Sporing af hver enkelt elevs hvert træk er centralt for revolutionen i Higher Ed

højere ed nprBillede: Chelsea Beck / NPR
Del denne historie!
image_pdfimage_print

Technocrat-tankegangen er at spore alt hele tiden, og det gælder især i alle faser af moderne uddannelse. Studerende er blot statistiske objekter, der skal analyseres og manipuleres. TN Editor

På campus i dag efterlader næsten enhver uddannelsesmæssig interaktion digitale spor. Opgaver og feedback gives via onlineportaler; debatter og diskussioner sker via læringsstyringssystemer såvel som i klasseværelser, caféer og kollegieværelser.

Disse og andre digitale krummer giver teknologer mulighederne for at undersøge processer, praksis og mål for videregående uddannelse på måder, der stort set var umulige for et årti siden.

Vi har rapporteret her og her om Stanford fysik Noble Laureate Carl Wiemans "aktive læring" -revolution.

En anden fysiker-vendte-uddannelses-innovatør (er der noget i fysiklaboratoriet?) Ved navn Timothy McKay ser et stort løfte i ”learning analytics” - ved hjælp af big data og forskning til at forbedre undervisning og læring.

McKay, en professor i fysik, astronomi og uddannelse ved University of Michigan argumenterer i en nylig hvidbog, at den højere uddannelse skal "nedbryde den opfattede skillelinje mellem forskning og praksis."

Der er privatlivets fred og etiske bekymringer, selvfølgelig, hvilket igen har medført, at der er tale om flugt adfærdskoder at springe op.

Jeg rakte ud til professor McKay, der også leder Michigan Digital innovation drivhus, for at grave dybere i, hvordan læringsanalyse fungerer i højere udgave.

Jeg giver dig et eksempel, der er trukket ud af min egen erfaring. Jeg har undervist her på University of Michigan i mere end 20 år. Det meste af min undervisning har været store, introduktionsfysiske kurser ... fra 400 til 700 studerende. Nu, som universiteter traditionelt har gjort dette, er at give en slags industriel tilgang, at gå til den store gruppe mennesker og tilbyde dem de samme materialer, bede dem om at gøre den samme type aktiviteter i samme tempo og evaluere alle disse mennesker på nøjagtig samme måde. Alle får samme kursus.

Hvis det er godt designet, er det måske for medianstuderende i den klasse. Det fungerer slags godt for den median studerende, men det fungerer ikke godt for nogen anden.

Hvad jeg opdagede, da jeg begyndte at kigge på data om mine egne klasser, var noget, der burde have været indlysende fra starten, men ikke rigtig før jeg undersøgte dataene. Jeg lærte at forstå, hvor forskellige alle eleverne i min klasse var, hvor vidt de var spredt over en række forskellige spektre af forskel, og at hvis jeg ville lære dem alle lige godt, fungerer det ikke at levere præcist samme ting for enhver studerende.

Du er bedre i stand til at tilpasse og indsnævre for studerende, der muligvis har brug for hjælp, som måske har en anden baggrund, som måske har et andet perspektiv?

Eller forskellige mål. Mange gange handler diskussionen om studerende, der muligvis står bag eller er i fare, men det er også tilfældet for studerende, der virkelig er fremragende fagligt. De har også brug for særlig slags opmærksomhed. Den første ting, der skete for mig, var at åbne mine øjne for den virkelige udfordring, den reelle betydning af at tilpasse sig, selv når vi underviser i skala.

Så det, der fulgte derpå, var en erkendelse af, at da vi faktisk havde information om baggrunde og interesser og mål for enhver af vores studerende, hvis vi kunne bygge værktøjer, bruge informationsteknologi, kunne vi muligvis tale med enhver af disse studerende på forskellige måder at give dem forskellige feedback og opmuntring og rådgivning.

Vi har bygget dette værktøj her kaldet ECoach, som er et computer-skræddersyet kommunikationssystem, der giver os mulighed for at tale med en studerende med detaljeret viden om deres baggrund, interesser og mål og være i stand til at gøre det i skala.

Noget af det er automatiseret, men du kan skræddersy det til hver studerende?

Det er interessant. Det automatiseres på en måde, men på en anden måde genereres det alle af mennesker. Det indhold, vi kommer til at give, hvordan vi skaber det, er at sætte os sammen og se på de slags mennesker, der er til stede i vores klasser og tænke på, hvordan vi ville ændre beskeden, hvis en af ​​disse studerende sad ned i foran os.

Vi ændrer muligvis naturligvis det, vi siger. Nogle studerende er meget godt forberedt på at tage en fysik klasse og faktisk kunne de have studeret det i to år på gymnasiet, før de kommer til min klasse. Der er en slags besked til dem. Der er andre slags studerende, der aldrig har set dette emne før. Og der vil jeg måske virkelig fokusere på punkter som hvordan det at tage en fysik klasse adskiller sig fra at tage andre slags klasser, de har.

Vi sætter os ned og tænker over, hvad vi ville sige til disse mennesker, hvis de sad foran os, og teknologi som ECoach giver os bare mulighed for at sige det til alle studerende, i stedet for kun de få, der kan få aftaler i vores kontortid.

OK, siger en flok nybegynder i en amerikansk tændt klasse i det 20. Århundrede, papirerne, de laver for den klasse, er der relevante data der, der kan være nyttige på en læringsanalytisk måde?

Absolut. Det er et godt eksempel på de nye typer data, der dukker op, de nye former for data. Det plejede at være, da du og jeg gik på college, at du skrev det papir til den klasse, og du overleverede det måske på skrivepapir. Ret? Instruktøren tog den og markerede den med en pen og afleverede den tilbage til dig, og så var den væk fra systemet. Det efterlod ingen rekord. Den eneste rekord, som det efterlod, var faktisk den karakter, som din instruktør skrev i en søjle i en lille bogholderi.

Læs hele historien her ...

Deltag i vores mailingliste!


avatar
Tilmeld
Underretning af