数据丰富，信息贫乏。这是一个非常常见的问题，它有自己的首字母缩略词:DRIP。作为一名支持专业学习社区(plc)的课堂教师和教师领导者，我当然感到这是一个挑战。我记得曾指导过一家被数据淹没的科学公司——但不是那种能促进学习、健康或自我效能的公司。四位老师感到麻痹，太多的信息总是在错误的时间输入。他们的学生也很沮丧。

虽然当时我还不知道该用什么词来形容，但我帮助PLC的成员克服了DRIP的挑战响应学习周期参与学习者收集学习证据的实践。通过提供焦点，并创造一个与学生合作收集学习证据的空间，这种做法可以帮助预防DRIP。它所需要的是正确的心态、有用的语言转换、基本的响应实践和战略操作。这看起来像什么?我来分解一下。

健康的心态，有益的语言转换

教育数据常常被用来管理学生和教育工作者，而不是赋予他们权力。要知道应该收集哪些数据，以及如何使用这些数据来促进成功、幸福和代理，我们必须从心态检查开始。让我们回到教育的核心:为学习者和学习提供动力。当授权意图到位时，我们更有可能关注做出正确响应“行动”所需的数据。我们也更有可能寻找在数据处理中真正与学习者合作的方法，包括收集数据的实践。(关于从学习型管理者转变为学习型赋权者的更多信息，请参见“是时候接受评估授权了。”）

数据常常被用来管理学生和教育工作者，而不是赋予他们权力。

当你试图改变心态时，言语真的很重要。例如，我经常说“学习证据”而不是“数据”。这让我专注于我在寻找什么(证据)和为什么(为了学习)。这个词的转变可以帮助我们回到我们最初可能成为教育者的原因——支持学习者和学习——并帮助我们确保我们的教育数据行动与这些原因一致。转向“学习证据”这个词也有助于引起人们的注意，并验证许多教育工作者和学生已经在一起做的重要数据工作，比如有计划的即时练习或理解检查练习，也被称为“学习证据”形成性评价的实践．

为了进一步探索赋权思维和“学习证据”词汇转换，看看我们的学习者管理者/学习者赋权图表．有很多现实世界的方法可以应用这个图表。如果我使用它与科学PLC我上面描述，例如，我将使用Think-Pair-Share锻炼作为会议预热，在制定下一个计划或行动之前调整心态和措辞。

赋予孩子们基本的反应性练习

使用教育数据赋予学习者和学习能力还需要投资于基础的响应式学习循环实践，拥抱学习环境,加强学习文化．如果没有这些要素，收集和使用数据可能是一种削弱能力和无效的过程。在缺乏信任关系和环境的情况下，让学生参与数据收集和做出正确的回应行动会困难得多。

同样的道理明确学习路径而且确定质量评估过程．如果我们不检查大的学习目标(如内容标准)或选择质量机制来检查进度或成就，我们就不知道该收集哪些数据。在整个学习过程中，如果学生不知道成功的路径或在学习过程中使用的工具选项，他们就无法在数据方面帮助我们。当我们与学生合作进行这些基本的响应实践时，我们将更多的注意力放在数据收集工作上。

利用教育数据增强学习者和学习能力[……]需要投资于基本的响应式学习周期实践，拥抱学习环境，并加强学习文化。

当你思考这些基本的响应式学习周期实践时，我建议使用我们的“为学习者赋权的讨论提示”工作表，要么自己去，要么与同事讨论。作为一个例子，我将如何在我的科学PLC中使用这些提示，我会在PLC会议期间从工作表的第一页选择3到5个提示，以帮助教师庆祝已经存在的提示，并为下一步计划。

让我们具体一点:你今天可以使用的战略策略

我们已经谈到了在整个学习过程中与您的学生合作收集教育数据的重要性，这些数据将提供及时的、最适合的响应行动。现在我们只需要一些战略策略来实现它。有了上面描述的基本实践，战略策略更有可能奏效，而DRIP的问题也不太可能发生。让我们快速看一下来自工具包的两组战略操作“引出学习的证据。”(请参阅第一页以获得所有策略的完整列表。)

首先:这些是建立或刷新惯例、结构和期望与学生一起收集学习证据的战略演习的例子。这些例子建立了学生的自我效能，并在收集数据方面得到了他们的帮助。一个双赢的!

• 随机工具:机会棒，随机名称，单词选择器
• 包括配对和分组:时钟伙伴，计数，随机
• 全学生反应系统(ASRSs): ABCD卡片，拳头到五，个人反应板，梨牌

让它继续前进:下面是一些策略策略的例子，这些策略策略可以维持日常活动、结构和对学生收集学习证据的期望。这些例子让学习者展示他们知道什么，能做什么。这些策略包括如何以各种数字和非数字的方式与学生捕获数据。最后，这些例子有意识地增加了复杂性和责任，这与满足和扩展你的学生过去的大型学习目标(如内容标准)相一致。

• 提问策略:铰接点问题，问题形成技巧，学生提问
• 协作分享或头脑风暴策略:旋转木马头脑风暴，Jot!,画廊走
• 讨论策略:篮球讨论，让问题继续，姿势-暂停-扑-跳

这就是为什么我在这里分享的战略策略都是一些日常的小例子的原因。通过在整个学习过程中逐步让学习者参与这些实践，当需要收集和使用更大类型的数据时，我们将拥有正确的心态、伙伴关系和程序。因此，这个过程不太可能让人感到难以承受或沮丧。

当然，选择最适合的策略取决于学习者的环境和学习目标。如果我把这个工具箱和我的科学PLC一起使用，我会支持他们找出最适合的策略，或促使他们提出他们看到或使用过的其他策略。同样，策略工具包可以帮助您庆祝已经实施的措施，并为下一步制定计划。

这是一个很好的时间来更新，重新充满活力，重新集中精力

当涉及到教育数据时，教育工作者和学生可能会有强烈的、负面的感受或经历，但这并不一定是这样的。让学习者参与收集证据是一种通过重构数据过程来增强学生和教育工作者能力的方法。思维模式和语言转换、基本的响应实践和战略操作是更新、重新激励和重新集中注意力的具体方式。当然，从过去几年的经验来看，这一点比以往任何时候都重要!

这里有一个建议:尝试至少一种以上的资源或建议。根据您的年级水平和内容领域的需要进行调整。如果您发现自己在想:“但是等等——我将如何实际使用这些数据?!”在下一篇文章中，我将给出另一个响应式学习循环实践的例子:与学生合作，根据学习证据采取行动。