Değerlendirme Uygulamaları – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Değerlendirme Uygulamalarına Öğrenme Merkezli Odaklanma
Birçok öğretmen, değerlendirmenin öğrenme ve öğretme faaliyetlerini yönlendirdiğine inandıkları için, öğretim faaliyetlerinin başlangıç noktası olarak genellikle değerlendirmeyi kullanır. Bu nedenle öğrenciler, öğrenme etkinliklerini bu öngörülen değerlendirme görevleri etrafında düzenleme eğilimindedir. Bu inançlar ve uygulamalar, etkili, verimli ve ilgi çekici öğrenmeyi teşvik etme potansiyeline sahiptir.
Öğretmenler, öğretim faaliyetlerini düzenlemek için değerlendirme görevlerini kullanırken, öğrencilerine öğrenme deneyiminin önemini en aza indiren bir mesaj gönderirler. Bu, öğrencilerin tasarlanan öğrenme deneyiminden tam olarak yararlanmasını kısıtlamakla kalmaz, aynı zamanda öğretmenler tarafından yapılan değerlendirme görevlerine açık bir şekilde odaklanıldığında, öğrenciler değerlendirme görevinin kendisine odaklanan ve başka pek az şeye odaklanan başa çıkma mekanizmalarını benimseme eğilimindedir.
Bu öğretim yaklaşımı, daha derin bir yaklaşımın yapılması daha arzu edilen şey olarak kabul edildiğinde, öğrencilerin öğrenme etkinliklerine yüzeysel bir yaklaşım benimsemelerine yol açar. Öğrenenler, özünde derin veya yüzeysel işlemciler değildir.
Öğrenmeye yaklaşımları, öğretmenlerin kullandığı öğretim stratejilerine ve değerlendirme görevlerine bağlıdır. Öğretme stratejileri ve değerlendirme görevleri, öğrencilerin konuyla veya öğrenme etkinlikleriyle derinlemesine ilgilenmelerini gerektirmiyorsa, büyük ihtimalle konuyu atlayacak veya gözden kaçıracaklardır. Öğretim stratejileri ve değerlendirme görevleri, ders içeriğinin hangi bölümlerinin çalışılacağını ve nasıl çalışılacağını etkileyebilir.
Değerlendirmenin öğrenmeyi teşvik ettiği bir öğretim modelinde, öğrenciler dersler, dersler ve grup tartışmaları gibi öğretim faaliyetlerine çok az dikkat etme eğilimindedir. Sadece değerlendirme bitiş tarihlerine yakın çabalarını ve ivmelerini artırmak için dönem boyunca ilerlemeye eğilimlidirler.
Öğretmeye daha etkili ve verimli bir yaklaşım, öğrenme deneyimlerinin dikkatli tasarımına daha fazla odaklanmak olacaktır. Sonuçta, kişi öğrenmenin kendisi değil, yalnızca öğrencilerin öğrenme deneyimleri tasarlayabilir. Öğrenme kişisel ve aynı zamanda sosyal bir süreçtir. Bir ders veya çalışma programı için öngörülen öğrenme çıktıları ışığında öğrenme deneyimlerinin tasarımından etkilenebilir.
Veri analizi Yöntemleri
Veri analizi örnekleri
Veri analiz yöntemleri PDF
Veri analizi Nedir
Veri analizi Nedir nasıl Yapılır
Veri Analizi Kitap
Veri analiz araçları
Data Analizi Nedir
Bu öğrenme ve öğretme görüşü, herhangi bir öğrenme ve öğretme işleminin ana odak noktasının değerlendirmenin değil, öğrenme deneyimlerinin dikkatli bir şekilde tasarlanması gerektiğini öne sürer. Kursun amaçlanan öğrenme çıktılarının ve öğrencilerin bu öğrenme çıktılarını elde edebilmek için ne yapacaklarının belirlenmesi ile başlar.
Bu temel öğrenme aktiviteleri, bazı metinleri okumayı, bir tür veri toplamayı, deneyleri gerçekleştirmeyi ve/veya gerçek bir öğrenme bağlamı, problemi veya durumu içinde akranlarıyla çevrimiçi veya çevrimdışı bir şeyler yapmayı içerebilir.
Bu öğrenme etkinlikleri, raporlar, elde edilen sonuçlar, eleştirel yansımalar vb. şeklinde olabilen öğrenme ürünlerine yol açacaktır. Hepsi olmasa da bu ürünlerin bir seçimi değerlendirilebilir. Bunlar, değerlendirme maddelerini oluşturacak ve oluşturması gereken maddelerdir ve öğrenme deneyimlerinin tasarımından önce değil, sonrasında belirlenir.
Öğrenme deneyimine odaklanırken, öğrenme ve öğretme işlemini yönlendiren değerlendirme görevi değil, öğrenme etkinliğidir. Bu nedenle, değerlendirme görevinin anlamlı, motive edici ve öğrenme ve öğretme faaliyetleriyle yakından entegre olması zorunludur.
Bu yaklaşımda öğrencilerin kestirme yollara başvurma fırsatı yoktur. Öğrenme etkinliği beklendiği gibi tamamlanmadan bir değerlendirme görevi tamamlanamaz. Üstelik son dakikaya bırakılamaz. Bu, seçilen içeriğin tüm bölümlerinin kapsamlı bir şekilde incelenmesini sağlar. Ayrıca, öğrencilerin en başından itibaren öğrenmeye tam olarak katılmalarını ve bir ödev teslim tarihi yaklaşana kadar düşük yapamayacak şekilde kurs süresi boyunca meşgul kalmalarını sağlar. Öğrenme deneyimine bu odaklanma, öğrenmeye daha derin bir yaklaşımı teşvik etmek için çok daha büyük bir şansa sahiptir.
Bu çalışmadaki vaka çalışmaları ve örnekler, böyle bir öğrenme merkezli odağın değerlendirme faaliyetini ve öğrenmenin kendisini yönlendirmek için nasıl kullanılabileceğini göstermektedir. Bu kitaptaki katkıların diğer benzersiz gücü, en azından daha gelişmiş eğitim ortamlarında giderek norm haline gelen, teknolojiyle güçlendirilmiş öğrenme ortamlarındaki öğrenme merkezli değerlendirme uygulamalarına yaptığı referanslarda yatmaktadır.
Umarım bu katkıları ve onların içgörülerini ve ayrıca editörlerin yorumlarını ilginç ve okuması ilgi çekici bulmuşsunuzdur ve bunların tasarımına öğrenme merkezli bir odaklanmayı teşvik etmeye yönelik kendi yaklaşımlarınızı eleştirel bir şekilde incelemeniz için size ilham vermiştir.
Gelecek Eğilimler: e-Öğrenim ve Değerlendirme için Çıkarımlar
Yukarıda verilen vaka çalışmasından alınan ayrıntılar, bu tür teşhis olanaklarının E-Öğrenim bağlamına dahil edilmesinin potansiyel değerini göstermektedir. Öğrenci grubu içindeki gizli sınıfların tanımlanmasının, yalnızca değerlendirme biçimlerinin ve öğelerinin değil, aynı zamanda müfredatın da devam eden gelişimini destekleyebileceğini gösterdik. Bu tür analizler, E-Öğrenim teknolojilerine kolaylıkla entegre edilebilir ve eğitim personeline tanılama özellikleri sağlar.
Gösterildiği gibi IRT modelinden grafiksel ICCC çıktısı ve ayrıca çoktan seçmeli öğelerin ve bunların çeldiricilerinin performansını analiz etmek için kullanıcı dostu bir görsel arayüz sağlar. Kullanılan IRT modelleri ve Bayesci çıkarımsal teknikler kolaylıkla otomatikleştirilebilir ve mevcut E-Öğrenim teknoloji platformlarına dahil edilebilir. Bu, yukarıdaki vaka çalışmasında açıklanandan daha büyük bir öğrenci grubunun olduğu bir E-Öğrenim bağlamında daha kolay bir şekilde gerçekleştirilebilir ve çıkarımları daha geçerli ve güvenilir hale getirir.
Bayes yaklaşımının kullanılması, analiz için tesadüfi değildir. Bayes yöntemleri, vaka çalışmasında tahmin edilen IRT modelleri gibi çok sayıda gizli veya gözlemlenmemiş özellik içeren modeller için özellikle uygundur. Gelişmiş simülasyon ve hesaplama algoritmalarının mevcudiyeti göz önüne alındığında, Bayes yöntemleri giderek daha fazla kullanılmaktadır. Model parametrelerini tahmin etmek için gereken hesaplama kaynakları, herhangi bir “gerçek zamanlı” tanılama için çok talepkar olsa da, büyük öğrenci yanıtları veri kümelerinin işlenmesi ve raporlama, kesinlikle toplu mod yaklaşımı kullanılarak gerçekleştirilebilir.
ÇÖZÜM
DIF analizi, grubumuzdaki öğrenciler arasında değerlendirme sonuçlarında yanlılığın varlığını vurgulamıştır. 2 Sınıflı model için daha düşük bir artık korelasyon ölçümü, 1 Sınıflı temel modele göre tercih edildiğini ve gizli sınıfların dahil edilmesinin, öğrencinin madde kategorisi yanıtlarının gözlemlenen modelini açıklamaya yardımcı olduğunu gösterir.
2-Sınıflı modellerdeki madde kategorileri arasındaki artık korelasyonların 1-Sınıflı modelden önemli ölçüde daha küçük olmadığı göz önüne alındığında, gizli sınıflar olmasına rağmen, mevcut inceleme öğeleri ve ünite talimatı tarafından sunulan DIF seviyelerinin olmadığını öne sürer. aşırı derecede açık. Bize göre, yürütülen analitik çalışmanın en büyük değeri, nesnel, ampirik bir yanlılık ölçüsünün sağlanmasında ve bu yanlılığın çoğunlukla ilişkili olduğu öğelerin ve öğrencilerin belirlenmesindedir. Bu tanımlama yoluyla, öğretimin daha iyi bilgilendirilmesi ve gerektiğinde düzeltici eylemler daha etkili bir şekilde yönlendirilebilir.
Data Analizi Nedir Veri analiz araçları Veri analiz yöntemleri PDF Veri Analizi Kitap Veri analizi Nedir Veri analizi Nedir nasıl Yapılır Veri analizi örnekleri Veri analizi Yöntemleri