Daty řízené školství – naše budoucnost či nedostižný sen?

Řízení vzdělávacího procesu je proces mimořádně složitý. Mnoho manažerů s ekonomickým chápáním světa ho přesto vnímá jako obdobu řízení výrobního procesu. Je to velmi lákavé! Představte si třeba výrobu auta. Na začátku je objednávka. Ta poměrně přesně definuje vlastnosti finálního výrobku. Na jejich základě se dá snadno určit, jaké komponenty bude výrobek obsahovat, na které výrobní lince má být sestaven i jak dlouho to bude trvat. Dnešní technologie jsou již natolik vyspělé, že umožňují celý proces průběžně kontrolovat a v případě jakýchkoli odchylek proti plánu okamžitě zasáhnout.

Všichni jsme si samozřejmě velmi dobře vědomi zásadní odlišnosti auta od žáka. Pokusme se přesto na chvíli zamyslet nad tím, zda lze onu analogii byť jen omezeně použít. Na začátku vzdělávacího procesu je také objednávka. Rodiče si objednávají službu, jež je často definována jako příprava na vyšší stupeň studia. Jsou-li požadavky pro vstup na tento stupeň známy, je způsob, jak dospět k cíli, celkem snadno definovatelný. Prostě se vytvoří katalog potřebných znalostí či dovedností, stanoví se výrobní postup a linka se může rozběhnout. Pokud by školy přijímaly prostě každého, nebyl by v extrémním případě možná vůbec důvod učit a pro mnoho rodičů by se škola stala jen úschovnou starající se o děti v době jejich pobytu v práci.

Určité nároky na výsledky vzdělávacího procesu má také stát. Jeho hlavním požadavkem je v poslední době asi především zaměstnatelnost absolventů. Přestože se na nás valí jedna krize za druhou a mezinárodní konkurence stoupá, zatím jsme, na rozdíl od jiných prozíravějších zemí, nedospěli tak daleko, aby se u nás stalo vzdělávání skutečnou prioritou. Je stále zřejmější, že právě reforma školství pro 21. století je klíčovým opatřením, jež se prostě musí realizovat. Pokud to neuděláme, budou se nám na výstupu stále častěji objevovat zmetky. Povědomost o tom, jak na to, je však bohužel velmi nízká!

Zastánci modelu daty řízeného školství mají recept na maximalizaci výstupní kvality založený na analýze získaných údajů. Funguje na principu průběžného generování dostatku dat v každé fázi vzdělávacího procesu. Ta jsou pak využívána učiteli, řediteli i nadřízenými orgány k nastavení takových podmínek výuky, aby každý žák mohl podle svých schopností dospět k nejlepším možným výsledkům. Je zřejmé, že něco takového lze jen obtížně realizovat bez technologií a počítačových sítí.

Prakticky lze tento model zavést pouze v případě, že jsou k dispozici nástroje na měření výsledků práce žáků, jež bývají často doplněny též zjišťováním jejich názorů. Tyto nástroje musí být nasazeny dlouhodobě a výsledky musí být porovnatelné. Jsou výukové cíle a jim odpovídající standardy znalostí a dovedností, u nichž to asi je celkem snadno možné. Dejme tomu pro všechny stejný počítačový test čtení s porozuměním, který by žáci dělali každý týden nebo alespoň jednou měsíčně po dobu několika let. Nebo test z matematiky či cizího jazyka, jež by sice byl zaměřen na aktuálně probíranou látku, ale byl by koncipován tak, aby sledoval vývoj každého žáka v dlouhodobém horizontu. Takto zjištěná data mají pozoruhodnou vypovídací schopnost. Jen je třeba k nim přistupovat velice obezřetně.Educational Technology Debate, které přesně vystihuje daný problém (viz Zdroje).

“Při určitém zjednodušení to vypadá, jako by téměř každý věřil, že vzdělávání je přenos látky zvané znalosti do hlav žáků. Školy tak fungují jako maloobchod s informacemi. Měření výukových výsledků se pak koncentruje na zjišťování, kolik oné látky zůstalo v paměti žáků. Výzkum prokázal, že žáci jsou při testování schopni reprodukovat velkou část fakt předaných jim ve výuce a obsažených v učebnicích. Pokud se ale začne ověřovat jejich skutečné porozumění principům, zcela selhávají. … Je jen malá naděje, že by stávající metody hodnocení výukových výsledků mohly přispět ke zlepšení funkce škol.“

Vzhledem k tomu, že jsem, jak známo, skeptikem (viz BoBrův Pomocník), mám velkou chuť s Robem van Sonem souhlasit. Nedokážeme-li totiž přizpůsobit metody ověřování výsledků výuky jejím aktuálním cílům, tj. nebudeme-li hodnotit především funkční znalosti a kompetence, nemá vůbec smysl o daty řízeném školství uvažovat. Na druhou stranu, jak již bylo řečeno, metoda dovolující změřit kvalitu škol, učitelů i jednotlivých vzdělávacích programů je mimořádně přitažlivá. Je mimochodem zahrnuta i do nejnovějších záměrů vlády USA na reformu školství (viz Nová radikální transformace amerického školství).

Pokud by se podařilo vyřešit výše popsané problémy a zavést daty řízené rozhodování do praxe, mohlo by to mít velký přínos. Dovoluje totiž odhalit nedostatky a pomáhá realizovat individualizaci výukového procesu. Díky tomu umožňuje maximalizovat výsledky každého žáka a zvyšuje jak úroveň jednotlivých škol, tak celkovou úroveň školství. Právě zaváděná státní maturita má šanci alespoň částečně naznačit, jak by takový komplexní systém daty řízeného školství jednou mohl vypadat. Zatím to bohužel vypadá spíš na to, že si svůj skepticismus asi budu nucen ještě chvíli ponechat!

zdroje:

Scott McLeod - Data-driven teachers, Microsoft Innovative Teachers Program, 2005
Phil Stilton - Education Reform Part I: Data based decision making can help schools identify and correct problems, Jackson Online, March 21, 2010
Rob van Son - Stop Wasting Children with ICT4E Assessments, Educational Technology Debate, November 20, 2009
Data-Driven Decision Making, e-Lead, 2007
Transforming American Education: Learning Powered by Technology, U.S. Department of Education, 5 March, 2010