a

Developing leadership capacity for data-informed school

improvement

526499-LLP-1-2012-1-SI-COMENIUS-CMP

Šis projekts tika finansēts ar Eiropas Komisijas atbalstu. Šī publikācija atspoguļo vienīgi autora uzskatus, un Komisijai nevar uzlikt atbildību par tajā ietvertās informācijas jebkuru iespējamo izlietojumu.

Profesio ālo ko pete ču pil veides progra a

„Skolas vadī as kapa itātes paaugsti āša a uz faktie u pierādīju ie alstītas skolas kvalitātes pil vei dei”

Skolas vad bas kapacitātes paaugstināšana uz faktiem un pierād jumiem balst ta skolas kvalitātes pilnveidei.

Skolu direktori ir viena no t m profesion laj m grup m, kurai ir nepieciešama dzi ka izpratne par datu un pier d jumu noz m bu un m r tiec gu izmantošanu. M su projekta s kotn j izp t atklaj s, ka da a Eiropas valstu neuzskata, ka direktoru profesion l s pilnveides programm s b tu j ietver darbs ar datiem. Viens no š projekta m r iem ir sniegt ieguld jumu skolu direktoru kapacit tes pilnveidei, izmantojot un interpret jot datus un pier d jumus, k ar pielietojot tos praks skolas att st bas pilnveidei.

Apg stot projekta gait izstr d to profesion lo komptenču pilnveides programmu, skolu direktori b s kompetent ki š d s jom s:

datu izmantošanas kult ras veidošana, datu part ba, izp tes kult ras veidošana skol s, datu izmantošana, lai uzlaboto skolas efektivit ti un profesion lo

atbild bu, fokus šan s uz profesion l m sar n m, diskusij m, p rliec ba, ka dati ir pieejami skolas kolekt vam, datu izmantošana, lai veicin tu diskusijas, p rspriestu jaunus att st bas

virzienus un uzraudz tu progresu ar r j m iesaist taj m pus m

Š projekta ietvaros ir sagatavota profesion lo kompetenče pilnveides programma, ko var izmantot viet j /nacion laj kontekst . P c projekta beig m programmu ir paredz ts stenot gan partnervalst s, gan ar plaš k. Izgl tošanas proces b s iesaist ti gan skolu direktori, gan lektori.

Profesion lo kompetenču pilnveides programma pal dz s skolu direktoriem:

izprast un g t zin šanas par galvenajiem datu avotiem m c bu procesa un skolas att st bas pilnveidei,

att st t kompetenci saprast š dus datus, att st t kompetenci str d t ar š diem datiem.

Vair k inform cijas var ieg t projekta m jas lap www.deleca.org

Saturs

1. MODULIS Noz me un m r is darb ar datiem

4. – 10. lp.

2. MODULIS Datu v kšana: Datu un

pier d jumu mekl šana un nov rt jums

11. – 15. lp.

3. MODULIS Anal ze un interpret cija: Diskusija par alternat v m perspekt v m

16. – 19. lp.

4. MODULIS No rezult tiem l dz uzlabojumiem skol

20. – 24. lp.

5. MODULIS Izp tes kult ras veidošana

25. – 33. lp.

Nosaukums

1.modulis

Nozī e u ērķis dar ā ar datiem

MĒRĶI

Moduļa mērķi ir

• Motiv t dal bniekus str d t ar datiem sav skol

• Atbalst t dal bnieku sapratni, j gu un m r us darb ar datiem skol s

• Pal dz t dal bniekiem saprast un just nepieciešam bu str d t ar datiem

• Atbalst t dal bnieku v l šanos apl kot viņu skolu, izmantojot ieg tos datus

• Noskaidrot, k pašv rt jums, k darba forma ar datiem var veicin t att st bu skol

Mācību rezultāts

Pabeidzot m c bas, skolas vad t js:

• Vair k v l sies un b s prasm g ks apl kot probl mas no vair kiem skatu punktiem

• Vair k v l sies un b s prasm g ks, lai pal dz tu darbiniekiem apl kot probl mas no vair kiem skatu punktiem

• B s zinoš ks par skolas pašnov rt jumu

Kompetences

• Sp ja pal dz t darbiniekiem, lai noteiktu inform cijas vajadz bas

• Sp ja atspogu ot darbu ar datiem sav skol

• Sp ja saprast daž dus datu resursus

SATURS

1. moduļa saturs

1. sesija: Dal bnieku iepaz šan s 2. sesija: Ko m s uzskat m par datiem un ar k da veida datiem

str d skol s? 3. sesija: Ko tas noz m skolas att st bai?

NODARBĪBU SARAKSTS

Laiks Sesija

9.00 – 10.20 1. sesija

10.40 – 12.00 2. sesija

13.00 – 14.20 3. sesija

14.35 – 15.30 Refleksija

DALĪBNIEKU SAGATAVOŠANĀS

Dal bniekiem netiek piepras ts iepriekš sagatavoties, lai ies ktu pirmo moduli.

NODARBĪBAS

1. sesija

Dal bnieku iepaz šanās M r is ir iepaz stin t dal bniekus, uzzin t, ko viņi sagaida no kursiem un motiv t tos str d t ar datiem skol s.

1. nodarb ba: Dal bnieku sagaid šana, tehniskie jautājumi un iepaz stināšana ar pasniedz jiem

Laiks: 10 min tes

2. nodarb ba : Ko es zinu par savu skolu?

1. solis

Dal bniekus sadala grup s pa trim (vai p riem).

Instrukcijas:

Katrs dom par savu skolu tr s min tes, m ģinot rast atbildes uz š diem jaut jumiem: k das ir skolas iez mes, ko j s zin t par procesiem, kas taj notiek, k di ir rezult ti un attiec bas starp cilv kiem skol ? Nav j koncentr jas uz skolas veidu vai ku u.t.t., bet gan uz daž m specifiskaj m iez m m sav skol . Izv l ties tr s no š m iez m m un uzrakst t t s uz pap ra.

Tikai tad, kad visi dal bnieki b s uzrakst juši "Ko es zinu par savu skolu" (3 iez mes), tad m s p rejam uz n kamo nor d jumu.

2. solis

Instrukcijas:

- Kad esat uzrakst jis par savas skolas paš b m "Ko es zinu par savu skolu", piev rsieties saviem partneriem un:

- iepaz stin t ar sevi,

- past st t citiem, ko j s sagaid t no š kursa,

- si iepaz stin t ar savu skolu (skolas tipu, lielumu, u.t.t.)

- past st t citiem, ko j s zin t par savu skolu, ņemot v r uzrakst to

- past st t citiem, "k di iemesli ir tam, ko j s esat uzrakst jis par savu skolu" vai ", k j s uzzin t to, ko j s zin t par skolu"

- tad apmain ties lom m ar saviem partneriem. Jums ir pavisam 10 min tes (katram apm ram 3 min tes).

3. solis

P c 10 min t m, pabeidziet diskusiju j su grup / p r .

Instrukcijas:

Tr s minuš laik grupa izlemj, k prezent s sevi un grupas diskusijas rezult tus citiem. Viens no grupas sum iepaz stina p r jos ar grupas dal bniekiem, otrs past sta par j su kop g m gaid m (to, ko j s v laties ieg t no kursa), un p d jais, “k j s uzzin t to, ko j s zin t par savu skolu?”

4. solis

Prezent cijas grup s. Lektors pieraksta to, kas tiek sagaid ts no kursa un "k dal bnieki uzzina to, ko viņi zina par savu skolu" (tas ir, k saņemt datus) uz t feles.

Alternat va iesp ja:

Anketa “Darbs ar datiem mūsu skolā” (1.1 pielikums). Izmantojot

aptauju, dal bnieki var noteikt, k str d ar datiem viņu skol s. Aptaujas rezult tus var izmantot ar n kamajos modu os.

Laiks: 45 min tes

3.nodarb ba : Kāds ir kursa / moduļa piedāvājums?

Tas seko p c tam, kad dal bnieki izteikušies par to, ko viņi sagaida no kursa

- Pl ns par visu kursu un 1. modu a pied v jums (1.3. pielikums –

2.slaids). sa diskusija ar dal bniekiem par pl nu.

- Iepaz stin šana ar literat ru (skat. 1.3.pielikumu – 3. slaids).

- Pras bu apkopojums m sdienu skol s (1.3. pielikums – 4. un 5.

slaids).

Laiks: 25 min tes

2. sesija

Ko m s uzskatām par datiem un ar kāda veida datiem strādā skolās?

M r is ir uzlabot zin šanas par datu resursiem, atbalst t dal bnieku sapratni par daž da veida datiem, ar ko viņi var str d t sav s skol s.

1. nodarb ba : Kas ir dati? Kāda ir datu izcelsme? Uz ko dati attiecas?

Diskusija - lekcija par to, kas tiek uzskat ti par datiem. Ko m s uzskat m par datiem? (Teor tiskais pamatojums; 1.3. pielikums – 6. – 8. slaids).

Laiks: 20 min tes

2. nodarb ba : Kāda veida dati tiek savākti skolās? Kāda ir grupas pieredze?

1. solis

Katrs dal bnieks saņem darba lapu un aizpilda tabulu ar datiem, ar kuriem ir str d ts viņu skol , no k diem avotiem tie ir, un k da ir viņu pieredze darb ar datiem.

Instrukcijas:

Ar kādiem datiem jūs strādājat savā skolā ? Aizpildīt tabulu, ar kāda veida datiem jums ir pieredze, kādus avotus jūs izmantojat minētajās jomās.

Darba lapa

Skolēnu

demogrāfiskie

rādītāji

Mācību vides

uztvere

Skolēnu mācības

Procesi

skolā

Skolotāju raksturojums

Vides

dati

r j statistika

Iekš js apsekojums

2.solis

Dal bnieki grup s pa četri diskut par savu pieredzi un apkopo visu atbildes uz š diem jaut jumiem:

- Ar k diem datiem j s str d jat ? Ar k diem datiem j s v laties str d t ?

- K dus avotus j s izmantojat? K dus avotus j s pl nojat izmantot?

- K da ir j su pieredze?

3. solis

Grupas prezent savus rezult tus. Lektors veic apkopojumu. Diskusija.

Laiks: 60 min tes

3. sesija

Ko tas noz m skolas att st bai?

M r is ir inform t dal bniekus par uz datiem balst tu skolas vad bas koncepciju. Otrs m r is ir ieteikt veidus darbam ar datiem skol s.

1. nodarb ba: Uz datiem balst ta skolas vad ba

1.solis

Diskusija lekcija (1.3. pielikums – 9. – 15. slaids)

2.solis

Dal bnieki saņem tabulu Uz pierādījumiem balstītas prakses stadijas,

kompetences un prasmju paraugi, zināšanas un attieksme, to izp ta un apspriež pa p riem (skat. 1.2. pielikumu vai teor tisko ietvaru).

Diskusija - Kas ir iesp jams man skol ? K es v l tos bag tin t darbu ar datiem man skol ?

Laiks: 20 min tes

2. nodarb ba: Šķ ršļi un ierobežojumi uz datiem balst tai

skolas vad bai; no šķ ršļu identifikācijas l dz uz datiem balst tas skolas vad bas ieviešanai

1.solis

Dal bnieki sadal s grup s pa četri.

Instrukcijas:

Lektors: Iedomājieties situāciju, ka skolas vadībai ir pieprasīts, lai jūs sāktu strādāt ar datiem. Jūs varat droši iedomāties, ka šī prasība izraisa skolas vadības bažas, dažāda veida aizsardzību un pretestību. Nostādīt sevi viņu vietā, protams, nav grūti. Savā grupā apzinieties visas iespējamās un neiespējamās bažas, ar ko skolu direktori / skolas vadība varētu sastapties un pierakstiet tās uz papīra. Darba metode - prāta vētra.

2.solis

Instrukcijas:

Lektors: Ierosiniet pasākumus, kas varētu samazināt šīs direktoru / skolas vadības bailes. Ko jūs ieteiktu direktoriem, ko viņi varētu mēģināt darīt, lai gūtu panākumus, strādājot ar datiem. Sāciet ar identificētajiem šķeršļiem. Uzrakstiet pasākumus uz flip-chart.

3.solis

Grupu prezent cijas. Diskusija. Kopsavilkums ierosin tajiem pas kumiem.

Laiks: 60 min tes

REFLEKSIJA

1. nodarb ba: Visu sesiju rezultātu kopsavilkums

Laiks: 15 min tes

2. nodarb ba: Atsauksmes par 1. moduli

1.solis

Lektors aicina dal bniekus sniegt atgriezenisko saiti - dal bnieki piel m punktus m r iem, kas ir pie sienas. Punkti ar augstu izpildes pak pi j novieto tuv k centram (5. punkts); punktus ar zemu pak pi izpildei j ievieto tuv k ap a malai. Sarkanais laukums: K d m r t ma bija jauna?

Zilais laukums: Cik liel m r piepild tas ir gaidas?

Za ais laukums: Cik liel m r modulis motiv dal bniekus str d t ar datiem skol ?

Dzeltenais laukums: Cik liel m r dal bnieki realiz izgl t bas vajadz bas, kas b tiskas darb ar datiem?

2.solis

Lektors aicina dal bniekus pierakst t izgl t bas vajadz bas, kas b tiskas darbam ar datiem. Uz to pamata notiek nosl guma diskusija.

Laiks: 25 min tes

TĀLĀKĀS PIEZĪMES Lektoru sagatavošanās

Iepaz šan s ar teor tisko ietvaru (Deleca) un attiec gu literat ru. Uzdevumu sagatavošana dal bniekiem

LITERATŪRA UN PIELIKUMI

Argyris, C. & Schön, D. (1996). Organizational learning

II. Theory, method and practice. Reading: Addison-

Wesley.

Earl, L., & Fullan, M. (2003). Using data in leadership for

learning. Cambridge Journal of Education, 33, 383-394.

Earl, L. & Katz, S. (2006). Leading schools in a data-rich

world. Harnessing data for school improvement. Thousand

Oaks: Corwin Press.

Senge. P. (1990) The Fifth Discipline: The Art & Practice

of The Learning Organization. NY: Doubleday/Currency.

Vanhoof, J. et al. (2013). Data use by Flemish school

principals: impact of attitude, self- efficacy and external

expectations.

Verbiest, E. & Mahieu, P. (2013). Developing leadership

capacity for data-informed school improvement.

Theoretical Framework; Deleca project. Available at

http://www.deleca.org

Materiāli 1. 1.1. pielikums - Anketa

2. 1.2. pielikums - Uz pierādīju ie alstītas prakses stadijas

3. 1.3. pielikums - Preze tā ija

2. MODULIS

Datu vākša a: Datu u pierādīju u eklēša a u ovērtēju s

MĒRĶI

Moduļa mērķi ir:

• aktualiz t zin šanas un uzlabot prasmes, lai identific tu probl mjaut jumus skol

• noteikt un formul t probl mu

• bag tin t zin šanas un prasmes par daž du datu v kšanas metožu izv li • mudin t izmantot daž das datu v kšanas metodes

• p rdom t par savu vad bas praksi un probl m m, izmantojot datus skolas darba uzlabošanai • atspogu ot datu v kšanas metožu tiskumu, ticam bu un lietder bu

Mācību rezultāti:

Pabeidzot m c bas, skolas direktors: • apzin sies datu izmantošanas iesp jas • p rzin s datu v kšanas r kus

• vair k apzin sies š rš us un iesp jas datu v kšanai saist b ar skolas darba pilnveidi

• v l sies un viņam b s lab kas prasmes, lai atbalst tu darbiniekus identific t probl mas un izv l tos metodes aptaujai • padzi in s izpratni par to, cik svar ga ir validit te un ticam ba p tniec b , lai nodrošin tu p tniec bas kvalit ti • paaugstin s sapratni par tiku p t jum • ieg s plaš kas prasmes, lai mudin tu person lu pl not uzlabojumus, balstoties uz datiem

• b s elast g ks ikdienas darb , zinot to, k izmantot datus re laj dz v

• lab k saprat s der guma un ticam bas noz mi, lai nodrošin tu p tniec bas kvalit ti

Kompetences:

Sp ja - • kritiski dom t par datu v kšanas metožu izv li • defin t situ ciju datu jom , uz k balst tos l mumu pieņemšana, kas saist ta ar skolas darba pilnveidi • sav kt un izmantot bag t gu datu kopumu, lai izprastu un nov rt tu skolas stipr s un v j s puses

• zin t un saprast virkni pier d jumu, lai atbalst tu, uzraudz tu, nov rt tu un uzlabotu skolas darbu

SATURS

1.sesija: Probl mjaut jumu skol identifik cija un formul šana

2.sesija: Datu v kšanas metodes

3.sesija: Datu un metožu tiskums, ticam ba un validit te

LAIKI

9.00 – 10.30 1.sesija

11.00 – 12.30 2.sesija

13.30 – 15.00 3. sesija

Refleksija

DALĪBNIEKU SAGATAVOŠANĀS

Nav nepieciešama

NODARBĪBAS

1. sesija

Probl mjautājuma skolā identifikācija un formul šana

M rķis ir identific t zināšanu vajadz bas un formul t probl mjautājumus izp tei

1. nodarb ba: Iesild šanās aktivitāte "V rt bu l nija"

Dal bnieki san k vien telpas gal . Lektors paskaidro noteikumus: • ja j s piekr tat apgalvojumam, dodieties uz telpas otru pusi , ja ne, palieciet tur, kur j s esat, ja j s šaub ties, izv lieties vietu tuv k vienam vai otram telpas galam

• esiet gatavi paskaidrot, sniegt argumentus, k p c izv l j ties konkr to vietu

• j s varat main t savu vietu, ja j s piekr tat argumentiem, ko sniedz citi.

Lektors var izmantot sagatavotos apgalvojumus ( 2.1. pielikums) vai

formul t citus. Otrs lektors pieraksta dal bnieku gal go l mumu, izmantojot protokolu ( 2.2. pielikums). Lektors var apspriest ar grupu,

vai šo metodi var izmantot datu v kšanas proces .

Laiks: 15 min tes

2. nodarb ba: Foto valoda

Lai formul tu vienu b tisku probl mjaut jumu skol , dal bnieki izmanto metodi, ko sauc par Foto valodas procesu. Nepieciešamas aptuveni 50 fotogr fijas (2.3. pielikums) . Foto valodas proces ir septiņi so i (2.4. pielikums). P c nodarb bas un diskusijas maz s grup s dal bnieki pieraksta savu jaut jumu uz l mlapiņ m un piel m t s uz lielas pap ra lapas vai pie balt s t feles. Dal bnieki izlasa visas l mlapiņas un kategoriz t s, sagrup jot l dz gas probl mas .

Variants A. Grupa izv las vienu probl mu, ar ko viņi v l tos str d t. Variants B. Katrs dal bnieks paliek pie sava probl mas formul juma un str d ar to visu dienu.

Laiks: 75 min tes

2.sesija

Datu vākšanas metodes

M rķis ir pal dz t dal bniekiem izprast saist bu starp dažāda veida datiem un noder giem instrumentiem kvantitat vo un kvalitat vo datu vākšanai.

3. nodarb ba: Kāda veida dati?

Diskusijas p ros un tad grup s - k da veida dati mums ir nepieciešami, lai uzzin tu vair k par formul taj m probl m m? K ieg t datus? Kuras datu v kšanas metodes b tu visnoder g k s? K p c?

Laiks: 10 min tes

4. nodarb ba: Datu daudzveid ba

Lektors pied v datu v kšanas metožu "grozu" no teor tisk un praktisk viedok a. (2.5. pielikums) Lektors var uzdot jaut jumus, piem ram: Cik bieži J s izmantojat metodi .....? K das priekšroc bas metodei ...... j s esat paman juši? K dus metodes........ tr kumus j s esat paman juši?

Laiks: 45 min tes

5. nodarb ba: Datu vākšanas metodes

Grupu dal bnieki izv las datu v kšanas metodes un izveido domu karti izp tei. Domu kartes tiek novietotas uz balt s t feles kop g m diskusij m un refleksijai.

Variants A. Uzdevums veic grup . Variants B. Uzdevums veic individu li, notiek konsult cijas ar kritisko draugu .

Laiks: 35 min tes

3. sesija

Datu un metožu tika, ticam ba un validitāte

M rķis ir uzsv rt, cik noz m gi p t jumos ir iev rot tikas principus, kā ar veicināt izpratni par izmantoto datu un

metožu ticam bu un lietder bu.

6. nodarb ba: tika, ticam ba un validitāte

Lektors sniedz su ievadu par datu "ticam bu", "validit ti" un " tiku".

(2.6. pielikums). Datu un metožu tika, ticam ba un validit te tiek apspriesti grup , izmantojot:

1. Protokolu »V rt bu l nijas«

2. Foto valoda procesu

3. Anketu »Darbs ar datiem m su skol « (1.1. pielikums)

Laiks: 60 min tes

7. nodarb ba: Praktiskais darbs ar anketu

Lektors nor da uz anketas jaut jumiem, ko izmanto 1.modul (1.1. pielikums). Lektors vada diskusiju: k komunic t ar darbiniekiem, lai iesaist tu tos aptaujas proces ?

Laiks: 20 min tes

8. nodarb ba: „Māc bu pastaigas” protokols

Lektors pied v protokolu par „M c bu pastaigu”. Tas tiek apspriests

neliel s grup s, vai protokols nodrošina dal bnieku vajadz bas, vai tas ir atbilstošs. Dal bnieki var main t un pievienot protokolam savas jaun s idejas (2.7. pielikums)

Laiks: 30 min tes

REFLEKSIJA

Refleksija un dienas izv rt jums, izmantojot tro atgriezenisk s saites kartiņas metodi (2.8. pielikums)

Laiks: 10 min tes

LITERATŪRA UN PIELIKUMI

• Earl, L. & Katz, S. (2006). Leading schools in a data-rich world.

Harnessing data for school improvement. Thousand Oaks:

Corwin Press.

• Bell, J. (1989). Doing your research project. Open University

Press

• Cropley,A (2002) Qualitative Research Methods. University of

Latvia.

• Denscombe,M (2001). The good research guide. Open

University Press.

• Institute of Educational Leadership. (2013). From Research

Policy to Effective Practice: Ideas Into Action for School and

System Leaders. www.education-leadership-ontario.ca

• Stoll, L. & Fink, D. (1996). Changing our Schools. Buckingham,

Philadelphia: Open University Press.

• White, R., Sasser, D., et.al. (2009). Photos Can Inspire a

Thousand Words: Photolanguage as a Qualitative Evaluation

Method. Journal of Extension.Vol. 47, No 3.

http://www.joe.org/joe/2009june/iw1.php

• Creative or alternative methods for collecting data.

www.uwex.edu

• Data Gathering Tools. http://learningspacetoolkit.org/needs-

assessment/data-gathering-tools/

• Creative Research Methods.

http://creativeresearchmethods.wordpress.com/category/visua

l/

Materiāli

Pielikums 2.1 V rt bu l nija - apgalvojumi

Pielikuma 2.2 V rt bu l nijas protokols Pielikums 2.3 Foto valoda

Pielikuma 2.4 So i Foto valodas proces

Pielikums 2.5 Datu v kšanas metodes (ppt prezent cija) Pielikuma 2.6 tika, ticam ba, validit te (ppt prezent cija) Pielikuma 2.7 M c bu pastaigas protokols

Pielikums 2.8 tr s atgriezenisk s saites kartiņa

3.modulis Anal ze un interpretācija: Diskusija par alternat vām perspekt vām

M R I

Moduļa mērķi ir: • padzi in t dal bnieku zin šanas, prasmes un attieksmes datu las šanas, izpratnes un interpret šanas jom

• aicin t apspriest alternat vas (vai pret jas) perspekt vas

• stiprin t skolu direktoru sp jas, lai tie veicin tu un atbalst tu person lu izmantot skolas datus

• uzs kt dialogu skol , lai izprastu datu j gu

• pal dz t person lam las t, saprast un interpret t ieg tos datus

• pal dz t darbiniekiem aprakst t galvenos datu j dzienus

• pal dz t darbiniekiem integr t šo inform ciju citos datu avotos.

Mācību rezultāti: Pabeidzot m c bas, skolas direktors var s: • iesaist t citus (pedagogus, kritiskus draugus) profesion l dialog par datiem

• las t, saprast un interpret t datus un atbalst t person lu ieg t kvalifik ciju datu las šan , izpratn un interpret cij

• atpaz t cita veida datus (ne tikai skaitiski izteiktus, bet ar citus viedok us, anekdotes, nov rojumus)

• pal dz t darbiniekiem veidot kritisk s dom šanas attieksmi, analiz jot datus, (izteikt piesardz gus spriedumus, ieciet bu neskaidr b s, v rt t ar dzi u izpratni)

• pal dz t darbiniekiem atpaz t cita veida datus

• kvalific ti atpaz t pamatotus un nepamatotus datus un pal dz t darbiniekiem, atpaz t pamatotus un nepamatotus datus

• apkopot kop go datu noz mi

Kompetences

• Sp ja uzs kt dialogus skol , lai apkopotu kop go datu noz mi • Sp ja pal dz t darbiniekiem iek aut šo inform ciju citos datu avotos

• Sp ja pal dz t person lam las t, saprast un interpret t ieg tos datus

• Sp ja pal dz t darbiniekiem aprakst t galvenos datu j dzienus

SATURS

1. sesija: Ievads datu anal z un interpret cij . 2. sesija: Kvantitat vu un kvalitat vu datu las šana. 3. sesija: Rezult tu nov rt šana / Darbs ar skolas datiem.

LAIKI

Laiks Sesijas

9.00 – 9.45 1. sesija

9.45 – 10.30 2. sesija

11.00 – 12.00 3. sesija

13.00 – 16.00 3. sesija

16.00 - 17.00 Sagatavoties apmekl jumam un m c bu pastaigai 4. modul

Refleksija

DAL BNIEKU SAGATAVOŠAN S

Izlas t visus datus par skolu, ko ir paredz ts apmekl t, lai sagatavotos 4. nodarb bai.

NODARB BAS

1. sesija

Ievads datu anal z un interpretācijā. Modu a m r is ir g t ieskatu anal zes koncepcij .

1. nodarb ba: Kādā veidā šis att ls ar ziloni ilustr svar gas perspekt vas, kad analiz datus? (5 min): (3.1. pielikums, 2. slaids: att ls ar ziloni rosina dal bnieku diskusiju, piem ram: - M s saskat m daž das lietas t p c, ka mums ir atš ir ga izpratne, pieredze, pieņ mumi un dom šana

- Tas, ko m s redzam, ir subjekt vs

- Anal ze ner d s "vienu paties bu"

(3.1 pielikums, 3. – 4. slaidi): Šis vingrin jums ievad s dal bniekus š dos jaut jumos, piem ram: - Anal ze pal dz s mums uzdot jaunus jaut jumus

- M su datu interpret cija atbalst s organizatorisko m c šanos

- Dati un anal ze ir viens no daudziem strat ģiju veidiem, lai atbalst tu skolu darba pilnveidi Laiks: 5 min tes

2. nodarb ba: Uzdevums ar kasti - par uztveri un interpretāciju

Ielieciet demont tu kafijas autom tu kast ar caurumiem. aujiet, lai daž di dal bnieki ieliek roku kast un apraksta to, ko viņi j t. Izmantojot daž das "bildes" par to, ko daž di dal bnieki j t un dom , viņi cenšas izdom t "visu att lu" – kas ir kast . Apkopojiet grupas atziņas un p rdomas un sasaistiet t s ar j dzieniem par anal zi un interpret ciju.

Laiks: 25 min tes

Teor tisk b ze (3.1. pielikums, 5. – 14. slaidi), sasaiste ar teor tisko ietvaru.

Laiks: 20 min tes

2.sesija Kvantitat vu un kvalitat vu datu las šana M r is ir ieg t prasmes gan kvantitat vu, gan kvalitat vu datu las šan

3.nodarb ba : Statistikas las šana

(3.1. pielikums, 15. slaids)

Izdales materi li tabul s un diagramm s par sav ktajiem kvantitat vajiem datiem attiec gaj kontekst . Aprakstiet, ko j s redzat?

- Tendences? Vai ir izmaiņas laika gait ?

- Modelis?

- Kopaina?

Laiks: 45 minūtes

3.sesija

Rezultātu anal ze un nov rt jums / Darbs ar skolas datiem M r is ir ieg t prasmes analiz t un izv rt t datus un apzin ties, k novad t profesion lu dialogu balst tu uz datiem un to, k dati var b t noder gs instruments m c b m, integr jot daž das perspekt vas.

4. nodarb ba: Darbs ar skolas datiem – seminārs

(3.1. pielikums, 16. – 22. slaidi): Ievads datu analiz . Atš ir ba starp datu v kšanu, apstr di un interpret ciju ir skaidri uzsv rta. Ceturtaj modul notiks brauciens uz skolu. Map / kast ir pieejami daudz daž da veida dati, kas sav kti par šo skolu. Tur ir saturs, process un izejas dati par daž diem l meņiem skolas sist m . Skolas direktors ir izv l jies noteiktu jomu / m r i / jaut jumu šaj m c bu programm , par ko viņš / viņa v las, lai m c bu dal bnieki koncentr tos sav datu anal z un interpret cij . Instrukcija - Pirms s kšanas izlas tt instrukciju. - P rliecin ties, ka j s koncentr jaties uz instrukciju un izpild t to, iev rojiet termiņus, k ar veiciet pierakstus no daž diem posmiem.

1. posms:

Krit riju formul šana (30 min.) S ciet formul t dažus krit rijus attiec b uz izv l to m r i. Jums b s nepieciešams tos nov rt t un secin t, cik labi skola nodrošina m r u sasniegšanu.

2. posms: Datu savākšana (30 min.) Iev rojot krit rijus k s kumpunktu, k dus datus ir b tiski ieg t un izp t t? K dus datus jums vajag "sav kt"?

3. posms: Anal ze - apstrāde un datu interpretācija (30 min.) a. Aprakstiet to, ko j s redzat. Šis ir datu š irošanas un klasific šanas posms. K dus sal dzin jumus ir iesp jams izdar t? Atrodiet piem rotas "eti etes" kategorij m, ko j s esat noteikuši. b. Kāda veida attiec bas / savienojumi ir iesp jami? Piem ram, k m c bu mode i ir saist ti ar rezult tiem. c. Interpretācija - iesp jamie skaidrojumi un daž di izpratnes veidi. K di sapr t gi paskaidrojumi " rpus datiem" j pievieno, lai saprastu c loni un sekas, kas ietekm ko?

d. Grup apspriest un diskut t par to, kādi var būt ierobežojumi interpretācijai. Ja anal ze jums nedod pamatotu paskaidrojumu, t pec, ka tr kst

attiec gu datu, uz k diem v l jaut jumiem ir j atbild?

4. posms: Anal zes rezultātu nov rt jums (15 min.) Izmantojiet krit rijus, kurus j s izv l j ties 1. posm , lai nov rt tu savus secin jumus anal z . K j s v rt jat skolas sasniegumus attiec b uz m r i?

5. posms: Kritiskie draugi (30 min.) Divas grupas tiekas, lai p rrun tu par saviem secin jumiem. Laiks: 135 min tes

4. nodarb ba: Sagatavošanās skolas apmekl jumam un māc bu pastaigai

Tikšan s ar skolas direktoru skol , kur notiks skolas apmekl jums un m c bu pastaiga b s 4. modul . Uzņemoš s skolas direktors nosaka, uz ko m c bu pastaig v rst uzman bu. M c bu pastaigas laik b s j koncentr jas uz noteiktiem m c bu principiem, lai uzlabotu m c bu darbu, piem ram, jaut jumu uzdošanas strat ģiju, klases telpas apr kojumu, diferenc tu m c bu procesu un kooperat vo m c šanos. Sagatavošan s teor tisk da a (4.3. pielikums) • M c bu pastaigas m r is

• Kas ir m c bu pastaigas?

• Jaut jumi p rdom m

Laiks: 60 min tes

Praktisk sagatavošan s: • Izlas t attiec gos dokumentus par skolu, kuru apmekl siet • Izveidot m c bu pastaigas grupas

REFLEKSIJA Pirms 5. nodarb bas apkopojiet, ko j s esat iem c jušies semin r (4. nodarb b )

Laiks: 45 minūtes LITEART RA UN PIELIKUMI

Ackoff, R. (1989). From Data to Wisdom, Journal of Applies Systems Analysis, 16, 3-9

Boudett, K., City, E. & Murnane. J. (Eds.) (2005). Data Wise: A Step-

by-Step Guide to Using Assessment Results to Improve Teaching and Learning. Harvard Education Press, 2005.

Earl, L. & Katz, S. (2006). Leading schools in a data-rich world. Harnessing data for school improvement. Thousand Oaks: Corwin Press.

Fichtman Dana, N. (2009). Leading with passion and knowledge: The principal as action researcher. Thousand Oaks, California: Corwin Press.

Lai Kuin, M & Schildkamp, K. (2013). Data-based decision making: An overview. In Schildkamp, K., Kuin Lai, M., Earl, L. (2013). Data-based decision making in education New York: Springer

MacBeath, J & McGlynn, A (2002) Self-evaluation. What’s in it for schools? London: RoutledgFalmer.

Timperley, H. & Earl, L. (2009). Using conversations to make sense of evidence: possibilities and pitfalls. In: Earl, L. & Timperley, H. (eds.) (2009). Professional learning conversations. Challenges in using

evidence for improvement. Springer, 121-126.

Materi li

• 3.1. pielikums

4. modulis No rezultātie līdz uzla oju ie skolā

M R I

Moduļa mērķi ir: • Uzzin t, k izmantot datus praks l mumu pieņemšan , kas saist ti ar skolas darba uzlabošanu

• Praktiz t m c bu pastaigas k strat ģiju, lai sav ktu datus un pier d jumus

• P rdom t dal bnieku pieredzi un izaicin jumus, kas saist ti ar m c bu pastaig m

• Praktiz t uzlabojumu pl nošanas strat ģiju, balstoties uz datiem un pier d jumiem

Mācību rezultāti: Pabeidzot m c bas, skolas direktors: • Apzin sies izaicin jumus un iesp jas pieņemt l mumus par skolas darba uzlabošanu, izmantojot datus un pier d jumus • P rzin s m c bu pastaigas k strat ģiju, lai sav ktu datus un pier d jumus

• Kvalific ti sp s analiz t m c bu pastaigas laik sav ktos datus un pier d jumus • Apzin sies, k skolu vad t ji var izmantot datus praks

Kompetences: • Sp ja pal dz t darbiniekiem sniegt paskaidrojumus par stipraj m un v jaj m pus m viņu skol p c t , k tie izriet no datu anal zes

• Sp ja pal dz t darbiniekiem pl not kvalit tes nodrošin šanas iniciat vas vai uzlabojošus pas kumus, balstoties uz šiem paskaidrojumiem

• Praktiz t un pl not uzlabošanas strat ģiju, balstoties uz datiem un pier d jumiem

SATURS

Sesija 1: Sagatavošan s m c bu pastaigai Sesija 2: M c bu pastaiga praks

Sesija 3: Uzlabojumu pl nošana

LAIKI

Laiks Sesija

9.00 – 10.00 1.sesija : Sagatavošan s m c bu pastaigai

10.30 – 13.30 2.sesija : M c bu pastaiga praks

15.00 – 17.00 3.sesija : Uzlabojmu pl nošana

DAL BNIEKU SAGATAVOŠAN S

Izlasiet attiec gos dokumentus par skolu, kuru apmekl siet un tiecieties ar skolas direktoru dienu iepriekš, izveidojot m c bu pastaigas grupas (3. sesija, 5. nodarb ba no 3. modu a) . Uzņemoš s skolas direktors nosaka, uz ko v rst uzman bu m c bu pastaig un nor da uz to dal bniekiem:

• K das ir m r a grupas, kas iesaist tas darb b ?

• K di ir uzlabošanas procesi?

• K di ir pier d jumi, kas demonstr pl notos pas kumus?

• K di ir daž di pier d jumu veidi?

• Viņam / viņai j nodrošina, lai pier d jumi b tu pieejami.

NODARB BAS

Š s sesijas m r is ir sagatavot dal bniekus m c bu pastaigai un p rbaud t, vai visiem dal bniekiem ir kop ga sapratne par m c bu pastaigas protokolu.

1.sesija Sagatavošanās māc bu pastaigai

1.nodarb ba: Māc bu pastaigas un 5-pakāpju pieejas kop jo iez mju prezentācija

Lektors nor da uz sagatavošan s nodarb bu 3. modul . Viņš / viņa p rliecin s, ka visi dal bnieki ir sapratuši, uz ko koncentr ties m c bu pastaigas laik . Viņš / viņa prezent un paskaidro (4.3. pielikums), 2. slaids (m c bu pastaigas kop g s iez mes) un 5. slaids (4.3. pielikums)

Laiks: 15 min tes

2.nodarb ba : Pirms māc bu pastaigas

Dal bnieki str d 20 min tes grup s pa 4-6 cilv kiem. Viņi sagatavojas m c bu pastaigai, apspriežot jaut jumus par slaidu 6 (4.3 pielikums) un protokola Nr.1 sada as (lai p rliecin tos, ka viņi tos saprot), 4.2 pielikums. Diskusij katra grupa piev ršas 1 jaut jumam, p r jiem piedaloties.

Diskusija tiek nosl gta ar slaidu 7 un 8 prezent ciju (4.3 pielikums)

Laiks: 45 min tes

2.sesija Māc bu pastaiga praks

Š s sesijas m r is ir praktiz t m c bu pastaigu k datu sav kšanas metodi.

3.nodarb ba : Tikšanās ar direktoru Dal bnieki tiekas ar skolas direktoru, lai apspriestu: • m c bu pastaigas praktiskus jaut jumus (kur un k viņi var sav kt pier d jumus); • kur grupas tiksies, lai apspriestu pirmos iespaidus un formul tu jaut jumus; • kur viņi var satikt skolot jus un direktoru, lai uzdotu papildus jaut jumus; • k tiks organiz ta refleksija skolai.

Laiks: 30 min tes

3.nodarb ba : Klašu apmekl jums, datu un pierād jumu savākšana

Grupas (4-6 dal bnieki) apmekl klases, lai ieg tu pier d jumus, kas atbalsta skolas uzlabošanas iniciat vu (s).

Tiek ieteikts organiz t 3 v rošanas k rtas pa 20 min t m (tas ir, viz tes 3 klas s vai apmekl t 2 klases un vienu pas kumu, u.t.t.)

Dal bnieki nov ro, klaus s un veic piez mes.

Laiks: 60 min tes

4. nodarb ba: Individuālas pārdomas P c m c bu pastaigas dal bnieki p rdom un sal dzina savus apsv rumus, izmantojot 2. protokolu (4.2. pielikums).

Laiks: 10 min tes

5. nodarb ba: Jauni jautājumi, kas radušies

Dal bnieki 20 min tes apspriež savus iespaidus un atbildes. Š di jaut jumi var virz t diskusiju:

Vai m s apkopoj m inform ciju, kas nepieciešama?

Ko t noz m ?

K di jaut jumi un p rdomas rodas?

Jaut jumi tiek rakst ti uz l mlapiņ m - tas ir (pa 1 jaut jumam uz lapiņas) un izlikti apskatei.

Dal bnieki apskata jaut jumus, apvienojot tos, kur iesp jams, un beidzot atbild uz dažiem no tiem.

Laiks: 40 min tes

6. nodarb ba: Tikšanās ar nov rotajiem skolotājiem un direktoru

P rst vji no m c bu pastaigas grup m ziņo par saviem pirmajiem iespaidiem (katrs maksim li 5 min tes) .Skolot ji un direktors uzklausa un sniedz papildus skaidrojumus, ja to uzskata par nepieciešamu.

Dal bnieki uzdot radušos jaut jumus.

Lektors nosl dz aktivit ti, inform jot skolas darbiniekus par to, k viņi saņems atgriezenisko saiti un k tas b tu j ņem v r (pamatojoties uz oti ierobežotiem datu avotiem un neliel m zin šan m kopum , lai ieteikt s strat ģijas b tu tikai viena iesp ja, k uzlabot skolas att st bas procesu).

Laiks: 40 min tes

3.sesija Uzlabojumu plānošana

Š s sesijas m r is ir uzlabojumu pl nošana, balstoties uz m c bu pastaig sav ktajiem datiem un pier d jumiem.

7. nodarb ba: Uzlabojumu plānošana Dal bnieki str d iepriekš j s grup s 30 min tes, lai inform tu par skolas uzlabošanas programmu, kuras pamat ir sal dzinošie pier d jumi.Viņi

vienojas par vienu (vissvar g ko) nepieciešamo strat ģiju un / vai darb bu. Galven s idejas tiek uzrakstas uz plak ta un par d tas.

P c 30 min t m grupas tiek p rgrup tas t , lai p rst vji no katras grupas veidotu jaunu grupu. 30 min tes viņi dal s iespaidos par to, ko viņi ir apsprieduši s kotn j s (iepriekš j s) grup s, par to, kas l dz gs un atš ir gs.

Laiks: 60 min tes

8. nodarb ba: Svar gākie faktori skolas att st bas procesā

Dal bnieki paliek taj s paš s jauktaj s grup s. Viņi ziņo par b tiskiem jaut jumiem viņu grup s. Pasniedz ji koment viņu ziņojumus, skaidrojot ieteikumus 12. slaid (4.1. pielikums) - ieteikumi skolas att st bai.

Laiks: 45 min tes

REFLEKSIJA

Atbildes uz jaut jumiem grupa raksta uz l mlapiņ m:

Ko j s paņemsiet l dzi uz savu skolu no m c bu pastaigas?

Kas jums pietr ka?

Lektors identific galvenos m c bu pastaigas pozit vos un negat vos aspektus.

Laiks: 15 min tes

T L K S PIEZ MES

Sagatavošanos 4. dienai j veic 3. dien

Uzņemoš s skolas dokumentus

dal bniekiem j iedod 1.dien

LIETRAT RA UN PIELIKUMI

• Earl, L., & Fullan, M. (2003). Using data in leadership for learning. Cambridge Journal of Education, 33, 383-394. • Earl, L. & Katz, S. (2006). Leading schools in a data-rich world. Harnessing data for school improvement. Thousand Oaks: Corwin Press. • Institute of Educational Leadership. (2013). From Research Policy to Effective Practice: Ideas Into Action for School and System Leaders. www.education-leadership-ontario.ca • Stoll, L. & Fink, D. (1996). Changing our Schools. Buckingham, Philadelphia: Open University Press. • Vanhoof J. et al. (2013). Data use by Flemish school principals: impact of attitude, self- efficacy and external expectations. • Verbiest, E. & Mahieu, P. (2013). Developing leadership capacity for data-informed school improvement. Theoretical Framework; Deleca project. Available at http://www.deleca.org

Materiāli

4.1. pielikums– 1. protokols 4.2. pielikums– 2. protokols 4.3. pielikums – prezent cija

. odulis

Izpētes kultūras veidoša a

MĒRĶI

Moduļa mērķi ir: • veidot izpratni par to, cik svar ga ir izp tes kult ra • motiv t dal bniekus str d t pie izp tes kult ras • nodrošin t l dzek us, lai dal bnieki izveidotu izp tes kult ru

Mācību rezultāti: Pabeidzot m c bas, skolas direktors: • v l sies un prat s pal dz t darbiniekiem veidot kritisk s dom šanas attieksmi • v l sies un prat s veidot akad misko optimismu • v l sies un prat s uzlabot darbinieku efektivit ti datu izmantošan

• v l sies un prat s uzlabot person la sadarb bu un kop gu redz jumu, izmantojot datus

Kompetences: • Sp ja atbalst t un veidot izp tes kult ru • Praktiz t un sp t pal dz t darbiniekiem izveidot kritisk s dom šanas attieksmi

• Sp ja izmantot strat ģijas, k izteikt rezerv tu spriedumu ar ieciet bu neskaidr b s, nov rt jot un veicinot dzi u izpratni, lai rad tu izp tes kult ru

SATURS

5. modu a saturs

1.sesija Esoš s izp tes kult ras anal ze, iepaz stin šana ar kursa

m r iem un 5. modu a pl niem

2.sesija Izp tes kult ras un defin ciju noz me

3.sesija Darbs ar izp tes kult ru: no p rdom m l dz darb bai 4.sesija Ilgtsp j ba

5.sesija Nosl guma principi: veicinošie un bremz jošie faktori

LAIKI

Laiks

9.00 – 10.00 1. sesija

10.00 – 11.00 2. sesija

11.00 - 13.00 3. sesija

14.00 – 15.00 4. sesija

15.00 – 16.00 5. sesija

DALĪBNIEKU SAGATAVOSANĀS

Iepaz šan s ar teor tisko ietvaru un atbilstošu literat ru.

Aptauju sagatavošana uz pap ra dal bniekiem.

NODARBĪBAS

1. sesija

Esošās aptaujas kultūras anal ze, iepaz stināšana ar kursa m rķiem un 5. moduļa plāniem

M r is ir analiz t esošo izp tes kult ru un izskaidrot modu a saturu un m r us.

1. nodarb ba: Dal bnieku sagaid šana, tehniskie jaut jumi, iepaz stin šana ar lektoriem – 15 in tes

2. nodarb ba: Esoš s izp tes kult ras anal ze + kursu m r i – 45 min tes

1. posms: Dal bniekiem tiek atg din ts par p rskatu (1.1. pielikums), kas izstr d ts, lai nov rt tu esošo izp tes kult ru. Dal bniekus aicina paņemt izdales materi lus un noteikt stipr s un v j s puses sav skol .

2. posms: Dal bnieki tiek aicin ti dal ties sav s atbild s ar p r jiem dal bniekiem. Dal bnieki apspriež stipr s un v j s puses. Diskusija pal dz noteikt izp tes kult ras kav jošos un veicinošos faktorus. Šis ieguld jums tiks izmantots k s kumpunkts 2. sesijai.

2.sesija Izp tes kultūras noz m gums un defin cija M r is ir defin t izpratni par izp tes kult ru un nodrošin t teor tisko ietvaru.

3. nodarb ba: Lekcija (+ individu la izdales materi la aizpild šana) par teor tisko ietvaru, kas attiecas uz izp tes kult ru, t s defin ciju un ietekm jošajiem faktoriem –

60 min tes

Saturs: 1. Kultūras defin cija: "k m s dar m lietas " / daž di uzskati,

normas un v rt bas. (5.1 pielikums, 2. un 3. slaidi)

2. Izp tes kultūras noz me: tas ir vair k nek analiz t datus!

Izp tes kult ra ir saist ta ar t diem j dzieniem k skolu "politikas veidošanas sp jas", zin šanu p rvald ba, integr l vad ba. (5.1. pielikums, 4. slaids)

Četras pieejas organizatoriskajai kultūrai, s kot ar 2. krit riju (5.1. pielikums)

Pirms daž d s pieejas tiks apspriestas s k k, dal bniekiem tiek l gts

- ilustr t š s pieejas ar savu pieredzi

- tulkot š s pieejas "izp tes kult r " (piem ram, no vides viedok a: datu izmantošana tiks atbalst ta ar vald bas normat viem; no metaforisk viedok a: pamatskol s dati b s vair k "kvalitat va" rakstura nek universit t s; no sist mas viedok a: skolas direktora loma ir oti b tiska; no ideoloģisk viedok a: dažas skolas izmantos datus, lai ietekm tu ieinteres t s personas)

3.1. Skolas kult ra k vides faktors: (veidne) - K da ir visp r j kult ra par datiem, uz kuru pamata tiek veidota skolas politika? (atbild ba pret att st bu)

- K di ir juridiskie ierobežojumi un paradumi? (konfidencialit tes likums, inspekcijas, skolu apvien bu noteikumi, ...)

- K di starpnieki ir pieejami? (piem ram, p tnieki, valsts un pašvald bas iest des, skolu konsultanti, ...)

- K di dati ir pieejami? (no k ?)

- Cik labi skolot ji un skolu direktori p rzina izgl t bas vad bas aspektos?

- K das personas ir ieinteres tas un k d inform cij par skolu?

3.2. Skolas kult ra k metafora

(skat t 1. sesiju 2. nodarb bu)

3.3. Skolas kult ra k main ga sist ma

(skat t 3. sesiju)

3.4. Skolas kult ra k ideoloģija

Dal bnieki tiek aicin ti aprakst t, k d veid p d j laik uz datiem balst tas politikas rezult t pieņemtie l mumi tika paziņoti p r jiem (ieinteres t m person m, sabiedr bai, masu inform cijas l dzek iem, ...) un k tas tika izmantots (instrument lo, konceptu lo, simbolisko, strat ģisko, ...) Vai bija atgriezenisk saite ar skolu (un k das bija t s sekas?)

3. sesija

Darbs ar izp tes kultūru: no pārdomām l dz r c bai M r is ir a. apkopot svar gus principus direktoriem, veicin t kolekt va efektivit ti, sadarb bu un kritisko dom šanu, darbiniekiem izmantojot datus.

b. praktiz t šos principus lomu sp l , kad person ls diskut par datiem.

120 minūtes

1) Daži principi

1. Sniegt pozit vu atgriezenisko saiti 2. Uzved bas modeli (ja iesp jams)

3. Iedrošin t skolot jus

4. Formul t sasniedzamus m r us

5. Uzsv rt kop gu redz jumu

6. Aptauj t esošos mode us

7. Uzdot jaut jumus, kas stimul intens vu m c šanos

8. Apskat t daž das perspekt vas

9. B t piesardz gam spriedumos

10. B t ieciet gam neskaidr b s

2) Lomu sp le

SAGATAVOŠANA

a) Sav kt skolas datus, t.i. kohorta-anal zi par t mu, kas piem rota spilgtai diskusijai. (Šiem datiem ir j b t no konkr t m valst m, t.i. datiem no skol m un skolu veidiem, kas dal bniekiem ir paz stami).

b) Veido grupu no 7 cilv kiem (iekš jais aplis, lomu sp l t ji = A grupa). P r jie dal bnieki ir r j grup (nov rot ji = B grupa).

LOMU APRAKSTI

A GRUPA:

o 1. dal bnieks = skolas direktors. Viņš / viņa ir organiz jusi tikšanos ar skolot jiem, lai p rrun tu skol nu rezult tus (kohortas anal zi, testu rezult ti ...), viņš / viņa vada san ksmi. Viņam / viņai ir j par da uzved ba, kas stimul kolekt va efektivit ti, sadarb bu un kritisko dom šanu, izmantojot datus, tas ir, demonstr t principus, k tie min ti iepriekš.

o P r jiem 2-6 dal bniekiem iekš j grup ir skolot ju lomas. Piem ram, "1.- 8. klašu skolot ji “ vai "skolot ji, kas pieder pie vienas metodiskais komisijas", (atkar b no datu veida).

B GRUPA: o Nov rot ji. Viņi nov ros, vai un k d m r “direktors” demonstr uzved bu, kas stimul kolekt va efektivit ti, sadarb bu un kritisko dom šanu, lietojot datus, tas ir, demonstr s iepriekš min tos principus. Viņi var izmantot nov rojumu lapu no pielikuma

Dal bnieki 1, 5 un 7 nov ro, k sastopami principi no 1.-3.;

Dal bnieki 2, 6 un 8 nov ro, k sastopami principi no 4. – 6.

Dal bnieki 3, 4, un 9 nov ro, k sastopami principi no 7. -10.;

Laika sadal jums:

20 ' Principu skaidrojums / krit riji profesion lai izgl t bas sarunai, kas stimul tu kolekt va efektivit ti, sadarb bu un kritisko dom šanu, darbiniekiem izmantojot datus.

10 ' Ievads: M r u un pieeju skaidrojums

20` "Direktora" un skolot ju sagatavošan s: datu izp te

Taj paš laik : • nov rot ju grupas sadal šana saskaņ ar daž diem principiem

• nov rošanas veidlapu izdal šana

• nov rot ji izp ta datus.

50 'Lomu sp les

20Ķ Atgriezenisk saite “direktoram”

4. sesija: Ilgtsp j ba

M r is ir

- aprakst t galvenos principus par ilgtsp ju

- nodrošin t dal bniekiem ietvaru, lai viņi var tu analiz t esošo situ ciju

– 45 minūtes

Dal bniekus aicina izteikt spriedumu par neseniem uz datiem balst tiem l mumiem - cik tie ir b tiski no person g un skolas skatu punkta:

5.sesija: Nosl guma principi: veicinošie un bremz jošie faktori

M r is ir ieg t kopsavilkumu par rezult tiem, kas noved s pie 10 galvenajiem principiem, kas veicin tu aptaujas kult ru.

Nodarb ba: Dal bniekus sadala grup s pa 3 (vai p ros) un tiem tiek dots uzdevums apspriest ieguvumus šaj m c bu programm un pierakst t 10 galvenos principus, kas rad tu izp tes kult ru. - 10 min tes

Nodarb ba: Grupas sum iepaz stina ar 10 principiem, kas rad tu izp tes kult ru viņu grup s - 15 min tes

Nodarb ba: Diskusija par prezent tajiem principiem noved pie kop gi veidota nosl guma ietvara ar 10 principiem, kas rad tu izp tes kult ru. - 25 min tes

Lektori papildina š s atbildes ar p t jumos g taj m atziņ m:

Faktori, kas veicina / kav inform cijas izmantošanu:

Konteksta faktori:

Pakļaut ba pretstatā att st bas perspekt vai

- Skol m pied v tais atbalsts (! Šeit nepast v viens modelis visiem !)

Faktori, kas attiecas uz skolu un lietotājiem

- Lietot ju attieksme pret inform ciju

- Akad miskais optimisms

- Efektivit te

- Iez mes, kas rakstur gas sabiedr bai, kas m c s (piem ram, uztic šan s, izt le)

Nodarb ba: Dal bnieki aizpilda atsauksmes lapu par 5. moduli

5 – 10 minūtes

REFLEKSIJA Skat t 5. sesiju

LITERATŪRA UN PIELIKUMI

Argyris, C. & Schö n, D. : Organizational learning II. Theory, method and practice. Reading: Addisön-Wesley. Bandura, A. . Self-efficacy: the exercise of control. New Yörk: W.(. Freeman. Biesta: G. . Goed onderwijs en de cultuur van het meten. Ethiek, politiek en democratie. Den (aag: Bööm Lemma. Cöpland, M. . Leadership öf inquiry: building and sustaining capacity för schööl imprövement. Educational Evaluation and Policy Analysis, , - . Deci, E. L., & Ryan, R. M. . The 'what' and 'why' öf göal pursuits: (uman needs and the self-determinatiön öf behaviör. Psychological Inquiry, , - . Earl, L., & Fullan, M. . Using data in leadership för learning. Cambridge Journal of Education, , - . Earl, L., & Katz, S. . Leading schööls in a data-rich wörld. )n K. Leithwööd & P. (allinger Eds. , Second international handbook of educational leadership and administration pp. - .

Dördrecht, Netherlands: Kluwer Academic. (öy, W., & Miskel, C. . Educational Administration: Theory, Research and Practice. Böstön: McGraw-(ill. Levin, J. A., & Datnöw, A. . The principal röle in data-driven decisiön making: using case-study data tö develöp multi-mediatör mödels öf educatiönal reförm. School Effectiveness and School Improvement, , - . Nönaka, )., & Takeuchi, (. . De kenniscreërende onderneming. Hoe Japanse bedrijven innovatieprocessen in gang zetten. Schiedam: Scriptum. Schildkamp, K., Ehren, M., & Lai, M. K. . Editörial article för the special issue ön data-based decisiön making aröund the wörld: fröm pölicy tö practice tö results. School Effectiveness and School Improvement, , - . Schildkamp, K., & Kuyper, W. . Data-införmed curriculum reförm: Which data, what purpöses, and prömöting and hindering factörs. Teaching and Teacher Education, , - . Schildkamp, K., Rekers-Mömbarg, L. T. M., & (arms, T. J. . Student gröup differences in examinatiön results and utilizatiön för pölicy and schööl develöpment. School Effectiveness and School Improvement, , - . Senge, P. . The fifth discipline. The art and practice of the lear-

ning organisation. New Yörk: Döubleday. Standaert, R. . De becijferde school. Meetcultus en meetcultuur. Leuven / Den (aagAccö Van Gasse, R., Vanhööf, J., Mahieu, P. & Van Petegem, P. . Informatiegebruik door schoolleiders en leerkrachten. Antwerpen / Apeldöörn: Garant. Vanhööf, J., Mahieu, P., & Van Petegem, P. . Geï nförmeerde schöölöntwikkeling: van een nieuw gegeven naar een beleidsinstrument. Kwaliteitszorg in het onderwijs, - . Vanhööf, J., & Van Petegem, P. . Matching internal and external evaluatiön in an era öf accöuntability and schööl develöpment: lessöns fröm a Flemish perspective. Studies in educational evaluation, , - . Vanhööf, J., Vanlömmel, K., Thijs, S., & Vanderlöcht, (. . Data use by Flemish School Principals: Impact of Attitude, Self-efficacy and External Expectations Paper presented at the )nternatiönal Cöngress

för Schööl Effectiveness and )mprövement, Santiagö, Chili. Visscher, A., & Ehren, M. . De eenvöud en cömplexiteit van öpbrengstgericht werken: Vakgröep Onderwijsörganisatie en -management, Universiteit Twente. Wayman, J. C. . )nvölving teachers in data-driven decisiön making: using cömputer data systems tö suppört teacher inquiry and reflectiön. Journal of education for students placed at risk, , -. Weggeman, M. . Kennismanagement: de praktijk. Schiedam: Scriptum.

Materiāli . . Pieliku s - preze tācija