序言

提高学生成绩无疑是所有学校的主要目标。然而，随着标准化考试的兴起和施加于学校的要求的增多，教育工作者经常发现自己正在偏离这一主要目标。从日常文书工作到课程设计和评价，教育工作者除了关注学生的学习，还需要处理大量的事情，但他们似乎已经无暇应对。那么，教育工作者应当如何筛选繁杂的任务（包括硬性任务和可选任务），从而专注于能提高学生成绩的关键任务？换句话说，他们该如何确定自己所做的工作是正确的？

在本书中，我的朋友鲍勃·马扎诺（Bob Marzano）、菲利普·沃里克（Philip Warrick）和卡梅伦·雷恩斯（Cameron Rains）提供了一种综合模型，领导者可以遵循该模型来确保所做的工作是正确的。数据驱动式教学模型的构建基于多年的研究，它包含25种可供领导者实施的变量或领先指标。从安全的学校环境到切实可行的课程安排，这些领先指标为领导者规划了前进的路线图。

我们亲爱的朋友和同事——理查德·杜福尔博士（Dr. Rick DuFour）在抗癌失败之前为本书撰写了清晰而有力的导语，讲述了专业学习共同体的强大影响力，特别论述了“有效的专业学习共同体”这一概念及其在构建数据驱动式教学模型的过程中所发挥的不可或缺的作用。理查德是专业学习共同体工作的先驱，曾以作家身份在解答树出版社工作20余年，他将数十年的经验和见解全部倾注于本书。

在后续章节中，鲍勃、菲利普和卡梅伦围绕数据驱动式教学的25个领先指标进行了详细的讨论。他们使用了大量的例证、评价量表、学习进程及表格，逐步引导读者实施每一个领先指标，获取持续改进所需的数据，确保领导者负起应有的责任。每章的结尾都有相应的例证——比如学校领导者在实施数据驱动式教学模型过程中积累的经验、遇到的挑战及取得的成功。

学校要做的工作并不容易，它包括提出难题、确定任务的优先顺序、相互协作、分析数据及监督进展，这些工作会一直持续下去。《数据驱动式教学》一书为领导者提供了一种综合模型，能够帮助其学校明确工作的目标和方向。我们非常荣幸能通过解答树出版社和马扎诺研究中心将本书呈现给大家。

杰弗里·C. 琼斯