# data[].attributes.body
Nørre Nebel
Data:
Trivselsmåling
Sprogvurdering/bogstavvurdering/ matematikvurdering (0. klasse)
Hogrefe, sætningslæseprøve, ordlæseprøve, ST-prøve /1. klasse)
IKON-modellen
Elevplaner
Klassetrivsel.dk
Dataindsamling giver viden så vi kan hjælpe den enkelte elev bedst muligt og optimere undervisningen.
Alle i teamet skal have adgang til data, f.eks.via klasselog, Meebook.
Nogle prøver og test er kun data til brug for den enkelte lærer, elev og læsevejleder.

# data[].attributes.body
1.: Faglige tests, trivselsmålinger, forældresamtaler, elevplaner, meebook, PPV'er, fraværsregistrering, daglige observationer, klasselog.
2.: Klassekonferencer, PPV-afrapporteringer i forhold til at støtte eleverne bedst muligt fagligt, personligt og socialt. Elevselvevaluering i forhold til de fire regningsarter. Klassetrivsel.dk
3.: Man kan via data dokumentere elevernes faglige progression.
Overskueliggøre eksempelvis fravær sammenholdt med manglende faglig progression. Data anvendes som pejlemærker for indsatsområder.

# data[].attributes.body
1.
samtaleblomst
elevsamtaler
målugler
CHIPS
nationaltest
Hogrefe stav/mat - prøver
trivselsmåling
sprogvurdering
ST-prøver

2.
samtaleblomsten fx vi har prøvet at man udfra samtalerne kan lave en indsats fx bruge det som et middel til at sætte ind overfor ensomhed eller fagligeudfordringer.
CHIPS giver sammen med egne observationer og viden om eleverne et redskab som kan bruges til at udfordre elever. De hjælpes til at arbejde ud fra nærmeste udviklingszone.

3.
øget trivsel og læring.

4.
klasseteams i samarbejde med vejledere. Opgaven uddelegeres af og i samarbejde med team til enkelte faglærere.

5.
Man kan analysere og tolke på data og omforme denne ved hjælp af kommunikation, faglighed og erfaringer.

6.
Det gør vi til teammøder eventuelt i samråd med vejleder.

# data[].attributes.body
Nationaltest
MG/FG/ST/TL
UPV
Karakterer
Indsamler resultater direkte fra UV.
Samtale i UV.
Meebook Prøverne
Målrettet undervisning udfra data (f.eks. fejltyper)
Ad 3: Øget motivation samt progression hos eleverne.
Ad 4: Lærere, pædagoger og eleverne (selvevaluering)
Ad 5: Når der kommer system i data og de anvendes fortløbende
Ad 6: ??

# data[].attributes.body
Hvilke data benytter vi?
- Nationaltest
- Læsetest
- Sprogvurdering
- Matematiktest
- Trivselsmålinger
- Observationer
- Ikon modellen
- Erfaringsudveksling
- Samtaler (forældre, børn og kollegaer)

Giv et eksempel på, hvor arbejdet med data har givet dig som lærer inspiration - eller haft betydning for en elev/elevgruppe?
Eksempel i arbejdet med ikon modellen: Selvom man som udgangspunkt fra start virker enige om hvordan man ser et enkelt barn, kan det når man går dybere i arbejdet med modellen, vise de forskellige vinkler vi faktisk ser den enkelte elev med - hvilket er en fordel for den enkelte elev.

Generelt er det godt at se eleven fra flere forskellige vinkler.

Når vi bruger tiden på at samle data/oplysninger - hvad er det så i grunden vi gerne vil opnår?
At eleverne trives og udvikler sig. Dette gælder både fagligt og socialt. Da det hele hænger sammen i forhold til udvikling og trivsel på den lange bane.

Hvem skal samle dataene? Hvordan?
Dette afhænger af hvilke data der skal bruges, og hvilket formål. Det vil være både lærer og pædagoger. Det er både igennem forskellige test, og observationer der gøres i dagligdagen - det er viden man samler og lagre.

Hvordan kan vi omdanne data til viden?

Hvor og hvordan kan vi tale om data/viden - så vi kan levere bedre undervisning?
Opkvalificering af de bløde date. Således der kommer et system i det.

# data[].attributes.body
Hvilke data benytter vi?
Staveprøven, MG-prøven, (nationale test), Gyldendals retskrivningsprøve, Grammatip, færdigheds- og problemregning, klassetrivsel, overlevering fra tidligere lærere, sparring med kollegaer, observationer (egne eller kollegiale).

Giv eksempel på....
Niveau-inddeling mellem klasserne

Når vi indsamler data....
Det er grundlaget for optimering af vores undervisning

Hvem skal indsamle data...
De respektive undervisere ved det fag-faglige og ved informationer om den enkelte elev er det alt personale/elever.

Hvordan kan man omdanne data til viden?
Man gør det ved at se på sammenhængen - fx elevens udvikling gennem en periode eller hvordan eleven har rykket sig rent fagligt.

Hvor og hvordan...
Teamsamarbejde og klasseteam. Eller møde med forældre, ledelse, BOF osv.

# data[].attributes.body
Hvilke data benytter vi?
Test (nationale, hogrefe, grammatip)
samtaler.
2 lærertimer
Overleveringer
evalueringer på Meebook

Eksempler på hvor vi har brugt data:
Niveaudeling af klasser
Vurdering af sociale sammensætning i klassen.

Hvad er det vi gerne vil opnå.
Fremme læring hos alle elever.
Større forståelse for den enkelte elev.

Hvem skal samle data og hvordan:
Den enkelte lærer i samarbejde med teamet. Vi samler i en log.

Hvordan kan vi omdanne data til viden?
Vi prøver at samle data, og danner os overblik. Analyse af test.

# data[].attributes.body
Hvilke data benytter vi?
Nat. test
Lokal testplan
CHIPS
Daglige observationer
DA2-observationer
Elevsamtaler
Evaluering af mål på de enkelte fag

Eksempel:
Samtaleblomst/elevsamtaler.
Når vi kan se at ekstra indsatser giver pote, bliver vi inspireret.

Vi vil gerne opnå:
Større trivsel.
Større udbytte af læring.
Elevernes styrker/ udviklingspotentiale.
Hvad virker/virker ikke.

Klassens lærere/pædagoger (teamet) har det primære ansvar.
Vejlederne hjælper med at omdanne data til brugbar viden.
Data indsamles både som test og daglige observationer.

Data omdannes til viden:
Klassekonferencer om tests.
Samtaler om bløde data (teamsamtaler, s/k-samtaler).
Data skal bearbejdes for at blive til viden.

Tale om data:
Klasseteams, fagteams, forældresamtaler, elevsamtaler.
Trivselssamtaler.
Samtaler med vejledere.

# data[].attributes.body
ustruktureret deltagende observation. Der bruges prøver  i alle  fag.
samtaler med elever er data og giver stor viden. Fx "brev til min klasselærer".
Målet for teamet er, at vi får samlet data og får det delt med hinanden.
Mulige emner: læringsparathed, trivsel.
trivsel - hvordan kommer de i gang, hvem er gode til at danne relationer, hvem trækker sig, er der forskel på hvordan de klarer sig i fagene. samarbejde.
Muligvis observationer via skema, hvor teamet giver eleverne vurderinger alt efter, hvordan vi begår sig socialt.
vurderinger kan være 2-3 parameter.
1: networker
2: Hvem støber kuglerne.
3: trækker sig.

# data[].attributes.body
Data:
Klassetrivsel.dk
Kollegialobservation
Elevobservation i klassen
Lix test
Grammatip
DVO
Nationaletest
Hogrefe
Aktion/observation ved kønsopdelt undervisning
IKON model
CHIPS test til enkelte elever

Data har inspireret til:
Data har stor betydning i 1kl. mht. vores syn på eleverne.
Eksempel i 3a ved opløsning af klikke dannelse. Ny dynamik efter at vi har arbejdet med det.

Vi vil opnå:
Progression (læring) og trivsel.
Forsøger at finde den rigtige nøgle til den enkelte elevs læring og trivsel.

Data indsamles i teamet.
Det er vigtigt at vi arbejder med systematik ved indsamling og brugen af data.

Data omdannes til viden:
Analyse og samtale omkring data.

Data/viden bearbejdes:
I vores teams