當美國教育數據不好的時候（四）

當美國教育數據不好的時候（一）

當美國教育數據不好的時候（二）

當美國教育數據不好的時候（三）

她說:“有些地方的頭幾年數據很混亂，這就是它的樣子。”

可以肯定的是，數據差異不僅僅是錯誤數據輸入的結果。也可以由動力驅動更好看,就被認為是今年早些時候的一項調查顯示,1 3特區公立學校于2017年畢業的學生不應該收到證書由于缺少太多的類或不當信譽恢復課程。

還有一種情況是，將生命注入一種方便的統計數據中，這種統計數據很好地配合了敘事的執行，但在使用之前沒有進行檢查。上周，在智利舉行的第一次20國集團教育峰會上，教育部長貝琪?德沃斯(Betsy DeVos)重申，2030年的工作崗位中有85%尚未創造出來。

“你把所有這些東西都扔進了攪拌機，突然之間，我對今天早上我確定的事情就不那么確定了，”pono說。“我不是那種說不要用數據來為你的決定提供信息的人。并不是說我們不應該在這方面做得更好或忽視它，但它應該讓我們更善于思考。你必須讓事情看起來比實際情況更好的動機，你知道，這是一項涉及利益沖突和數據信心的大型研究。

無論如何，數據差異可能會對研究人員、實踐者和決策者在現實世界中產生影響，他們會對如何管理學校系統做出重要決定，并最終對注冊這些系統的學生產生影響。

啟示,只有一小部分的學生哥倫比亞特區的報道應該畢業畢業,例如,動搖了教育改革社區,這多年來被該地區的fastest-improving國家,另一個是收獲的好處更嚴格的標準,新老師評估和補償模型,并增加學校的選擇。事實上，許多其他城市地區都把這個地區看作是大規模改進的典范。

科瓦爾斯基很快指出，這個國家只有大約10年的時間處于“數據生成有用環境”，對數據的需求比以往任何時候都要高。

例如，一項新的“數據質量運動”(Data Quality Campaign)民調顯示，教師和家長了解數據的價值，并希望利用數據來決定如何最好地教育學生。

她表示:“我認為，我們的調查顯示，人們普遍認為數據是教育決策的關鍵策略。”“這種程度的信任和需求，應該推動必要的資源，讓最需要的人掌握高質量的數據。”

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