Ideje újragondolni a tanulás értékelését
A fejlesztõ értékelés évtizedek óta a tanulás csendes motorja – betekintést nyújt a tanulók elõmenetelébe és a dolgozók felkészültségébe. De legyünk őszinték, egy olyan világban, ahol a technológia gyorsabban fejlődik, mint az emberi készségek, itt az ideje, hogy kérdéseket tegyünk fel a hagyományos tanítási és tanulási modellekkel kapcsolatban, és sok esetben modernizáljuk azokat.
Szóval, beszéljünk a formatív értékelésről az AI korában. A fejlesztő értékelés egy folyamatos folyamat, amelyet a tanárok és a munkahelyi oktatók arra használnak, hogy megértsék, hol tartanak a tanulók tanulmányaikban, és hogyan igazítsák ennek megfelelően az oktatást házi feladatok, esszék, vetélkedők és rövid írási feladatok segítségével. A pedagógusok 80 százaléka rendkívül vagy nagyon fontosnak tartja a fejlesztő értékelést. Sajnos, de érthető, az általános mesterséges intelligencia megjelenése megnehezítette az oktatók számára annak megállapítását, hogy a hallgatók mit értenek valójában, mivel az AI-eszközök gyorsan jobb munkát végezhetnek.
Az értékelés tervezésének jövője
Míg az adminisztratív politika segíthet a nem megfelelő mesterségesintelligencia-használat kezelésében, a valódi előrelépési lehetőség az értékelési tervek kidolgozásában rejlik. Ha az értékelést a gondolkodási folyamat fontossági sorrendjének meghatározása érdekében végzik el, nem csak a termékkel, az AI sokkal kevésbé zavaró és sokkal előnyösebb lesz. Ha arra kérjük a tanulókat, hogy tegyék láthatóvá a gondolkodásukat – elmélkedéssel, áttekintéssel vagy rövid magyarázattal arról, hogyan végeztek el egy feladatot – visszaállítja azokat az oktatási jelzéseket, amelyeket egyébként a mesterséges intelligencia elhomályosítana. A tanárok számára ez a félreértések korábbi felismerését, a visszajelzések pontosabb személyre szabását és a támogatás differenciálását jelenti a munkaterhelés növelése nélkül.
Ez a változás nem a bonyolultság növeléséről szól. Ha valami, akkor az az egyértelműség növelése. Ez pedig egy lehetőség az értékelés korszerűsítésére oly módon, hogy az tükrözze azt a világot, amelybe a diákok belépnek. A legtöbb üzleti környezetben a mesterséges intelligencia támogatása nem csak megengedett; Várható volt. A siker abból fakad, hogy tudjuk, hogyan kell ezeket az eszközöket felelősségteljesen használni: ellenőrizzük a forrásokat, kritizáljuk a generált kimenet minőségét, és a betekintést az új kontextusokhoz igazítjuk. Azok az értékelések, amelyek az érvelést, az elemzést és az ismeretek új helyzetekben való alkalmazásának képességét hangsúlyozzák, jobban tükrözik ezeket a valós igényeket. Nemcsak a feladatok elvégzésére készítik fel a tanulókat, hanem arra is, hogy a mesterséges intelligencia segítségével olyan módon gondolkodjanak, ami javítja tanulásukat és döntéshozatalukat.
tanári juttatások
Az oktatók számára a GenAI átgondolt integrálása a fejlesztő értékelésbe szintén csökkentheti a súrlódást. A jól megtervezett eszközök automatizálhatják az ismétlődő feladatokat, mint például a különböző gyakorlati elemek elkészítése, célzott válasznyelvi javaslatok vagy példák bemutatása különböző jártassági szinteken. Ez lehetővé teszi a tanárok számára, hogy több időt töltsenek olyan nagy értékű beszélgetésekkel, amelyek elmélyítik a tanulást és személyre szabott támogatást nyújtanak. A növekvő elvárások és a korlátozott kapacitások korában ennek a változásnak van értelme.
Van egy másik előny, amelyet gyakran figyelmen kívül hagynak: a betekintést. Amikor a mesterséges intelligencia segít feltárni a tanulók munkájában előforduló mintákat, világos kiindulópontot ad a tanároknak az oktatáshoz. A jobb láthatóság révén a tanítás adaptívabbá válik, a tanulás pedig személyre szabottabbá válik. Ez különösen hatékony nagy osztályokban, hibrid formátumokban vagy virtuális tanulási környezetekben, ahol a valós idejű adatokhoz való hozzáférés nehéz lehet. A közelmúltban végzett Pearson-kutatás stratégiákat tár fel az iskolai tanárok és a felsőoktatási oktatók számára saját fejlesztő értékeléseik kidolgozására a GenAI korszakában.
Természetesen ezek egyike sem történik meg automatikusan. Merész, együttműködésen alapuló fellépésre van szükség az iskolai és felsőoktatási vezetés, az adminisztrátorok és a politikai döntéshozók között annak biztosítására, hogy a formatív értékelés értelmes és fenntartható módon fejlődjön. Ezek a csoportok együtt kulcsfontosságú szerepet játszanak egy világos mesterségesintelligencia-stratégia kialakításában, a tanárképzés támogatásában, valamint egy olyan ökoszisztéma kialakításában, amely összehangolja a tantervet, az oktatást és az értékelést a felelős GenAI-használattal.
Ez a változás olyan értékelést is igényel, amely jutalmazza az átgondoltságot, nem pedig a csiszolást, a logikát az egyszerű memorizálás helyett, és a kísérletezést a replikáció helyett. És ehhez meg kell értenünk, hogy a mesterséges intelligencia nem a tanuláshoz vezető parancsikon, hanem a betekintés katalizátora – amely szándékos használat esetén javíthatja a tanítás minőségét.
nézz előre
A formatív értékelés jövője nem arról szól, hogy legyőzzük az AI-t, vagy úgy teszünk, mintha nem is létezne. A fejlesztő értékelésnek továbbra is alapvetőnek kell lennie a jó tanítás és a hatékony tanítás szempontjából.
Annak biztosítása, hogy a mesterséges intelligencia erősítse a reflexiót, a visszajelzést és a megértést, lehetővé teszi, hogy a tanulás partnerévé váljon, semmint helyettesítőjévé. Átgondolt cselekvéssel a mesterséges intelligencia tanításba és tanulásba való integrálása közelebb vihet bennünket ahhoz, amit az oktatás mindig is elérni kívánt: mélyebb tanulást, világosabb megértést és jobb eredményeket minden tanuló számára.
Tom AP a Simon Pearson felsőoktatási és virtuális tanulási osztályának elnöke.
Megjelenési Dátum: 2026-02-24 00:36:00
Forráslink: www.fastcompany.com
