Die Denkweise der Technokraten besteht darin, jederzeit alles zu verfolgen, und dies gilt insbesondere für alle Phasen der modernen Bildung. Studenten sind lediglich statistische Objekte, die analysiert und manipuliert werden müssen. ⁃ TN Editor
Auf dem Campus hinterlässt heute fast jede pädagogische Interaktion digitale Spuren. Aufgaben und Feedback werden über Online-Portale gegeben. Debatten und Diskussionen finden über Lernmanagementsysteme sowie in Klassenzimmern, Cafés und Schlafsälen statt.
Diese und andere digitale Krümel bieten Technologen die Möglichkeit, die Prozesse, Praktiken und Ziele der Hochschulbildung auf eine Weise zu untersuchen, die vor etwa einem Jahrzehnt weitgehend unmöglich war.
Wir haben berichtet hier funktioniert hier über die Stanford-Physik Die Revolution des „aktiven Lernens“ des Nobelpreisträgers Carl Wieman.
Ein anderer Physiker, der zum Bildungsinnovator wurde (gibt es etwas im Wasser des Physiklabors?), Timothy McKay, sieht in „Learning Analytics“ vielversprechende Möglichkeiten - Big Data und Forschung zur Verbesserung von Lehren und Lernen zu nutzen.
McKay, Professor für Physik, Astronomie und Pädagogik an der University of Michigan, argumentiert in einem kürzlich erschienenen Whitepaper, dass Hochschulabsolventen „die wahrgenommene Kluft zwischen Forschung und Praxis aufheben müssen“.
Ich habe mich an Professor McKay gewandt, der auch Michigans leitet Gewächshaus für digitale Innovation, um mehr darüber zu erfahren, wie Learning Analytics in höheren Editionen funktioniert.
Ich gebe Ihnen ein Beispiel, das aus meiner eigenen Erfahrung stammt. Ich unterrichte hier seit mehr als 20 Jahren an der University of Michigan. Der größte Teil meines Unterrichts bestand aus großen Einführungskursen in Physik… von 400 bis 700 Studenten. Die Art und Weise, wie Universitäten dies traditionell tun, besteht darin, eine Art industriellen Ansatz zu bieten, zu dieser großen Gruppe von Menschen zu gehen und ihnen dieselben Materialien anzubieten, sie zu bitten, dieselben Aktivitäten im gleichen Tempo durchzuführen und zu bewerten all diese Leute auf genau die gleiche Weise. Jeder bekommt den gleichen Kurs.
Wenn es gut gestaltet ist, ist es vielleicht für den mittleren Schüler in dieser Klasse geeignet. Es funktioniert gut für diesen mittleren Schüler, aber es funktioniert nicht gut für andere.
Was ich entdeckte, als ich anfing, Daten über meine eigenen Klassen zu betrachten, hätte von Anfang an offensichtlich sein müssen, aber erst, als ich die Daten untersuchte. Ich habe verstanden, wie unterschiedlich alle Schüler in meiner Klasse waren, wie breit sie über eine Vielzahl unterschiedlicher Spektren verteilt sind und dass es nicht funktioniert, genau das zu liefern, wenn ich sie alle gleich gut unterrichten möchte das Gleiche für jeden Schüler.
Sie sind besser in der Lage, Schüler zu personalisieren und eng zusammenzufassen, die möglicherweise Hilfe benötigen, einen anderen Hintergrund haben, eine andere Perspektive haben?
Oder andere Ziele. Oft wird die Diskussion über Studenten geführt, die möglicherweise zurückgeblieben oder gefährdet sind, aber es gilt auch für Studenten, die wirklich hervorragende akademische Leistungen erbringen. Sie brauchen auch besondere Aufmerksamkeit. Das erste, was mir passiert ist, war, meine Augen für die wahre Herausforderung zu öffnen, die wahre Bedeutung der Personalisierung, selbst wenn wir in großem Maßstab unterrichten.
Was dann folgte, war eine Erkenntnis, dass wir, da wir tatsächlich Informationen über die Hintergründe und Interessen und Ziele jedes einzelnen unserer Schüler hatten, mit jedem von ihnen sprechen könnten, wenn wir Werkzeuge bauen und Informationstechnologie einsetzen könnten diese Schüler auf unterschiedliche Weise, um ihnen unterschiedliches Feedback, Ermutigung und Ratschläge zu geben.
Wir haben dieses Tool hier namens erstellt ECoachHierbei handelt es sich um ein computergestütztes Kommunikationssystem, mit dem wir mit einem Studenten mit detaillierten Kenntnissen über Hintergrund, Interessen und Ziele sprechen und dies in großem Maßstab tun können.
Einiges davon ist automatisiert, aber Sie können es auf jeden Schüler zuschneiden?
Es ist interessant. Es ist auf eine Art automatisiert, aber auf eine andere Weise wird alles von Menschen erzeugt. Der Inhalt, den wir bereitstellen werden, wie wir ihn erstellen, besteht darin, uns zusammenzusetzen und die Arten von Menschen zu betrachten, die in unseren Klassen anwesend sind, und darüber nachzudenken, wie wir die Botschaft ändern würden, wenn sich einer dieser Schüler hinsetzt vor uns.
Wir könnten natürlich ändern, was wir sagen. Einige Schüler sind sehr gut auf einen Physikkurs vorbereitet und haben ihn möglicherweise zwei Jahre lang in der High School studiert, bevor sie in meine Klasse kommen. Es gibt eine Art von Nachricht für sie. Es gibt andere Arten von Studenten, die dieses Fach noch nie gesehen haben. Und dort möchte ich mich vielleicht wirklich auf Punkte konzentrieren, wie zum Beispiel, wie sich ein Physikkurs von anderen Klassen unterscheidet, die sie haben.
Wir setzen uns und überlegen, was wir diesen Leuten sagen würden, wenn sie vor uns sitzen würden, und Technologie wie ECoach ermöglicht es uns nur, es allen Studenten zu sagen, anstatt nur den wenigen, die zu unseren Bürozeiten Termine bekommen können.
OK, sagen Sie ein paar Erstsemester in einer Klasse mit amerikanischem Licht aus dem 20. Jahrhundert, die Papiere, die sie für diese Klasse verfassen, gibt es relevante Daten, die auf lernanalytische Weise nützlich sein könnten?
Absolut. Das ist ein großartiges Beispiel für die neuen Arten von Daten, die auftauchen, die neuen Datenformen. Als Sie und ich aufs College gingen, haben Sie dieses Papier für diese Klasse geschrieben und es vielleicht auf Schreibpapier abgegeben. Richtig? Der Ausbilder nahm es und markierte es mit einem Stift und gab es Ihnen zurück, und dann war es aus dem System verschwunden. Es hat keine Aufzeichnung hinterlassen. Die einzige Aufzeichnung, die tatsächlich hinterlassen wurde, war die Note, die Ihr Ausbilder in einer Spalte in einem kleinen Buch schrieb.
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