전국의 교사들이 교실 교육을 통해 교실 교육을 통해 교실 교육을 통해 학생의 성과를 평가하도록 요청받는 반면, 비평가들은 연방 정부가 필요하지 않은 연방 정부가 요구하는 높은 스테이크, 표준 기반 테스트는 과도하게 관리되어 교수 시간을 크게 줄이고 있다고 주장합니다. 그러나 효과적인 교육 및 효과적인 테스트는 상호 배타적 일 필요는 없습니다. 실제로, 그들은 다양한 학습 스타일을 감지하고 대응할 수있는 강력한 전산 교사를 사용하여 동시에 효과적으로 수행 할 수 있습니다.
슬롯 사이트 (WPI)의 연구원들이 최근 2009 년에 출판 된 최고의 논문에 대한 James Chen 연례 상을 수상한 논문의 결론입니다.사용자 모델링 및 사용자 적응 상호 작용 : Journal of Personalization Research. 이 논문은 최근 박사 학위를받은 Mingyu Feng과 Carnegie Mellon University의 Human Computer Interaction Institute의 Kenneth Koedinger 박사와 함께 컴퓨터 과학 부교수 인 Neil Heffernan 박사 학위를 통해 학생들이 시험 중에 피드백을받을 수 있다는 강력한 증거를 제공하며, 그들의 지식이 동시에 테스트를 거치면서 테스트와 학습을 크게 향상시킬 수 있다는 강력한 증거를 제공합니다.
수상 경력에 빛나는 논문,평가대로 교사가되는 온라인 시스템으로 평가 문제 해결, Heffernan과 그의 연구팀은 National Science Foundation, U.S. Education of Education 및 기타 기관으로부터 9 백만 달러 이상의 자금을 지원하여 지난 6 년간 개발 한 Asssment라는 웹 기반 수학 개인지도 시스템에 대한 보고서. 지원 및 평가를 통합함으로써 보조는 학생들의 학습 스타일과 지식을보다 효과적이고 효율적으로 평가할 수있을뿐만 아니라 학습 경험의 일부를 테스트함으로써 교육 시간을 줄이는 과도한 테스트의 필요성을 줄일 수 있습니다..(자세한 내용Assistment.)
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"그러나 우리의 연구에 따르면, 우리의 연구에 따르면 프로그램이 학생들이 문제를 해결하기 위해 필요한 힌트 수, 문제를 해결하기 위해 얼마나 많은 시도를하는지, 학생들이 사용하는 것과 같은 추가 정보를 사용하기 때문에 어서와 함께 학생 지식을 더 잘 평가할 수 있음을 보여줍니다." "이 프로그램은 학생들이 학생들이 학생들에게 입력에서 발견 한 내용에 따라 정보를 제공함으로써 배우도록 도와줍니다.".
논문은 어서스트 수학지도 프로그램을 사용하여 지난 몇 년 동안 여러 공립학교에서 얻은 결과 분석에 대한 보고서를보고합니다. Heffernan은“전통적인 평가는 일반적으로 시험 항목에 대한 학생들의 반응과 그들이 올바르게 또는 잘못 대답했는지 여부에 중점을 둡니다. "그것은 시험 중에 다른 모든 학생 행동을 무시합니다. 우리의 연구에서, 우리는 학생들이 시스템과 상호 작용하는 동안 광범위한 정보를 수집하기 위해 컴퓨터 기반의지도 시스템을 활용했습니다.".
매주, 학생들이 어시스턴트 웹 사이트에서 일하면서 시스템은 각 학생의 능력에 대해 더 많은 것을 배우게되므로 학생들이 표준화 된 시험에서 어떻게하는지에 대한 점점 더 정확한 예측을 제공 할 수 있습니다. 동시에, 학생들은 학생들을 하위 단계로 나누고 학생들이 문제를 해결하도록 이끌어내는 질문을 제기함으로써 어려운 문제를 해결하는 데 도움이됩니다. Asssment는 정확도, 속도 및 도움을 찾는 행동과 같은 학생 성능의 다양한 측면과 관련된 데이터를 수집합니다.
"보조는 학생들의 학습 스타일을 밝히는 풍부한 데이터를 동시에 수집하는 동시에 교사로 기능하며, 학생들, 교사 및 다른 이해 관계자들을 위해 다양한 보고서를 준비 할 수있는 다양한 보고서를 준비 할 수있는 다양한 보고서를 수집 할 수 있습니다. 학생들을 포함하여 학생들을 포함하여 학생들이 어떻게 공연하는지 이해해야한다고 Heffernan은 공개적으로 사용되어 왔습니다. 매사추세츠, 뉴햄프셔, 메인, 노스 캐롤라이나.
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