Verbesserung der Lernendenbewertung mit neuen Modellen

In der modernen Bildung liegt ein grosser Fokus darauf, Lernenden zu helfen, ihre Fähigkeiten aufzubauen und sie genau zu bewerten. Dieser Prozess ist wichtig, um zu verstehen, wie gut Schüler Aufgaben erledigen können und in welchen Bereichen sie sich verbessern könnten.

Früher haben Forscher eine Methode entwickelt, um ein Lernermodell aus einem speziellen Set von Richtlinien zu erstellen, das als Bewertungsrubrik bezeichnet wird. Das erleichterte die Erstellung von Tools, die automatisch die Fähigkeiten der Schüler bewerten. Allerdings hatte diese frühere Methode einige Probleme: Sie definierte nicht klar die Reihenfolge der Fähigkeiten und berücksichtigte keine zusätzlichen Fähigkeiten, die Schüler möglicherweise benötigen, um Aufgaben zu erledigen.

Dieser Artikel diskutiert, wie diese Probleme angegangen wurden. Zuerst wurde eine neue Methode eingeführt, um eine klare Reihenfolge der Fähigkeiten sicherzustellen. Zweitens enthält das neue Modell zusätzliche Fähigkeiten, die nicht direkt bewertet werden, aber notwendig sind, um Aufgaben zu erfüllen. Die Verbesserungen verbessern die Gesamtbewertung der Fähigkeiten der Schüler.

#Lernermodellierung

Wenn wir von Lernenden sprechen, beziehen wir uns auf ihre Fähigkeiten, die mit Wissen in bestimmten Fächern, Fähigkeiten in praktischen Aufgaben oder sogar mit ihrer Einstellung zum Lernen zusammenhängen können. Ein Lernermodell hilft, diese Fähigkeiten mathematisch darzustellen. Diese Modelle sind wichtig, da sie Lehrern helfen, zu verstehen, wie gut ihre Schüler abschneiden und woran sie möglicherweise arbeiten müssen.

Intelligente Tutoringsysteme (ITS) sind dafür konzipiert, ohne Lehrer zu lernen. Sie interagieren direkt mit dem Nutzer und geben Hinweise, die auf das aktuelle Fähigkeitsniveau des Schülers zugeschnitten sind. Diese Systeme sammeln Informationen darüber, wie gut ein Lernender Aufgaben erledigt, und erstellen ein Profil basierend auf diesen Daten. Dieses Profil hilft, den besten Weg zu bestimmen, um den Lernenden zu unterstützen.

Das Lernermodell umfasst typischerweise verborgene Variablen, die Fähigkeiten repräsentieren, und beobachtbare Aktionen, die zeigen, wie der Lernende bei bestimmten Aufgaben abschneidet. Die Kompetenzen jedes Schülers können bewertet werden, indem man ihre Aktionen mit einer vordefinierten Rubrik vergleicht, die verschiedene Leistungsniveaus angibt.

#Bewertungsrubriken

Bewertungsrubriken sind Werkzeuge zur Bewertung der Schülerleistungen. Sie bestehen aus zwei Teilen: einer Tabelle von Fähigkeiten oder Kompetenzen und einer Beschreibung von Verhaltensweisen oder Aktionen, die verschiedenen Fähigkeitsniveaus entsprechen. Die Tabelle hilft, was der Schüler tun kann, mit den erwarteten Leistungsniveaus zu vergleichen.

Einfach gesagt, klärt eine Rubrik, welche Fähigkeiten ein Schüler bei der Erledigung einer Aufgabe haben sollte. Sie hebt die spezifischen Aktionen hervor, die diese Fähigkeiten demonstrieren, und leitet Lehrer bei der Bewertung der Schülerleistung.

Jedoch kann es manchmal vorkommen, dass die tatsächlichen Fähigkeiten eines Schülers nicht mit dem übereinstimmen, was die Rubrik vorschlägt. Ein Schüler könnte in der Lage sein, höherwertige Fähigkeiten zu zeigen, hat vielleicht aber Schwierigkeiten, sie zu demonstrieren, aus verschiedenen Gründen wie Angst oder mangelndem Selbstvertrauen.

#Bayessche Netze

Bayessche Netze sind ein statistisches Modell, das verwendet wird, um Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen darzustellen. Im Kontext der Lernermodellierung helfen sie darzustellen, wie verschiedene Fähigkeiten das Verhalten eines Lernenden bei Aufgaben beeinflussen. Jede Fähigkeit und beobachtete Aktion kann als Knoten im Netzwerk dargestellt werden, mit Pfeilen, die die Richtung des Einflusses zeigen.

Der Vorteil von Bayesschen Netzen ist, dass sie Unsicherheit einbeziehen können, was bedeutet, dass sie mit Situationen umgehen können, in denen die Beziehung zwischen Fähigkeiten und Leistung nicht immer klar ist. Auf diese Weise können sie ein nuancierteres Verständnis der Fähigkeiten eines Lernenden bieten.

#Noisy Gates

Um Lernermodelle zu verbessern, wird eine Struktur namens Noisy Gates eingesetzt. Noisy Gates ermöglichen es dem Modell, Fälle zu behandeln, in denen Fähigkeiten nicht immer während einer Aufgabe ausgedrückt werden. In diesen Fällen kann das Modell die Möglichkeit berücksichtigen, dass ein Schüler eine Fähigkeit besitzt, sie aber aufgrund verschiedener Faktoren nicht demonstrieren kann.

Durch die Verwendung von Noisy Gates wird die Beziehung zwischen Fähigkeiten und Aktionen flexibler. Diese Flexibilität ermöglicht es dem Modell, die Fähigkeiten und die Leistung eines Lernenden besser zu schätzen und Einblicke in das zu geben, was ihren Erfolg behindern könnte.

#Die Cross Array Task

Um die Praktikabilität des neuen Ansatzes zu demonstrieren, wurde eine Aufgabe namens Cross Array Task (CAT) verwendet, um die algorithmischen Fähigkeiten von Lernenden zu bewerten. Diese Aufgabe besteht darin, farbige Arrays zu verwenden, um Färbmuster basierend auf Anweisungen zu reproduzieren. Schüler im Alter von 3 bis 16 Jahren gearbeitet an dieser Aufgabe in einer kontrollierten Umgebung, in der ihre Leistungen aufgezeichnet wurden.

Die Bewertung für diese Aufgabe basierte auf einer Rubrik, die verschiedene Komplexitätsniveaus definierte. Zum Beispiel mussten Schüler unterschiedliche Grade von Unabhängigkeit nachweisen, abhängig davon, ob sie Sprachansweisungen, Diagramme oder visuelles Feedback von der Lehrkraft nutzten.

#Verbesserungen am Modell

Das neue Modell führte Funktionen ein, die die Einschränkungen der vorherigen Lernermodelle adressierten. Es ermöglicht eine klare Reihenfolge der Fähigkeiten, indem es beobachtbare Knoten hinzufügt, um die in der Rubrik definierten Beziehungen zu stärken. Diese Ergänzung stellt sicher, dass Fähigkeiten auf höherem Niveau das Beherrschen von Fähigkeiten auf niedrigerem Niveau implizieren.

Darüber hinaus wurde das Modell erweitert, um zusätzliche Fähigkeiten einzubeziehen, die nicht ausdrücklich von der Bewertungsrubrik abgedeckt sind. Diese Fähigkeiten sind notwendig, um Aufgaben abzuschliessen, könnten aber nicht direkt bewertet werden. Durch die Anerkennung dieser ergänzenden Fähigkeiten produziert das Modell eine genauere Darstellung der Fähigkeiten eines Lernenden.

#Die Vorteile des neuen Ansatzes

Das aktualisierte Modell hilft Lehrern, besser zu verstehen, welche Fähigkeiten Lernende haben und woran sie möglicherweise arbeiten müssen. Durch die klare Definition von Fähigkeitenhierarchien und die Einbeziehung zusätzlicher Fähigkeiten bietet das Modell eine nuanciertere Sicht auf die Fähigkeiten eines Schülers.

Zusätzlich hilft die Verwendung von Bayesschen Netzen mit Noisy Gates, einige der Komplexitäten traditioneller Bewertungsmethoden zu überwinden. Das Modell ermöglicht es Lehrern, informierte Entscheidungen zu treffen und gezielte Unterstützung zu bieten, um den Schülern zum Erfolg zu verhelfen.

#Anwendung in der Praxis

Die Verwendung dieses verbesserten Modells hat praktische Auswirkungen auf reale Bildungskontexte. Der anfängliche Aufwand zur Einrichtung des Lernermodells ist mit der Definition der Rubrik vergleichbar, was es für Pädagogen zugänglich macht. Lehrer, die möglicherweise keinen starken mathematischen Hintergrund haben, können diesen Ansatz dennoch effektiv nutzen.

Im Laufe der Zeit, während mehr Beweise aus den Interaktionen von Schülern gesammelt werden, kann das Modell verfeinert werden, um noch genauere Bewertungen zu liefern. Diese Anpassungsfähigkeit bedeutet, dass der Ansatz sich an die Bedürfnisse der Schüler und den Bildungskontext anpassen kann.

#Fazit

Dieser Artikel hebt den positiven Einfluss der Kombination von Bewertungsrubriken mit Bayesschen Netzen für eine effektive Lernermodellierung hervor. Durch die Behebung der Einschränkungen früherer Methoden bietet das neue Modell eine vollständigere und genauere Darstellung der Schülerfähigkeiten.

Mit Funktionen, die die Reihenfolge der Fähigkeiten durchsetzen und zusätzliche Fähigkeiten anerkennen, verbessert der Ansatz den Bewertungsprozess und führt zu besseren Einblicken in das Lernen der Schüler. Die Einbeziehung von Noisy Gates erhöht zusätzlich die Flexibilität und ermöglicht eine verbesserte Analyse der Lernendenleistungen.

Diese Methode bietet Lehrern eine praktische und effiziente Möglichkeit, die Kompetenzen der Schüler zu bewerten, was zu persönlicheren Lernerfahrungen führt. Durch die Verwendung von Werkzeugen, mit denen Pädagogen bereits vertraut sind, wie Rubriken, eröffnet dieser Ansatz neue Möglichkeiten für effektive Modellierung des Schülerwissens.