老师们在发现优秀学生方面有多擅长?

许多学区使用教师评级量表来识别学生进行高级(即天才)编程,例如补充指导和单独的班级或学校。在这些尺度上,教师通过分配一个值来判断孩子进步的可能性,例如,在一个突出的选项上,分配一个 1 到 9 范围内的数字。但是这个过程有多公平?在最近的一份工作论文中,来自康涅狄格大学和 NWEA 的一组分析师研究了教师评分的变化以及“评分者依赖”的普遍性和潜在后果——即评分对教师的依赖程度,而不是对教师的依赖程度。学生。

 

一旦考虑到成绩和其他变量

 

为了调查这个问题,研究人员使用了 墨西哥 WhatsApp 号码数据 来自四个身份不明但地理位置不同的学区的学生级别数据,法律要求这些学区识别和服务高年级学生。对于每个学区,数据集包括数学和阅读成绩测试成绩、认知能力测试、人口统计数据以及至少一个年级的完整和综合教师评分信息。每个学区都使用不同的教师评分量表:一个使用天才评分量表,一个使用HOPE 量表,两个使用自己的量表。研究人员采用随机效应模型,分析了每个学区内教师对学生评分的变化,同时控制了学生的认知能力、成绩和人口统计数据。 调查结果既有好消息也有坏消息。至于前者,研究人员发现,正如人们所希望的那样,教师确实会给在成绩和认知能力测试中得分较高的学生给予较高的评分。

 

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另一个可行的选择是根本不使用它们

 

他们也没有发现教师的评分与学生 ALB目录 的种族和民族之间存在任何一致的关系。换句话说,教师在识别学生时并没有表现出任何基于种族或民族的统计上显着的偏见。 坏消息是,分析师发现,教师对学生评分的 10% 到 25% 的差异是由教师个人决定的,而不是孩子固有的任何因素。想象一下同一所学校的不同班级由不同老师授课的两个学生。他们在认知能力和成绩测试中得分完全相同,但教师的评分却截然不同。一名学生被认为可能是高级学生,而另一名学生则不是。 个别学校教育工作者之间的这种差异使人们对教师评级作为识别学生接受服务的一个因素的有用性产生了质疑。一方面,这个问题可能是由于教师缺乏高质量的培训和认真执行造成的,因此在如何以及谁识别为高级学生方面存在一些模糊性。另一方面,也许评分本身就存在固有缺陷,注定会出现教师错误和偏见。

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