Alles is data

Inhoudsopgave Voorwoord .................................................................................................................................................... V Bedankt ...................................................................................................................................................... VII Inleiding ........................................................................................................................................................ 1 1.

Wat zijn data? ....................................................................................................................................... 7 1.1 Data vind je overal ....................................................................................................................... 7 1.2 Voorbeelden van data uit het werk van leerlingen ..................................................................... 8 1.3 Data binnen de school............................................................................................................... 10 1.3.1 Het belang van data....................................................................................................... 10 1.3.2 Welke soorten data kun je onderscheiden binnen de school? ..................................... 11 1.4 Data uit werk en toetsen op groepsniveau bekijken................................................................. 13 1.4.1 Methodeafhankelijke toetsen........................................................................................ 13 1.4.2 Methodeonafhankelijke toetsen.................................................................................... 15 1.4.3 Vergelijking methodeafhankelijke en methodeonafhankelijke toetsen ....................... 21 1.5 Data uit interactie verder bekijken............................................................................................ 21 1.6 Samenvatting ............................................................................................................................ 25

2.

Duiden van data.................................................................................................................................. 27 2.1 Betekenis van data .................................................................................................................... 27 2.2 Betekenis geven aan data ......................................................................................................... 28 2.3 Data duiden in vier stappen ...................................................................................................... 29 2.3.1 Stap 1: Voorspellen........................................................................................................ 29 2.3.2 Stap 2: Visueel maken ................................................................................................... 30 2.3.3 Stap 3: Observeren ........................................................................................................ 33 2.3.4 Stap 4: Vragen stellen ................................................................................................... 34 2.4 Voorbeelden en oefeningen met data uit het werk van leerlingen........................................... 35 2.4.1 Voorbeeld individueel rekenwerk.................................................................................. 35 2.4.2 Oefening individueel rekenwerk.................................................................................... 39 2.4.3 Voorbeeld individueel taalwerk ..................................................................................... 41 2.4.4 Oefening individueel taalwerk....................................................................................... 44 2.5 Voorbeelden en oefeningen met data uit werk en toetsen op groepsniveau .......................... 46 2.5.1 Voorbeeld methodeonafhankelijk groepsoverzicht ...................................................... 46 2.5.2 Voorbeeld methodeafhankelijk groepsoverzicht .......................................................... 49 2.5.3 Oefening groepsoverzicht.............................................................................................. 52 2.6 Voorbeelden en oefeningen met data uit interactie ................................................................. 52 2.6.1 Voorbeeld verbale en non-verbale reacties van leerlingen .......................................... 52 2.7 Samenvatting ............................................................................................................................ 55

3.

Doelen stellen .................................................................................................................................... 57 3.1 Hoe stel je goede doelen voor je onderwijs? ............................................................................ 57 3.1.1 Hanteerbaar .................................................................................................................. 58 3.1.2 Meetbaar ....................................................................................................................... 59 3.1.3 Uitdagend ...................................................................................................................... 60

III

Alles is Data - Werken met data in de klas

3.2

3.3

3.4

3.5

3.6

3.7

Waar heb je rekening mee te houden als je doelen stelt?........................................................ 62 3.2.1 Kerndoelen .................................................................................................................... 62 3.2.2 Referentieniveaus.......................................................................................................... 62 3.2.3 Leerlijnen ...................................................................................................................... 63 Hoe werk je met doelen in een doorgaande lijn? ..................................................................... 64 3.3.1 Doelen in groepsplannen .............................................................................................. 65 3.3.2 Doelen in een periode- of weekoverzicht...................................................................... 65 Hoe zorg je voor passende doelen voor al je leerlingen? ......................................................... 66 3.4.1 Dezelfde doelen voor iedereen?.................................................................................... 66 3.4.2 Indelen in differentiatiegroepen.................................................................................... 67 Hoe zorg je voor betrokken leerlingen?.................................................................................... 68 3.5.1 Interesse wekken voor doelen....................................................................................... 68 3.5.2 Samen met de leerling doelen stellen en delen ........................................................... 69 3.5.3 Leerlingen laten reflecteren op eigen werk en resultaten........................................... 70 Hoe verzamel je data bij je doelen? .......................................................................................... 71 3.6.1 De afzwaaier .................................................................................................................. 71 3.6.2 De quiz ........................................................................................................................... 71 3.6.3 De feedback van je leerlingen ....................................................................................... 73 3.6.4 Het logboek.................................................................................................................... 74 Samenvatting ............................................................................................................................ 76

4.

Van data en doelen naar doen ........................................................................................................... 77 4.1 Een cyclisch proces: data in 4D ................................................................................................ 77 4.2 Tips om je data en doelen om te zetten in handelen ................................................................ 80 4.3 Samenvatting ............................................................................................................................ 86

5.

Samen werken in een datateam........................................................................................................ 87 5.1 Data verwerken in een team ..................................................................................................... 87 5.2 Kenmerken van een goed team ................................................................................................ 88 5.3 Werken in datateams ................................................................................................................ 89 5.3.1 Samen data analyseren................................................................................................. 89 5.3.2 Een goede sfeer binnen een datateam ......................................................................... 90 5.3.3 Intervisie binnen het datateam ..................................................................................... 92 5.4 Feedback geven en ontvangen .................................................................................................. 92 5.5 Het belang van een datacoach .................................................................................................. 94 5.6 Voorbereiden op een datateambijeenkomst ............................................................................. 95 5.7 Wat neem je mee uit een datateambijeenkomst? .................................................................... 96 5.8 Data in de professionele leergemeenschap ............................................................................. 97 5.9 Samenvatting ............................................................................................................................ 97

Literatuur .................................................................................................................................................... 99 Bijlagen...................................................................................................................................................... 101 Bijlage 1 ..................................................................................................................................................... 102 Bijlage 2 ..................................................................................................................................................... 103 Bijlage 3 ..................................................................................................................................................... 104

IV

Inleiding

De laatste tijd is er in het onderwijs veel aandacht voor opbrengstgericht werken en voor het verbeteren van leerprestaties. Opbrengsten, presteren, deze termen roepen misschien de vraag bij je op of het alleen maar om resultaten gaat in het onderwijs...

Als je resultaten ziet als de cijfers aan het einde van de rit, als de opbrengst van je inspanningen, is dat inderdaad een wat eenzijdige focus op resultaten. In feite heb je er in de klas dan ook niet heel veel profijt van. Resultaten zijn dan alleen een score, een getal. Resultaat is dan te vergelijken met een sporter die een bepaalde tijd over een rondje heeft gedaan.

Maar, als je weet hoe snel de sporter déze wedstrijd was, kun je zijn prestatie ook vergelijken met de tijd van zijn vorige race. Is hij sneller of langzamer dan de vorige keer over de finish gekomen?

Van deze informatie kan de sporter wat leren. Weet hij waarom hij nu 0.30 seconden sneller is dan de vorige keer? Als hij dat weet, kan hij wellicht zijn volgende prestatie nog verder verbeteren. Hij zal zijn race moeten analyseren, bijvoorbeeld door te bekijken wat heeft bijgedragen aan de betere prestatie.

Op eenzelfde manier kun je omgaan met resultaten in de klas. Hoe scoort een leerling deze keer, hoe scoorde hij de vorige keer, en wat heeft hij geleerd? Op die manier wordt opbrengstgericht werken meer dan een getal alleen, het wordt heel interessant voor je werk in de klas.

Dit boek gaat over de wijze waarop je resultaten kunt gebruiken om leren en lesgeven continu te verbeteren. Het gaat dus niet alleen om leerprestaties als uitkomst, maar om resultaten als informatie voor je handelen in de klas. Dit boek laat zien hoe je in je klas kunt werken met data en hoe je je lesgeven stuurt op basis van die data. Kortom: hoe je datagestuurd werkt in de klas.

De aanloop naar dit boek: datagestuurd werken en de Robuuste aanpak …

In de school en in je klas heb je er dagelijks mee te maken: resultaten van toetsen, aanvullende testgegevens, individueel werk van leerlingen, dagelijkse observaties en registraties. En dan hebben we vast nog niet alles opgenoemd. Al deze data zijn voor jou als leerkracht een belangrijke bron van informatie op basis waarvan je samen met leerlingen en ouders keuzes maakt. Bijvoorbeeld de keuze voor vervolgonderwijs, voor de toewijzing van leerlingen aan een arrangement in je groepsplan, of voor het vaststellen van de onderwijsbehoeften van leerlingen.

Toch waren een aantal Rotterdamse scholen ervan overtuigd dat zij méér met hun data konden doen. Deze scholen wilden meer informatie uit de data halen én ze wilden de data beter benutten om nog beter onderwijs aan te kunnen bieden aan hun leerlingen.

Deze scholen besloten deel te nemen aan de Robuuste aanpak. Zij hebben op schoolniveau inzicht gekregen in de toetsresultaten van hun leerlingen en werkten volgens de cyclus van het Onderwijs1

Alles is Data - Werken met data in de klas

continuüm CED-Groep® (Struiksma en Rurup, 2009). Besturen en directies hadden daarmee gereedschap in handen om analyses te maken van de leeropbrengsten, en op basis van de bevindingen besluiten te nemen voor interventies. Vanuit de scholen kwam de vraag hoe zij datagestuurd en opbrengstgericht werken schoolbreed kunnen invoeren.

Na het eerste jaar Robuuste aanpak merkten de scholen uit Rotterdam dat ze heel goed met die data moesten kunnen werken om er ook echt meer uit te kunnen halen. Ze moesten goed weten wat hun data inhielden en hoe ze die konden gebruiken. Ook merkten de scholen dat er een andere manier van samenwerken ontstond.

Dit leidde tot de volgende pijlers van de Robuuste aanpak: • Data is overal te vinden in de school en in de klas. Het schoolteam moet data leren herkennen, interpreteren, uitlokken en toepassen. Leerkrachten leren zichzelf vragen stellen als: Wat zie ik? Wat vertelt mij dat? Wat betekent dat voor mijn volgende les?

• De structuur in de school moet ruimte bieden voor datagestuurd werken. De school realiseert een datacultuur, waarin het schoolteam gericht over data praat. Met als doel data te vertalen in effectieve lespraktijken. … plus aandacht voor de internationale aanpak van datagestuurd werken …

Voor dit boek hebben we naast de Robuuste aanpak in Nederland ook gekeken hoe leerkrachten in andere landen met data werken, in de school en in de klas. Met name in Amerika is er al meer ervaring opgedaan met het werken met data.

Jay Marino (2004) is de grondlegger van ‘Continuous improvement through teamwork, collaboration & shared leadership’. Volgens zijn opvatting werken teams (zowel leerkrachten als leerlingen) op een onderzoeksmatige manier samen om (verbeter)doelen van de school te realiseren. Hierbij wordt ieders inbreng gerespecteerd. Het team is gericht op aantoonbare opbrengsten op basis van data. Doordat het team zo leert samenwerken, kunnen zij ook toekomstige vraagstukken de baas.

Een continue verbetering dus.

In de ‘Uncommon Schools’ wordt gewerkt met data volgens het gedachtengoed van BambrickSantoyo (2010). Bambrick-Santoyo presenteert een raamwerk voor datagestuurd onderwijs en de professionalisering die hiervoor nodig is binnen de school: 1. Toetsen – Wat is de grens voor leren?

2. Analyse – Wat gebeurde er en waarom?

3. Actie – Verander de instructie om het leren te verbeteren 4. Cultuur – Creëer condities voor succes Ook in deze werkwijze is sprake van een datagerichte cultuur, waarin het team samenwerkt aan het verbeteren van instructie met als doel het leren te verbeteren. De ‘Uncommon Schools’ tonen aan dat het mogelijk is op een datagestuurde werkwijze, met hoge verwachtingen de leerresultaten te verbeteren van groepen leerlingen. Leerlingen van wie voorheen níet werd verwacht dat zij hun leerresultaten zouden verbeteren (zie ook www.uncommonschools.org).

2

Inleiding

In dit boek kom je een aantal verwijzingen naar Bambrick-Santoyo tegen. Bambrick-Santoyo biedt namelijk een aantal praktische middelen om data bij doelen te verzamelen en om leerlingen te betrekken bij het stellen van doelen en het sturen van het leerproces.

De aanpak van Alles is Data is tot slot voor een belangrijk deel gebaseerd op Nancy Love, die heel succesvol is in de Verenigde Staten met het ‘Using Data Project’. Zij stelt dat leerkrachten hogere leerresultaten kunnen bereiken door gebruik te maken van data (Love, 2009). Als zij over data spreekt, bedoelt zij daarmee niet alleen de Cito-toetsen die wij in Nederland veel gebruiken en die veel gebruikt worden om leeropbrengsten op schoolniveau te evalueren. Zij bedoelt data in een bredere zin van het woord: van toetsgegevens op schoolniveau tot dagelijkse gegevens die je in de klas bijhoudt.

Met behulp van een datacoach leert de leerkracht data herkennen, interpreteren en toepassen. Elke leerkracht vormt met een aantal collega’s een datateam waarin hij frequent leeropbrengsten analyseert. … en een aanvulling met drie praktische vragen We hebben de datagestuurde aanpak aangevuld met drie praktische vragen. De leerkracht kan met deze drie vragen zijn lessen op de juiste manier aanpassen: 1. Wat zie ik? - Data herkennen 2. Wat betekent dit? - Data interpreteren 3. Wat betekent dit voor mijn volgende les? - Data vertalen naar handelen Data vormen op deze manier feedback voor de leerkracht. De data helpen de leerkracht om de juiste feedback aan de leerling te geven. Door data te analyseren met de voorgaande drie vragen, kan de leerkracht beoordelen of en waarom zijn les effectief is geweest.

Hattie (2009) concludeert uit meta-analyses over effectieve interventies binnen scholen dat feedback een krachtige voorspeller is van succesvol leren. Data zijn voorwaardelijk om goede feedback aan leerlingen te kunnen geven. Hij stelt daarbij dat het grootste effect op het leren plaatsvindt als leerkrachten leren van hun eigen lessen en als de leerkracht leerlingen helpt hun eigen leerkracht te worden.

Werken met data in de klas Uit wetenschappelijk onderzoek (Hattie & Timperley, 2007) blijkt de leerkracht een goede voorspeller van leeropbrengsten. De Inspectie van het onderwijs (2010) geeft aan dat leerkrachten die opbrengstgericht werken in de klas: • hoge verwachtingen van hun leerlingen hebben; • een goed leerstofaanbod samenstellen voor leerlingen die het eindniveau van groep 8 niet halen; • het leerstofaanbod en de instructie afstemmen op de behoeften van de leerlingen; • procesgerichte feedback geven.

Alles is Data - Werken met data in de klas Zowel de ervaringen met de Robuuste aanpak als kennis van de ervaringen in het buitenland met datagestuurd werken, hebben geresulteerd in dit boek Alles is Data.

3

Alles is Data - Werken met data in de klas

In dit boek lees je over het herkennen, interpreteren, uitlokken en toepassen van data. Zo lees je uitgebreid hoe je data kunt gebruiken voor je les. We leggen ook de link naar doelen, bijvoorbeeld in de groepsplannen. Ook lees je hoe je in datateams samen kunt werken aan het analyseren en toepassen van data. Als je (nog) meer wilt weten over samenwerken aan data in een team, kun je informatie opvragen over de praktische Alles is Data – toolkit (CED-groep, 2011), die is samengesteld in samenwerking met scholen. Deze toolkit bevat materialen die je direct kunt gebruiken in je datateam, zoals presentaties en werkvormen.

Inhoud Het boek Alles is Data - Werken met data in de klas bestaat uit de volgende vijf hoofdstukken: 1. Dit boek gaat over data in de school. Bijvoorbeeld concrete data, zoals een reactie van een leerling op je instructie, het werk van een leerling, een observatie van hoe een leerling een bepaalde taak aanpakt of hoe hij zich voelt, maar ook data in de vorm van een cijfer of een score op een toets. Je ziet dat je op school met meer data te maken hebt dan je misschien in eerste instantie dacht! Na het bekijken van de voorbeelden en het maken van de oefeningen van het eerste hoofdstuk, ben je in staat verschillende soorten data in je dagelijkse praktijk te herkennen.

2. Als je de verschillende typen data goed in beeld hebt, is het belangrijk om betekenis te geven aan de data. Op een planmatige manier betekenis geven aan data, noemen we het duiden van data. In het tweede hoofdstuk lees je hoe je betekenis geeft aan data in vier stappen. Na het lezen van het tweede hoofdstuk ben je in staat om verschillende soorten data in je klas te begrijpen en te gebruiken. Je snapt wat de data betekenen en je kunt gericht vragen stellen die je helpen om je les te verbeteren.

3. Met de resultaten van de data-analyse kun je doelen stellen voor je klas. Dit is dan ook het onderwerp van het derde hoofdstuk. Je stelt vast waar je naar toe gaat en wat je wilt bereiken.

Ook in deze fase is werken met data belangrijk, omdat de data je kunnen vertellen hoe het met de doelen staat die je gesteld hebt. Na het lezen van dit hoofdstuk kun je doelen stellen die hanteerbaar, meetbaar en uitdagend zijn. Je weet voor welke termijnen je doelen kunt stellen en hoe je gedifferentieerd met die doelen kunt werken in de klas. Je kent een aantal concrete werkvormen waarmee je data verzamelt bij de doelen en je kent een aantal manieren waarop je de betrokkenheid van leerlingen bij hun doelen en resultaten kunt vergroten.

4. Wat ga je vervolgens op basis van je data en doelen anders doen? Wij vinden dat er maar ĂŠĂŠn persoon is die daar het beste zicht op heeft, en dat ben jij! Als leerkracht weet je als geen ander wat jouw leerlingen nodig hebben. Met behulp van de tips in dit hoofdstuk heb je gereedschap in handen om je data-analyse en gestelde doelen te gebruiken om je volgende les vorm te geven.

5. Na het lezen van dit hoofdstuk kun je aan de slag met datagestuurd werken in een datateam. Je hebt handvatten om jezelf op een datateam voor te bereiden en om feedback te geven.

Voorbeelden en oefeningen Om het werken met data voor je te vergemakkelijken, vind je in dit boek voorbeelden en oefeningen.

Met deze oefeningen kun je de informatie uit dit boek direct op je eigen situatie toepassen.

De voorbeelden in dit boek zijn niet uitputtend. Waarschijnlijk heb je in je eigen school ook andere toetsoverzichten en leerlingwerk. Werken met data is in dit boek gericht op rekenen en taal. Dat wil niet zeggen dat we andere leerstofgebieden niet belangrijk vinden. We hopen dat je na het lezen juist zin krijgt om met dit boek in de hand ook in data van andere vakgebieden te duiken. Je kunt

4

Inleiding

met de opgebouwde kennis en vaardigheden dezelfde aanpak toepassen op je eigen data, ook als dit een ander type data is. Je datacoach kan je hierbij ondersteunen.

Kortom, al lezende vergroot je met dit boek je kennis over data. Met de oefeningen in het boek doe je daarnaast de vaardigheden op die je nodig hebt om samen met de leerlingen met de data aan de slag te gaan in j贸uw klas.

Succes!

5