Makine Öğrenimini Yeni Nesil Bilim Standartlarına Bağlamak
11 Mayıs 2021
Yeni Nesil Bilim Standartları (NGSS),® öğrencileri günümüz dünyasına daha iyi hazırlamak için bilimsel uygulamaların temel fikirlerin kavramsal anlayışıyla entegrasyonunu vurgulayan çok boyutlu öğrenmeyi öngörüyor. NGSS'nin sınıfta uygulanmasının en önemli yönü, çok boyutlu bilim öğrenimi ve öğrencileri destekleyen öğretmen uygulamalarını etkileşime verdiği önemdir. Öğrenciler her gün hayatı yönetirken, doğal olarak sezgisel bilgi ve akıl yürütme kalıpları geliştirirler; bu kalıplar bilimi de dahil olmak üzere öğrenmelerini şekillendirirler. Öğrenciler bu deneyimlere katıldıkça, öğretmenlerin bu deneyimlerle şekillenen yazılı yanıtlarını yorumlayacak donanıma sahip olmaları da aynı derecede önemlidir. Bu ihtiyacın bir sonucu, yakın zamanda Ulusal Bilim Vakfı tarafından finanse edilen Öğrenci Akıl Yürütme Kalıpları (SPIN-NGSS) adlı bir çalışma şeklinde ortaya çıktı; ETS meslektaşlarımla birlikte otomatik araçlar geliştirmeye yönelik bir çalışmayı yürütüyorum. Bu araçlar, öğretmenlerin bu standartlara uygun değerlendirmelerden elde edilen verileri yorumlamalarına yardımcı olmak ve böylece öğrenci akıl yürütme kalıplarını ortaya çıkarmaya ve öğrenci akıl yürütmedeki belirli zayıflıkları yansıtmaya yardımcı olmak amacıyla tasarlanmıştır.
Öğrencilerin sınıfa getirdiklerine dayanarak
Öğrenciler sınıfa çeşitli fikirler, akıl yürütme becerileri ve yaşam deneyimleri getirirler. Bilim dünyasını anlamak söz konusu olduğunda, erken çocukluk deneyimleri çocukların geniş çapta uyguladıkları nedensel akıl yürütme becerileri geliştirmelerine yol açmış olabilir. Öğrencilerin günlük deneyimlerine dayanmak, çocukların geliştirebileceği mevcut fikirler ve akıl yürütme stratejilerini genişletmenin etkili bir yolu olabilir. Öğrencilerin akıl yürütme kalıpları, sezgisel fikirlerin çeşitliliğini yansıtır ve gelişmiş bilimsel anlayışa doğru bir basamak taşı olarak kabul edilebilir. Ancak, öğrenciler bazen öğretmenin yanlış bulduğu fikirleri sınıfa getirebilir ve daha sonra doğru kavramlarla eğitilebilirler. Bu değiştirme stratejisi, öğrencilerin okul bilgilerini ezberlemelerine ancak bilimsel olguları açıklamaları istendiğinde yanlış anlamalarına geri dönmelerine yol açabilir.
Öğrenci akıl yürütme kalıpları bir sonraki nesil bilim öğrenimi ve değerlendirmelerinde
Araştırmalar, NGSS tarafından zorunlu kılılan üç bilgi boyutunu içeren bilim insanlarının belirgin "akıl yürütme tarzlarını" belirlemiştir: disipliner temel fikirler (DCI'ler), bilim ve mühendislik uygulamaları (SEP'ler) ve kesişen kavramlar (CCC'ler). Çok boyutlu öğrenmede öğrenci akıl yürütme kalıplarının daha az belgelenmesi vardır. Daha fazla NGSS uyumlu değerlendirme mevcut olduğunda, öğrenci akıl yürütmedeki karakteristik özellikler üzerine araştırma yapma fırsatları vardır.
Hibe projemizin bir parçası olarak, ETS meslektaşlarım ve ben, tipik öğrenci akıl yürütme kalıplarını belirlemek için mevcut NGSS uyumlu değerlendirme verilerini kullanıyoruz. Örneğin, bilime özgü bir kavramı açıklarken, bazı öğrencilerin sadece gözlemleri ve verileri tanımlamaya odaklandığını, diğerlerinin ise sadece bilimsel ilkeleri verdiğini ve veri veya kanıta atıfta bulunmadığını gördük. Son olarak, bazı öğrencilerin hem veri hem de bilimsel prensipleri akıl yürütmelerine entegre etmeye çalıştıklarını gördük. Bu akıl yürütme kalıplarını teşhis etmek, öğrenci akıl yürütmedeki boşlukları kapatmak için kişiselleştirilmiş geri bildirim oluşturmak için faydalıdır. Fen derslerinde, öğretmenler öğrenci akıl yürütme kalıplarını tanımlamak için yardıma ihtiyaç duyar.
Öğrenci akıl yürütme kalıplarının otomatik teşhisi
Öğretmenlerin öğrenci akıl yürütme yöntemlerine daha iyi dikkat etmelerine yardımcı olmak için, ekibimiz NGSS boyutlarıyla ilgili temel özelliklere dayanarak öğrenci akıl yürütme kalıplarının teşhisini otomatikleştiren makine öğrenimi modelleri geliştirmiştir. Bu modeller hem bir akıl yürütme deseni etiketi hem de desenle ilişkili öğrenci yanıtlarında kanıt sağlar. Bu sürecin bir parçası olarak, içerik uzmanları önce öğrenci yanıtlarını kodladı. Daha sonra Doğal Dil İşleme (NLP) uzmanları, insan kodlarını kullanarak bilgisayarları otomatik modeller geliştirmeye yönlendirdi. İki aşamalı bir sınıflandırma yaklaşımı uygulandı. Birinci aşama sınıflandırması, NGSS boyutlarıyla ilgili yanıtların bölümlerini tanımlar. İkinci sınıflandırıcı otomatik olarak tüm yanıtları bir akıl yürütme deseniyle sınıflandırır. Ekip, modellerimizi doğrulamaya ve fen sınıflarında çok boyutlu öğrenmeyi destekleyecek otomatik bir geri bildirim aracı tasarlamaya devam ediyor. SPIN-NGSS, makine öğrenimiyle NGSS öğrenimini bağlayarak öğrenci akıl yürütme kalıplarını teşhis etme boşluğunu doldurur. SPIN-NGSS ürünleri, öğretmenlerin bilim değerlendirmelerini kullanarak öğrenci öğrenimini kolaylaştırmak için bireysel ve anlık geri bildirim yoluyla geliştirme potansiyeline sahiptir.
Lei Liu, ETS'de Yönetici Kıdemli Araştırma Bilimcisi ve SPIN-NGSS NSF hibesinin Baş Araştırmacısıdır. SPIN-NGSS hibe projesinin ortak araştırmacıları Dante Cisterna (Yardımcı Araştırma Geliştiricisi, ETS), Aoife Cahill (Yönetici Kıdemli Araştırma Bilimcisi, ETS) ve Matthew Johnson (Baş Araştırma Direktörü, ETS)dir.
Proje ekibinin, başarılarını vurgulayan ve 2021 STEM for All Video Showcase'de yer alacak videolarını izleyin .
Bu materyal, Ulusal Bilim Vakfı tarafından Grant #2000492 kapsamında desteklenen çalışmalara dayanmaktadır. Bu materyalde ifade edilen tüm görüşler, bulgular, sonuçlar veya öneriler yazar(lar)a aittir ve Ulusal Bilim Vakfı'nın görüşlerini mutlaka yansıtmaz.