डेटा ड्रिवेन इंस्ट्रक्शन नामक कोर्सों की श्रृंखला में यह पहला कोर्स है। इस कोर्स में हम जानेंगे कि डेटा ड्रिवेन इंस्ट्रक्शन क्या है और शिक्षक के रूप में अपने निर्देश पहुंचाने के लिए हम इस डेटा को कैसे एकत्रित कर सकते हैं।
अबाउट द कोर्स
यह सफर शुरू करने के लिए धन्यवाद। यह कोर्स कक्षा निर्देश श्रेणी के अंतर्गत आता है। शिक्षक के काम में समय-समय पर बहुत महत्वपूर्ण निर्णय लेना शामिल होता है जो छात्रों को सफलता या विफलता की ओर ले जाएंगे। निर्णय लेने में आपका साथ देने के लिए एक मित्र होने की कल्पना करें। डेटा ही वह मित्र है जो आपके छात्रों को सर्वश्रेष्ठ देने के लिए शिक्षक अभ्यास को मजबूत करने में आपकी मदद करेगा। इस कोर्स में हम जांचेंगे कि शिक्षकों के तौर पर अपने इंस्ट्रक्शन में डेटा ड्रिवेन होने की आवश्यकता क्यों है। हम यह भी समझेंगे कि डेटा का संग्रह और उपयोग कैसे हमें बेहतर शिक्षक बनाता है। अंत में, हम ऐसा छात्र डेटा एकत्र करने के कई तरीके सीखेंगे जो प्रकृति में समग्र है।
स्टैंडर्ड्स
यह कोर्स निम्नलिखित मानकों को पूरा करता है:
• टीचिंग अज लीडरशिप स्टैंडर्ड्स
a. C-2 छात्र उपलब्धि और बड़े लक्ष्यों के बीच अंतर तथा प्रगति को प्रभावित करने वाली छात्र की आदतों या कार्यों को पहचानें
b. C-3 डेटा जुटाकर (जैसे, TAL रूब्रिक का उपयोग करके) छात्र प्रदर्शन के प्रमुख पहलुओं में योगदान देने वाले शिक्षक कार्यों को अलग करें और शिक्षक के प्रदर्शन पर चिंतन करें
c. C-4 शिक्षक के कार्यों का कारण बने अंतर्निहित कारकों (जैसे, ज्ञान, कौशल, मानसिकता) को पहचानें
d. C-6 डेटा संग्रह, चिंतन और सीखना के चक्र के बाद, अधिकतम प्रभाव के लिए कोर्स को आवश्यकानुसार (बड़े लक्ष्यों, निवेश रणनीतियों, योजना, निष्पादन और/या अथकता से) समायोजित करें।
e. E-6 मूल्यांकन करें और मूल्यांकन में छात्रों के प्रदर्शन पर नजर रखें ताकि शैक्षणिक, व्यवहार और निवेश लक्ष्यों पर छात्रों की प्रगति से शिक्षक और छात्र अवगत हों
• सीईएनटीए स्टैंडर्ड्स:
a. SA.2.1b: मूल्यांकन डेटा का मात्रात्मक और गुणात्मक रूप से विश्लेषण करने की क्षमता।
b. SA.2.1c: मूल्यांकन प्रदर्शन विश्लेषण के जरिये छात्र-विशिष्ट और सामान्य गलत धारणाओं को गहराई से समझने की क्षमता।
c. SA.3.1a: विभिन्न विषयों की छात्र-विशिष्ट और सामान्य गलत धारणाओं से निपटने के लिए शिक्षण रणनीतियों की पहचान करने की क्षमता।