L'apprentissage à distance devenant rapidement une nécessité, l'adoption de la technologie par le K12 a évolué. En particulier, la manière dont les écoles évaluent les élèves a fait un grand bond en avant en matière d'innovation, en se tournant vers des technologies telles que l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage machine (ML).
Entre-temps, le point de vue des éducateurs sur les tests est resté constant : les évaluations doivent être parallèles à l'enseignement en classe et refléter les scénarios de la vie réelle auxquels les élèves peuvent être confrontés. En outre, au lieu de se contenter de rappeler des faits, les enseignants demandent une mesure globale des compétences et des connaissances des élèves.
Plus important encore, les enseignants considèrent le moment choisi comme un aspect crucial des évaluations - en tenant compte non seulement de l'alignement avec l'enseignement mais aussi de la programmation des tests eux-mêmes.
Pour démontrer cette conviction, les enseignants donnent l'exemple suivant : au lieu de faire passer le test à un moment précis à la fin d'un semestre ou d'une année scolaire, le test devrait être administré lorsque l'élève est prêt à démontrer ses compétences dans une compétence ou un concept spécifique.
Grâce aux innovations technologiques, ce type d'évaluation est possible. Les tests papier-crayon ne sont plus la seule option ; les tests adaptatifs, réalisés par le biais de la technologie, peuvent créer une évaluation attrayante et accessible qui arrive aux étudiants exactement au bon moment.
La personnalisation est essentielle pour créer des tests adaptés à chaque élève. Grâce à la technologie, les étudiants peuvent se plonger dans des tests adaptatifs, basés sur l'informatique, qui fournissent une mesure plus spécifique et exploitable des connaissances d'un étudiant.
Avec les tests adaptatifs, le test lui-même s'adapte aux capacités et au niveau spécifiques d'un élève donné ; en retour, ce type de test permet à l'éducateur d'acquérir une compréhension plus approfondie des domaines dans lesquels l'élève a le plus besoin d'aide - et de lui offrir un chemin optimal vers la réussite.
Les développements de la technologie des jeux fournissent les ressources et l'innovation pour les tests informatisés.
L'IA et le ML dans l'évaluation de l'éducation rendent cette approche technologique possible ; les élèves peuvent passer des tests personnalisés en fonction de leur niveau de compétence, tandis que les enseignants acquièrent une compréhension plus approfondie des progrès des élèves, ce qui éclaire l'apprentissage en classe. De plus, les étudiants et les responsables de l'éducation obtiennent de meilleures données pour faire avancer les mesures éducatives, sans avoir à s'appuyer sur des évaluations papier incohérentes des performances des étudiants.
Comment stimuler l'apprentissage pendant l'évaluation grâce à l'IA et à la technologie ML ?
L'engagement joue un rôle majeur dans la mesure précise, et la réalisation, de la maîtrise des élèves dans une matière ou une autre. Avec des évaluations papier incohérentes, le niveau d'engagement peut être difficile à mesurer et à comprendre. L'apprentissage basé sur l'IA, quant à lui, tend non seulement à être personnalisé pour chaque élève, ce qui augmente l'engagement, mais peut également alerter l'éducateur lorsque le niveau d'engagement chute.
Les enseignants peuvent ainsi établir un lien entre les niveaux d'engagement et les performances, ce qui peut sans aucun doute faire monter les enchères pour l'administration en ce qui concerne l'apprentissage en classe.
L'IA dans l'évaluation de l'enseignement permet de mesurer les performances par le biais de réponses construites par score, de sorte que les enseignants n'ont plus besoin de consacrer du temps à la notation manuelle. Au lieu de cela, ils peuvent analyser de grandes quantités de données sur les élèves pour comprendre les performances globales ou des modèles spécifiques. De plus, ils peuvent facilement suivre la progression de l'apprentissage individuel et personnaliser les parcours d'apprentissage en fonction des besoins des élèves.
L'efficacité et la précision sont au premier plan de la mesure de la réussite des évaluations. L'IA permet aux élèves de définir un problème et de trouver une solution - laissant à l'éducateur des données claires sur la manière de procéder, tant pendant l'enseignement que pour les tests futurs.
Autres considérations sur l'IA dans l'évaluation de l'éducation
Laréalité augmentée et la réalité virtuelle sont à l'origine d'une grande partie du succès de l'IA dans l'évaluation de l'enseignement. Ces technologies peuvent fournir des scénarios du monde réel qui permettent aux élèves de tester leurs connaissances de manière directe. De plus, ces types de scénarios offrent aux enseignants un éventail plus large pour mesurer la réussite des élèves : ils leur permettent de tester et d'appliquer leurs connaissances à des situations uniques qu'ils pourraient rencontrer dans leur carrière professionnelle ou universitaire.
La technologie permet aux tests d'être plus rapides, plus accessibles et plus fiables. En outre, les progrès de l'IA et du ML peuvent exposer les élèves à un plus large éventail d'informations, d'expériences et d'approches techniques que les alternatives papier-crayon. Cela permet d'égaliser les chances pour les étudiants qui n'ont pas forcément les mêmes opportunités que leurs homologues plus riches ou autrement privilégiés.
En bref, la technologie permet une représentation plus précise et plus juste des connaissances de chaque élève ; de plus, elle permet à un plus grand nombre d'élèves de faire l'expérience de scénarios plus réels, et d'un test encore plus équitable, que jamais auparavant. Les évaluations fondées sur la technologie donnent une image plus claire du cheminement vers la connaissance, tout en offrant une chance égale d'apprendre aux élèves de tous les milieux et de toutes les capacités.
