Формативна оцінка та стратегії зворотного зв'язку

Ідеї оцінювання з низькими ставками, які зміцнюють статистичні міркування у студентів першого курсу

Reading Time: 6 minutes

Оцінку з низькими ставками часто описують як спосіб зниження тиску, але це лише частина його вартості. На курсах першого курсу, особливо на курсах, що включають статистику або інтерпретацію даних, більша перевага полягає в тому, що невеликі перевірки можуть зробити мислення студентів видимим до того, як плутанина стане виправленою.

Оцінка вікторини може показати, чи вибрав студент правильну відповідь. Підказка для міркування з низькими ставками може показати, чи зрозумів учень, що означає відповідь, чому вона розумна і наскільки її оточує. Ця різниця має значення в статистиці, де студенти можуть правильно дотримуватися процедури, але все ще неправильно читаючи докази.

Для інструкторів метою не є створення більшої оцінки. Це збирання корисних сигналів: швидкі міркування учнів, які розкривають, що потрібно прояснити, переглянути чи знову практикувати.

Чому для розуміння статистиці потрібна інша перевірка

Багато студентів першого курсу вводять статистичні дані зі змішаною підготовкою. Деякі вміють розраховувати, але не знають, як пояснити результати. Інші можуть неофіційно описати графік, але намагаються зв’язати його з доказами. Деякі відчувають тривогу, тому що статистика здається курсом математики, навіть якщо глибшою проблемою є інтерпретація.

Ось чому звичайних перевірок правильності недостатньо. Студент може обчислити середнє значення, визначити кореляцію або вибрати значення p із варіантів із кількома варіантами, не маючи можливості пояснити, що результат підтримує, а що не підтримує.

Оцінка з низькими ставками працює найкраще, коли вона дає студентам повторну можливість практикувати міркування, не відчуваючи, що кожна недосконала відповідь зашкодить їх оцінці. Для інструкторів, які формують цю звичку, моніторинг успішності учнів, не перетворюючи кожну перевірку на Оцінка може зробити в класі безпечнішим, залишаючи навчання видимим.

Найкорисніші перевірки просять студентів пояснити, порівняти, обґрунтувати, передбачити або переглянути. Ці дії показують набагато більше, ніж те, чи правильно застосована формула.

Структура сигналу

Оцінювання з низькими ставками має відповісти на конкретне навчальне запитання: які міркування мають показати тут?

Один із способів розробити сильніші підказки — це мислити в термінах сигналів міркування, а не міні-класів. Сигнал міркування — це невелика частина мислення студента, яка допомагає викладачу вирішити, що робити далі.

Інтерпретаційний сигнал

Це показує, чи можуть учні пояснити, що означає графік, таблиця, статистика чи порівняння в контексті. Ключова фраза «в контексті». Студент, який каже, що «цінність вища», не виявляв таких же міркувань, як студент, який пояснює, що це вища цінність свідчить про ситуацію з даними.

сигнал невизначеності

Це показує, чи можуть студенти ретельно говорити про мінливість, вибірку, впевненість і обмеження. Це допомагає виявити, чи роблять студенти занадто певні твердження для наявних доказів.

Доказовий сигнал

Це показує, чи можуть студенти пов’язувати висновок з даними, а не з думкою, пам’яттю чи поверхневими особливостями проблеми.

Сигнал помилкового уявлення

Це виявляє закономірності помилкових міркувань, наприклад, розглядати кореляцію як доказ причинно-наслідкового зв’язку, ігнорування розміру вибірки або припущення, що одна незвичайна точка даних робить недійсною всю тенденцію.

Сигнал передачі

Це показує, чи можуть учні застосувати статистичну ідею в новій ситуації, а не повторювати її лише у форматі, який використовується під час навчання.

Для інструкторів, які хочуть глибше заглибитися в практику в класі, класні підпрограми, які роблять статистичні підпрограми Міркування, видиме з часом, може допомогти підключити ці сигнали до довгострокової розробки міркування.

П’ять програм з низькими ставками, які розкривають статистичне мислення

1. Однохвилинна інтерпретація підказки

Покажіть учням графік, таблицю або короткий статистичний результат. Попросіть їх написати одне речення з поясненням того, що воно пропонує, і одне речення, яке пояснює те, що воно не доводить.

Ця рутина проста, але вона потужна, оскільки відокремлює опис від інтерпретації. Студенти часто описують те, що вони бачать, перш ніж навчиться пояснювати, що підтверджують докази.

2. Перевірка впевненості

Після проблеми з практикою попросіть студентів оцінити свою впевненість і додати одну причину для цього рейтингу. Причина має більше значення, ніж кількість.

Студент, який каже: «Я впевнений, тому що розміри вибірки схожі», дає інший сигнал від студента, який каже: «Я впевнений, тому що моя відповідь відповідає прикладу». Обидві відповіді допомагають викладачу зрозуміти, як студенти оцінюють власні міркування.

3. Яке твердження краще підтримати?

Дайте учням дві короткі твердження про однакові дані. Попросіть їх вибрати краще підкріплене твердження та пояснити, чому.

Це особливо добре працює, коли одна заява технічно можлива, але завищена. Студенти дізнаються, що статистичні міркування – це не лише пошук закономірностей; Йдеться також про те, щоб судити, наскільки сильною має бути претензія.

4. Опитування помилкових уявлень

Запропонуйте три або чотири можливі інтерпретації результату, включаючи загальні неправильні. Попросіть учнів вибрати інтерпретацію, яку вони вважають найсильнішою, а потім коротко пояснити свій вибір.

Справа не в тому, щоб ловити учнів на помилках. Суть полягає в тому, щоб з’ясувати, яке помилкове уявлення є найбільш активним у кімнаті, щоб інструктор міг відповісти, поки ідея ще свіжа.

5. Квиток на вихід із даних

Наприкінці уроку попросіть учнів виконати три короткі фрази: «Дані підказують…», «Я був би обережний, тому що…» і «Одне питання, яке у мене все ще є…».

Ця рутина заохочує студентів поєднувати докази, невизначеність і цікавість. Це також дає викладачеві швидке уявлення про те, чи вчаться учні писати про дані збалансовано.

На що викладачі повинні шукати у відповідях учнів

Оцінка з низькими ставками корисна лише в тому випадку, якщо інструктор знає, що помітити. У статистиці слабке міркування часто проявляється передбачуваним чином.

Деякі студенти надмірно узагальнюють обмежені дані. Деякі використовують мову впевненості, коли докази ймовірнісні. Деякі описують графік, не інтерпретуючи зв’язок, який він показує. Інші зосереджуються на тому, чи виглядає відповідь знайомою, а не на тому, чи виправдана вона даними.

Загальні ознаки, на які слід звернути увагу, включають:

• твердження, які ігнорують розмір вибірки або мінливість;
• Твердження, які плутають асоціацію з причинно-наслідковим зв’язком;
• Відповіді, які повторюють словниковий запас, не пояснюючи значення;
• Інтерпретації, які виключають реальний контекст;
• впевненість, яка базується на процедурі, а не на доказах;
• Висновки, які сильніші, ніж можуть підтвердити дані.

Ці закономірності не є невдачами. Це навчальна інформація. Коротка відповідь учня може сказати викладачу, чи потребує наступний клас пояснення моделі, контрастний приклад, обговорення однолітків або завдання швидкого перегляду.

Швидка рутинна карта для відповіді

порядок	Сигнал міркування	Які слабкі реакції можуть показати	Відповідь інструктора
Підказка для тлумачення однієї хвилини	тлумачення	Учні описують цифри, але не пояснюють значення	Покажіть два зразкових речення та попросіть учнів переглянути
Перевірка впевненості	Метапізнання і докази	Впевненість заснована на знайомстві, а не на міркуваннях	Запитайте, які докази підвищать або зменшать довіру
Яка претензія краще підтримана?	Доказове судження	Студенти вибирають більш широке твердження, а не краще	Порівняйте формулювання та визначте, де претензія перевищує
Опитування помилкових уявлень	хибна модель	Звичайне неправильне тлумачення приваблює багатьох студентів	Обговоріть, чому спокуслива відповідь неповна
Квиток на вихід з історії	Невизначеність і передача	Учні висувають абсолютні претензії або уникають тлумачення	Дайте рамку речення, яка включає обережність і контекст

Зворотній зв’язок повинен закрити цикл, а не додавати навантаження на оцінку

Оцінка з низькими ставками не вимагає від викладачів детально позначати кожну відповідь. Насправді, переоцінка може послабити мету рутини. Студенти можуть більше зосередитися на заробітку балів, ніж на тому, щоб чесно показати своє мислення.

Кращий підхід – шукати шаблони. Якщо багато учнів використовують занадто певну мову, наступний клас може початися з двох контрастних тверджень. Якщо студенти ігнорують контекст, викладач може попросити їх переписати одну інтерпретацію для певної аудиторії. Якщо студенти вибирають правильну відповідь з неправильної причини, може бути достатньо короткого пояснення всього класу.

Відгуки можуть бути короткими і корисними. Інструктори можуть використовувати відповіді на моделі, анонімні приклади студентів, порівняння однолітків, швидкі підказки для перегляду або двохвилинний підсумок на початку наступної сесії. Ці швидкі методи зворотного зв’язку, які забезпечують керованість циклу допомагають оцінювати низькі ставки.

Важливим моментом є те, що учні повинні бачити свої відповіді, які впливають на навчання. Коли вони помічають, що їхнє мислення формує те, що відбувається далі, оцінка з низькими ставками виглядає не так, як напружена робота, а більше як частина навчання.

Як програми з низькими ставками підтримують довіру першого року

Студенти першого курсу часто потребують більше, ніж змістовна практика. Їм потрібні докази того, що їхні міркування можуть покращитися. Підпрограми з низькими ставками створюють ці докази невеликими кроками.

Студент, який намагається пояснити невизначеність на третьому тижні, може написати більш обережне тлумачення на шостому тижні. Студент, який колись розглядав кожну тенденцію як доказ, може почати кваліфікувати претензії. Студент, який уникав обговорення статистики, може стати більш охоче перевіряти ідею, оскільки норма класу розглядає помилки як інформацію.

Це має значення для утримання та наполегливості. Студенти, швидше за все, продовжать залучати, коли відчувають прогрес перед великим іспитом. Вони також частіше задають питання, коли оцінка не виглядає як публічне судження про здібності.

У цьому сенсі оцінка з низькими ставками є як академічною, так і розвиваючою. Це розвиває міркування, а також зміцнює впевненість у продовженні практики.

Поширені помилки при використанні оцінки низьких ставок у статистиці

Перша помилка – зробити кожну підказку занадто широкою. «Чого ти сьогодні навчився?» іноді може бути корисним, але часто дає нечіткі відповіді. Сильніша підказка просить учнів інтерпретувати конкретний результат, порівняти два твердження або пояснити одну невизначеність.

Друга помилка – це збір відповідей без відповіді. Студентам щоразу не потрібні індивідуальні коментарі, але вони повинні бачити, що їхнє мислення було помічено.

Третя помилка – занадто сильна оцінка. Якщо програма з низькими ставками виглядає як прихований іспит, студенти можуть написати те, що, на їхню думку, хоче викладач, а не розкривати те, що вони насправді розуміють.

Четверта помилка – це лише лексика. Знання слова «мінливість» – це не те саме, що міркування з мінливістю в реальному контексті даних.

П’ята помилка – це використання загальних підказок, які можуть підійти до будь-якого предмета. Підказки зі статистики повинні включати докази, невизначеність, порівняння, дані, твердження або тлумачення. В іншому випадку рутина може підтримувати участь без посилення статистичних міркувань.

Створюйте щотижневий ритм, а не ізольовані дії

Оцінка з низькими ставками стає більш потужною, коли вона передбачувана. Один вихідний квиток може виявити плутанину. Щотижневий ритм може показати зростання.

Добре працює простий цикл:

1. Попросіть коротке підказку, пов’язану з метою міркування.
2. Швидко збирайте відповіді.
3. Визначте найважливішу закономірність.
4. відповісти в наступному класі або в діяльності.
5. Дайте студентам можливість знову застосувати ідею в новому контексті.

Цей цикл не потребує багато часу. Важливе значення має послідовність. Студенти дізнаються, що статистичні міркування – це не одноразова продуктивність, а звичка, створена шляхом повторного пояснення, перегляду та передачі.

Коли оцінка низьких ставок розроблена навколо сигналів міркування, вона робить більше, ніж зменшує тиск. Це дає викладачам більш чітке уявлення про мислення студентів і дає студентам першого курсу можливість розвинути впевненість за допомогою даних, доказів і невизначеності.