Resultater og analyse ud fra udvalgte begreber og temaer

I konklusionen på gennemgangen af brug af data i dansk policy og den rolle, som data spiller i teorien, udvalgte vi som nævnt tre perspektiver, som vi vil søge at belyse gennem analysen af den udvalgte litteratur. De tre perspektiver er henholdsvis skolens organisation, de konkrete ledelsesudfordringer forbundet med faggruppernes brug af data, samt skolen i en styringsmæssig sammenhæng, her forstået som del af den kommunale styringskæde.
 

Making sense. Egenskaber ved skolens organisering, som betyder noget for brug af data

Det første perspektiv belyser kendetegn ved organisationen på skoler, som lykkes med at bruge data til beslutninger og udvikling. Litteraturen fokuserer i udbredt grad på det professionelle fællesskabs læring og udvikling, herunder skolens kapacitet til selv at drive og bidrage til udvikling af organisation og kerneydelsen i elevernes læring.

Det er åbenlyst at denne problematik ikke primært handler om skolen som formel organisation. Udvikling som baseret i uformelle fællesskaber handler om mere end skolens struktur og de formelle relationer mellem fx ledelse og medarbejdere. Derfor kredser forskningen om fænomener som samarbejde, kultur og deling af viden som sociale dynamikker med central betydning for produktiv brug af data.

En væsentlig del af den litteratur i reviewet, som diskuterer denne type problemer, er amerikansk. Den tager afsæt i amerikanske reformer, særligt No Child Left Behind fra 2001, de nye krav til uddannelsessystemet (Kelley og Modeste 2015), og skolens reaktioner på disse krav. På trods af den lange række forskelle mellem amerikanske og danske skoler vil vi argumentere for at indsigter fra denne litteratur er relevante også for danske skoleforskere, politikere, ledere og professionelle.

Vi vil her lægge vægt på to relevante fund fra litteraturen: dels et helhedsorienteret eller systemisk blik på hvordan skolerne træffer beslutninger, dels et fokus på dynamikker i de professionelle læringsfællesskaber som nøgle til at lykkes med brug af data. Begge disse tilgange lægger vægt på det formative frem for det summative. Det vil sige, at de fokuserer på hvordan data kan bruges som del af skolens udviklingsprocesser, snarere end som kontrol (Myran og Clayton 2011).
 

Brug af data i skolens beslutningsprocesser

Det er en væsentlig pointe, at skoler som lykkes med at bruge data til at forbedre elevernes resultater er kendetegnet ved velfungerende beslutningsprocesser, fx målstyring og kapacitet til løbende kollektiv evaluering, som kan bruges i forandringer af både undervisning og organisation (Halverson 2010, Copland 2003).

Halverson beskriver erfaringer fra New York, hvor man omkring 2005 lykkedes med en større omstilling af byens skoler. Især skoler i udsatte områder kunne dokumentere stor fremgang målt på elevernes resultater (Halverson 2005). Årsagen til disse forbedringer kan ikke reduceres til en enkelt faktor, men bestod i sammenhængen mellem en række initiativer, som ifølge Halverson skabte en ny kultur for elev-centreret ledelse og undervisning.

Halversons forskning undersøger sammenhængen mellem brug af data, feedback og beslutningsprocesser, som han sammenfattende kalder Data-Driven Decision Making (DDDM), på en række skoler i Midtvesten i USA (2005, 2007, 2010).

Reviewet har fundet en række bud på, hvordan skoler kan omsætte idealet om data-drevne beslutningsprocesser i praksis:

Udnytte hverdagens rammer og rutiner som udviklingsrum (Farley-Ripple og Buttram 2014), fx møderækker (Halverson 2007),

Videreuddannelse af de professionelles kompetence til brug af data (Wayman, Jeffrey and Jimerson 2014),

Bedre vejledning og support fra ledere til medarbejdere (Anderson, Leithwood og Strauss 2010, Marsh 2006, Farley-Ripple og Buttram 2014: 46, Herr et al. 2006),

Give medarbejderne den fornødne tid (Marsh og Farrell 2015, Wayman, Jeffrey and Jimerson 2014) og undgå at forfalde til forhastede konklusioner (Katz & Dack 2014)

Undgå at brug af data reduceres til kontrol og overvågning (Selwyn 2011: 483).

Undgå at data misbruges til at begrunde forkerte beslutninger (Hess 2009).

 

Det professionelle læringsfællesskab. ’It is the learning that is the key’

Ved siden af litteraturen om beslutninger finder vi et andet dominerende teoretisk perspektiv, nemlig professionel læring[4] (Blanc et al. 2010, Katz og Dack 2014). Som vi så ovenfor, er det nødvendigt at overveje, hvordan vi kan bygge kompetencer og kapacitet hos de professionelle, så de kan samarbejde med data. Litteraturen anbefaler at fokusere på, hvordan opgaven med at drive skolens udvikling tages af medarbejdere og ikke alene er den formelle ledelses opgave. Dette samarbejde indebærer imidlertid ifølge Halverson et opgør med traditionelle læringsprocesser, fordi målet ikke er at opfylde professionens egne normer, men kollektivt[5] at forholde sig til krav til skolen, som kommer udefra:

”Leaders need to reframe the traditional sense-making practices of schools to respond to a culture of external accountability.” (Halverson 2010: 4-5)

Den mest dominerende strømning i litteraturen peger på, at det kræver et velfungerende professionelt læringsfællesskab at få et udviklingsrelevant udbytte af at bruge data. Litteraturen peger på, at elevernes læring hænger tæt sammen med lærernes evne til at lære (Robinson). Som Katz og Dack udtrykker det:

“Teaching something differently (or rather, better), depends on teachers learning something new. It is the learning that is key here. (…) Much of the power comes in (…) having the stance, strategies, and skills to know how to learn”’ (2014: 36)

Forskningen peger på, at brug af data kan være med til at udvikle denne type kompetence. Idealet beskrives som udvikling af en undersøgende kultur (Katz and Dack 2014, Copland 2014, Murray 2014).

Hvad kendetegner denne type kultur? I et studie af brug af data i Delaware, USA, har man set på, hvordan fire skoler indenfor samme skoledistrikt arbejder med data (Farley-Ripple og Buttram 2014). Skolerne havde adgang til samme IT-ressourcer og har sammenlignelig elev-sammensætning og organisation, men deres professionelle læringsfællesskaber fungerer alligevel forskelligt. Sammenligningen af skolerne viste, at særligt ledelsens forventninger, deling af data og data-kultur havde betydning for, hvordan man brugte data. Den Delaware-skole, som præsterede bedst, var kendetegnet ved:

Consistent district and school leadership vision and support for PLCs [professionelle læringsfællesskaber, red.] as a vehicle of collaborative data use, a strong culture of professional community, leader-established norms and expectations, monitoring of PLCs and allocation of instructional ressources to PLCs. (Farley-Ripple og Buttram 2014: 49)

Delaware-studiet opsummeres i anbefalinger til skoler om at planlægge undersøgelses- og læringsprocesser i fire trin. De kan – som det var tilfældet i Delaware – organiseres som arbejdsprocesser i månedlige, 90 minutter lange og obligatoriske ’læringsfællesskabs-møder’ på skolerne. Her faciliterede ledelsen lærernes arbejde med at:

• Analysere et konkret data-materiale,
• Diskutere den relevante praksis,
• Planlægge undervisning målrettet de praktiske udfordringer og informeret af egne analyser. (Farley-Ripple og Buttram 2014: 46f)

Forskningen rummer forskellige bud på den slags læringsprocesser for de professionelle. De kan være tænkt som en måde at fremme samarbejde og læring, eller som en måde at udvikle nye, undersøgende videnspraksisser blandt lærere og ledere. Halverson taler om ‘structured occasions to turn assessment information into actionable knowledge’ (2010: 133) eller ‘opportunities to sort through relevant data’ (2005: 7).

Copland (2003) og Katz og Dack (2014) taler om ’inquiry cycles’ som iterative modeller for udvikling af en undersøgende kultur. Her arbejder man med udgangspunkt i et formuleret problem, som undersøges gennem en invention i praksis og evalueres inden næste praktiske udfordring udpeges. Copland viser, at den type undersøgende processer er et kendetegn for skoler, som lykkes med at distribuere ledelsesopgaven (2003: 394).
 

Ledelsesudfordringer

Store dele af den fundne litteratur peger på, at skoledelsen spiller en afgørende rolle i at drive og sætte mål for de åbne læringsprocesser, som vi så på ovenfor (Anderson, Leithwood & Strauss, 2010; Bowers, Shoho & Barnett, 2014; Earl & Fullan, 2003; Earl & Katz, 2006; Halverson, Prichett & Watson, 2007; Levin & Datnow, 2012; Marsh & Farrell, 2015;Park & Datnow, 2009). I dette afsnit vil se nærmere på de ledelsesudfordringer, der er forbundet med brug af data.

Litteraturen peger på, at skoledelsens udfordringer sjældent ligger i tilgængeligheden af data. Tværtimod er problemet ofte, at ledelsen drukner i data og derfor ikke ved, hvor de skal starte arbejdet med at identificere de områder, der kræver forbedring (Murray, 2013). Det faktum, at der findes data, øger det eksterne pres på skoleledelsen, som er under pres for at bruge data på den måde, som den politiske ledelse ønsker sig (Bowers et al. 2014; Spillane 2012, Wayman, Jimerson and Cho 2012).

Litteraturen er imidlertid ret klar i dette spørgsmål: Anvendeligheden af data kan ikke forklares med deres egenskaber. Det vigtigste er, hvordan man bruger data:

“One of the central lessons from research on data use in schools and school districts is that assessments, student tests, and other forms of data are only as good as how they are used.” (Coburn & Turner, 2011).

Derfor lægger forskningen sit fokus på den ledelsesopgave, der ligger i at sætte mål for og etablere de rette betingelser for anvendelse af data (Anderson, Letithwood og Strauss 2010). Det gælder ikke alene data på elevernes præstation, men også for data på organisationen, herunder data om brugen af data (Schildkamp, Ehren, Lai 2012). Det åbner for at udvikle ny viden om sammenhængen mellem ledelse og den rolle, som data spiller i organisationen.

Vi genfinder interessen i organisationens processer i analyser af hvordan ledelse og lærere skaber en undersøgende og tillidsbaseret datakultur (Earl & Fullan 2003; Hamilton et al 2009; Koyama 2014; Murray 2013; Reeves & Burt 2006; Lange, Range og Welsch 2012). I forlængelse af begrebet om datakultur identificeres ofte endnu en ledelsesudfordring, nemlig at mange skoleledere og lærere mangler kompetencerne i data literacy, forstået som evner til at indsamle, analysere og anvende data effektivt (Ronka et al., 2008). Når skolen begynder på at udvikle en undersøgende praksis må medarbejderne kæmpe for at får det til at fungere (Copland 2003), og der opstår skepsis og kritik af data fra især standardiserede test (Kerr et al. 2006: 512). Vi ser på datakultur og data literacy i det følgende.
 

Datakultur

Datakultur beskrives som en pædagogisk understøttende og udviklende måde at bruge data som en integreret del af alle skolens processer (Earl & Katz 2006; Murray 2013; Hamilton et al 2009; Reeves & Burt 2006). Lederen bør selv gøre brug af data om eleverne i sit daglige arbejde og samtidig skabe en fælles forståelse for vigtigheden af at bruge data på skolen (Levin & Datnow, 2012). Det kan støtte lærerne i at identificere deres styrker og svagheder, så de kan blive mere effektive og opmærksomme på, hvor der skal laves forbedringer i undervisningen (Earl og Katz 2006). Det kan også handle om at udfordre selvfølgelighederne og bryde med vaner i organisationen (Katz og Dack 2014).

På den måde kan ledelsen skabe en datakultur, det vil sige skabe et læringsmiljø hvor værdier og visioner understøtter brug af data som en praksis, der kan give beslutningsprocesserne en ny kraft (Hamilton, Halverson, Jackson, Mandinach, Supovitz & Wayman 2009: 46).

Det er selvsagt lettere sagt end gjort. Lorna Earl og Micheal Fullan arbejder med at beskrive de udfordringer og spændinger, som en række skoleledere oplever ved implementeringen af reformer, der forudsætter et øget brug af data (2003). Et af deres fund er, at når brugen af data bliver en central del af en større reform som udfordrer skolen, så rejser der sig kritik af data (Earl & Fullan 2003).

Levin og Datnow skriver, at en vigtig forudsætning for en produktiv anvendelse af data i skolen er, at ledelsen prioriterer arbejdet med data (2012). Det kræver en stor indsats at forandre skolen fra at være ’begynder’ til at blive en ’avanceret’ undersøgende kultur (Copland 2003: 384). Levin og Datnow udpeger en række centrale udfordringer, som skolelederen bør fokusere på:

• Formulere specifikke mål på baggrund af skolens behov (se også Jimerson 2013),
• Afsætte tid til at lærerne kan samarbejde om data (se også Kerr et al. 2006, Farley-Ripple 2014, Marsh 2015),
• Skabe tillid til validitet og faglig relevans af data (se også Kerr et al. 2006, Anderson et al. 2010),
• Opbygge viden om og evner til brug af data.[6]
   

Data Literacy

Earl og Fullan peger på, at selvom flertallet af skoleledere synes positivt stemt for at bruge data i deres arbejde, så udtrykker de samtidig en række bekymringer. Det handler især om, at de føler usikre på, om de har de kompetencer, det kræver at indsamle, fortolke og anvende data (2003). De mangler data literacy (Ronka et al. 2008; Bowers et al. 2014). Hamilton med flere definerer data literacy som:

’The ability to ask and answer questions about collecting, analyzing, and making sense of data is known as data literacy. Widespread data literacy among teachers, administrators, and students is a salient characteristic of a data-driven school culture.’ (2009)

En stor del af de data, som er tilgængelige, består af tal, tabeller og grafer, som kan virke direkte uforståelige for skolelederne. Det skaber en usikkerhed, som betyder, at data i sidste ende ikke bliver anvendt (Earl and Fullan 2003). Et studie fra England viser, at skoledere blev langt mere trygge ved at anvende data, da de begyndte at inkludere kvalitative data, så som observationer og beskrivelser af pensummål. Dette forklarer Earl og Fullan med, at denne type data skaber en anden type fortolkningsproces, som ikke kræver en bevægelse fra data til information og til viden (Mandinach, Gummer & Anderson 2015).

Nogle forskere taler om at bevægelsen fra data til information kræver statistisk træning (Bowers et al. 2014). Men det er ikke nok, at skoledelsen bliver undervist i brug af data. De skal samtidig undervises i, hvordan de motiverer lærerne til at arbejde med deres data literacy (Mandinach & Gummer 2013). Halverson skriver, at denne form for kapacitetsopbygning udfordres af, at administratorer, ledere og undervisere har brug for forskellige former for data. Derfor må ledelse være opmærksom på, at der i en data-dreven tidsalder i højere grad end tidligere er en forventning om, at skoleledelse foregår på to niveauer:

…one level to generate accurate feedback that connects instructional practices to system outcomes, and one level that meets the data needs of local practices of teaching, learning and school improvement. Creating a coherent data-driven instructional context means building links between these two levels. (Halverson in Bowers et al. 2014:  262)

Udfordringen for den succesfulde skoleleder er derfor at opbygge kapacitet, der forbedre læring samtidig med at hun afrapporterer resultaterne på en måde, der både tilfredsstiller skolens medarbejdere og eksterne interessenter (ibid). I en dansk sammenhæng vil der være den særlige udfordring, at gruppen af medarbejdere med pædagogernes store, men endnu utydelige rolle i skolen, rummer meget forskellige behov og forudsætninger. Den internationale litteratur adresserer imidlertid ikke variationer på tværs af forskellige professioner.
 

Brug af data som del af styringskæden

Vi har nu set på skolens brug af data i den tætte relation mellem lærere og elever, og mellem de professionelle og ledelsen. Men den udvalgte litteratur beskriver samtidig at brug af data finder sted i en afgørende relation til den overordnede administrative enhed. I den amerikanske forskning handler det oftest om ’the district’, som vil svare til det kommunale niveau i Danmark.

Som vi så ovenfor handler det overordnet om at skolen skal stå til regnskab for sin omverden, det vil sige udsættes for administrativ og politisk kontrol med drift og resultater. I den amerikanske sammenhæng handler det primært om elevernes progression (Halverson i Bowers et al. 2014). Men forskningen peger på betydningen af, at relationen mellem skole og forvaltning i praksis bygger på andet og mere end kontrol.

Levin og Datnow viser, at skoledistriktet har en afgørende rolle i at sikre skolelederen de rigtige rammer (2012). Tillid og tryghed i relationen mellem administration og skoleleder er vigtig (ibid: 189). Dette perspektiv lægger vægt på at policy realiseres i en sammenhængende styringskæde, som forbinder alle niveauer fra politiker til praktiker, og som ikke alene bygger på en juridisk forpligtelse.[7] Vi finder en lignende pointe hos Anderson et al. (2010), som viser at distriktet i den amerikanske sammenhæng med succes optræder som faglig aktør, inspirator og ressource for kapacitetsopbygning (308).

Der er i de foreliggende tekster tre overordnede tilgange til beskrivelsen af forvaltningens aktive rolle – som går langt udover formel kontrol og myndighed:

Fokus på sparring og coaching (dvs. lederens faglige udvikling). Det har afgørende betydning for forandring af praksis, at lederen på den enkelte skole får faglig sparring (Goff, Guthrie, Goldring 2014, Anderson et al. 2010)).

Fokus på at udvikle feedback-systemer, som skaber sammenhæng mellem det overordnede socio-tekniske system med dets standarder og tekniske muligheder (Anderson et al. 2010, se også Piety 2014), og den interpersonelle kommunikation og læring i de professionelles fællesskaber (Halverson 2007, 2010).

Fokus på standardisering og digitalisering som samfundsmæssig udvikling præget af et samspil mellem overordnet politisk strategi og en mangfoldig faglig udvikling (Selwyn 2011, Piety 2013).

 

Bud på en tematisk konklusion

Vi har gennemført en første læsning af den udvalgte litteratur, guidet af de tre valgte perspektiver. Her opsummerer vi en række temaer, som er tydelige i den udvalgte litteratur og som har en klar relevans for praksis i Danmark.

Den gennemgående præmis i litteraturen synes at være at databrug i skoleledelse kan have positive sammenhænge med elevernes læring og trivsel; for udvikling af professionelles praksisser – herunder undervisning og for udvikling af velfungerende professionelle læringsfællesskaber.

Litteraturen peger dog også på en række præmisser, som skal være gældende for brug af data, hvis disse positive sammenhænge kan realiseres. Det gælder især, at det er vigtigt at tænke brugen af data i et proces-perspektiv, som er følsomt overfor skolens specifikke situation. Skolerne bør søge at opbygge kapacitet, som tilpasses de forskellige formål med at bruge data, som findes på forskellige niveauer af praksis – dvs. i læreres brug af data ’i klasseværelset’; ledelsens brug af data, samt i styringsrelationen mellem skoleledelse og forvaltning/distrikt.

Ved siden af disse mere strategiske overvejelser peger litteraturen på en række praktiske barrierer for brug af data. Flere studier rapporterer at det er et problem at finde tid til at arbejde med data. Ledere og lærere risikerer at lave forkerte analyser og bruger i høj grad data til at bekræfte de forståelser, de allerede har af skolens og elevernes situation. Den undersøgende skole kræver tid og kompetence til distribueret ledelse af de processer, hvor de professionelle danner mening og udvikler ikke bare ny information, men ny viden som bliver en del af fundamentet for deres beslutninger i hverdagen.
 

Videre review-arbejde

Vi foreslår at arbejde videre med følgende fire perspektiver for en konstruktiv og udviklingsorienteret brug af data:

-        Kvalitet – i data: Hvad siger forskningen om forskellige datatyper og strukturer for tilvejebringelse og tilgængelighed af data

-        Kapacitet – til brug af data: Hvad ved vi om hvad skoleledelser skal kunne for at bruge data? Hvad er dataliteracy i en dansk kontekst? Hvordan organiseres og rammesættes brugen af data i skolen som organisation?

-        Kultur – for brug af data: Hvad siges der på tværs om, hvad der karakteriserer en konstruktiv datakultur? - herunder det undersøgende, tillidselementet mv.

Vi sigter således på at opsummere fund fra litteraturen, der kan omsættes i præmisser for og anbefalinger til udvikling af databrug i skoleledelse i praksis med henblik på at øge sandsynligheden for at lærere og ledere vil opleve det som meningsfuldt og produktivt at arbejde med data med henblik på at skabe udvikling og kvalificering i deres opgaver.

Disse resultater foreligger i en række diskussioner og refleksioner, som præger den fundne litteratur. En del af teksterne fremsætter konkrete bud på fx procesmodeller og prioriteringer ifht. kompetenceudvikling, men vi må konkludere, at næste skridt bliver en yderligere konkretisering af de praktiske konsekvenser. Vi forventer, at det vil være muligt at finde litteratur, som er mere konkret, men at det samtidig er nødvendigt at omsætte denne viden i dansk praksis og som del af dette arbejde at udvikle nye forskningsprojekter, som kan komme helt tæt på den danske virkelighed.
 

Kan vi sammenligne Danmark med Delaware?

Det er en oplagt og berettiget kritik at de internationale, primært amerikanske, erfaringer ikke kan overføres direkte til Danmark. Men litteraturen viser både, at der helt rigtigt ER store forskelle – men også iøjnefaldende ligheder mellem de to kontekster.

Den internationale – primært amerikanske - litteratur er præget af en udpræget pragmatisk tilgang, som tager udgangspunkt i at accountability- og feedback-systemer er kommet for at blive. Det er en uimodsagt præmis for de professionelle, at de skal forholde sig til eksterne krav og forventninger. Det betyder også at litteraturen typisk ikke taler om, at det er op til de professionelle at beslutte om, hvordan og i hvilket omfang data skal bruges.

Dette review søger at bidrage til løsninger på problemer, som udspringer af den aktuelle danske uddannelsespolitik. I Danmark ser vi mål- og effektstyring tage en central plads på dagsordenen – på en måde, der er sammenlignelig med accountability-dagsordenen i USA. De amerikanske erfaringer med at udvikle en praksis for ansvarlighed er derfor relevante i dansk sammenhæng.

Det gælder både i forhold til at rejse kritiske perspektiver, men også i forhold til konstruktive bud på, hvordan skolerne kan håndtere de nye krav.  Endvidere viser litteraturen, at de problemstillinger, der udspiller sig i professionelle praksisser handler om modstand, behov for kapacitetsopbygning, organisering og datakultur. Disse problemstillinger kan man forvente at genfinde i en dansk sammenhæng.

Med afsæt heri er der følgende igen tentative problemstillinger, som rejser sig i relationen mellem den internationale litteratur og de kontekster, den er produceret i og en dansk skolekontekst:

-        Hvordan udrulles og udmøntes accountability i forskellige styrings- og ledelsesrelationer i en dansk sammenhæng?

-        Hvordan udvikles professionelle læringsfællesskaber i spændingsfeltet mellem eksterne krav, forventninger og standarder og ’interne’/egne professionelle standarder og forventninger?

-        Hvilke begreber og modeller for udvikling af data-literacy – hos skoleledelser og professionelle – er relevante og brugbare i en dansk sammenhæng?

-        Hvordan etableres der konstruktive sammenhænge og feedbacksystemer på tværs af forskellige led i styringskæden?
 

Konklusion på reviewspørgsmål og –proces

Tilbage står spørgsmålet, om vi er nået i mål med besvarelsen af reviewspørgsmålet og om den viden, vi har fundet, kan blive værdifuld for praktikere og forskere.

Vi spurgte: Hvilke egenskaber ved ledelse og organisation, som er relevante i forhold til opbygning af professionel kapacitet i skolevæsenet i Danmark, henholdsvis hæmmer og fremmer brugen af data i grundskolen?

Den tematiske konklusion ovenfor peger på betydningen af et processuelt perspektiv på data, herunder konkret arbejde med det professionelle fællesskab, og på opbygning af kapacitet til at bruge data i beslutningsprocesser i hele skolens praksis. Vi har ikke fundet litteratur om ledelse af tvær-professionel praksis. Pædagogernes praksis er som forventet ikke beskrevet i den internationale litteratur.

Vi havde på forhånd en forventning om at finde flere konkrete og sammenlignelige bud på, hvad ledelse og organisation kan gøre for at anvende data mere produktivt. Resultaterne af reviewet fungerer i højere grad som nye spørgsmål, der kan guide nye forsøg på at finde brugbar viden.

Brugbarheden for praktikere skal findes på et mere indirekte niveau: praktikere kan med dette review bliver mere sikre på, hvordan de skal prioritere procesdimensionen på brug af data, og hvordan de skal gå til udfordringerne med at opbygge kompetencer og kapacitet til at bruge data på en produktiv måde. De danske praktikere i forvaltning og på skolerne står med store udfordringer omkring brug af data, og nærværende review giver et overblik over den internationale viden på området – og en understregning af den afgørende betydning af gode processer for de professionelles deltagelse.

 

Referencer

Tekster markeret med * er fundet gennem den beskrevne selektion. Bemærk at kun 36 af de fundne tekster optræder som referencer i denne artikel.

Albrechtsen, R. S. (2013). Professionelle læringsfællesskaber - teamsamarbejde og undervisningsudvikling. Dafolo.

*Anderson, S., Leithwood, K., & Strauss, T. (2010). Leading Data Use in Schools: Organizational Conditions and Practices at the School and District Levels. Leadership and Policy in Schools, 9(3), 292–327.

Bjerg, H. og Staunæs, D. (2014): Læringscentreret skoleledelse. Tænketeknologier til forskningsinformeret skoleledelse. Frederikshavn: Dafolo

Bjerg, H. og Staunæs, D. (2015): Det forsvundne frikvarter. At lede efter læring i mellemrummene. I: Bjerg, H. og Vaaben, N.  At lede efter læring. Ledelse og organiseringer i den reformerede skole. Frederiksberg: Samfundslitteratur

*Blanc, S., Christman, J. B., Liu, R., Mitchell, C., Travers, E., Bulkley, K. E., & Blanc, Suzanne; Christman, Jolley Bruce; Liu, Reseann; Mitchell, Cecily; travers, eva; Bulkley, K. E. (2010). Learning to Learn From Data: Benchmarks and Instructional Communities. Peabody Journal of Education, 85(2), 205–225.

Bowers, A. J., Shoho, A. R., Barnett, B. G., & Bowers, Alex J.; Shoho, Alan R.; Barnett, B. G. (2014). Using Data in Schools to Inform Leadership and Decision Making. Charlotte, NC.: IAP.

Calmann, P. R. (2010): Exploring the Underlying Traits of High Performing Schools. Toronto: EQAO Research

*Coburn, C. E., & Turner, E. O. (2011). Research on Data Use: A Framework and Analysis. Measurement: Interdisciplinary Research & Perspective, 9(4), 173–206.

*Copland, M. A. (2003). Leadership of Inquiry: Building and Sustaining Capacity for School Improvement. Educational Evaluation and Policy Analysis, 25(4), 375–395.

Cousins, J., & Leithwood, K. (1993). Enhancing knowledge utilization as a strategy for school improvement. Science Communication.

Davenport, T., & Prusak, L. (1998). Working knowledge: how organizations manage what they know. Working Knowledge: How Organizations 

*Earl, L., & Fullan, M. (2003). Using Data in Leadership for Learning. Cambridge Journal of Education, 33(3), 383–394.

*Earl, L., & Katz, S. (2002). Leading Schools in a Data Rich World. … International Handbook of Educational Leadership and …, 1–10.

*Farley-Ripple, E. N., & Buttram, J. L. (2014). Developing collaborative data use through professional learning communities: Early lessons from Delaware. Studies in Educational Evaluation, 42, 41–53.

Farley-Ripple, Elizabeth N.; Buttram, J. L. (2014). Schools’ use of interim data. Practices in classrooms, teams, and schools. In B. G. Bowers, Alex J.; Shoho, Alan R.; Barnett (Ed.), Using data in schools to inform leadership and decision making (pp. 39–66). IAP.

*Goff, P., Edward Guthrie, J., Goldring, E., Bickman, L., & Goff, P., Edward Guthrie, J., Goldring, E., & Bickman, L. (2014). Changing principals’ leadership through feedback and coaching. Journal of Educational Administration, 52(5), 682–704.

*Halverson, R. (2010). School Formative Feedback Systems. Peabody Journal of Education, 85(2), 130–146.

*Halverson, R., Grigg, J., Prichett, R., & Thomas, C. (2005). The New Instructional Leadership: Creating Data-Driven Instructional Systems in School. Journal of School Leadership, 17(2), 159–194.

*Halverson, R., Grigg, J., Prichett, R., & Thomas, C. (2007). The New Instructional Leadership: Creating Data-Driven Instructional Systems in School. Journal of School Leadership, 17(2), 159–194.

*Halverson, R., Prichett, R. B., & Watson, J. G. (2007). Formative Feedback Systems and the New Instructional Leadership.

*Hamilton, L., Halverson, R., Jackson, S. S., Mandinach, E., Supovitz, J. A., & Wayman, J. C. (2009). Using student achievement data to support instructional decision making. … : US. Department of Education

Hargreaves, A., & Fullan, M. (2012). Professional capital: Transforming teaching in every school.

Hattie, J., & Timperley, H. (2007). The Power of Feedback. Review of Educational 

*Hess, F. M. (2009). The New Stupid: Limitations of Data-Driven Education Reform. Education Outlook. No. 1. American Enterprise Institute for Public Policy Research, (1), 1–4.

Hulvej, Morten; Jöhncke, S. (2015). The social life of evidence: rationalising professional practice in the welfare state. In K. M. Steffen, Vibeke; Jöhncke, Steffen; Raahauge (Ed.), Between magic and rationality: On the limits of reason in the morden world (1st ed., pp. 43–71). København: Museum Tusculanum Press.

Ideas into Action (2013-2014): Ideas into Action:  Using Data: Transforming Potential into Practice. Ontario Leadership Strategy Bulletin n 5, Winter 2013 - 2014

*Kerr, K. A., Marsh, J. A., Ikemoto, G. S., Darilek, H., & Barney, H. (2006). Strategies to Promote Data Use for Instructional Improvement: Actions, Outcomes, and Lessons from Three Urban Districts. American Journal of Education, 112(4), 496–520.

*Katz, S., & Dack, L. A. (2014). Towards a culture of inquiry for data use in schools: Breaking down professional learning barriers through intentional interruption. Studies in Educational Evaluation, 42, 35–40.

Kelley, C. & Modeste, M. (2015). Developing stronger Student-centeret Leadership. In Vaaben, Nana; Bjerg, Helle (Ed.), At lede efter læring. Samfundslitteratur, København.

*Koyama, J. (2014). Principals as "Bricoleurs": Making Sense and Making Do in an Era of Accountability. Educational Administration Quarterly, 50(2), 279–304.

Leithwood, K. & Louis, L.S. (2012): Linking Leadership to Student Learning. Jossey Bass. 

*Levin, J. A., & Datnow, A. (2012). The principal role in data-driven decision making: using case-study data to develop multi-mediator models of educational reform. School Effectiveness and School Improvement, 23(2), 179–201.

*Mandinach, E. B., & Gummer, E. S. (2013). A Systemic View of Implementing Data Literacy in Educator Preparation. Educational Researcher, 42(1), 30–37.

*Mandinach, E. B., Honey, M., & Light, D. (2006). A Theoretical Framework for Data-Driven Decision Making, 1–18.

*Marsh, J. a, Pane, J. F., & Hamilton, L. S. (2006). Making sense of data-driven decision making in education. Rand Education, 1–15.

*Marsh, J. A., & Farrell, C. C. (2015). How Leaders Can Support Teachers with Data-Driven Decision Making: A Framework for Understanding Capacity Building. Educational Management Administration & Leadership, 43(2), 269–289.

*Murray, J. (2014). Critical Issues Facing School Leaders Concerning Data-­Informed Decision-Making. Professional Educator, 38(1).

*Myran, S., & Clayton, J. K. (2011). The Tension between Accountability and Formatively: Implications for Educational Planning. Educational Planning, 20(2), 22–30.

*Park, V., & Datnow, A. (2009). Co-Constructing Distributed Leadership: District and School Connections in Data-Driven Decision-Making. School Leadership & Management, 29(5), 477–494.

* Park, V., Daly, A. J., & Guerra, A. W. (2013). Strategic Framing: How Leaders Craft the Meaning of Data Use for Equity and Learning. Educational Policy, 27(4), 645–675.

Piety, P. (2013). Assessing the Educational Data Movement. Technology, Education--Connections (TEC). Teachers College Press.

Pors, J. (2014): Støjende ledelse. Støjende styring - Genopfindelsen af folkeskolen mellem ledelse, organisering og læring. Frederiksberg: Nyt fra Samfundsvidenskaberne

Qvortrup, L. (2014). Datainformeret skoleledelse. Skolen i Morgen. Nr. 3. November 2014. 18. årgang. Tema: Ledelse af data (e-tidsskrift, pdf)

Randolph, J. (2009). A guide to writing the dissertation literature review. Practical Assessment, Research & Evaluation.

Robinson, V.; Hohepa, M. & Lloyd, C. (2009): School leadership and student outcomes: Identifying what works and why. Best Evidence Synthesis Iteration [BES] (s. 291). Wellington: Ministry of Education, Wellington, New Zealand.

Robinson, V. (2011): Student-Centered Leadership. San Francisco: Jossey-Bass.

*Ronka, D., Lachat, M. A., Slaughter, R., & Meltzer, J. (2008). Answering the Questions That Count. Educational Leadership, 66(4), 18–24.

*Schildkamp, K., Ehren, M., & Lai, M. K. (2012). Editorial article for the special issue on data-based decision making around the world: from policy to practice to results. School Effectiveness and School Improvement, 23(2), 123–131.

*Schildkamp, K., Karbautzki, L., & Vanhoof, J. (2013). Exploring data use practices around Europe: Identifying enablers and barriers. Studies in Educational Evaluation, 42(3), 15–24.

*Selwyn, N. (2011). “It’s All about Standardisation”--Exploring the Digital (Re)Configuration of School Management and Administration. Cambridge Journal of Education, 41(4), 473–488.

* Selwyn, N. (2015). Data entry: towards the critical study of digital data and education. Learning, Media and Technology, 40(1), 64-82. *Spillane, J. P. (2012). Data in Practice: Conceptualizing the Data-Based Decision-Making Phenomena. American Journal of Education, 118(February), 113–141.

Toode, K., Routasalo, P., & Suominen, T. (2011). Work motivation of nurses: a literature review. International Journal of Nursing Studies.

* Thornton, B., & Perreault, G. (2002). Becoming a data-based leader: An introduction. NASSP Bulletin, 86(630), 86-96.

* Timperley, H. (2008). Teacher Professional Learning and Development. Educational Practices Series-18. UNESCO International Bureau of Education.

*Wayman, J. C. (2005, July 16). Involving Teachers in Data-Driven Decision Making: Using Computer Data Systems to Support Teacher Inquiry and Reflection.

*Wayman, J. C., & Jimerson, J. B. (2014). Teacher needs for data-related professional learning. Studies in Educational Evaluation, 42, 25–34.

*Wayman, J. J. C., Jimerson, J. B. J., & Cho, V. (2012). Organizational considerations in establishing the Data-Informed District. School Effectiveness and School Improvement, 23(2), 159–178.

Wille, T. S. (2012). Vurdering for læring. In T. S. Andreasen, Rune; Bjerresgaard, Helle, Bråten, Ivar; Hattie, John; Hermansen, Mads; Hopfenbeck, Therese Nerheim; Kirkegaard, Preben Olund; Madsen, Claus; Timperley, Helen; Weinstein, Claire Ellen; WIlle (Ed.), Feedback og vurdering for læring (pp. 59–80). Frederikshavn: Dafolo.

*Young, V. M. (2006). Teachers’ Use of Data: Loose Coupling, Agenda Setting, and Team Norms. American Journal of Education.

 

Rapporter

×        EVA. (2015). Ledelse tæt på undervisning og læring.

×        EVA. (2014). Et bevidst blik på alle elevers læring. København.

×        KL. (2015). Brugerportalsinitiativet. København.

×        Matzen, J. (2015). Børn med en fremtid. Weekendavisen, 27.02.2015, pp. 1–2.

×        OECD. (2013). Leadership for 21st Century Learning.

×        UVM. (2015). Ledelse af den nye folkeskole.

×        UVM. (2015b). Ledelse af videns- og resultatbaseret udvikling af skolens undervisning.
http://www.uvm.dk/~/media/UVM/Filer/Folkeskolereformhjemmeside/2014/Okto... Ledelse af videns og resultatbaseret udvikling af skolens undervisning.pdf
 

Appendix

Søgningen i første fase blev lavet i følgende databaser (med samlet adgang gennem ebsco.com):
 

Academic Search Elite
Indeholder artikler i fuldtekst fra ca. 2.000 tidsskrifter indenfor alle fagområder.
 

British Education Index
British Education Index indeholder referencer til artikler indenfor undervisning/uddannelse fra tidsskrifter, rapporter, bøger, konferencepapirer publiceret i England.
 

Education Research Complete
Databasen giver adgang til artikler i en af verdens mest komplette samlinger af pædagogiske tidsskrifter fuldtekst.
 

ERIC
ERIC indeholder litteratur indenfor emnerne pædagogik, uddannelse og tilstødende fagområder.

SocIndex
Databasen SocIndex dækker sociologi og andre relaterede subdiscipliner fx socialt arbejde, social psykologi, kønsstudier, abort, misbrug, kriminologi m.fl.

Teacher Reference Center
Basen tilbyder indeksering og abstracts fra mere end 270 lærer- og administrationstidsskrifter, der kan understøtte den professionelle underviser.

 

Søgeord

 

 

 

---

[1] Brugerportalsinitiativet er en del af digitaliseringen af skolen. Formålet med dette projekt, som baseres på en aftalen mellem Regeringen og KL fra 2014, er blandt andet at sikre, at ”både elever, forældre, pædagogisk personale og skoleledelser oplever en sammenhængende it-understøttelse af elevernes læringsproces…”, herunder både afvikle og tilgå resultater af test (KL 2015).