Инструменты мотивации профессионального развития педагогических кадров: различия между версиями
Наталья26 (обсуждение | вклад) |
Наталья26 (обсуждение | вклад) |
||
Строка 17: | Строка 17: | ||
== Встроить Google Sheets == | == Встроить Google Sheets == | ||
== Типы диаграмм == | == Типы диаграмм == |
Версия 10:40, 3 июня 2024
Аннотация исследования
Датасет был собран по итогам исследования использования учителями цифровых инструментов на уроке в школе в 2023 году. Исследование проводилось в рамках практики магистрантов программы «Управление образованием» совместно с Лабораторией цифровой трансформации образования НИУ ВШЭ.
Целью исследования является изучение успешного опыта освоения учителями цифровых технологий на уроке в школе. Анкетирование проводилось с мая по июнь 2023 года, в нем приняли участие 244 педагога.
На данных исследования прослеживается эволюция использования цифровых инструментов в работе учителя - от применения цифровых технологий при подготовке к урокам до организации работы учеников. В результате был подготовлен отчет с перечнем цифровых инструментов, которые учителя называли для решения задач на уроке. Для каждой задачи учителя называли в среднем 13 инструментов (инструменты могли повторяться в разных задачах).
Было показано, что участие учителей в отдельных типах мероприятий по повышению уровня цифровых компетенций (курсы повышения квалификации, обсуждение практического опыта с коллегами и прохождение онлайн-курсов) может способствовать широте инструментария, которым учителя владеют и который используют для решения большего числа задач.
Источниками информации выступали:
- Профессиональный стандарт педагога. Индивидуальный образовательный маршрут педагога как инструмент овладения новыми профессиональными компетенциями. Презентации / сост. Г.В. Цветкова, Г.А. Ястребова. - Волгоград: Учитель, 2015. - 175 с.
- Балашов Ю. К. Мотивация и стимулирование персонала. Основы построения системы стимулирования // Кадры предприятия. 2007. 366с.
- Стек цифровых инструментов на уроке в школе в 2023 году: аналитический отчёт // Материалы практики магистрантов программы «Управление образованием» НИУ ВШЭ, 2023. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://disk.yandex.ru/d/MjAE-JvEwmghJQ
- Цифровые инструменты в школе: пользовательские истории учителей // Материалы практики магистрантов программы «Управление образованием» НИУ ВШЭ, 2023. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://disk.yandex.ru/d/VMIo8AE139QKiQ
Встроить Google Sheets
Типы диаграмм
Alluvial Diagram
Alluvial Diagram позволяет эффективно представить сложные потоки и переходы в образовательных данных, выявляя ключевые закономерности и тенденции. Это делает его ценным инструментом для анализа траекторий, миграции и динамики в системе образования.
- Анализ траекторий обучения студентов
- Показать переходы студентов между различными образовательными программами или специальностями
- Визуализировать изменения в выборе курсов студентами на протяжении обучения
- Отображение потоков поступления абитуриентов
- Проанализировать, откуда приходят студенты в конкретные образовательные учреждения
- Выявить основные источники набора студентов
- Визуализировать перемещения преподавателей между образовательными учреждениями
- Проследить изменения в составе кадров во времени
Bar Chart
- Столбчатые диаграммы (Bar Charts)
- Сравнение успеваемости учащихся по различным предметам или между классами
- Отображение распределения оценок или результатов тестирования
Line Chart
- Линейные диаграммы (Line Charts)
- Анализ динамики успеваемости отдельных учащихся или групп во времени
- Визуализация изменений в посещаемости занятий
Pie Chart
- Круговые диаграммы (Pie Charts)
- Показ процентного соотношения учащихся, достигших определенного уровня по конкретному предмету
- Иллюстрация распределения бюджета образовательного учреждения по различным статьям расходов
Radar Chart
Radar Chart в образовательных данных может быть полезен для визуализации сравнительного анализа множественных категорий или параметров. Radar Chart в образовательных данных может быть эффективным инструментом для сравнительного анализа и визуализации многомерных данных, позволяя быстро выявить ключевые тенденции и различия между различными параметрами или группами данных. Примеры использования Radar Chart в образовательных данных:
- Оценка компетенций студентов: Использование Radar Chart для сравнения уровня различных компетенций у студентов или групп студентов. Это позволяет быстро оценить сильные и слабые стороны в различных областях.
- Сравнительный анализ успеваемости: Визуализация результатов сравнительного анализа успеваемости студентов по различным предметам или курсам. Radar Chart поможет выделить области, в которых студенты показывают наилучшие и наихудшие результаты.
- Оценка навыков и знаний: Использование Radar Chart для оценки уровня знаний и навыков студентов в различных областях образования. Это позволяет проследить прогресс и развитие студентов в течение времени.
- Сравнение образовательных программ: Визуализация сравнительного анализа различных образовательных программ или курсов по различным критериям. Radar Chart поможет выделить особенности каждой программы и сравнить их эффективность.