Švietimo vertinimo sistemų evoliucija su dirbtinio intelekto ir skaitmeninėmis priemonėmis
Švietimo vertinimai patiria transformacinius pokyčius dėl naujų technologijų įvedimo, pvz., dirbtinio intelekto (AI). Marija Helena Guimarães de Castro, gerbiamas besėdimas Alyrtono Senna Inovacijų švietimo vertinimo katedroje São Paulo universitete Ribeira Preto mieste, aptarė būtinybę atnaujinti švietimo vertinimo metodus. Ji išreiškė susirūpinimą, kad dabartinės vertinimo sistemos, tokios kaip Brazilijos Pagrindinio švietimo vertinimo sistema (Saeb), grindžiamos pasenusiais standartais, nustatytomis 2001 m.
De Castro pabrėžė skaitmeninių egzaminų ir adaptacinių platformų potencialą pagerinti Brazilijos rimtus, tačiau metodologiškai pasenusius vertinimo praktikas. Remdamasi Tarptautinio mokinių vertinimo programos (PISA) pavyzdžiu, de Castro pagyrė jų pažangą, įskaitant sudėtingesnius matricas ir metodiką, kurie nagrinėja XXI amžiaus įgūdžius, kurių dar nesvarstė Saeb. Ji pabrėžė vertinimų svarbą gerinant mokytojų mokymo programų ir švietimo pasiūlymų kokybę, akcentuodama būtinybę turėti įrankius įvertinti spektrą įgūdžių, ypač socioemocinių įgūdžių, lemiančių studentų ir pedagogų holistinį vystymąsi.
Kalbėdama apie dirbtinio intelekto vaidmenį, de Castro rėmė jo galimybę pagreitinti egzaminų įvertinimą, leidžiant analizuoti struktūrizuotas atsakymus kartu su klausimais, turinčiais kelias parinktis. PISA egzaminai tai puikiai iliustruoja, AI naudojama ne kaip sprendimas, o kaip pagalba specialistams, kuriantiems ir taisantiems vertinimus.
Papildomą požiūrį išdėstė Sérgio Leite, pasitraukę mokytojas ir buvęs Unicampo švietimo mokyklos direktorius, perspėjęs dėl griežto vertinimo orientuoto požiūrio į švietimo vertinimą. Jis pabrėžė, kad vertinimai turėtų būti traktuojami kaip būdas diagnozuoti ir prisitaikyti mokymo strategijas.
Brazilijos vyriausybė, kurią atstovavo švietimo ministras Camilo Santana, susidomėjo dalyvavimo Enem egzaminuose mažėjimu. Šiuo metu vykdomi tyrimai siekiama suprasti esamą problemas, su Santana nurodant vietinio vadovavimo trūkumą ir motyvacijos stygių tarp studentų tinklų. Beje, nurodyta, kad Enem bus pritaikytas tik bendrajam pagrindiniam mokymo kursui, vengiant lankstomų komponentų, o formavimo vertinimai, susiję su šiuo lankstumu, bus valdomi mokykloje.
Pripažįstant technologinius pasiekimus globaliuose vertinimų praktikose, PISA, vadovaujamas OECD, tęsia evoliuciją vertindamas, kaip mokiniai sprendžia sudėtingus problemas, o ne tik koncentruodamasis į teisingus atsakymus. Šis požiūris atspindi švietiminį posūkį link kurti strateginius, motyvuotus problemų sprendėjus.
AI ir emocinio intelekto integravimas į švietimo vertinimą
Svarbiausi klausimai
1. Kaip efektyviai galima naudoti dirbtinį intelektą švietimo vertinimuose?
AI gali būti integruotas vertinant egzaminus, ypač atvirų atsakymų atsakymams, teikiant momentinę grįžtamą informaciją ir suteikiant galimybę mokytojams sutelkti dėmesį į asmeniškus mokymo būdus. Be to, AI gali individualizuoti vertinimus pagal mokinių mokymo tempą ir suvokimą, kuriant adaptuotą mokymosi aplinką.
2. Kokie pagrindiniai iššūkiai susiję su švietimo vertinimo atnaujinimu?
Iššūkiai apima užtikrinimą, kad skaitmeninis atotrūkis nepasunkintų nelygybių, išlaikant egzaminų integritetą ir saugą, bei plėtojant AI, kuris suprantą ir tiksliai vertina socioemocinius įgūdžius.
3. Kokios kontroversijos susijusios su vertinimais, orientuotais į reitingus?
Reitingai gali skatinti mokyti siekti testo tikslų, pamirštant platesnius švietimo tikslus, kaip kritinis mąstymas ir socioemocinių įgūdžių plėtra. Jie taip pat gali prisidėti prie didelio streso aplinkos mokiniams ir pedagogams.
Privalumai ir trūkumai
Privalumai:
– Individualizuoti vertinimai: Technologija leidžia personalizuoti vertinimus, prisitaikantiems prie mokinių mokymosi pažangos.
– Efektyvumas: AI gali pagreitinti vertinimą, suteikiant galimybę atlikti išsamius ir dažnesnius vertinimus.
– Platus įgūdžių vertinimas: Skaitmeninės priemonės gali įvertinti įvairių įgūdžių spektrą, įskaitant socioemocinius įgūdžius.
– Duomenimis grindžiamos žinios: Išsamesnė analizė suteikia išsamią grįžtamą informaciją mokiniams ir pedagogams, siekiant tikslingų tobulinimų.
Trūkumai:
– Prieinamumas: Yra rizika didinti švietimo atotrūkį dėl skirtingo prieigos prie technologijos lygio.
– Duomenų privatumas: Studentų duomenų rinkimas ir tvarkymas kelia privatumo rūpesčių.
– Priklausomybė nuo technologijos: Per didelis priklausymas technologijai gali sumažinti tradicinius mokymo ir mokymosi metodus.
– Socioemocinių vertinimų patikimumas: Integruotų savybių, tokios kaip emocinis intelektas, matavimas yra sudėtingas ir gali būti subjektyvus.
Daugiau informacijos apie švietimo vertinimo evoliuciją galima rasti tarptautiniuose standartuose, pvz., OECD, atsakingo už PISA, pateiktame nuorodoje: OECD.
Švietimo vertinimo sistemų nuo pradinio iki aukštesniojo mokslo lygio diskusijas ir dabartinius tendencijas galima stebėti per švietimui skirtas organizacijas, tokias kaip UNESCO adresu: UNESCO.
The source of the article is from the blog qhubo.com.ni