ETS^® AI Labs™ için Kritik İçgörüler

ETS^® AI Labs'taki ™ çalışmalar kullanıcı ihtiyaçları tarafından yönlendirilir. Ve öğretim ve öğrenmenin geleceği neredeyse tahmin edilemiyor olsa da, laboratuvarlar vizyonlarımızı aşağıdaki kritik içgörüler etrafında tasarlar.

Verimlilik

Öğrenenler, eğitim ve iş gücü hazırlık programlarına ve bu programların bir parçası olarak gereken öğretim değerlendirmelerine erişim, etkileşim ve tamamlama süreçlerinde verimlilik yoluyla desteklenebilir. Eğitimciler, öğrenen katılımı, ilerlemesi ve performansının tanısal ve bütünsel değerlendirmesi için etkili yöntemlerle desteklenebilir.

Esneklik

Yüz yüze ortamlar, öğretmen, ebeveyn/vasi ve kendi kendini kolaylaştırma kombinasyonlarıyla yönlendirilen daha az standartlaştırılmış yüz yüze, uzaktan ve karma deneyimlerin karışımına geçiş yaptıkça öğrenme biçimleri değişiklik gösterir. Kullanıcı ihtiyaçlarını karşılamak için öğrenme deneyimleri, seçim, kişiselleştirme, uyum, kendi hızında hareket etme ve entegrasyon yetenekleri sunan çözümler gerektirecektir.

İçgörüler

Eğitimciler, ebeveynler ve öğrenciler, dijital çözümlerde toplanan zengin verileri uygulanabilir içgörüle dönüştürürken otomatik araçlarla desteklenebilir. Veri yorumlamayı destekleyen canlı hizmet modelleri, gerçek zamanlı geri bildirim ve önerilerle etkileşimli raporlama platformlarıyla değiştirilecek; cesur kullanıcı arayüzleri ve sezgisel kullanıcı deneyimleriyle öğrenmeyi yönlendirmeye yardımcı olacak.

Etkinlik

Kullanıcılar ve karar vericiler, hangi çözümlerin işe yaradığı, kimin için ve neden işe yaradığı hakkında bilgi aramaya devam edecekler. Ancak, kullanım ile yüksek riskli sonuçlar gibi sonuçlar arasındaki ilişkilere olan bağımlılık azalacak; kararlar ise bir çözümün katılım, azim ve öğrenme ilerlemelerini desteklediğine dair anlamlı kanıtlara dayanacak.

Eşitlik

Politika yapıcılar ve yöneticiler, dijital bölünme, eşit olmayan veri standartları ve öğrenci alt popülasyonları arasındaki farklı etkinlik gibi EdTech eşitlik konularıyla mücadele etmeye devam edecekler. Öğrenme ve değerlendirme sağlayıcılarının bu konuları nasıl ele aldığına dair bilgiler beklenecektir.

Etik

Verilerin sorumlu kullanımı, özellikle nasıl toplandığı, işlendiği, depolandığı ve teknolojiyle geliştirilmiş çözümlere nasıl uygulandığı konusunda beklentiler ve düzenlemeler artacaktır. Veri politikalarının şeffaf iletişimi masa riskleri haline gelecek.