Анализ условий, в которых вы находитесь, для TPD@Scale

Методы получения и сбора данных

Для получения данных, необходимых для решения некоторых из вышеперечисленных вопросов, необходимо использовать широкий спектр методов. Могут быть различные ситуации: данные необходимо собрать; данные есть и их достаточно; данные есть, но их недостаточно.

Количественные данные

Количественные данные, скорее всего, уже имеются для ряда направлений, связанных с образованием, на национальном или международном уровне — например, данные и связанные с ними базы данных, созданные Международной ассоциацией по оценке достижений в области образования (IEA) и Международным исследованием качества чтения и понимания текста (PIRLS), а также в отчетах и документах национальных правительств. Данные также будут иметься на институциональном уровне, где эти данные были собраны в результате стандартных процедур документирования.

Чем шире охват базы данных, тем выше опасность того, что она была создана не для оценки масштаба ПРУ или изучения вопросов, связанных с предоставлением равных возможностей, а в каких-то иных целях. Таким образом, базы данных необходимо проверять на предмет их эффективности для решения вопросов равных возможностей в соответствии с местными условиями. Например, есть ли соответствующие отдельные группы данных о конкретных меньшинствах или уязвимых группах? Дают ли эти данные общие цифры или показывают структуру распределения? Насколько они актуальны для ПРУ и обучения например, данные, связанные с обеспечением равных возможностей в отношении доступа к учебной программе, результатами оценки, школьной успеваемостью и/или соответствующими педагогическими методами и практиками.

С другой стороны, базы данных на уровне класса, скорее всего, будут более полезны для отдельных учителей, но часто они не используются максимальной эффективно, а вопросы обеспечения равных возможностей не попадают в выборку. Такие данные, например, могут свидетельствовать о том, что некоторые учителя смогли повысить стандарты успеваемости благодаря применению определенной методики преподавания, а другие учителя нет, потому что не применяли эту методику. У персонала должно быть достаточно времени и возможностей для интерпретации данных, определения вопросов, которые возникают на их основе, определения того, как и кому лучше ответить на эти вопросы (т.е. на каком уровне) и какие последующие действия необходимо предпринять.

Качественные данные

Они в основном имеют отношение к процессам, взглядам и непосредственному опыту, связанным с профессиональным развитием и взаимодействием с учащимися. Эти данные появляются на межличностном уровне и основываются на личных рассказах в ходе интервью/фокус-групп/сессий обратной связи — в любом пространстве, где участники процесса профессионального развития могут прокомментировать то, как в результате участия в программах изменились или не изменились их модели поведения или понимания педагогики. При сборе данных необходимо учитывать мнение всех тех, кто вовлечен в деятельность по ПРУ (учителей, организаторов мероприятий), а также вспомогательного персонала, на чью работу повлияют изменения в работе учителя (например, помощников учителя), и тех, кто на себе испытывает изменения в подходе к преподаванию (например, учащихся, других коллег по профессии).

Взаимодополняемость количественных и качественных данных

Хотя между этими двумя типами данных существует некоторое различие, их можно рассматривать как взаимодополняющие, а не как отдельные базы данных для принятия решений. Любые количественные данные нуждается в интерпретации, и на эту интерпретацию будет влиять контекст, усложняющий. Любые выводы на основе количественных данных будут зависеть от психометрического, социокультурного и ситуационного подходов (Ercikan and Roth, 2006). Качественные данные могут оспаривать количественные данные, подвергая их сомнению и стремясь получить доказательства причинно-следственных связей. Таким образом, очень важно, чтобы при оценке ПРУ применялся совместный, комплексный подход, для того, чтобы политики, законодатели и практики могли работать вместе как для выявления сильных методов работы, так и для исправления слабых.