Depuis plusieurs décennies, l'évaluation est devenue une priorité éducative de plus en plus pressante. Les systèmes de responsabilisation des enseignants et des écoles reposent désormais sur l'analyse d'évaluations sommatives standardisées à grande échelle. En conséquence, l'évaluation domine aujourd'hui la plupart des conversations sur la réforme, en particulier en tant que mesure de la responsabilité des enseignants et des écoles en ce qui concerne les performances des apprenants. Derrière ce débat souvent passionné et parfois bloqué sur le plan idéologique se cache un véritable défi, celui de combler les écarts de réussite entre différents groupes d'élèves identifiables d'un point de vue démographique. Il est urgent de sortir des communautés entières et des cohortes d'élèves des cycles de sous-performance. Pour le meilleur ou pour le pire, les tests et les rapports publics sur les résultats sont considérés comme l'un des rares outils capables d'informer clairement les décideurs publics et les communautés sur la manière dont leurs ressources sont utilisées pour élargir les opportunités de vie de leurs enfants. Ce cours donne une vue d'ensemble des débats actuels sur les tests et analyse les forces et les faiblesses de diverses approches de l'évaluation. Le cours se concentre également sur l'utilisation des technologies d'évaluation dans l'apprentissage. Il explorera les avancées récentes en matière de tests adaptatifs et diagnostiques informatisés, l'utilisation des technologies de traitement du langage naturel dans les évaluations, et les évaluations formatives intégrées dans les programmes d'études numériques et en ligne. D'autres sujets incluent l'utilisation de l'exploration de données, de l'analyse de l'apprentissage et de l'intelligence artificielle dans les systèmes de gestion de l'apprentissage et les plates-formes technologiques éducatives. Les participants devront prendre en compte les questions d'accès aux données, de protection de la vie privée et les défis posés par les "big data", notamment la persistance des données et le profilage des étudiants. -------------------------------- Contexte recommandé -------------------------------- Ce cours est conçu pour les personnes intéressées par l'avenir de l'éducation et la "société de l'apprentissage", y compris les personnes qui pourraient souhaiter rejoindre l'éducation en tant que profession, les enseignants en exercice intéressés par l'exploration des orientations futures d'une vocation qui est actuellement en cours de transformation, et les dirigeants de la communauté et du lieu de travail qui considèrent que leur mission est en partie "éducative". -------------------------------- Ressources connexes -------------------------------- Des ressources en ligne sont disponibles ici : https://newlearningonline.com -------------------------------- Rejoignez nos communautés en ligne !
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Il y a 4 modules dans ce cours
Ce cours donne une vue d'ensemble des débats actuels sur les tests et analyse les forces et les faiblesses d'une variété d'approches de l'évaluation. Le module se concentre également sur l'utilisation des technologies d'évaluation dans l'apprentissage. Il explorera les avancées récentes en matière de tests adaptatifs et diagnostiques informatisés, l'utilisation des technologies de traitement du langage naturel dans les évaluations, et les évaluations formatives intégrées dans les programmes d'études numériques et en ligne. D'autres sujets incluent l'utilisation de l'exploration de données et de l'analyse de l'apprentissage dans les systèmes de gestion de l'apprentissage et les plateformes technologiques éducatives. Le module aborde également les questions de l'accès aux données, de la protection de la vie privée et des défis posés par les "big data", notamment la persistance des données et le profilage des étudiants. Une dernière section aborde les processus d'évaluation de l'éducation. Les présentateurs vidéo sont Mary Kalantzis, Bill Cope, Luc Paquette et Jennifer Greene.
Inclus
4 vidéos8 lectures1 devoir1 évaluation par les pairs2 sujets de discussion
Le mot "standard" est utilisé de deux manières très différentes dans la théorie et la pratique des tests : pour créer une mesure commune de l'apprentissage dans les "évaluations standardisées" ; et les objectifs généralisés et mesurables de l'apprentissage. Les évaluations standardisées sont parfois utilisées pour déterminer les résultats de l'éducation basée sur les standards, mais ce n'est souvent pas le cas. L'évaluation basée sur les normes peut également être critériée ou autoréférencée.
Inclus
5 vidéos2 lectures2 évaluations par les pairs2 sujets de discussion
Les évaluations assistées par ordinateur peuvent être utilisées pour mécaniser, et donc rendre plus efficaces, les évaluations traditionnelles de type "sélection et fourniture de réponses". Cependant, de nouvelles opportunités se présentent également sous la forme de technologies et de processus d'évaluation appelés "learning analytics"
Inclus
6 vidéos1 lecture2 évaluations par les pairs2 sujets de discussion
Dans ce module, Luc Paquette aborde l'exploration de données éducatives - une nouvelle génération de techniques permettant d'analyser l'apprentissage des étudiants à des fins d'évaluation et de recherche. Enfin, Jennifer Greene explore les théories et les pratiques d'évaluation. Les données d'évaluation peuvent être utilisées pour soutenir les évaluations, mais l'évaluation est un processus beaucoup plus large.
Inclus
10 vidéos2 évaluations par les pairs2 sujets de discussion
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Révisé le 12 juil. 2022
I have learned a lot in this course and it is very helpful and applicable in my professional career. I like this course most. Thank you very much
Révisé le 12 juil. 2022
Interesting, informational and engaging. Thank you Coursera. More learnings to come.
Révisé le 27 sept. 2020
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