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数学の習熟度は、学校閉鎖の長期化の影響を示しています 

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私は最近、モンゴメリー郡の公立学校の生徒の保護者から、中学校の生徒の数学の習熟度に関する懸念される傾向を伝えるのに役立つビジュアルの作成を手伝うよう依頼されました。 これはまさに 私が重要だと信じているデータ 学校の閉鎖と「ハイブリッド」学校の費用対効果を適切に分析するために必要です。

悲しいことに、それはまさに私たちが持っていなかったデータであり、安全の名の下に学校を閉鎖し、学生の生活を混乱させていたため、これをリアルタイムで収集するための大きな努力があったようには見えませんでした. 結果は、ある意味では衝撃的ではありません。 彼らは驚くべきものであり、ひどいものです。 しかし、メリーランド州モンゴメリー郡のような公立学校の指導者に見捨てられた親や生徒にとって、これは完全に予期されていたことでした。

以下のチャートを見てみましょう。

2020 学年が能力チャートにないことに気付きましたか? それは、多くの州と同様に、「Maryland は、2020 ~ 2021 学年度の初秋に、2021 ~ 2022 学年度の短縮された州全体の評価を管理するために、米国教育省から免除を受けました。に設立された地域オフィスに加えて、さらにローカルカスタマーサポートを提供できるようになります。」

20/21 学年は混乱、即興、そして正直なところ悲惨な混乱に満ちていたため、この放棄はかなり合理的に思えます. 教師たちもほぼ不可能な状況に置かれ、完全に自分たちの手に負えない何かについて彼らに責任を負わせることは完全に不公平だったでしょう. 過去数年間、生徒、保護者、教師が対処しなければならなかったことを見てみましょう。

ここからのチャートです バービオ追跡データ メリーランド州モンゴメリー郡の 2020/2021 学年度の学習モードを示しています。 ご覧のとおり、フルタイムの通常の XNUMX 週間ではなく、対面学習が行われました。

2021 年秋に早送りすると、学区はついに対面学習を開始しました。 ただし、21/22 の冬の間、モンゴメリー郡の公立学校では、Covid 関連の混乱が数多く発生しました。 私は元に戻りました Burbioデータの以前の分析 学区ごとに並べ替えて、31 月に MCPS で 31 の個別の学校の混乱があったことを確認しました。 これは、システム内のすべての個々の学校のうち、今年の XNUMX 月から XNUMX 月だけで XNUMX の学校が閉鎖、延期、または遠隔学習に移行したことを意味します。


学生の数学能力のこの前例のない低下の規模を考えると、これはメディアまたは教育ジャーナリストにとって主要なニュース トピックであると思われるでしょう。 きっとすべての親はこの話に共鳴し、学区がこの大きな学習の損失に対処するためにどのような計画を立てているかを知りたいと思うでしょう. 

Montgomery County Public Sc​​hools を Google ニュースで簡単に検索すると、地元の報道機関や MCPS の広報担当者が昨年の学年度の状況について何を知りたがっているのかがわかります (これが本当の親とは何かに関係があるのか​​どうか)。心配するかどうかは別の問題です)。 熟読する 見出し、 Covidのポリシーについて多くの言及がありますが、 反人種差別、トランスジェンダー政策、気候変動対策。

公平を期すために、XNUMX月からのテストスコアの低下に対処する記事をXNUMXつ見つけました. 

なぜ今、この問題に関するメディアの報道が深刻に不足しているのか、私にはまったく推測できません。 学校制度には、メディアや政府が推し進めている政治的に正しい進歩的な問題すべてについて、プレス リリースやメディアの報道があります。 これらの見出しやプレス リリースは、気候変動との闘いへの真の進歩的な取り組み、ジェンダーの混同や人種差別に反対する微視的な割合の子供たちを含む場所から来ているのでしょうか? それとも、向き合いたくない現実から目をそらしているのでしょうか? 

最近の歴史における最大の公衆衛生/教育政策の失敗を振り返ってみると、直接開いていた学区と生徒を締め出した学区の間で教育結果データを系統的に収集して比較することが重要になります。 結果は驚くべきものではありませんが、私たちは仕事をし、影響を研究し、すべての警告を無視しながら、受動的にこれが起こるのを許してきたリーダーを保持する必要があります. 

モンゴメリー郡の公立学校の生徒、保護者、教師はひどい扱いを受け、質の高い教育を 2 年近くも奪われました。 

ある時点で、これを行った人々は音楽に直面し、Covidの最大主義の学校の方針がもたらしたものに取り組む必要があります. この場合:完全な失敗。

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著者

  • ジョシュ・スティーブンソン

    Josh はテネシー州ナッシュビルに住んでおり、データを使用したわかりやすいグラフとダッシュボードの作成に重点を置いたデータ視覚化の専門家です。 パンデミックの間、彼は分析を提供して、対面学習やその他の合理的でデータ主導の新型コロナウイルス対策のための地元の擁護団体を支援してきました。 彼のバックグラウンドはコンピュータ システム エンジニアリングとコンサルティングであり、学士号はオーディオ エンジニアリングです。 彼の作品は、彼のサブスタック「Relevant Data」にあります。

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