Seit mehreren Jahrzehnten ist die Bewertung ein immer wichtigeres Thema im Bildungsbereich. Die Rechenschaftspflicht von Lehrern und Schulen basiert inzwischen auf der Analyse von groß angelegten, standardisierten summativen Bewertungen. Infolgedessen dominiert die Bewertung heute die meisten Gespräche über Reformen, insbesondere als Maßstab für die Rechenschaftspflicht von Lehrern und Schulen in Bezug auf die Leistung der Lernenden. Hinter der oft hitzigen und zuweilen ideologisch festgefahrenen Debatte verbirgt sich die echte Herausforderung, die Leistungsunterschiede zwischen verschiedenen demographisch identifizierbaren Gruppen von Schülern zu beseitigen. Es besteht die dringende Notwendigkeit, ganze Gemeinschaften und Gruppen von Schülern aus dem Teufelskreis der Leistungsschwäche herauszuholen. Ob zum Guten oder zum Schlechten, Tests und die öffentliche Berichterstattung über Leistungen gelten als eines der wenigen Instrumente, die in der Lage sind, politische Entscheidungsträger und Gemeinden gleichermaßen klar darüber zu informieren, wie ihre Ressourcen eingesetzt werden, um die Lebenschancen ihrer Kinder zu erweitern. Dieser Kurs gibt einen Überblick über die aktuellen Debatten über Tests und analysiert die Stärken und Schwächen verschiedener Ansätze zur Leistungsbewertung. Der Kurs konzentriert sich auch auf den Einsatz von Bewertungstechnologien beim Lernen. Es werden die jüngsten Fortschritte bei computergestützten adaptiven und diagnostischen Tests, der Einsatz von Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache in Beurteilungen und eingebettete formative Beurteilungen in digitalen und Online-Lehrplänen untersucht. Weitere Themen sind der Einsatz von Data Mining, Lernanalysen und künstlicher Intelligenz in Lernmanagementsystemen und Bildungstechnologieplattformen. Die Teilnehmer müssen sich mit Fragen des Datenzugriffs, des Datenschutzes und der Herausforderungen, die durch "Big Data" entstehen, auseinandersetzen, einschließlich der Persistenz von Daten und der Erstellung von Schülerprofilen. -------------------------------- Empfohlener Hintergrund -------------------------------- Dieser Kurs richtet sich an Personen, die sich für die Zukunft der Bildung und die "lernende Gesellschaft" interessieren, einschließlich Personen, die möglicherweise in den Bildungsbereich einsteigen möchten, praktizierende Lehrer, die die zukünftige Ausrichtung eines Berufs erkunden möchten, der sich derzeit im Wandel befindet, sowie Führungskräfte in der Gemeinschaft und am Arbeitsplatz, die ihre Aufgabe zum Teil als "bildend" betrachten. -------------------------------- Verwandte Ressourcen -------------------------------- Online-Ressourcen finden Sie hier: https://newlearningonline.com -------------------------------- Treten Sie unseren Online-Communities bei!
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Dieser Kurs gibt einen Überblick über die aktuellen Debatten zum Thema Testen und analysiert die Stärken und Schwächen einer Vielzahl von Bewertungsansätzen. Das Modul konzentriert sich auch auf den Einsatz von Bewertungstechnologien beim Lernen. Es werden die jüngsten Fortschritte bei computergestützten adaptiven und diagnostischen Tests, der Einsatz von Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache in Beurteilungen und eingebettete formative Beurteilungen in digitalen und Online-Lehrplänen untersucht. Weitere Themen sind der Einsatz von Data Mining und Learning Analytics in Lernmanagementsystemen und Bildungstechnologieplattformen. Das Modul befasst sich auch mit Fragen des Datenzugriffs, des Datenschutzes und den Herausforderungen, die sich durch "Big Data" ergeben, einschließlich der Datenpersistenz und der Erstellung von Schülerprofilen. Ein letzter Abschnitt befasst sich mit den Prozessen der Bildungsevaluation. Zu den Videomoderatoren gehören Mary Kalantzis, Bill Cope, Luc Paquette und Jennifer Greene.
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4 Videos8 Lektüren1 Aufgabe1 peer review2 Diskussionsthemen
Das Wort "Standard" wird in der Testtheorie und -praxis auf zwei ganz unterschiedliche Arten verwendet: zur Schaffung eines gemeinsamen Maßstabs für das Lernen in "standardisierten Bewertungen" und für allgemeine und messbare Lernziele. Manchmal werden standardisierte Beurteilungen verwendet, um die Ergebnisse der standardbasierten Bildung zu bestimmen, oft aber auch nicht. Die standardbasierte Bewertung kann auch kriterienbezogen und selbstbezogen sein.
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5 Videos2 Lektüren2 peer reviews2 Diskussionsthemen
Computergestützte Beurteilungen können dazu verwendet werden, traditionelle Auswahl- und Antwortprüfungen zu mechanisieren und damit effizienter zu machen. Neue Möglichkeiten bieten sich jedoch auch in Form von Technologien und Bewertungsverfahren, die als "Learning Analytics" bezeichnet werden
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6 Videos1 Lektüre2 peer reviews2 Diskussionsthemen
In diesem Modul erörtert Luc Paquette das Data Mining im Bildungsbereich - eine neue Generation von Techniken zur Analyse des studentischen Lernens für die Zwecke der Beurteilung, Bewertung und Forschung. Jennifer Greene schließlich erforscht Theorien und Praktiken der Evaluierung. Bewertungsdaten können zur Unterstützung von Evaluierungen verwendet werden, aber die Evaluierung ist ein wesentlich umfassenderer Prozess.
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Geprüft am 12. Juli 2022
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