Leveraging Student Data To Improve IEPs

Återutgiven av Platon

anhängare: 0

Nyckelord:

Lärare genererar och samlar in data om studenternas individuella utbildningsprogram (IEP) dagligen. På grund av antalet intressenter som är involverade i utvecklingen och implementeringen av IEP, kan studentdatauppsättningar finnas i ärendefiler, kalkylblad eller flera program.

Vissa skolledare har turen att lagra sina data i system där IEP-information kan tas in, disaggregeras och hanteras på ett sätt som ger en tydlig bild. Men oftare än inte behöver ledare mer tid, bättre processer och lämpligt verktyg för att hantera data på ett sätt som avslöjar kritiska insikter.

Tekniken har kraften att sammanföra år av student IEP-relaterad data, vilket gör det möjligt för lärare att bättre förstå både hur man servar enskilda elever och var deras program gör skillnad.

Gränserna för manuell IEP-tolkning

När du tänker på stegen som är involverade i att skapa och implementera en IEP, kräver processen en hel del mänskligt ingripande och tolkning. Lärare sätter upp mål med elever och familjer årligen och samlar sedan in information som stödjer dessa mål på olika sätt under året. Helst varierar mål och planer från år till år.

All denna personalisering och finjustering skapar en utmaning för granskarna i deras beslut om huruvida eleverna visar mätbara framsteg inom ett visst område eller inte. Processerna för att förstå de pedagogiska fördelarna med en viss IEP varierar mycket, och i många fall inkluderar lärare som skriver ut IEPs, samlar in tjänsteregister, prestations- och beteendedata och ställer upp dem sida vid sida för att utvärdera om eleverna har gjort meningsfulla vinster för sina mål. Detta och processer som det är tidskrävande och lämnar för mycket utrymme för variation, överblick och fel.

Genom att flytta kalkylblad, formulär och annan information till en webbaserad plattform kan distrikten avsevärt effektivisera datainsamlingen och övervaka flera datatyper under flera år. Lärare kan bättre utvärdera studenternas IEP inom en konsekvent ram, vilket möjliggör en strukturerad granskning och bättre tillförlitlighet mellan bedömare. Distriktsledare kan avgöra om de tjänster eleverna får matchar deras behov. Genom att ta ett datadrivet tillvägagångssätt för individuell IEP-utveckling och granskning, kan ledare, med lämpliga system, samla IEP-data för att titta på hur de bättre kan tjäna elever med funktionsnedsättning som helhet.

Dra nytta av ett fågelperspektiv

Data avslöjar mönster som hjälper lärare att justera individuella elevers mål och tjänster och kan bana väg till förbättring av distriktsprogram. Stegbrunn för distrikt, till exempel, tillåter lärare att använda samlade distriktets IEP-relaterade data för att hjälpa till att besvara efterlevnads- och procedurfrågor på hög nivå, som:

Hur ligger det till med IDEA-indikatorer? Uppfyllde vi våra programmatiska mål i år? Hur är vi jämfört med förra året?
Hur framgångsrikt var vårt distrikt med att slutföra våra IEPs i tid? Finns det några mönster?
Kan vi ta itu med grundorsakerna till problem så att de inte händer igen?
Vilka andra trender ser vi som vi kan undersöka för att bättre förbereda oss för framtiden?

Lika kraftfullt som att besvara dessa frågor för att göra systemiska förändringar, finns det en andra väg ett distrikt kan följa: genom att använda ett dataurval som sträcker sig över tre år kan utbildare utvärdera kvaliteten, fullständigheten och konsekvensen av deras IEP-praxis både på elev- och sammanlagda nivåer.

Utöver att ge en bild av specialundervisningstjänster ur ett efterlevnads- och projektledningsperspektiv, från början av 2024, kommer rätt plattform att visa den pedagogiska fördelen för elever som de får genom att delta i ett program. Dessa plattformar kan inkludera en värmekarta som hjälper ledare att titta på mönster som kan dyka upp i distriktet, som mäter hur bra distriktet presterade i förhållande till:

Bedömningsområden
Nuvarande nivåer
Behovsområden
Mål
Tjänster
Framsteg

En värmekartaanalys visar snabbt ledare var de lyckas och kommer till korta. De kan se om de matchar tjänsterna efter elevernas behov eller gör framsteg från år till år i en specifik skola, årskurs eller inom en viss elevgrupp. Distriktsledare kan justera program och omfördela sina budgetar med hjälp av datadriven information för att ta itu med de områden som kräver mest uppmärksamhet.

Distrikt kan inte slå en väg framåt om deras lärare är uppslukade av manuella processer som misslyckas med att visa utvecklingen av deras program över tid. Genom att investera i teknik lokalt kan distriktsledare stödja sina delstaters IDEA-process och ge deras specialpedagogiska ledarskap möjlighet att få den information som behövs för att informera elever och programförbättringar. Lärare kan sedan flytta fokus från efterlevnad och journalföring till att förbättra elevernas resultat.

Andrew Henry, grundare och VD för Red Cedar Solutions Group

Andrew Henry är grundare och VD för Red Cedar Solutions Group, utvecklaren av Stepwell, en unik plattform som ger resultatstyrd ansvarighet till statliga och lokala utbildningsorgan för övervakning av specialundervisning. Tidigare har Andrew varit lärare, distriktsteknikchef och statlig chef för utbildningsdata.

Senaste inlägg av eSchool Media Contributors (se alla)