新指南发布帮助学校确定更多样化的天才学生梯队

评估和研究组织NWEA 今天宣布了由该主题的国家专家Scott Peters博士 制定的新的天才服务识别和安置指南。该综合指南侧重于适当使用来自 NWEA MAP Growth 等评估的数据，并为学区在评估和确定其天才服务安置标准时提供更广泛的考虑因素。

“每所学校都有高级学习者，即那些没有受到挑战但可以做得更多的学生。有效的安置标准应该涵盖所有将从高级机会中受益的学生，避免考虑与准备或成功无关的因素，并始终这样做平衡成本与敏感性，” NWEA 高级研究科学家兼该指南的作者Peters说。“这份新指南为学校提供了如何适当利用数据以及其他投入以实现更公平方法的参考。”

该指南强调了两阶段识别系统，并建议其中一个阶段使用通用筛选器，以产生高度可靠的数据，例如 MAP Growth。这不是当今学校的常见方法，第一阶段通常是由老师或家长推荐来启动识别过程。彼得斯指出，这是一种主观且冗长的方法，可能会错过那些将从高级学习机会中受益的学生。

彼得斯补充道，“这对于有色人种学生和来自低收入家庭的学生来说尤其令人担忧。根据研究，他们被推荐的可能性较小，因此，最有可能受益于不依赖此类推荐的通用筛选系统”。

此外，他在指南中强调，精心设计的身份识别系统比目前全国普遍采用的识别系统更有效、更公平，而且成本更低、时间更短。该指南使用了一个例子，其中一个学区从主观教师推荐转向通用筛选。因此，仅仅因为没有收到推荐而错过的学生就会减少，需要完成推荐的教师也会减少，并且确定的学生群体也会变得更加多样化。

该指南还提供了在识别过程第二阶段使用任何评估(包括 MAP Growth)的建议和方法。但彼得斯警告说，“在决定哪些数据点应有助于安置决定时，学校应考虑一致性原则，该原则提出了以下问题：给定评估所衡量的内容、技能和性格与将要进行的评估的内容、技能和性格的一致性如何?在最终的服务中培养哪些技能?用于通知项目或服务安排的最佳数据点是那些衡量从该项目或服务中受益所需的先决技能的数据点。”

资优服务长期以来一直未能充分识别有色人种学生、英语学习者、残疾学生和低收入家庭学生。这份新文件中提出的指南可以通过利用许多人现有的评估数据来帮助该领域实现更大的识别公平性。