成功故事|广州交流会回顾——数据驱动教育：以整合思维构建学生发展支持系统
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摘要：2025年4月15日，睿乐生联合ISA广州科学城爱莎外籍人员子女学校举办的睿乐生XISA教育者交流会在广州圆满落幕。
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本次广州交流会ISA的三位老师向我们展示了一所学校是如何利用数据赋能教育，为学生构建精准的成长支持体系。
ISA的Head of student support services Rovanna女士向我们了学校的MTSS数据支持系统，她指出，在传统教育场景中，教师往往依赖经验判断学生的学习状态，这种主观评估方式容易造成认知偏差。通过对本校数据驱动教育实践的深度参与，她深刻认识到教育数据的整合分析正在重塑教学支持体系，构建起立体化的学生发展支持网络。
这个认知体系的转变，不仅改变了教师的专业行为模式，更重要的是让每个学生都获得了被”看见”的机会。
教育数据的整合应当突破传统成绩单的边界，构建包含认知发展、情绪管理、社会适应等多维度的评估矩阵。
在ISA的数据整合系统中，将学业表现、学习动机、自我评估、对学校的感知等指标进行动态关联，使教师能像医生查看体检报告般全面把握学生的成长状态。这种全景式观察，让教育干预从经验直觉转向科学决策。
在学校使用的数据工具系统中，有四款来自GL Education的产品能够帮助教师从各个维度了解学生学情，并在此基础上纵向为各个角度的数据结果提供三角测量。
PTE：评估和跟踪不同年龄段学生的英语语言技能，包括拼写、语法、标点符号和阅读理解能力。
PTM：评估学生的数学技能、知识和推理能力。
CAT4：旨在评估学生在各个推理领域的天赋能力和潜力，从而了解他们的优势和劣势。该测试侧重于推理的四个关键领域：文本分析、逻辑分析、空间推理、数字推理。
PASS：旨在帮助了解学生对学校的态度和心态，以及他们的学习信心、准备情况和学习动力。
数据能够为教师带来洞察，但是多学科团队议程与教师协作才真正推动了这些数据实际运用于学生。
Rovanna指出跨学科团队议程的重要性，这些定期会议的展开可以确保教师、学生支持者、心理学家等各专业人员共同参与决策过程。强调了教师在数据收集与分析中的主体地位，鼓励跨学科合作，以形成全面的学生支持计划。
针对不同学生，学校会采取不同的分层支持与干预策略。以语言推理能力薄弱的学生为例，系统预警触发后，语言学科的教师首先为学生调整阅读策略，心理教师开展认知训练，一定时间后学校重新评估学生的数据，这一循环不仅帮助学生学分提升，更宝贵的是能够让学生的学习信心指数同步回升。这种多维度干预的协同效应，正是数据整合带来的教育增值。
当教师学会在数据河流中捕捉智慧的闪光，当学校能够将信息碎片编织成支持网络，教育才能真正实现从规模化供给向个性化滋养的蜕变。这个过程需要持续的技术迭代，更需要教育者始终保持对数据的批判性思考和对教育本质的坚守，方能在数字时代书写有温度的教育叙事。
广州睿乐生X ISA交流会第二部分的分享则来自ISA小学部校长 Matthew Cox以及小学部副校长Sophia Androu-Erriah。他们为参会的大家带来了“以数据为基础，指导教与学”的学校案例分析。
Matthew指出，数据的有效使用需要建立在社区和文化的理解之上，即每个人都应该明白数据收集的目的。他强调，如果不采取相应措施拥有多少数据也无法产生积极结果。有效利用数据的首要前提是建立一种数据驱动的文化。这意味着全校师生及领导层需达成共识，理解数据收集的目的，并坚信数据能为决策提供有力支持。
Sophia补充说，学校采取的干预措施通常只有6周的操作时间，因此必须迅速行动，确保目标是驱动性的，并且干预措施执行者需要理解其有效性。通过定期组织培训和研讨，增强教师对数据的理解和应用能力，使他们能够基于数据做出更加精准的教学调整。
Sophia同时也提到了PASS测试，并且强调了小心使用数据的重要性。通过建立数据驱动的文化、实施精准干预以及强化家校合作，不仅提升了学生的学习成绩，更推动了整个教育生态的优化。
数据驱动的真谛，不在于用算法替代教师，而在于为教育者装上显微镜和望远镜。它让我们既能看到微观的学情发展脉络，又能宏观鸟瞰森林的全貌。在这条数据赋能教育的改进之路上，教师们始终是手持数据罗盘的探索者，帮助学生们把握着下一个航向。
