)。此外，系統(tǒng)提出了課堂組織的不同模型，例如異構(gòu)分組、同構(gòu)分組等[15]。

總的來說，美國紐約教育局這一案例讓我們看到了技術(shù)和報告功能的進步為學(xué)校創(chuàng)造了在教育系統(tǒng)的多層面使用測試數(shù)據(jù)用于決策的新機遇。在調(diào)查中，大部分教師表明及時獲得顯示學(xué)生個體表現(xiàn)的數(shù)據(jù)，有助于做出因材施教的決策，或者是基于學(xué)生在朝向目標(biāo)專項技能的具體表現(xiàn)進行分組。管理者也指出，“成長網(wǎng)絡(luò)”有助于他們確認(rèn)班級層面、年級層面和學(xué)校層面的長處和弱項，然后在此基礎(chǔ)上做出有關(guān)學(xué)校計劃、教師專業(yè)發(fā)展活動等方面的決策[16]。

五、數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)

當(dāng)今實施數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)面臨著一系列挑戰(zhàn)。這些利用數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)改進學(xué)校有待解決的難題也是未來研究的方向。

(一)如何啟動數(shù)據(jù)驅(qū)動決策？

萬事開頭難。學(xué)區(qū)實施數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)，以支持學(xué)校改進所面臨的最大挑戰(zhàn)之一就是要明確從哪里開始。要克服啟動的困難，辦法之一是找到整個組織的“數(shù)據(jù)領(lǐng)軍人物”(Data Champions)。許多學(xué)區(qū)選擇了在一個特定學(xué)校、項目或?qū)W生小組中較小規(guī)模地試行數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)。通過展示數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)的成功，讓人們能夠建立信任，并培養(yǎng)“數(shù)據(jù)信徒”(Data Believers)。這些信徒應(yīng)來自系統(tǒng)的各個層面，并表現(xiàn)出對數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的熱情。他們的熱情會迅速蔓延，感染其他同事，營造勢頭，從而增加學(xué)區(qū)購買數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)的可能性。這可能需要一定的時間，但對于管理者和其他學(xué)區(qū)領(lǐng)導(dǎo)人在一起確保全員參與此過程而言是至關(guān)重要的。

成功啟動數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)還需要以團隊的方式，特別是教育局和督學(xué)之間的合作。學(xué)區(qū)的期望應(yīng)是明確的、可衡量的、可達(dá)到的，同時還必須明確個人的作用。在實施數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)的早期階段，要求學(xué)區(qū)領(lǐng)導(dǎo)先指出可行之路。督學(xué)和學(xué)校董事會則必須發(fā)揮重要但不同的作用。督學(xué)一般扮演的角色是：首先是將學(xué)校董事會對學(xué)校的愿景轉(zhuǎn)化為基于數(shù)據(jù)的可測量的目標(biāo)；然后與學(xué)區(qū)教師、職員、家長和其他團隊的利益相關(guān)者一起工作，在規(guī)定日期之前完成計劃目標(biāo)；接著收集數(shù)據(jù)，并顯示清晰、穩(wěn)定的進展；最后在慶祝成功的同時又指出不足，與學(xué)校董事會一起修改基于數(shù)據(jù)的改進計劃。學(xué)校董事會一般扮演的角色是：首先是建立一個基于數(shù)據(jù)的學(xué)校愿景，顯示到目前為止所實現(xiàn)的哪些進步是必要的；然后向管理者、其他員工以及利益相關(guān)者闡述如何評價學(xué)區(qū)的表現(xiàn)；接著通過綜述相關(guān)數(shù)據(jù)以評價學(xué)區(qū)朝向具體目標(biāo)的進展；最后修正目標(biāo)和基于數(shù)據(jù)的改進計劃。

(二)如何克服來自數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)能力的挑戰(zhàn)？

對致力于支持所在學(xué)區(qū)的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)的領(lǐng)導(dǎo)人而言，還需要克服來自數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)能力(Data Capacity)的挑戰(zhàn)。

對學(xué)區(qū)和學(xué)校而言，提出措施來保證數(shù)據(jù)質(zhì)量是至關(guān)重要的。數(shù)據(jù)質(zhì)量包括：(1)使用多種措施確保相關(guān)性，以及從多個數(shù)據(jù)集進行三角測量的能力；(2)確保數(shù)據(jù)是很好地組織在一起，并且以一種容易解釋的數(shù)據(jù)來顯示；(3)使用已經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化和凈化的準(zhǔn)確數(shù)據(jù)；(4)在數(shù)據(jù)“保質(zhì)期”過期之前，讓數(shù)據(jù)對于利益相關(guān)者群體而言是有效的；(5)為了分析多個因素，對數(shù)據(jù)進行分解。沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，利益相關(guān)者群體會失去對數(shù)據(jù)價值的信任，甚至?xí)a(chǎn)生失望。最糟糕的是，教育工作者會使用質(zhì)量差的數(shù)據(jù)，即舊的、沒有分解的，或是以混亂、錯誤的方法呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)，然后得出有關(guān)學(xué)區(qū)、學(xué)校所需的錯誤結(jié)論。這可能會導(dǎo)致實際上會造成傷害的“數(shù)據(jù)驅(qū)動”行為的發(fā)生。

同樣，與數(shù)據(jù)質(zhì)量緊密相連的數(shù)據(jù)能力也一樣重要。沒有訪問、理解和使用可利用的數(shù)據(jù)的能力，不管數(shù)據(jù)質(zhì)量的高低，都不會導(dǎo)致有意義的數(shù)據(jù)使用。事實上沒有數(shù)據(jù)能力，一個組織擁有的數(shù)據(jù)越多，對數(shù)據(jù)的處理就越少。如果數(shù)據(jù)質(zhì)量是燃料的話，那么數(shù)據(jù)能力是把燃料轉(zhuǎn)化為能源的“發(fā)動機”。數(shù)據(jù)能力包括：(1)組織性因素，諸如支持?jǐn)?shù)據(jù)使用的團隊結(jié)構(gòu)、合作規(guī)范、明確的角色和職責(zé)等；(2)從多個數(shù)據(jù)源整合數(shù)據(jù)的技術(shù)；(3)以容易解釋的形式，讓多個用戶獲取數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)訪問；(4)數(shù)據(jù)素養(yǎng)和評價素養(yǎng)技能，這樣數(shù)據(jù)用戶就知道如何分析多種類型的數(shù)據(jù)，并正確地解釋結(jié)果。

(三)如何創(chuàng)建數(shù)據(jù)驅(qū)動文化？

數(shù)據(jù)驅(qū)動決策對當(dāng)今的決策管理模式提出了挑戰(zhàn)。在數(shù)據(jù)缺乏的時候，組織內(nèi)核心管理人員的直覺和經(jīng)驗在決策過程中發(fā)揮重要作用。從直覺和經(jīng)驗驅(qū)動決策向數(shù)據(jù)驅(qū)動決策轉(zhuǎn)化的過程可能并不順暢，那些沒有足夠靈活性來適應(yīng)大數(shù)據(jù)趨勢、創(chuàng)造數(shù)據(jù)驅(qū)動決策模式和文化的學(xué)區(qū)也可能會在競爭中失敗。信息化系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)分析中可能會強調(diào)協(xié)作分析和過程公開，這就需要學(xué)區(qū)創(chuàng)造適宜的數(shù)據(jù)驅(qū)動文化，并把握好直覺和經(jīng)驗驅(qū)動決策與數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的關(guān)系。

數(shù)據(jù)驅(qū)動文化只有在數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)能力得以保證的情況下才能發(fā)展。當(dāng)組織相信持續(xù)改進，并定期把信念付諸實踐，就會產(chǎn)生強大的數(shù)據(jù)驅(qū)動文化。具有強大數(shù)據(jù)驅(qū)動文化的學(xué)校和學(xué)區(qū)強調(diào)合作是獲取成功的基石，同時準(zhǔn)許教師和管理者為其所負(fù)責(zé)的事做出決策。強大的數(shù)據(jù)驅(qū)動文化元素包括：所有利益相關(guān)者群體承諾更好地利用數(shù)據(jù)；清晰界定數(shù)據(jù)使用的愿景；對教學(xué)的效用以及數(shù)據(jù)在提高教學(xué)和學(xué)習(xí)方面的價值持有信心；通過學(xué)校和學(xué)區(qū)領(lǐng)導(dǎo)調(diào)整對數(shù)據(jù)使用建模；要求教師為教學(xué)變化的結(jié)果負(fù)責(zé)；所有層級形成合作文化；致力于教學(xué)和項目改進。

當(dāng)評價學(xué)校和學(xué)區(qū)在何種程度上呈現(xiàn)了數(shù)據(jù)驅(qū)動文化時，需思考的一系列問題包括：是否所有關(guān)鍵的利益相關(guān)者承諾為了持續(xù)改進而使用數(shù)據(jù)？人們是否要對數(shù)據(jù)在學(xué)校和課堂層面的使用負(fù)責(zé)？工作人員之間的合作是否得到了高度重視？學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)是否將數(shù)據(jù)驅(qū)動決策建模作為其角色和責(zé)任的一個重要方面？教師是否相信數(shù)據(jù)可以而且應(yīng)該用來告知教學(xué)？教師對利用與學(xué)生學(xué)習(xí)有關(guān)的數(shù)據(jù)來改變教學(xué)是否持有開放的態(tài)度？[17]

六、結(jié)語

最近幾年，人們對“大數(shù)據(jù)”的關(guān)注越來越多。利用以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的決策來解決諸多領(lǐng)域問題成為大數(shù)據(jù)時代的顯著特征。對于學(xué)校管理者，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)可以查看年級、全校乃至整個學(xué)區(qū)的學(xué)生的學(xué)習(xí)情況。如果發(fā)現(xiàn)低效的課堂和學(xué)習(xí)表現(xiàn)不佳的學(xué)生群體(根據(jù)性別、收入情況等劃分)，管理者會依據(jù)學(xué)習(xí)分析結(jié)果決定是否給予特定的干預(yù)。對于更大范圍的異常表現(xiàn)，管理者會依據(jù)學(xué)習(xí)分析數(shù)據(jù)調(diào)整管理策略，以適應(yīng)教師更好的教和學(xué)生更好的學(xué)。美國的實踐案例表明，數(shù)據(jù)驅(qū)動決策系統(tǒng)在幫助學(xué)區(qū)和學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)利用數(shù)據(jù)制定一個用于持續(xù)改進的藍(lán)圖方面表現(xiàn)出其積極的作用。

面對大數(shù)據(jù)時代的到來，我們的教育工作者如何利用大數(shù)據(jù)來服務(wù)教育，如何把這些大數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)化成知識，改革傳統(tǒng)教育教學(xué)，這將是一個很大的挑戰(zhàn)。我國教育大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀是數(shù)據(jù)流失比較嚴(yán)重。作為學(xué)校的信息管理部門，網(wǎng)站的信息數(shù)據(jù)，學(xué)生學(xué)籍信息數(shù)據(jù)，學(xué)生每次考試的數(shù)據(jù)……可以說是撲面而來，但問題是基本上用過就廢。雖然教師和學(xué)生的許多教育行為數(shù)據(jù)都可能構(gòu)成大數(shù)據(jù)，但是目前我國學(xué)校較少采集這些數(shù)據(jù)，以及對數(shù)據(jù)進行建模和挖掘。目前學(xué)校比較關(guān)注的是考試數(shù)據(jù)，然而即使是考試數(shù)據(jù)，也沒有得到充分利用。在學(xué)?？荚囬L期只用考試總分作為甄別學(xué)生標(biāo)準(zhǔn)的情況下，客觀上就不存在關(guān)注詳實考試數(shù)據(jù)的需求。當(dāng)前學(xué)校對校內(nèi)考試工作的處理，一般都較少收集詳實的考試數(shù)據(jù)，也較少對考試數(shù)據(jù)作統(tǒng)計分析。由于放棄了通過考試數(shù)據(jù)的統(tǒng)計關(guān)系去發(fā)掘考試和考生水平的相關(guān)信息，考試基本上也無法發(fā)揮對學(xué)生學(xué)業(yè)的診斷作用，教學(xué)就缺乏針對性。這種使考試對教學(xué)的反饋作用徘徊在低層次、低水平的狀態(tài)，構(gòu)成了制約學(xué)校教育質(zhì)量提高的重要因素。因此，如何從學(xué)生和教師的教育行為中隨時采集數(shù)據(jù)，如何借鑒國外經(jīng)驗，最大化地利用數(shù)據(jù)提升學(xué)校教育質(zhì)量成了當(dāng)務(wù)之急。

[1] Ellen B.Mandinach, Edith S.Gummer, Robert D.Muller.The complexities of integrating data-driven decision making into professional preparation in schools of education: It’s harder than you think[EB/OL].http://educationnorthwest.org/webfm_send/1133,2014-02-12.

[2] Irving Wladawsky-Berger.Data-driven decision making: promises and limits[EB/OL].http://blogs.wsj.com/cio/2013/09/27/data-drivendecision-making-promises-and-limits/,2014-02-12.

[3] Marsh, J.A., Pane, J.F., Hamilton, L.S.Making sense of data-driven decision making in education[EB/OL].http://www.rand.org/content/dam/rand/pubs/occasional.../RAND_OP170.pdf,2014-02-12.

[4] University of New Mexico College of Education.Data-based decision making for student success[EB/OL].http://coe.unm.edu/uploads/docs/ipd/issue3.pdf,2014-02-12.

[5][10] Guadalupe H.Simpson.School leaders’use of data-driven decision-making for school improvement: A study of promising practices in two California charter schools[D].Los Angeles:the Falculty of the USC Rossier School of Edcucation Doctor dissertation,2011.

[6][7] John Messelt.Data-Driven Decision Making: A powerful tool for school improvement[R].Sagebrush Corporation, 2004.

[8] 何永.一種元數(shù)據(jù)驅(qū)動數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計與應(yīng)用[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用,2014,(2):13-14.

[9] Jeffrey C.Wayman, Sam Stringfield, Mary Yakimowski.Software enabling school improvement through analysis of student data[EB/OL].http://www.csos.jhu.edu/systemics/datause.htm,2014-02-12.

[11] 朱秋蓉.專題：大數(shù)據(jù)給教育帶來了什么[J].廣東教育(綜合版),2013,(9):68-69.

[12] Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei.數(shù)據(jù)挖掘：概念與技術(shù)[M].北京：機械工業(yè)出版社,2012.

[13] Union Pacific Foundation.Using data for school improvement[EB/OL].http://www.principalspartnership.com/,2014-02-12.

[14] Light D, Wexler D, Heinze J.How practitioners interpret and link data to instruction: Research findings on New York City Schools’ implementation of the Grow Network[DB/OL].http://www.cct.edc.org/sites/cct.edc.org/files/publications/Grow_AERA04_fin.pdf, 2014-02-12.

[15] Breiter, A., Light, D.Data for school improvement: Factors for designing effective information systems to support decision-making in schools[J].Educational Technology& Society, 2006,9 (3) :206-217.

[16] Light, D., Honey, M., Heinze, J., Brunner, C., Wexlar, D., Mandinach,E., Fasca, C.Linking data and learning-the Grow Network study-Summary report[R].New York: EDC’s Center for Children and Technology,2005.

[17] David Ronka, Robb Geier, Malgorzata Marciniak.A practical framework for building a data-driven district or school[EB/OL].http://www.pcgeducation.com,2014-2-12.

王萍：博士，講師，研究方向為教育評價、語文課程與教學(xué)論(2007kecheng@163.com)。

傅澤祿：碩士，講師，研究方向為科學(xué)教育、教育評價(11318462@qq.com)。

2014年3月30日

責(zé)任編輯：馬小強

Data-Driven Decision Making System: A Powerful Tool for American School Improvement in Big Data Age

Wang Ping, Fu Zelu
(1.School of Liberal Arts, South China Normal University, Guangzhou Guangdong 510631;2.Guangdong Science Center, Guangzhou Guangdong 510006)

In the age of big data, How to use data effectively to form an insight into decision-making is a more concerned problem in the fi eld of educational research.With the development of technology and the increased demand for assessing student learning,American districts have been gradually accepted DDDM system, and make it as a powerful tool for school improvement.In order to make educators in our country comprehensively understand this new tool, this paper outlines the background of DDDM, the basic elements and steps involved in implementing a DDDM system, and takes NYCDOE as an example to analyze the practical use of a DDDM system and challeges that a DDDM system has faced.Research shows that a DDDM system can help district and school leaders develop a solid blueprint with data for continuous improvement.It will promote the research on elevating educational quality by using data if we understand the tool and re fl ect on the status of education in our country.

Big Data; Data-Driven Decision Making System; School Improvement

G434

A

1006—9860(2014)07—0105—08

* 本文系2011年教育部人文社會科學(xué)研究規(guī)劃基金項目“中學(xué)教師課程價值取向及對教學(xué)行為的影響研究”(項目編號：11YJA880051)和2012年“solo分類學(xué)在構(gòu)建中小學(xué)生學(xué)業(yè)質(zhì)量檢測體系中的應(yīng)用”(項目編號：2012ZJK014)項目階段性成果。