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基于伴随式视角的在线学习评价(二)

来源:湖南师范大学 作者:关沁雨

三、伴随式学习评价

(一)内涵

由于传统的学习评价方式难以突破传统教育的思维,缺乏灵活性、多样性和科学性,未能全面分析学生的学习状态。因此,部分学者提出利用伴随式评价方式对学习者学习状态进行评价。伴随式评价指的是在学生学习过程中的重要部分,都安排评价环节,与学习活动同步展开,以有利于师生及时把握教与学的状况,调整教与学策略,保证教学质量。

(二)嵌入过程的评价

伴随式评价是嵌入学习过程的评价[4],学习与评价交互进行。教师要将教学理念由是否教完了学习内容转向是否帮学习者学会了学习内容,通过评价实时的对教学过程你进行改进。学习者也要将学习理念由学完了没有转向是否学会了,根据评价实时把控自己的接受程度以及学习进度。

(三)数据导向的评价

伴随式评价是以数据为导向的评价,它通过对学习者相关学习指标数据的收集,在此基础上对老师的教学效果和学习者的学习效果进行反馈。在数据支持下的伴随式评价,可以描述出每一位学习者的在线学习现状,发现他们在学习过程中的问题;分析学习因素的相互关系,确定导致学习者在线学习现状的关键因素;通过在线学习过程跟踪或大样本方式描述学习者学习历程,判断学习者学习的发展趋势,做出相应干预决策。

(四)技术支持的评价

伴随式评价是技术支持的评价。技术工具的使用可以使数据的提取变得多样化,所有学生相关学习指标数据通过技术层面的处理,可以得到更加清晰直观的指导与反馈。通过摄像头对课堂上学生面部表情识别进行序列化分析,可以得出学生上课状态与专注度的变化,蒋卓轩[5]等通过在线学习平台分析挖掘学习者的学习行为数据,通过对学习者参与课程记录进行统计,并以图片的形式进行展示,实现学习评价由诊断性评价转化为过程性评价。Kim[6]等借助于情感词典,通过计算文本中词汇的情感得分来判断文本的情感,甚至还可通过脑电波测试技术对学生网络学习专注度、学习信息反应度进行测评,Chanel[7]等人结合脑电信号与生理信号对不同情绪进行情绪识别,可以发现融合多模态学习特征之后情绪识别效果明显。数据处理技术使得在线评价信息的处理更加便捷和精准,清晰反映学习者在线学习的状况。

四、小结

伴随式评价面向课堂教学全过程采集数据并加以评价,评价结果又及时反馈和作用于教学过程,评价反馈与教学“伴随”发生。其核心是借助支持工具,对教学全过程的学习数据进行分析,从而针对性、及时地给予反馈与干预,以实现对学生发展的动态追踪。随着网络学习环境的日趋成熟,实时采集学习者在线学习数据越来越准确,在线学习者学习状态刻画的就会越来越详细,在线伴随式评价也就越能精准支持学习者的个性化学习。

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