学習のための評価| 大学ネットワーク

説明

現在数十年の間、評価はますます緊急の教育優先事項となっています。教師と学校の説明責任システムは、大規模で標準化された総括的評価の分析に基づくようになりました。結果として、特に学習者のパフォーマンスに対する教師と学校の説明責任の尺度として、評価が改革に関するほとんどの会話を支配するようになりました。しばしば激化し、時にはイデオロギー的に混雑した議論の背後には、人口統計的に識別可能なさまざまな学生グループ間の達成のギャップに対処するための真の挑戦があります。コミュニティ全体と学生のコホートを不十分な達成のサイクルから引き上げる緊急の必要性があります。良くも悪くも、成果のテストと公開レポートは、子供たちの人生の機会を拡大するためにリソースがどのように使用されているかについて、公共政策立案者やコミュニティに同様に明確に通知できる数少ないツールのXNUMXつと見なされています。このコースは、テストに関する現在の議論の概要であり、評価に対するさまざまなアプローチの長所と短所を分析します。このコースでは、学習における評価技術の使用にも焦点を当てています。コンピューターの適応および診断テストにおける最近の進歩、評価における自然言語処理技術の使用、およびデジタルカリキュラムとオンラインカリキュラムにおける組み込みの形成的評価を探ります。その他のトピックには、学習管理システムおよび教育技術プラットフォームでのデータマイニングおよび学習分析システムの使用が含まれます。参加者は、データアクセス、プライバシーの問題、およびデータの永続性や学生のプロファイリングを含む「ビッグデータ」によって引き起こされる課題を検討する必要があります。