Teach America

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Teach for America, una organización que recluta graduados para enseñar en escuelas de bajos ingresos, ha utilizado datos para predecir el éxito de sus maestros, pero ha encontrado que no todos los indicadores predican el éxito esperado. A pesar de esto, el enfoque basado en los datos ha demostrado cierto éxito en mejorar el rendimiento académico de los estudiantes. Si te interesa la educación y quieres entender mejor cómo se está tratando de mejorar el rendimiento de los estudiantes, este estudio es relevante para ti. Aprender sobre cómo Teach for America está utilizando datos para seleccionar a sus maestros puede darte una idea de cómo la tecnología y la analítica están transformando la educación.

mejorar rendimiento La excelencia docente tiene un impacto significativo en el rendimiento académico de los estudiantes, según Malcolm Gladwell, quien sugiere que reemplazar a los peores maestros con maestros de calidad promedio podría cerrar la brecha de rendimiento académico. Sin embargo, es difícil predecir quién será un gran maestro.

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¿Esto significa que puedo usar mi teléfono para mejorar el rendimiento académico de mis hijos?

Esto no significa que puedas usar tu teléfono para mejorar el rendimiento académico de tus hijos. Teach for America (TfA) usa datos para predecir quién será un buen maestro, pero no hay una app mágica que haga eso. En lugar de eso, TfA recopila información sobre los maestros para ver cuáles tienen más posibilidades de hacer un buen trabajo. Por ejemplo, si saben que un maestro de Harvard no terminó siendo tan exitoso como esperaban, pueden revisar sus datos y ver qué falló. Así, pueden mejorar sus métodos de selección para el futuro.

¿Cómo se aseguran de que mis datos estén seguros cuando recopilan 30 puntos de información sobre los solicitantes?

mejorar rendimiento Para asegurar que tus datos estén seguros, TfA usa métodos modernos de protección de datos. Imagina que recopilan datos como si fueran Pokémon en Pokémon Go. Solo que, en lugar de capturar Pokémon, están recolectando información sobre maestros potenciales. Luego, guardan esos Pokémon (datos) en un lugar seguro, como si fueran Pokémon almacenados en Poké Balls. Además, usan cifrado avanzado, como si estuvieran protegiendo tus Pokémon con una contraseña fuerte. Así que no tienes que preocuparte por que alguien pueda ver tus datos.

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¿Cómo se compara Teach for America con otras organizaciones que buscan maestros para escuelas de bajos ingresos?

Teach for America se compara con otras organizaciones que buscan maestros para escuelas de bajos ingresos como una alianza improbable de distintos actores unidos para resolver un problema imposible en solitario. Por ejemplo, como en «El Señor de los Anillos», donde hobbits, elfos, humanos y enanos trabajan juntos. TfA busca agradables graduados de universidades prestigiosas y a quienes han estado en la calle, y juntos, mejoran el rendimiento académico de los estudiantes. Mientras que otras organizaciones pueden depender solo de graduados de universidades prestigiosas, TfA mezcla talentos de diferentes orígenes para tener un mayor impacto.

¿Qué significa que recopilaron 30 puntos de datos sobre los solicitantes para la contratación? ¿Es como preguntarles cuántos libros han leído?

Recopilar 30 puntos de datos sobre los solicitantes para la contratación es como hacer un chequeo médico completo. Imagina que tu médico te pregunta sobre tu dieta, hábitos de sueño, actividad física, antecedentes familiares, etc. TfA hace algo similar, pero con maestros. Preguntan sobre educación, experiencia laboral, habilidades sociales, y hasta preferencias personales. No es tan simple como preguntar cuántos libros han leído, sino que es un examen integral que ayuda a predecir su éxito como maestro.

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¿Tienen un plan para cuando sus predicciones fallan? ¿Como cuando un maestro de Harvard no resulta tan exitoso como deberían? 😂

Si sus predicciones fallan, como cuando un maestro de Harvard no resulta tan exitoso como deberían, TfA tiene un plan. Imagina que un maestro de Harvard es como un Pokémon de tipo Fuego. Es fuerte, pero puede que no sea el mejor en todos los terrenos. TfA revisa sus datos y aprende de esos casos. Por ejemplo, si un maestro de Harvard no se adaptó bien, pueden revisar sus habilidades de trabajo en equipo, comunicación o adaptabilidad. Con esos datos, pueden mejorar sus