El distrito escolar del condado de Montgomery en Maryland ha implementado un enfoque de educación basado en datos para mejorar los resultados estudiantiles. Los sistemas de datos del distrito rastrean el desempeño individual de los estudiantes y alertan a los maestros sobre las necesidades de apoyo adicional. Esto ha ayudado a cerrar las brechas de rendimiento entre grupos demográficos. Sin embargo, algunos argumentan que este enfoque requiere demasiado trabajo para los maestros y no es sostenible a largo plazo.

1. Lea el estudio de caso del captulo 12 "Escuelas impulsadas por datos". Contesta la siguiente
pregunta:
Deberan todos los distritos escolares utilizar un enfoque de educacin basado en datos?
Por qu o por qu no?
NOTA IMPORTANTE: Se necesita NO menos de 300 palabras por respuesta.
ESTUDIO DE CASO DE ESCUELAS IMPULSADAS POR DATOS
A medida que ms y ms informes sugieren que los escolares estadounidenses se estn quedando
atrs con respecto a los de otros pases, mejorar nuestras escuelas se ha convertido en una misin
cada vez ms urgente para la nacin. En realidad lograr esa mejora es una tarea difcil. Un enfoque
que gana influencia es el uso ms intensivo de los sistemas de informacin para medir el desempeo
educativo a nivel individual y de distrito escolar e identificar reas problemticas que requieren
recursos e intervencin adicionales.
El sistema de escuelas pblicas del condado de Montgomery de 139,000 estudiantes en Rockville,
Maryland, est a la vanguardia del impulso de DSS basado en datos en las escuelas. Cuarenta
empleados de la Oficina de Responsabilidad Compartida del distrito escolar generan informes
sobre cuntos estudiantes toman lgebra en la escuela intermedia o leen por debajo del nivel de
grado. Los sistemas Edline y M-Stat del distrito alertan a los directores sobre individuos con
patrones de fracaso para que puedan recibir recursos adicionales, como tutora despus de la
escuela, sesiones de estudio y reuniones especiales con los padres.
A principios de esta dcada, el superintendente escolar del condado de Montgomery, Jerry Weast,
predijo que la creciente estratificacin entre los estudiantes en lo que l llam la "zona verde"
(estudiantes blancos y ricos) y los estudiantes en la "zona roja" (estudiantes pobres y de minoras)
pesara sobre la distrito escolar en su conjunto. Habiendo agotado otras opciones, los
administradores iniciaron un plan para crear un sistema de recopilacin de datos para puntajes de
exmenes, calificaciones y otros datos tiles para identificar a los estudiantes con problemas y
acelerar las intervenciones para mejorar su aprendizaje y rendimiento educativo.
Los directores acceden y analizan los datos de rendimiento de los estudiantes para ayudar a
tomar decisiones de instruccin a lo largo del ao, en lugar de solo cuando llegan los datos de las
pruebas estandarizadas anuales. De esta manera, los maestros pueden satisfacer las
necesidades de los estudiantes que requieren instruccin adicional u otros tipos de intervencin
antes de que se atrasen. Los puntajes de las pruebas, las calificaciones y otros datos se ingresan
en el sistema en tiempo real y se puede acceder a ellos en tiempo real. En el pasado, los datos
escolares estaban desorganizados y las tendencias en el desempeo de los estudiantes
individuales, as como el desempeo general del alumnado, eran difciles de diagnosticar.
Los maestros de jardn de infantes ahora pueden monitorear el xito de sus estudiantes en la
lectura de palabras, observando con qu palabras tiene dificultad cada estudiante en un dispositivo
porttil como una Palm Pilot. El dispositivo calcula la precisin con la que el estudiante lee cada
pasaje y, con el tiempo, proporciona informacin sobre qu tipo de problemas encuentra el
estudiante constantemente. Adems, cuando los estudiantes comienzan a desviarse de sus
patrones acadmicos normales, como obtener una serie de malas calificaciones, el sistema enva
alertas a los padres y administradores escolares. En muchos casos, esta respuesta ms rpida es
suficiente para ayudar al estudiante a revertir el rumbo antes de reprobar.

2. Muchos padres del condado de Montgomery han expresado su preocupacin de que los nuevos
sistemas representan un gasto excesivo e innecesario. A corto plazo, el plan de estmulo del
presidente Obama proporciona ms fondos para las escuelas durante los prximos dos aos. Es
probable que proyectos como estos se vuelvan ms populares a medida que se vuelve ms claro
que un enfoque basado en datos produce resultados cuantificables. Pero, se convertirn en el
estndar en las escuelas estadounidenses? La sostenibilidad a largo plazo de estos sistemas an
no est clara.
En el condado de Montgomery, uno de los objetivos principales de la implementacin de sistemas
basados en datos fue cerrar la brecha de rendimiento entre los estudiantes blancos y de minoras
en los grados inferiores. Los maestros y administradores usaran diferentes tipos de informacin
organizada por el DSS para identificar antes a los estudiantes dotados y desafiarlos con una
carga de cursos ms apropiada de clases de ubicacin ms avanzada (AP). Los datos recopilados
sobre cada nio ofreceran a los maestros una idea de qu mtodos funcionaron mejor para cada
individuo.
Los resultados son muy impresionantes. En Montgomery, el 90 por ciento de los nios de
kindergarten pudieron leer al nivel requerido por las pruebas estandarizadas, con diferencias
mnimas entre los grupos raciales y socioeconmicos. Estos nmeros son superiores al 52 por ciento
de los afroamericanos, el 42 por ciento de los latinos y el 44 por ciento de los estudiantes de
bajos ingresos hace solo siete aos. Adems, el sistema ha identificado efectivamente a los
estudiantes con habilidades a una edad ms temprana. El nmero de estudiantes afroamericanos
que aprobaron al menos un examen AP en Montgomery aument de 199 a principios de esta
dcada a 1152 este ao; el nmero de estudiantes latinos pas de 218 a 1.336.
Algunos crticos afirman que el nfasis en cerrar la brecha de logros entre las diferentes
poblaciones de estudiantes est defraudando a los estudiantes superdotados y con
discapacidades. Los padres de la zona verde se preguntan si sus hijos estn recibiendo suficiente
atencin y recursos con tanto nfasis puesto en mejorar la zona roja. Los distritos de zona verde en
el condado de Montgomery reciben $13,000 por estudiante, en comparacin con $15,000 en la
zona roja. Las clases de la zona roja tienen solo 15 estudiantes en jardn de infantes y 17 en los
grados primero y segundo, en comparacin con 25 y 26 en la zona verde. Los administradores
escolares responden que el sistema no solo brinda la ayuda adecuada para los estudiantes de
bajo rendimiento, sino que tambin brinda desafos adicionales que son vitales para el desarrollo de
un nio superdotado.
Otra evidencia sugiere que los logros en la reduccin de la brecha de logros en la infancia se
erosionan a medida que los nios crecen. Entre los estudiantes de octavo grado en el condado de
Montgomery, aproximadamente el 90 por ciento de los estudiantes de octavo grado blancos y
asiticos obtuvieron resultados competentes o avanzados en matemticas en las pruebas estatales,
en comparacin con solo la mitad de los afroamericanos e hispanos. Los puntajes del SAT de
afroamericanos e hispanos estuvieron ms de 300 puntos por debajo de los de los blancos y
asiticos. An as, la implementacin basada en datos ha sido responsable de algunas mejoras
importantes con respecto a las estadsticas anteriores. Algunas de las escuelas de la zona roja
han visto la mejora ms dramtica en los puntajes de las pruebas y las tasas de graduacin.
En muchos sentidos, los sistemas basados en datos se construyen a partir de la gran cantidad de

3. informacin de pruebas estandarizadas creada por la Ley Que Ningn Nio se Quede Atrs aprobada
durante la presidencia de Bush. Algunos padres y educadores se quejan de la cantidad y
frecuencia de las pruebas estandarizadas, lo que sugiere que los nios deberan dedicar ms tiempo
a proyectos y tareas creativas. Pero es difcil desarrollar estrategias alternativas viables para
fomentar la mejora en los distritos escolares con dificultades.
No solo los estudiantes estn sujetos a este enfoque basado en datos. Los maestros del condado
de Montgomery se han inscrito en un programa similar que identifica a los maestros con
dificultades y proporciona datos para ayudarlos a mejorar. En muchos casos, los contratos y la
titularidad dificultan el despido de los docentes menos eficaces. Para tratar de resolver este
problema, los sindicatos de docentes y los administradores se han unido para desarrollar un
programa de revisin por pares que empareja a los docentes de bajo rendimiento con un mentor
que brinda orientacin y apoyo.
Despus de dos aos, los maestros que no logran resultados se presentan ante un panel ms grande
de maestros y directores que toma una decisin sobre su posible terminacin o extensin de otro ao
de revisin por pares. Pero los maestros rara vez terminan en el programa; en cambio, reciben
evidencia tangible de las cosas que estn haciendo bien y las cosas que pueden mejorar en funcin
de los datos recopilados sobre su desempeo diario, las tasas de rendimiento de los estudiantes y
muchos ms. otras mtricas.
No todos los maestros han adoptado el enfoque basado en datos. La Asociacin de Educacin de
Montgomery, el principal sindicato de maestros del condado, estima que mantener un registro
continuo de los resultados de los estudiantes en las evaluaciones de lectura y otras pruebas
agrega entre tres y cuatro horas a la carga de trabajo semanal de los maestros. Segn Raymond
Myrtle, director de Highland Elementary en Silver Spring, esto es mucho trabajo duro. Muchos
profesores no quieren hacerlo. Para aquellos a quienes no les gusta, sugerimos que hagan otra
cosa. Hasta la fecha, 11 de los 33 maestros de Highland han dejado el distrito o estn enseando
en otras escuelas de Montgomery.