
스트리트 데이터
형평성, 교육학 및 학교 혁신을 위한 차세대 모델
스트리트 데이터 개요
"스트리트 데이터(Street Data)"는 형평성을 위해 표준화된 시험을 거부함으로써 교육의 혁신을 일으키고 있습니다. 만약 시험 점수보다 학생들의 목소리가 더 중요하다면 어떨까요? 숀 긴라이트(Shawn Ginwright) 박사는 이를 "완전히 획기적인 일"이라고 평가했습니다. 이는 전국적으로 소액 보조금 지원에 영감을 주었으며, 교육적 성공을 측정하는 방식을 변화시키는 논쟁을 불러일으키고 있습니다.
스트리트 데이터의 핵심 주제
- equity-centered pedagogy
- qualitative school transformation
- decolonizing educational data
- holistic student well-being
- practitioner-led research
스트리트 데이터의 명언
American education has been imprisoned by the 'test-and-punish era'.
Street data centers on human experience rather than numbers.
Equity as the fundamental purpose, pedagogy as the fundamental pathway.
Scientific colonialism occurs when knowledge about a people is centered outside their lived reality.
Well-being, not incremental metric progress, is the ultimate goal.
스트리트 데이터의 등장인물
- Shane SafirAuthor and developer of the Street Data framework
- Jamila DuganCo-author and educational leadership expert
- Tricia WangTech ethnographer who pioneered 'thick data'
- Christopher EmdinEducation luminary and advocate for equity
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