skip to main content skip to footer

 

ETS Haberleri ve İçgörüleri

 

Bakım değerlendirmesinin iki bileşenini gösteren ilgili değerlendirme görseli: öğrencinin birkaç özelliği ve öğrenme bağlamı hakkında bilgi

'İlgili' Değerlendirmeler: Kişiselleştirilmiş Öğrenmeyi Desteklemek İçin Bir Yaklaşım

9 Aralık 2021

Öğrenciler, bilgi, beceri ve öğrenme ile yaşanan deneyimler açısından geniş çeşitlilikte öğrenme deneyimlerine başlarlar. İyi öğretmenler bu çeşitliliği kabul eder ve kutlarlar — öğrenme sürecinin herkese uymadığını bilirler ve öğrencileri bulundukları yerde karşılayan ve ilerlemelerine yardımcı olan bireysel, kişiselleştirilmiş eğitim için çabalarlar. Değerlendirmeler genellikle öğrenme sürecinin son noktasında gerçekleşse de, tipik standartlaştırılmış değerlendirmeler bu geniş bireysel varyasyon yelpazesine ve öğrenmenin gerçekleştiği bağlamlara duyarlı değildir. Öğrenme açısından olduğu gibi, bu herkese uyan tek bir yaklaşımın değerlendirme için açık sınırlamaları vardır.

Ya daha kişiselleştirilmiş bir dijital değerlendirme olsaydı, bu tür bağlamsal ve öğrenci düzeyindeki farklılıkları dikkate alarak, öğrenciler için daha ilgi çekici ve sağladıkları verilerin diğer kullanımlarını desteklemek için geçerli görevler ortaya çıkarsa ne olurdu (örneğin, öğretimi bilgilendirmek, geri bildirim sağlamak, tam zamanında ipuçları vermek vb.)?

Bu, "önemsemeli" değerlendirmeler için sahip olduğumuz vizyondur — öğrencinin mevcut standart değerlendirmelerde dikkate alınmayan yönlerini dikkate alan değerlendirmeler. Bu yönler, bilgi, beceri ve diğer ilgili bilişsel, metabiliştif ve sosyal-duygusal özellikleri (bazen bilişsel olmayan özellikler olarak adlandırılır) ile öğrenme bağlamının bazı unsurlarını kapsar; böylece öğrencilerin bildiklerini ve yapabileceklerini göstermeleri için uygun koşullar sunan değerlendirme ortamları oluşturulur.

 

Diego Zapata-Rivera

 

"İlgili" değerlendirmeler nedir?

"İlgili" değerlendirmeler, önceden sahip oldukları bilgilere göre öğrencilere atanabilen farklı görev konfigürasyonları sunacak, örneğin önceden bilgi gibi. Biçimlendirici bağlamda, kişiselleştirilmiş, "ilgili" değerlendirmeler ayrıca öğrencilerin görevi anlamalarına ve erişimine yardımcı olmak, kopuk yaşanan öğrencileri yeniden dahil etmek ve bildiklerini ve yapabileceklerini en iyi şekilde gösterebilmelerini sağlayan yanıt formatları sunmak için tam zamanında destekler sağlayabilir. Bu yaklaşımda, değerlendirme bağlamının bazı yönleri dikkatlice değerlendirilir; böylece değerlendirme kendisi öğrencilerin sadece bildiklerini göstermekle kalmayıp ilgili alanlarda gelecekteki öğrenmeye hazırlanabileceği olumlu, güvenli ve motive edici bir öğrenme deneyimi sunabilir.

Bu tür "ilgili" değerlendirmelerden alınan puan raporları ve geri bildirimler, öğrenciler, öğretmenler, veliler ve koruyuculara öğrencilerin güçlü yönleri ve gelişim fırsatları hakkında incelikli bir tablo sunmak için zengin bilgiler sunabilir. Bu raporlar, hem öğrenci özellikleri hem de değerlendirme sonuçlarının yorumlanmasını ve kullanımını etkileyecek değerlendirme formatındaki önemli değişiklikler açısından bağlamlandırılacaktır. Geri bildirim, değerlendirmenin öğrenci hakkında bildiklerine göre özelleştirilebilir; bu da öğrencilerin, öğretmenlerin ve ebeveynlerin ya da vasilerin geri bildirimi büyüme fırsatlarını vurgulayan olarak yorumlama olasılığını artırabilir ve bu geri bildirime göre hareket etme olasılıklarını artırabilir.

 

"İlgili" değerlendirmeler kişiselleştirilmiş öğrenmeyi nasıl destekleyebilir?

"İlgili" değerlendirmeler, genellikle değerlendirmelerde toplanan ve raporlanan tipik demografik bilgilerin ötesine geçen farklı öğrenci özelliklerine dinamik olarak uyarlanabilir — bağlamsal bilgi, motivasyon, öz-yeterlilik ve duygular dahil.

Bu tür uyarlamaların uygulanması, değerlendirmeyi baştan "ayarlamak" için geçerli ve güvenilir ölçümlere dayalı ilgili öğrenci özelliklerini güçlü bir şekilde anlamayı ve değerlendirme sırasında öğrenci davranışlarını gerçek zamanlı takip ederek görevlerde dinamik an an ayarlamalar yapabilmeyi gerektirir. Değerlendirme sistemi, ilgili kanıtları tespit edebilmeli ve bu bilgileri amaçlanan uyarlamayı seçip sunmak için kullanmalıdır.

Önerilen bazı uyarlamalar değerlendirme yapısını önemli ölçüde değiştirebilir — örneğin, bazı öğrenciler diğer öğrencilere sunulmayan ek soruları yanıtlayabilir veya biraz farklı ölçüm ölçümleriyle değerlendirilebilir. Değerlendirme görevleri ne kadar bağlamsallaştırılmış ve kişiselleştirilseyse, performansı bireyler arasında standartlaştırılmış bir şekilde karşılaştırmak o kadar zor olur. Bu gerilime rağmen, önerilen "ilgili" yaklaşımda büyük bir potansiyel olduğuna inanıyoruz. "İlgili" değerlendirme vizyonumuzun, Bob Mislevy'nin "koşullu adalet duygusu" kavramıyla tutarlı olduğunu belirtiyoruz— yani, "koşullu adalet"i, öğrencilerin geçmişine dair bağlamsal bilgilerin değerlendirilerek değerlendirme tasarımlarını ve puanlama kurallarını uyarlayarak çeşitli öğrencilerin yetenekleri hakkında daha nüanslı kanıtlar elde etmek için, öğrendikleri bağlamlar ve öğrenme deneyimine getirdikleri kaynaklar ışığında değerlendirmektir.

 

'İlgili' Değerlendirmeleri Uygulamak İçin Kritik Sorular

Bu "ilgili" değerlendirme vizyonu basit görünse de, bu tür değerlendirmelerin gerçeğe dönüşmesi için yanıtlanması gereken birkaç kritik soru vardır.

Öncelikle, öğrenci modelinde hangi öğrenci özellikleri ve bağlamsal değişkenlerin en önemli takip edilmesi gerektiğini düşünmeliyiz . Bu soruyu yanıtlamak için, geniş ve çeşitli popülasyonlarda araştırmalar yapılmalı; geniş bir özellik yelpazesinin görev performansı ve katılımla nasıl etkileşime girdiğini incelemelidir.

İkincisi, (kötü) performans veya (ilgisizlik) sorunları tespit edildiğinde, sistem nasıl ve ne zaman müdahale etmeli? Hangi uyarlamalar öğrencilere bilgi ve becerilerini göstermeleri için en iyi fırsatları verecek? Bu soruları yanıtlamak için farklı modifikasyonları test etmeli ve hangi öğrenci alt gruplarının hangi destek kombinasyonlarından veya görev varyasyonlarından faydalandığını incelememiz gerekiyor; Bu çalışma, değişikliklerin veya müdahalelerin herhangi bir öğrenci alt grubuna zarar vermemesini sağlamak için hayati olacaktır.

Son olarak, bu sonuçların uygun kullanımını desteklemek için farklı değerlendirme paydaşlarına hangi tür değerlendirme sonuçlarının sunulması gerektiği konusudur. İlgili değerlendirmelerden kaynaklanan puanların sağlanması için sonuçları nelerdir? Değerlendirme sonuçlarını iyi ölçüm özelliklerini koruyarak nasıl uygun şekilde bağlamsallaştırabiliriz? Başka bir deyişle, güvenilirlik ve geçerlilikten ödün vermeden adaleti ve faydayı nasıl artırabiliriz?

"İlgili" değerlendirmeler tasarlama yaklaşımımız, öğrencilerin nerede oldukları, bulundukları ve nereye gittikleri göz önüne alındığında eğitimi desteklemek ve daha fazla beceri gelişimini desteklemek için kullanılacak son derece incelikli, ince taneli bilgiler sunabilir.

Jesse R. Sparks, ETS'de Kıdemli Araştırma Bilimcisidir. Blair Lehman, ETS'de Araştırma Bilimcisidir. Diego Zapata-Rivera, ETS'de Seçkin Başkan Atanması ve Kıdemli Araştırma Direktörü olarak görev yapmaktadır.