Using data and technology to enhance classroom teaching

Using data and technology to enhance classroom teaching


Les évaluations de l'éducation comme le Programme international pour le suivi des acquis des élèves (PISA) de l'OCDE tirent parti de la technologie pour améliorer l'évaluation et l'enseignement des compétences du 21e siècle à grande échelle. Mais en quoi cela est-il utile lorsque les salles de classe n'ont pas facilement accès à la technologie? Comment cela aide-t-il les enseignants et les élèves dans leur environnement d'apprentissage quotidien? Dans la société actuelle, où une grande partie de l'attention est concentrée sur la technologie et l'innovation, l'accès inégal à la technologie peut signifier un accès inégal à une éducation de qualité. Comment la recherche et les apprentissages technologiques peuvent-ils contribuer à toutes les salles de classe?

Nous sommes conscients – et parfois alarmés – de la quantité et de la nature des données recueillies et utilisées par moteurs de recherche et sites de médias sociaux . Nonobstant certaines des préoccupations concernant ces utilisations de la saisie de données, il ne fait aucun doute que la capture électronique peut être exploitée pour de bon. Par exemple, il y a évidence émergente que la collecte de données détaillées sur les activités des élèves associées aux évaluations éducatives peut contribuer directement à améliorer l'enseignement et l'apprentissage des compétences importantes du 21e siècle. En mettant de côté les fonctions d'efficience comme la notation automatisée des tests, l'évaluation en ligne fournit l'occasion idéale de saisir des données utiles aux enseignants pour améliorer l'enseignement et l'apprentissage .

Regardons juste un exemple. À la fin de 2016, environ 3,5 milliards d'individus – soit près de la moitié de la population mondiale – utilisaient Internet soit trois fois plus qu'en 10 ans. Beaucoup de lecture est maintenant faite en ligne, faisant de la lecture numérique une compétence essentielle. En outre, plus l'accès à l'information par ordinateur devient standard, plus les compétences en lecture numérique sont essentielles à la réussite de la vie professionnelle, personnelle et sociale. Pour la première fois en 2009, PISA a évalué à grande échelle dans quelle mesure les élèves sont capables de lire des textes numériques .

La lecture implique le décodage et la compréhension du texte écrit, mais la lecture numérique ajoute à cela un nouveau défi: la capacité de se déplacer dans des environnements hypertextes en prédisant le contenu probable des liens et en utilisant des outils tels que des onglets, des liens hypertextes . La lecture numérique comprend donc deux parties: le traitement de texte et la navigation. De la même manière que les moteurs de recherche ou les sites de médias sociaux suivent nos interactions, l'évaluation de la lecture numérique PISA a enregistré chaque clic de souris et chaque frappe, ce qui facilite l'examen des voies de navigation des élèves.

 cue_data-technology-teaching_001 "src =" https://i2.wp.com/www.brookings.edu/wp-content/uploads/2018/02/cue_data-technology-teaching_001.jpg?w = 768 & crop = 0% 2C0px% 2C100% 2C9999px & ssl = 1 "/> </p>
<p><!-- WP QUADS Content Ad Plugin v. 1.6.1 --></p>
<p> Un indicateur très simple du comportement de navigation est de savoir si les élèves visitent la page (ou les pages) contenant les informations nécessaires pour résoudre une tâche avec succès. Il y a de puissants avantages à pouvoir regrouper les élèves en fonction de leur interaction avec le matériel et s'ils sont capables de résoudre des tâches. Imaginez que quatre étudiants (étudiants A, B, C et D) effectuent une évaluation de la lecture numérique. À des fins d'illustration, considérons que nous examinons de près les réponses de ces quatre étudiants à un seul item d'évaluation. L'élève A semble avoir de la difficulté à se déplacer efficacement dans un ensemble de sites Web à lien hypertexte et à répondre correctement à l'élément d'évaluation. L'élève B répond correctement à l'item, mais sans montrer sa capacité à bien naviguer. L'étudiant C montre la capacité de naviguer avec succès, mais n'est pas capable de résoudre la tâche correctement. Enfin, Student D navigue vers la page contenant les informations nécessaires et est capable de résoudre la tâche. </p>
<p> Faire ces distinctions a des implications claires et critiques à la fois pour la pratique de l'évaluation et pour l'enseignement en classe. Considérez l'élève B. Cet élève a répondu correctement à un item d'évaluation, mais sans pouvoir trouver l'information sur la cible. Logiquement parlant, cette situation est un non-sens, et nous pouvons conclure que l'élève B a deviné la bonne réponse. Pour les développeurs d'évaluation, traiter l'étudiant B de la même manière que l'étudiant A, l'étudiant qui manquait de compétences en traitement de texte et en navigation, améliore les propriétés de test importantes telles que la fiabilité et la validité. </p>
<p> Au niveau de la classe, les comparaisons entre ces quatre étudiants hypothétiques sont tout aussi informatives: les enseignants peuvent comparer les élèves A et C, par exemple. Aucun étudiant n'a résolu la tâche correctement, donc en utilisant des méthodes de notation conventionnelles, ces étudiants auraient été traités de la même manière. Cependant, en suivant leurs voies de navigation, nous pouvons constater que contrairement à l'élève A, l'élève C a réussi à naviguer sur la page contenant les informations sur la cible. Il s'ensuit que la nature de l'intervention pour ces deux étudiants devrait être différente. Alors que l'élève A semble avoir besoin d'aide pour le traitement du texte et la navigation, pour l'élève C, l'accent devrait être mis sur ce dernier. </p>
<p><!-- WP QUADS Content Ad Plugin v. 1.6.1 --></p>
<p> Alors, comment pouvons-nous aider les enseignants à identifier les indicateurs à rechercher lorsque les élèves terminent des tâches en classe? Comme le montre l'exemple de la lecture numérique, l'identification des modèles de pensée et de comportement des élèves constitue l'un des principaux moyens permettant de capturer et d'analyser les données en ligne. Les enseignants peuvent utiliser cette information dans leur conception stratégique des tâches, et en les sensibilisant aux différentes approches que les élèves adoptent lorsqu'ils s'engagent dans des tâches. Ainsi, même si de nombreuses salles de classe n'ont pas accès aux technologies, les leçons tirées des environnements numériques peuvent être appliquées efficacement. </p>
<section class=



Source link

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *