Opvoeders worstelen met een aantal vragen over lesmethoden, waaronder:
Volgens marktanalisten (2014) is ongeveer 78 miljard het geschatte dollarbedrag dat door de Verenigde Staten in onderwijs wordt geïnvesteerd. Dus om te begrijpen hoe goed deze enorme investering in onderwijs werkt, is een nieuw soort berekening nodig om deze vragen te beantwoorden.
Bij het ontwikkelen van dat nieuwe soort berekening heeft de Australische docent en onderzoeker John Hattie zijn onderzoek geconcentreerd. In zijn oratie aan de Universiteit van Auckland al in 1999 kondigde Hattie de drie principes aan die zijn onderzoek zouden leiden:
"We moeten relatieve uitspraken doen over de gevolgen voor het werk van studenten;
We hebben schattingen van de omvang nodig, evenals statistische significantie - het is niet goed genoeg om te zeggen dat dit werkt omdat veel mensen het gebruiken, enz., Maar dat dit werkt vanwege de omvang van de impact;
We moeten een model bouwen op basis van deze relatieve omvang van effecten. "
Het model dat hij in die lezing voorstelde, is uitgegroeid tot een rangorde-systeem van beïnvloeders en hun effecten in het onderwijs met behulp van meta-analyses, of groepen studies, in het onderwijs. De meta-analyses die hij gebruikte kwamen van over de hele wereld en zijn methode voor het ontwikkelen van het rangsysteem werd eerst uitgelegd met de publicatie van zijn boek Zichtbaar leren in 2009. Hattie merkte op dat de titel van zijn boek werd gekozen om leraren te helpen "evaluatoren van hun eigen onderwijs te worden" met als doel leraren een beter inzicht te geven in de positieve of negatieve effecten op het leren van studenten:
"Zichtbaar onderwijzen en leren vindt plaats wanneer leraren leren door de ogen van studenten zien en hen helpen hun eigen leraren te worden."
Hattie gebruikte de gegevens van meerdere meta-analyses om een "gepoolde schatting" of meting van een effect op het leerproces te krijgen. Hij gebruikte bijvoorbeeld sets meta-analyses over het effect van vocabulaireprogramma's op het leerproces van studenten, evenals sets meta-analyses over het effect van vroeggeboorte op het leerproces van studenten..
Dankzij het systeem van Hattie om gegevens uit meerdere educatieve studies te verzamelen en die gegevens om te zetten in gepoolde schattingen, kon hij de verschillende invloeden op het leren van studenten op dezelfde manier beoordelen op basis van hun effecten, of ze nu negatieve of positieve effecten vertonen. Hattie rangschikte bijvoorbeeld studies die de effecten van klasdiscussies, probleemoplossing en versnelling lieten zien, evenals studies die de impact van retentie, televisie en zomervakantie op het leren van studenten lieten zien. Om deze effecten in groepen te categoriseren, organiseerde Hattie de invloeden in zes gebieden:
Door de gegevens te verzamelen die uit deze meta-analyses werden gegenereerd, bepaalde Hattie de grootte van het effect dat elke invloed had op het leren van studenten. Het grootte-effect zou numeriek kunnen worden omgezet voor vergelijkingsdoeleinden, bijvoorbeeld, een effectgrootte van een beïnvloeder van 0 laat zien dat de invloed geen effect heeft op de prestaties van studenten. Hoe groter het effect, hoe groter de invloed. In de 2009 editie van Zichtbaar leren, Hattie suggereerde dat een effectgrootte van 0,2 relatief klein kan zijn, terwijl een effectgrootte van 0,6 groot kan zijn. Het was de effectgrootte van 0,4, een numerieke conversie die Hattie zijn 'scharnierpunt' noemde, die het gemiddelde van de effectgrootte werd. In 2015 Zichtbaar leren, Hattie beoordeelde invloedseffecten door het aantal meta-analyses te verhogen van 800 naar 1200. Hij herhaalde de methode om influencers te rangschikken met behulp van de "scharnierpunt" -meting waardoor hij de effecten van 195 invloeden op een schaal kon rangschikken. De Zichtbaar leren website heeft verschillende interactieve grafische afbeeldingen om deze invloeden te illustreren.
De nummer één beïnvloeder aan de top van de 2015-studie is een effect met het label 'lerarenschattingen van prestaties'. Deze categorie, nieuw in de ranglijst, heeft een rangorde van 1,62 gekregen, berekend op vier keer het effect van de gemiddelde beïnvloeder. Deze beoordeling geeft de nauwkeurigheid weer van de kennis van een individuele leraar van studenten in zijn of haar klassen en hoe die kennis het soort klasactiviteiten en materialen bepaalt, evenals de moeilijkheid van de toegewezen taken. de vraagstrategieën en de studentengroepen die in de klas worden gebruikt, evenals de geselecteerde onderwijsstrategieën.
Het is echter de nummer twee beïnvloeder, collectieve effectiviteit van leraren, die een nog grotere belofte inhoudt voor het verbeteren van de prestaties van studenten. Deze beïnvloeder betekent het benutten van de kracht van de groep om het volledige potentieel van studenten en opvoeders op scholen naar voren te brengen.
Opgemerkt moet worden dat Hattie niet de eerste is die wijst op het belang van collectieve effectiviteit van leraren. Hij is degene die het beoordeelde als een effectrangorde van 1,57, bijna vier keer de gemiddelde invloed. In 2000 hebben onderwijsonderzoekers Goddard, Hoy en Hoy dit idee naar voren gebracht door te stellen dat "collectieve doeltreffendheid van leraren de normatieve omgeving van scholen vormt" en dat de "perceptie van leraren in een school dat de inspanningen van de faculteit als geheel zullen zijn een positief effect op studenten. ”Kortom, ze ontdekten dat“ leraren in [deze] school de moeilijkste studenten kunnen bereiken. ”
In plaats van te vertrouwen op de individuele leerkracht, is collectieve doeltreffendheid van leerkrachten een factor die op het hele schoolniveau kan worden gemanipuleerd. Onderzoeker Michael Fullen en Andy Hargreaves in hun artikel Leaning Forward: Bring the Profession Back Back Let op verschillende factoren die aanwezig moeten zijn, waaronder:
Wanneer deze factoren aanwezig zijn, is een van de uitkomsten dat collectieve effectiviteit van leraren alle leraren helpt hun significante impact op de resultaten van studenten te begrijpen. Er is ook het voordeel van het stoppen van leraren om andere factoren te gebruiken (bijvoorbeeld thuisleven, sociaal-economische status, motivatie) als excuus voor lage prestaties.
Aan de andere kant van het Hattie-rangorde-spectrum, de bodem, krijgt de beïnvloeder van depressie een effectscore van -, 42. Ruimte delen onderaan de Zichtbaar leren Ladder zijn de beïnvloedersmobiliteit (-, 34) lijfstraffen thuis (-, 33), televisie (-, 18) en retentie (-, 17). Zomervakantie, een zeer geliefde instelling, is ook negatief gerangschikt op -, 02.
Bij het afsluiten van zijn oratie bijna twintig jaar geleden, beloofde Hattie de beste statistische modellering te gebruiken en meta-analyses uit te voeren om integratie, perspectief en omvang van effecten te bereiken. Voor leraren beloofde hij om bewijs te leveren dat de verschillen tussen ervaren en deskundige leraren heeft bepaald, en om de onderwijsmethoden te beoordelen die de kans op impact op het leren van studenten vergroten.
Twee edities van Zichtbaar leren zijn het product van de toezeggingen die Hattie heeft gedaan om te bepalen wat in het onderwijs werkt. Zijn onderzoek kan leraren helpen beter te zien hoe hun studenten het beste leren. Zijn werk is ook een gids voor hoe je het beste in onderwijs kunt investeren; een beoordeling van 195 beïnvloeders die beter kunnen worden getarget door statistische significantie voor miljarden investeringen ... 78 miljard om te beginnen.