К основному контенту

Некоторые особенности измерений в e-Learning


Очень интересный пост от коллеги по e-learning Дмитрия Аббакумова.

На конференции eLearnExpo2012, прошедшей недавно в Москве, я заметил, что в профессиональном сообществе тесты в e-Learning и тесты в очном обучении воспринимаются равнозначно (или, не различаются). Измерение в eLearning понимается как тест, предлагаемый обучающимся после изучения модуля. Чаще всего этот тест состоит 20-25 заданий. Обычно это закрытые вопросы, реже - задания на установление соответствия и восстановление последовательности, еще реже – открытые вопросы.
Это не совсем корректно. Измерения в e-Learning имеют ряд особенностей. В этом посте хотелось бы рассмотреть некоторые из них.

1. Содержательная емкость заданий. Обычно, для целей проверки знаний, содержание модуля разделяют на части – смысловые единицы. Для каждой смысловой единицы разрабатываются задания. В очном обучении мы можем осуществить проверку знаний в рамках материалов модуля, используя два-три десятка однотипных тестовых заданий (от одного до нескольких заданий для каждой смысловой единицы). В электронном обучении это довольно опасно, т.к. мы имеем дело с повышенными рисками:
  • списывания,
  • когнитивных перегрузок,
  • снижения мотивации.
Поэтому, важно «умещать» в каждое задание индикаторы для проверки знания сразу нескольких смысловых единиц, а количество самих заданий необходимо сокращать.
2. Функциональные особенности заданий. Задания в электронном обучении должны выполнять не только диагностическую функцию. При их проектировании необходимо закладывать обучающую составляющую. Примером могут быть задания, которые строятся по типу квеста, когда ответ (или ход решения) является подсказкой, но не очевидной, для последующих заданий. Другой пример: одно задание является составной частью второго. Таким образом, увеличивается функциональность заданий (здесь уместна метафора «полезной площади»).
3. Границы обучения и диагностики. В очном обучении эти границы прослеживаются очень четко. Электронному обучению, наоборот, характерна физическая интеграция обоих процессов - и обучение, и проверка знаний проводятся за компьютером. При этом, необходимо усиливать и содержательную интеграцию, вплоть до полного «размывания» границ тестирования и обучения. Например, при решении обучающимся кейса, компьютерная программа фиксирует как верное, так и неверное решения (диагностическая составляющая), и одновременно предъявляет пояснения в случае допущенной ошибки (обучающая составляющая). Этот прием позволит снизить стресс-фактор и тревожность перед процедурой проверки знаний.
4. Особенности обратной связи. В очном обучении зачастую сообщается балл (процент правильных ответов), и положение обучающегося относительно других участников группы (процентильный ранг). Тестирование в электронном обучении требует расширения обратной связи, например:

  • указания на ошибочные действия в ходе решения,
  • демонстрации наиболее эффективных путей решения,
  • формирования «групп по несчастью» (коллабораций) на основании анализа допущенных ошибок с возможностью последующей работы над ошибками внутри этих групп.
Это лишь некоторые особенности, которые стоит учитывать, моделируя измерения в e-Learning. При этом, важно помнить о фундаментальных основах психометрики и тестологии.

Комментарии

DIGITAL WORLD PAGES ARCHIVE написал(а)…
Здраствуйте! Очень интересный блог!
DIGITAL WORLD PAGES ARCHIVE написал(а)…
Приглашаем вас посмотреть на наш блог!
DIGITAL WORLD PAGES ARCHIVE написал(а)…
caucasusgeography.blogspot.com

Популярные сообщения из этого блога

Как использовать Телеграм в обучении?

На прошлой неделе с коллегами по e-learning провели очень интересный диалог о том, как можно использовать мессенджеры для обучения. Проводили диалог в чате, в Телеграме, а потому многие выводы получены на практике, особенно про удобство использования. Начну с удобства. Телеграм и все его аналоги - это удобно и неудобно одновременно. Для комфортной работы нужно несколько установок: От участника обсуждения не требуется моментальной реакции на все сообщения;  Я, как участник, не пытаюсь на все ответить сразу.  В противном случае начинает глаз дергаться от попытки все время читать и отвечать, совмещая общение с другими делами. У общения должна быть тема. Как мне кажется, тут может быть несколько вариантов:  есть тема для чата (например, как у нас была про использование телеграма) и чат такой доступен в течении дня. Есть вопросы для обсуждения, есть задача для решения и все над ней работают.  справочный чат: тут участников может быть много, все спрашив...

Оформление презентаций

У нас весь прошлый год прошел под девизом "Учимся делать хорошие презентации". Учились не мы, а наши заказчики, которые понимают, что хорошая и правильно оформленная презентация - очень много значит для бизнеса. И под конец года получился у нас из ответов на многочисленные вопросы вот такой простой и небольшой курс. Если нужен SCORM-архив для загрузки в СДО - пишите в комментариях, куда его отправить. 

Модель мотивации Келлера - ARCS

При подготовке к вебинару по мотивации слушателей в e-learning в очередной раз читала о модели Келлера. В 1987 году Джон Келлер синтезировал имеющиеся исследования по психологической мотивации слушателей и создал модель ARCS. ARCS расшифровывается как Attention, Relevance, Confidence, and Satisfaction, то есть Внимание, Релевантность, Уверенность и Удовлетворенность (на русском получается ВРУУ :) ). Эта модеь не предназначена для использования в одиночестве, как самостоятельная стратегии обучения, но она легко может быть встроена, например, в систему учебных мероприятий Гейна. Внимание . Модель говорит нам о том, что мы постоянно должны вызывать и поддерживать внимание слушателя. Здесь могут быть использован сенсорные стимулы, провакационные вопросы и разнообразие учебных событий. Релевантность . Внимание и мотивацию слушателей нельзя сформировать, если слушатель не верит в том, что материал имеет к нему какое-то отношение. Если говорить простым языком, то любое обучение должно отвечат...