Schüler und Studenten sind heute durch praxisnahe, personalisierte Lernerfahrungen erfolgreich. Darüber hinaus entwickeln sie sich zunehmend zu selbstregulierten Lernenden, die bereit sind, durch Selbsteinschätzungen ihres aktuellen Wissens oder ihrer Fähigkeiten zu lernen. Aus diesem Grund gewinnen Unterrichtsmethoden wie adaptive Tests als innovative Werkzeuge zur Verbesserung der Bildungsergebnisse schnell an Popularität.
Was genau ist adaptives Testen? Adaptives Testen bedeutet, dass Pädagogen Technologie einsetzen, um Daten aus Lerninteraktionen zu gewinnen und maßgeschneiderte Ressourcen bereitzustellen, die auf die Bedürfnisse der einzelnen Lernenden eingehen. Mit anderen Worten, adaptive Testwerkzeuge personalisieren die Bewertung auf das Verständnis eines Schülers für das Thema.
Viele Anbieter bieten adaptive Technologien für das Lernen und Bewerten an. Bevor Sie jedoch in das eine oder andere Tool investieren, sollten Sie sicherstellen, dass Ihre Investition zu einem größeren Rahmen beiträgt, der den Lernerfolg bei jedem Schritt positiv beeinflusst.
Wenn Sie gerade damit beginnen, ein interoperables EdTech-Ökosystem an Ihrer Schule unter Verwendung von IMS Global-Standards aufzubauen, lesen Sie unseren Beitrag über Verwendung von IMS Global Standards zur Verbindung von Bewertung und Lernen.
In diesem Beitrag besprechen wir den IMS Global-Standard, der adaptive Testmethoden möglich macht: Computer Adaptive Testing, oder CAT.
Was ist der CAT-Standard?
Einfach ausgedrückt, stellt der CAT-Standard die Interoperabilität zwischen digitalen Bewertungsplattformen und adaptiven Testwerkzeugen her. Der Standard macht teure proprietäre Integrationen überflüssig, die sonst notwendig wären, um adaptive Funktionen zu Assessments hinzuzufügen.
IMS Global bietet eine technischere Definition der CAT-Spezifikation:
"Der CAT-Standard behandelt adaptive Engines als Black Box, schützt den Algorithmus, der die Adaptivität antreibt, und definiert eine einfache API für die sichere Kommunikation zwischen Systemen."
Der CAT-Standard verbindet Lernalgorithmen mit Schülerdatensätzen. Der Standard stellt sicher, dass alle Daten, die von den Interaktionen der Schüler mit Lernwerkzeugen oder digitalen Prüfungen aufgezeichnet werden, sicher von einem System zum anderen weitergeleitet werden. Dieses Framework macht den Lernprozess effizienter, indem es die Prüfungsaufgaben entsprechend dem Wissen der Schüler in Echtzeit auswählt.
Die CAT-Spezifikation ist auch mit dem IMS Question and Test Interoperability (QTI)-Standard verbunden, um Metadaten zu Aufgaben, Bewertungen und Nutzungsdaten in den adaptiven Algorithmus einzubeziehen. Um mehr über QTI zu erfahren, lesen Sie unseren Beitrag, Stärkung der Online-Bildung mit digitaler Testtechnologie.
Wie der CAT-Standard die Ergebnisse der Studenten unterstützt
Das CAT-Framework ermöglicht es der Prüfung, zunehmend schwierigere oder leichtere Fragen basierend auf der Leistung der Teilnehmer bereitzustellen. Dieser Ansatz reduziert die Zeit, die für eine Bewertung benötigt wird, da nur relevante Fragen im Test erscheinen, statt dass die Schüler wiederholt Fragen aller Schwierigkeitsstufen beantworten müssen.
Zu den zusätzlichen Vorteilen einer adaptiven, technologiegestützten Beurteilung gehören die folgenden:
Faire Leistungsmessung: Im Rahmen eines adaptiven Tests können die Leistungen aller Schüler auf dem gleichen Niveau gemessen werden, auch wenn sie mit unterschiedlichen Items im Test interagieren. Aus psychometrischer Sicht erhöht dies die Fairness bei der Benotung und Leistungsmessung. Der große Pool an Aufgaben ist auch ein überzeugender Sicherheitsvorteil für Online-Testprogramme.
Erhöhte Präzision: CAT-gestützte Prüfungen bieten mehr Präzision als typische Testmethoden. Die Schüler erhalten einen angepassten Satz von Aufgaben entsprechend dem Lernalgorithmus, anstatt den gleichen Satz von Fragen pauschal zu beantworten.
Erfahrung der Schüler: Der CAT-Standard ermöglicht eine angemessene Herausforderung für jeden Schüler, der den Test absolviert. So werden weder High-Performer noch Low-Performer während eines Assessments entmutigt oder gelangweilt. Außerdem steigt durch die Interaktion mit einem angemessenen Maß an Herausforderung und Entlastung tendenziell die Motivation der Studenten.
Schließlich zeigen adaptive Tests die Ergebnisse der Schüler an und speisen die Daten in Echtzeit in Lernalgorithmen ein. Diese Vorteile führen zu erheblichen Zeit- und Kosteneinsparungen für Schulen und bieten gleichzeitig einen optimalen pädagogischen Nutzen für die Schüler.
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Die Art und Weise, wie wir Technologie im Bildungswesen angehen, verändert sich rasant - und Schulen in der ganzen entwickelten Welt werden weiterhin EdTech in den täglichen Unterricht integrieren. Treffen Sie die kluge Entscheidung für Ihre Schule oder Ihren Bezirk und bauen Sie ein interoperables Ökosystem auf, das Ihre Organisation durch neue Technologieinvestitionen zukunftssicher macht.
Egal, ob es sich um das CAT- oder QTI-Framework oder ein Dutzend anderer von IMS Global angebotener Frameworks handelt, die Umsetzung dieser Schritte in Richtung Interoperabilität wird Ihre Schule - und Ihre Schüler - auf erfolgreiche Bildungsergebnisse vorbereiten.
Um mehr über interoperable EdTech und die Zukunft digitaler Assessments zu erfahren, lesen Sie unseren Beitrag auf Wie digitale Bewertungswerkzeuge den Nachweis von Lernergebnissen erleichtern.
