Mit dem Bedarf an Fernunterricht, der schnell zu einer Notwendigkeit wird, hat sich der Einsatz von Technologie bei K12 weiterentwickelt. Insbesondere die Art und Weise, wie Schulen Schüler bewerten, hat einen großen Sprung gemacht, wenn es um Innovation geht, und neigt zu Technologien wie künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML).
In der Zwischenzeit ist die Sichtweise der Pädagogen auf das Testen konsistent geblieben: Bewertungen müssen parallel zum Unterricht erfolgen und die realen Szenarien widerspiegeln, denen die Schüler begegnen können. Darüber hinaus fordern die Pädagogen anstelle der reinen Faktenerinnerung eine ganzheitliche Messung der Fähigkeiten und des Wissens der Schüler.
Noch wichtiger ist, dass die Lehrer das Timing als einen entscheidenden Aspekt der Tests betrachten - nicht nur im Hinblick auf die Abstimmung mit dem Unterricht, sondern auch auf die Terminierung der Tests selbst.
Um diese Überzeugung zu demonstrieren, geben die Lehrer folgendes Beispiel an: Anstatt zu einem bestimmten Zeitpunkt am Ende eines Semesters oder Schuljahres zu testen, sollte der Test dann durchgeführt werden, wenn der Schüler bereit ist, seine Fähigkeiten in einer bestimmten Fertigkeit oder einem bestimmten Konzept zu demonstrieren.
Dank technologischer Innovationen ist diese Art der Beurteilung möglich. Papier- und Bleistifttests sind nicht mehr die einzige Option; adaptive Tests, die mit Hilfe von Technologie durchgeführt werden, können eine ansprechende, zugängliche Bewertung schaffen, die den Schülern genau zum richtigen Zeitpunkt zur Verfügung steht.
Personalisierung ist der Schlüssel zur Erstellung von Tests, die auf einzelne Schüler zugeschnitten sind. Dank der Technologie können Schüler in adaptive, computerbasierte Tests eintauchen, die eine spezifischere, umsetzbare Messung des Wissens eines Schülers bieten.
Bei adaptiven Tests passt sich der Test selbst an die spezifischen Fähigkeiten und das Niveau eines bestimmten Schülers an; im Gegenzug ermöglicht ein solcher Test dem Pädagogen ein tieferes Verständnis dafür, wo der Schüler am meisten Hilfe benötigt - und ihm einen optimalen Weg zum Erfolg zu bieten.
Die Entwicklungen in der Spieltechnologie bieten die Ressourcen und Innovationen für computerbasierte Tests.
KI und ML in der Bildungsbeurteilung machen diesen technologischen Ansatz möglich. Schüler können Tests absolvieren, die auf ihr Fähigkeitsniveau zugeschnitten sind, während Lehrer ein tieferes Verständnis für die Fortschritte der Schüler erhalten, das in das Lernen im Klassenzimmer einfließt. Außerdem erhalten Schüler und Bildungsleiter gleichermaßen bessere Daten, um Bildungsmaßnahmen voranzutreiben - ohne sich auf inkonsistente, papierbasierte Bewertungen der Schülerleistungen verlassen zu müssen.
Wie man mit KI- und ML-Technologie das Lernen während der Prüfung steigert
Das Engagement spielt eine wichtige Rolle bei der genauen Messung und dem Erreichen der Beherrschung eines Themas durch die Schüler. Bei inkonsistenten, papierbasierten Beurteilungen kann der Grad des Engagements schwer zu messen und zu verstehen sein. KI-gestütztes Lernen hingegen ist nicht nur auf den einzelnen Schüler zugeschnitten, was wiederum das Engagement erhöht, sondern kann den Pädagogen auch warnen, wenn das Engagement sinkt.
Dies wiederum ermöglicht es den Lehrern, den Grad des Engagements mit der Leistung in Verbindung zu bringen, was zweifellos die Anforderungen an die Verwaltung erhöhen kann, wenn es um das Lernen im Klassenzimmer geht.
KI in der Bildungsbeurteilung ermöglicht die Messung der Leistung durch bewertete, konstruierte Antworten, sodass Lehrer keine Zeit mehr für die zeitaufwändige manuelle Bewertung aufwenden müssen. Stattdessen können sie große Pools von Schülerdaten analysieren, um die Gesamtleistung oder bestimmte Muster zu verstehen. Außerdem können sie ganz einfach individuelle Lernfortschritte nachverfolgen und die Lernpfade an die Bedürfnisse der Schüler anpassen.
Effizienz und Genauigkeit stehen bei der Messung des Prüfungserfolgs an erster Stelle. KI ermöglicht es den Schülern, ein Problem zu definieren und eine Lösung zu finden - so erhält der Pädagoge klare Daten, wie er sowohl während des Unterrichts als auch bei zukünftigen Tests vorgehen kann.
Weitere Überlegungen zu AI in der Bildungsbewertung
Augmented und Virtual Reality haben einen großen Anteil am Erfolg von KI in der Bildungsbewertung. Diese Technologien können reale Szenarien bereitstellen, die es den Schülern ermöglichen, ihr Wissen aus erster Hand zu testen. Außerdem bieten diese Arten von Szenarien den Lehrern ein breiteres Spektrum, um den Erfolg der Schüler zu messen: Sie ermöglichen es den Schülern, ihr Wissen in einzigartigen Situationen zu testen und anzuwenden, denen sie in ihrer beruflichen oder akademischen Laufbahn begegnen könnten.
Technologie ermöglicht es, Tests zeitnaher, zugänglicher und zuverlässiger zu gestalten. Darüber hinaus können die Fortschritte bei KI und ML die Schüler einer größeren Bandbreite an Informationen, Erfahrungen und technischen Ansätzen aussetzen als die Alternativen mit Bleistift und Papier. Dies gleicht das Spielfeld für Schüler aus, die möglicherweise nicht die gleichen Möglichkeiten haben wie ihre wohlhabenderen oder anderweitig privilegierten Kollegen.
Kurz gesagt, Technologie ermöglicht eine genauere und gerechtere Darstellung des Wissens des einzelnen Schülers; darüber hinaus ermöglicht sie mehr Schülern, mehr reale Szenarien zu erleben und sogar gerechtere Tests als je zuvor. Technologiegestützte Prüfungen liefern ein klareres Bild über den Weg zum Wissen und bieten gleichzeitig gleiche Lernchancen für Schüler mit unterschiedlichem Hintergrund und Fähigkeiten.
