教育评估可以用来支持学习，也可以验证学习。的类型的评估你选择应该比赛的目的在你试图回答的关于学生学习的问题背后。与众多评估可用的对教育工作者来说，海量的学生评估数据源源不断。要弄清楚要使用哪些数据来做出某些决定可能会很棘手。
如何处理这些丰富的评估数据?好问题!这个列表是一个方便的起点，用来决定你应该回顾哪些数据来支持指导性的决定或行动。
1.分数
- 提供一瞥洞察学生学习的优势和弱点。最好结合其他信息来源，如课堂作业、额外的评估(或测验)和交流来构建学生理解的完整画面。
- 帮助学生设定目标，监控学生的成长和识别模式。
2.测量标准误差(SEM)-描述评估分数的准确性。
- SEM强调了多少自信应该与分数相关联。扫描电镜越小，数据越可能精确。这有助于确定你对自己的分数有多大的信心。如果一个学生在考试中获得了高于平均水平的SEM，请仔细考虑哪些条件可能会影响考试。如果你认为有条件的或其他因素可能对考试产生了负面影响，考虑重新测试学生以获得更准确的分数。
3.百分位数-反映一个学生的成绩与同年级其他学生的成绩比较。
- 了解学生在课堂上的表现如何相对于他们的同龄人是有用的，特别是当与学生一起设定目标，创建灵活的分组，与家庭讨论结果或作出项目安排决定时。
4.均值和中位数- mean是一组分数的算术平均数，median是分数列表中的中间分数。
- 在与学生一起设定目标或回顾一个小组的表现时，无论是一个班级、年级还是更大的样本，提供中心参考点。
- 当比较和组织学生评估结果时有价值的，以告知教学分组或项目。
5.标准偏差-一组学生教学水平的同质性/异质性。标准差越高，这个群体在学术上就越多样化。
- 在确定一个群体内学生表现的多样性时是有用的。这是一个重要的因素，它可以帮助我们理解为什么一个小组的平均分数更高或更低，以及整个小组还是小组教学更有效。
评估数据如果你知道每个决策使用的正确数据类型，就能提供真正的洞察力。根据数据做出决定有助于推动学生学习。当您需要做出关键的指导性决策，需要知道需要参考哪些数据时，请将此作为方便的参考和提醒。
