教師はAIが作成した作品をどのように検出するのか？
人工知能（AI）が高度化するにつれ、学生が小論文などの長文の課題を完成させるための近道としてAIを利用するケースが増えている。これらのツールが人間のようなコンテンツを生成する能力は、追跡可能なソースの欠如と相まって、これらの提出物を検出することをさらに難しくしている。そして、このようなショートカットに頼ることで、学生は本物の[...]を回避している可能性がある。
コンピュータ適応検査とは何か？原理、機能、メリット
教師として、テストがすべての生徒にとって公平で、魅力的で、正確なものであることを保証することがいかに難しいか、私たちは知っています。もどかしいことに、従来のテストでは、一人一人に合ったテストに感じられることが多く、圧倒される生徒もいれば、何の苦労もなく通り過ぎてしまう生徒もいます。そこで、コンピュータ適応型試験（CAT）の出番です。CATは、学生一人ひとりに合わせた、画期的なアプローチに他なりません。
進捗モニタリングの例効果的な生徒評価のための12のツールとヒント
教育者は、すべての生徒の学習状況を把握することがいかに困難であるかを身をもって知っています。授業を計画し、教室を管理し、一人ひとりが必要なサポートを受けられるようにする。例えば、進捗状況のモニタリングは、単にチェックすべき別の項目のように感じられるかもしれません。 しかし、もちろん、そうであってはならない。[...]
コンピュータベースのテストの8つの利点：学習の強化と評価の合理化
教育者や管理者は、生徒の成果を高めると同時に効率を最大限に高めるという2つの義務に圧迫されていると感じることが多い。従来のテスト方法では、実施、採点、フィードバックに多大な時間を要することが多く、生徒の進歩に関する貴重な洞察を遅らせることになりかねません。 コンピューターベースのテストは、有望な代替手段を提供する。事務処理と採点が自動化されるため、教育者は [...] 続きを読む
主観的評価の自動採点：課題と解決策
学校制度が問題解決、批判的思考、実験などの21世紀型スキルを優先するようになるにつれ、教育者は評価を強化している。高次の思考課題の成績を正確に測定するために、教師は、小論文、プレゼンテーション、キャップストーン・プロジェクトなどの複雑な主観的評価にますます頼るようになっている。 しかし、主観的評価の採点を自動化することは、はるかに困難であると多くの人が感じています。
コンピュータベースの評価からデータを活用する方法
あなたが設定した各評価は、データを収集する貴重な機会です。生徒はどこが良かったのか？何を間違えたのか？クラスは時間の経過とともに進歩したか？このような情報は、カリキュラム、指導方法、生徒サポートをより良いものにするのに役立ちます。 しかし、データの収集を妨げる大きな障害もあります。