Математика критерии оценивания егэ 2018: Критерии оценивания ЕГЭ 2018 от фипи, методические рекомендации

Изменения в ЕГЭ 2018

Китайские школьники сдают государственные экзамены («гаокао») два дня подряд: в первый день сдают обязательные предметы (китайский, математику и иностранный язык), а во второй — предметы по выбору (либо три предмета по социальным наукам, либо три предмета по естественным наукам). Китайская система единого экзамена часто связывается с растущим количеством клинических депрессий и суицидов среди молодёжи.

Вот так проходит экзамен гаокао в Китае

(источник: cdn.inquisitr.com)

В Южной Корее в дни государственных экзаменов не совершают посадку самолёты, чтобы их шум не отвлекал учеников. В Бразилии стандартизированный экзамен платный и сдаётся по желанию. В Германии для поступления в вузы абитуриенты проходят несколько десятков подготовительных курсов и сдают четыре экзамена. 

А что у нас? А у нас ЕГЭ, и, согласитесь, это не самый плохой вариант по сравнению с некоторыми экзаменами зарубежных школьников. Чтобы успешно сдать единый государственный экзамен, достаточно знать требования и следить за изменениями текущего учебного года. Методисты центра подготовки к ЕГЭ «Пять с плюсом» рассказывают, что нужно знать о ЕГЭ 2018 года. 

2018-й год проходит спокойно, под знаком стабильности: руководитель Рособрнадзора Сергей Кравцов заявил, что процедура ЕГЭ уже устоялась, что всё решают знания, и никаких значимых изменений не ожидается. 

Официальное расписание экзаменов утверждено и, как и прежде, пройдёт в три волны:

Полное расписание по предметам можно посмотреть здесь. Заявления на участие в ЕГЭ подаются до 1 февраля; тем, кто не успел подать заявление, получить возможность сдать ЕГЭ сложно, но можно. Но школьникам переживать нечего — об их своевременной регистрации позаботилась школа. 

Как и прежде, обязательными для выпускников школ остаются два предмета — русский язык и математика (базовый для аттестата, профильный для поступления в вуз). Демонстрационные версии ЕГЭ 2018 можно посмотреть на сайте ФИПИ. Помните, что заданий из демоверсий в экзаменационных бланках точно не будет, но они будут аналогичными. А для составления плана подготовки к экзаменам используйте кодификаторы от ФИПИ — в них приведён полный перечень необходимых для изучения тем. 

В помещение, где происходит экзамен, можно брать: 

Девятиклассник сдаёт устную часть

(источник: cs9.pikabu.ru)

Из обязательных предметов изменения коснулись русского языка, а вот математика никаких сюрпризов не преподнесла. Из предметов по выбору без изменений осталась биология и история. В иностранным языке изменения тоже незначительны и касаются только формулировок и критериев оценки.

Экзаменационные материалы для ЕГЭ 2018 будут печатать прямо в аудитории, а не рассылать по школам перед экзаменам. Экзаменационные бланки и контрольно-измерительные материалы будут чёрно-белыми и односторонними. Заполнять бланки участники экзамена необходимо только на одной стороне — оборотная сторона не будет проверяться. 

Добавилось одно задание на знание лексических норм и умение распознавать речевые ошибки. Теперь заданий стало 26. Ещё кое-где уточнены формулировки: например, в сочинении теперь нужно конкретно сформулировать позицию автора. Максимальный первичный балл за выполнение всей работы увеличен с 57 до 58.

Введена четвёртая тема для мини-сочинения (по новейшей литературе) в задании № 17. За задания с развёрнутым ответом № 9 и 16 теперь можно получить 10 баллов, а за № 8 и 15 — 5 баллов. Во всех этих заданиях теперь учитываются речевые ошибки. Максимальный балл за всю работу увеличен с 42 до 57 баллов.

В обществознании изменилась система оценки 28 задания (план ответа). Рекомендуется уделять больше внимания заданиям на логическую взаимосвязь понятий, так как в задании № 29 (эссе) добавили один балл за логику, взаимосвязь понятий. КИМ как таковой не изменился, изменились критерии оценки. Максимальный первичный балл за выполнение всей работы увеличен с 62 до 64.

В первой части заданий стало больше — 24 вместо 23. Дополнительное задание первой части проверяет усвоение основных понятий элементов астрофизики. Правильное выполнение этого задания с записью ответа в виде последовательности цифр оценивается в 2 первичных балла.В остальном тематическая принадлежность заданий первой и второй частей и система оценивания заданий остаётся прежней.Максимальный первичный балл за выполнение всей работы увеличен с 50 до 52 баллов.

Общее количество заданий ЕГЭ по химии возросло до 35 засчёт добавления шестого задания во вторую часть. Введены задания с общим контекстом: №30 и №31. Здесь проверяется усвоение материала по теме «Реакции окислительно-восстановительные» и «Реакции ионного обмена». Но максимальный первичный балл остался прежним за счёт изменений в шкале оценивания — 60 баллов. 

В заданиях 8, 11, 19, 20, 21, 24, 25 примеры кода теперь написаны не на языке С, а на языке С++.

Скопировать ссылку

Редакция Newtonew

Lucy Jovowitch

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter.

ЕГЭ-2018: Что нового? | РуГрад.еу — Калининградский деловой портал

Во вторник, 19 сентября в правительстве Калининградской области прошла пресс-конференция врио министра образования Светланы Трусеневой, в ходе которой она рассказала о подготовке к государственной итоговой аттестации в 2017-2018 учебном году и нынешнем положении дел в школах региона. 
В начале мероприятия врио министра пояснила, что все итоговые экзамены решено провести в срок до 16 июня 2018 года — дня, когда в Калининградской области начнется активная фаза чемпионата мира по футболу. Начальная дата выпускных испытаний намечена вполне традиционно, а так называемые резервные дни основного периода запланированы на 20, 21, 22, 25, 26, 27 и 29 июня. 
«И основной, и единый государственный экзамен пройдут на территории региона после «Последнего звонка», который состоится 25 мая. Соответственно, с 26 мая начнутся экзамены в 9-х классах, а с 27 — в 11-х», — отметила Трусенева.

Проект* расписания основного периода ГИА-11 в 2018 году
Дата	ЕГЭ/ГВЭ
28 мая	География, информатика и ИКТ
30 мая	Математика (базовая)
1 июня	Физика, литература
4 июня	Русский язык
6 июня	Математика (профильная)
8 июня	Обществознание
11 июня	Иностранные языки, биология
13 июня	Химия, история
14 июня	Иностранные языки (устно)
16 июня	Иностранные языки (устно)

* — итоговые даты проведения экзаменов могут быть изменены

Как заявила врио министра, итоговая аттестация будет проходить по устоявшейся процедуре. «Стандартно все пункты приема экзаменов будут оснащены видеонаблюдением, будет осуществляться он-лайн трансляция. Демо-версии заданий уже выложены на сайте ФИПИ. Никаких серьезных изменений в этом году наших детей не ждет. При этом содержание контрольно-измерительных материалов меняется по 5 предметам», — подчеркнула Светлана Трусенева. 

Планируемые изменения в КИМ ЕГЭ-2018
Предмет	Изменение
Биология	Нет изменений структуры и содержания материалов
Математика (профильная)
Математика (базовая)
География
История
Иностранные языки	Уточнены критерии оценивания выполнения заданий №39 и №40.
Русский язык	Включено задание базового уровня №20, на проверку знания лексических норм современного русского литературного языка.
Литература	Уточнены требования к заданиям №9 и №16 — отменено требование обосновать выбор примера для сопоставления. В задании №17.4 введена дополнительная, четвертая тема сочинения. Полностью переработаны критерии оценки выполнения заданий №№8, 9, 15, 16, 17. Максимальный первичный балл за всю работу увеличен с 42 до 57.
Обществознание	Переработана система оценивания задания №28. Детализирована формулировка задания №29, изменена система его оценивания. Максимальный первичный балл за всю работу увеличен с 62 до 64.
Физика	В часть 1 добавлено одно задание базового уровня №24, проверяющее элементы астрофизики. Максимальный первичный балл за всю работу увеличен с 50 до 52 баллов.
Химия	Добавлено задание №30 высокого уровня с развернутым ответом. За счет изменения балльности заданий части 1 максимальный первичный балл остался без изменений.
Информатика и ИКТ	В задании №25 убрана возможность написания алгоритма на естественном языке в связи с невостребованностью этой возможности участниками экзамена. Примеры текстов программ и их фрагментов в условиях заданий №№ 8, 11, 19, 20, 21, 24, 25 на языке Си заменены на примеры на языке С++, как значительно более актуальном.

Светлана Трусенева также напомнила, что регион не обошло стороной введение системы всероссийских проверочных работ. По итогам их написания в 2017 выпускные классы продемонстрировали неплохие результаты. «11-е классы в этом году проходили проверочные работы по 5 предметам: физике, химии, географии, биологии и истории. Для региональной системы образования это был очень интересный опыт. Высказывались опасения о том, что наши дети не владеют предметами, что идет только натаскивание на те предметы, которые они выбрали на экзамены. Но все обучающиеся, которые участвовали в апробации работ, достигли базового порога. А это около 50 % от всех 11-классников области», — заявила Трусенева. 

Критерии оценивания ЕГЭ по математике, необходимые баллы и оценки по сдаче на профиль в 2018 году изменились

Напомним, что все выпускники одиннадцатых классов российских школ, начиная с 2009 года, обязаны сдавать единые государственные экзамены (ЕГЭ). С целью максимально повысить эффективность  ЕГЭ, а также для того, чтобы максимально объективно оценивать знания выпускников, были введены изменения.

О них рассказывает начальник управления развития отраслей социальной сферы Татьяна Панкова:

«Для всех выпускников школ обязательными экзаменами остается сдача по двум предметам. Это русский язык, а также математика (базовый для  аттестата, и профильный –  для поступления в высшее учебное заведение. Добавим, что демонстрационные версии единого государственного экзамена на этот год можно посмотреть на сайте ФИПИ. Подчеркнем, что задания из демоверсий в экзаменационных бланках не будут встречаться, но их сделают аналогичными».

Критерии оценивания ЕГЭ по математике, баллы и оценки

Что касается единого государственного экзамена по математике, что в 2018 году в сдаче никаких изменений не будет. Подчеркнем, что базовый и профильный уровни остаются прежними. Добавим, что выпускникам нужно было определиться с выбором экзамена до 1 февраля этого года. Напомним, что количество заданий, а также критерии оценивания остаются такими же, как и в прошлом году.

Подчеркнем, что выпускная кампания этого года  не стала исключением. Родительская общественность и по сей день так и не получила четкого ответа на вопрос: не противоречат ли ежегодные изменения в КИМах единого государственного экзамена части 2 статьи 21 Конституции Российской Федерации?

И самое первое, на что стоит обратить внимание – это проект расписания экзаменов в 2018 году, который уже опубликован.

Дата проведения ЕГЭ по математике, первичные баллы и профиль

Отметим, что даты проведения экзаменов могут немного измениться в процессе, но уже точно известно, что основной этап единого государственного экзамена пройдет с 28 мая до 20 июня этого года. Досрочно сдать единый государственный экзамен можно было в конце марта и в начале апреля. Добавим, что имеется также и резервный период для сдачи ЕГЭ – в начале сентября 2018. Он предназначен для тех выпускников, у которых нет возможности сдать экзамены вместе с другими выпускниками.

Первичным баллом на ЕГЭ называют предварительный балл, получаемый через прямое суммирование числа правильных ответов. Отметим, что каждый из ответов имеет свой определенный коэффициент. Стоит иметь в виду, что каждое выполненное выпускником задание будет оцениваться количеством баллов от одного до шести. Подчеркнем, что первичные баллы по единому государственному экзамену впоследствии будут преобразованы в тестовые баллы путем специальной методики шкалирования.

Напомним, что в 2018 году досрочный этап единых государственных экзаменов в 2018 году будет проводиться с 21 марта до 11 апреля. Основной же этап ЕГЭ пройдет с 28 мая по 2 июля. Также введен и дополнительный этап – с 4 по 15 сентября 2018 года. Досрочный и основной этапы единого государственного экзамена начнутся с экзаменов по таким предметам, как география и информатика.

(PDF) Цифровая оценка математики: возможности, проблемы и критерии

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Браун Р. Г. (2010). Приведет ли введение графического калькулятора в систему

широких экзаменов к изменению типов проверяемых математических навыков?

Образовательные исследования по математике, 73 (2), 181-203. DOI: 10.1007 / s10649-009-

9220-2

Девлин, К. (2012). Введение в математическое мышление. Петалума, Калифорния: Девлин.

Драйверс, П.(2009). Инструменты и тесты: Технология в национальном выпускном экзамене по математике —

стран. В С. Уинслоу (ред.), Северное исследование математического образования:

Proceedings from NORMA08 (pp.225-236). Роттердам: Смысл.

Драйверс, П., Болл, Л., Барзель, Б., Хейд, М. К., Цао, Ю., и Маскиетто, М. (2016). Использует

технологий в младших классах математического образования: краткий тематический обзор.

Нью-Йорк: Спрингер.

Drijvers, P., Kodde-Buitenhuis, H., & Швейцар, М. (представлен). Оценка математического мышления

в рамках реформы учебной программы в Нидерландах.

Драйверс, П., Монаган, Дж., Томас, М., и Труче, Л. (2015). Использование технологий в сек-

ондарной математике: Заключительный отчет для Международного бакалавриата. Международная

Организация бакалавриата. Получено с сайта www.ibo.org/globalassets/publica-

tions / ib-research / technologyindpmat Mathematicsfinalreport.pdf

Drijvers, P., Страат, Х., и Шерсть, С. (2016). Wiskunde valide getoetst? De digitale lan-

dedjke kennistoets wiskunde van de tweedegraads lerarenopleiding vergeleken

met de instituutstentamens [Правильная оценка математики? Цифровой тест

на национальные знания по математике для предпрофессиональных учителей по сравнению с институциональными экзаменами

]. Tijdschrift voor lerarenopleiders, 37 (3), 27–38. Получено

с сайта www.ris.uu.nl/ws/files/23518131/DrijversStraatWools2016VELON.pdf

Драйверс, П. и ван Ривейк, М. (2015). Automatische beoordeling van wiskunde:

Rapportage expertmeeting [Автоматическая оценка математики: Report expert

meeting]. Арнем / Утрехт: Cito / College for Toetsen en Examens.

Grugeon-Allys, B., Chenevotot-Quentin, F., Pilet, J., & Prévit, D. (2018). Онлайн авто-

совместное оценивание и обучение студентов: проект PÉPITE по элементарной алгебре-

бюстгальтер. В Л. Болл, П. Драйверс, С.Ладель, Х.-С. Силлер, М. Табах и К. Вейл (ред.),

Использование технологий в математическом образовании до 12 лет: инструменты, темы и тенденции

(стр. 245-266). Нью-Йорк: Спрингер.

Херен, Б. и Джеуринг, Дж. (2014). Сервисы обратной связи по пошаговым упражнениям. Наука

Компьютерное программирование, 88, 110-129. DOI: 10.1016 / j.scico.2014.02.021

Кейн, М. Т. (2013). Проверка интерпретации и использования результатов тестов. Журнал

Образовательные измерения, 50 (1), 1-73.DOI: 10.1111 / jedm.12000

Ковач, З., Ресио, Т., и Велес, М. П. (2017). Автоматические инструменты рассуждений GeoGebra: учебное пособие

. Получено с http://mintlinz.pbworks.com/f/Kovacs-20160113.pdf

Noss, R. & Hoyles, C. (1996). Окна на математические значения. Дордрехт,

Нидерланды: Kluwer Academic Publishers.

Партнерство для обучения 21-го века [P21] (2015). P21 Определения рамок.

Вашингтон, округ Колумбия: P21. Получено с www.p21.org/our-work/p21-framework

Сангвин, К. Дж. (2013). Компьютерная оценка математики. Оксфорд, Великобритания: Oxford

University Press.

Цифровая оценка математики: возможности, проблемы и критерии 65

Возможности,… — Оценка и оценка в образовании — Érudit

Введение

В настоящее время оценка все чаще проводится с помощью цифровых средств. Различные типы тестов для разных целей и целевых групп проводятся онлайн или рассчитываются на наличие технологических инструментов, таких как калькуляторы и компьютеры.В дополнение к инициативам на национальном уровне в этом отношении, международные сравнительные тесты уже проводятся онлайн (например, PISA с 2012 года) [1] или в ближайшее время будут проводиться в виде онлайн-тестов (например, TIMSS в 2019 году) [2]. Что касается математики, оценка с использованием цифровых технологий становится обычным явлением, и в разных странах для этого применяются различные политики (Brown, 2010; Drijvers, Monaghan, Thomas, & Trouche, 2015).

Для итоговых тестов с высокими ставками, таких как национальные экзамены по математике, использование цифровых средств обсуждается, и возникает много вопросов.Можем ли мы выйти за рамки простых заданий с несколькими вариантами ответов и заставить учащихся действительно «заниматься математикой» в цифровом тесте? Может ли цифровая работа учащихся оцениваться автоматически с такой же изощренностью и тонкостью, которая свойственна человеческому оцениванию ручных и бумажных работ? Как мы можем избежать оценки уровня грамотности учащихся в области ИКТ, а не их математических знаний?

Эти вопросы показывают, что качество цифрового итогового оценивания по математике является важной темой, не в последнюю очередь из-за его влияния на предшествующие практики преподавания и обучения.Таким образом, центральный вопрос в этой статье заключается в том, как разработать тесты с использованием цифровых технологий, которые достоверно оценивают знания учащихся и дают им возможность выражать свои мысли математически.

Чтобы ответить на этот вопрос, мы определим возможности и проблемы цифровой оценки математики, которые будут подкреплены некоторыми иллюстративными примерами. Исходя из этого, будут выведены основные критерии для среды оценивания по математике, как с точки зрения учащегося, так и с точки зрения учителя или разработчика тестов.В заключение, мы экстраполируем эти критерии на будущие исследования и дизайн.

Теоретические перспективы

Для более подробного рассмотрения цифровой оценки математики могут быть полезны некоторые теоретические аспекты. Первая, очень общая отправная точка касается валидности теста . Ясно, что оценка должна быть достоверной. Что мы подразумеваем под достоверностью и как мы можем выйти за рамки первоначального понятия «измерение того, что вы намереваетесь измерить»? Как показано на рисунке 1, Wools (2015) определяет валидность как цепочку выводов (см. Также Kane, 2013; Wools, Eggen, & Sanders, 2010).Сначала успеваемость студента переводится в балл (обычно числовой). Затем этот балл экстраполируется на тестовую область, фиктивный набор всех возможных заданий, которые могут быть частью теста по обсуждаемой теме. Затем мы обобщаем тестовую область на область компетенций, которая относится к компетенциям, которые необходимо оценить, например, с точки зрения учебных целей. Следующая экстраполяция касается практической области, в нашем случае математической практики в школе или вне школы.Эта цепочка выводов, наконец, приводит к решению, которое может быть положительным или отрицательным, оценкой, предложением для последующего процесса обучения или диагнозом. Однако такая цепь прочна, как самое слабое звено. В нашем случае область тестирования, область компетенции и область практики сосредоточены на математике. Если производительность требует высокого уровня владения цифровым инструментом, что в определенной степени не может быть связано с математической производительностью, первая ссылка может пострадать от этого, и это может повлиять на достоверность в целом.Даже если технические и математические навыки могут быть связаны друг с другом, необходима тщательная проверка знакомства учащихся с цифровыми методами, необходимыми для ответов на вопросы, чтобы убедиться, что цифровой формат теста не ставит под угрозу достоверность. Это согласуется с выводами Треллфолла, Пул, Гомера и Суиннертона (2007), которые сообщают о заметных различиях в оценках учащихся по схожим заданиям, выполненным на бумаге и в цифровой среде соответственно. Среда имеет значение.

Действительность, конечно, связана с поставленными целями обучения и лежащими в основе взглядами на тему тех, кто эти цели ставит.Если соответствующие стратегии решения проблем считаются более важными, чем правильные результаты процедурной работы, тогда тест должен позволить оценить эти стратегии, а элементы с множественным выбором могут иметь ограниченную ценность.

Рисунок 1

Действительность как цепочка выводов

Шерсть, 2015, стр. 21

-> См. Список цифры

Второй момент, которым можно руководствоваться в работе, — это различие двух типов высокотехнологичной оценки, которую мы называем оценкой с использованием цифровых технологий и оценкой с помощью цифровых технологий (Drijvers, Ball, Barzel, Heid, Cao, & Maschietto, 2016 ). Оценка с использованием цифровой технологии относится к письменным тестам на бумаге и ручке, во время которых учащиеся получают доступ к цифровым технологиям, таким как (графические или CAS) калькуляторы или компьютеры. Хотя цифровые технологии могут быть полезны кандидату для получения идей, визуализации или изучения ситуаций или проверки ответов, ученик должен записать результаты на бумаге. Такая модель используется в выпускных национальных экзаменах во многих странах (Brown, 2010; Drijvers, 2009).Хотя отправной точкой здесь является обычная бумажная оценка, можно задаться вопросом, как доступность цифровых инструментов может повлиять как на тип заданий, так и на стратегии решения учащихся. Таким образом, оценка с помощью технологий является более тонкой, чем может показаться на первый взгляд, и здесь играет роль валидность теста, как упоминалось выше. Чтобы справиться с этим, политики в некоторых странах решили провести часть экзамена, не связанную с технологиями, на которой можно будет оценивать навыки работы с бумагой и пером без какого-либо вмешательства цифровых технологий.

Мы говорим об оценке с помощью цифровой технологии , когда для проведения оценки и управления ею используются технологические средства. Подумайте, например, об онлайн-тестах, в которых все ответы учащихся вводятся в среду цифрового оценивания. Примерами таких сред для математики являются хорошо известные системы, такие как Maple TA ^tm , и более конкретные среды, такие как французский PÉPITE (Grugeon-Allys, Chenevotot-Quentin, Pilet, & Prévit, 2018) и Dutch Digital Math. Окружающая среда [3].Ряд тематических исследований программного обеспечения для оценки можно найти в Sangwin (2013). В случае технологии – роль цифровых технологий более важна, чем в случае технологии –: она предъявляет более высокие требования к возможностям среды для ввода математических решений и аргументов и позволяет студентам строить свои математические решения. Кроме того, это предъявляет более высокие требования к навыкам учащихся по использованию интерфейса среды для входа во все это и для использования этих возможностей.Опять же, любые помехи в этом отношении могут поставить под угрозу достоверность теста, и это станет одной из основных тем в этой статье. У нас сложилось впечатление, что мировые тенденции в оценивании математики можно интерпретировать как движение от оценивания к оцениванию с помощью технологий. Поэтому в данной статье мы остановимся на последнем.

В качестве третьей точки зрения мы хотим сфокусироваться на автоматической оценке ответов студентов с помощью цифровых средств. Из мира интеллектуальных систем обучения (ITS) мы узнаем, что компьютерное обучение может быть почти таким же эффективным, как обучение человека, и делается призыв использовать ITS для оценивания (VanLehn, 2008, 2011).В исследовании заданий на экзамен Международного бакалавриата Сангвин и Кохер (2016) утверждают, что значительная часть заданий для 18-летних студентов может быть отмечена автоматически в соответствии со схемами выставления оценок, установленными для оценки людей, особенно если система цифровой оценки может иметь дело с рассуждениями по эквивалентности. Между тем, учителя математики, кажется, более уверены в своих оценках, включая оценку промежуточных шагов, сделанных учениками, или продолжения работы после первоначальной ошибки.Таким образом, автоматическая оценка заданий по математике еще не считается столь же справедливой по отношению к работе учащихся, как человеческая оценка. В этой статье мы исследуем, как можно улучшить автоматическое выставление оценок по математике, особенно для задач, выходящих за рамки простого применения стандартных процедур. Это тем более важно в свете адаптивных тестов, в которых успеваемость учащихся во время оценивания определяет доставку новых заданий. Ясно, что это можно сделать только в том случае, если предыдущие пункты оцениваются автоматически.

Подводя итог этому разделу, мы решили сосредоточиться на валидности тестов и на оценке с помощью технологий, а не технологий. Мы проявляем особый интерес к автоматическому подсчету баллов как к необходимому условию адаптивного тестирования.

Аргументы

Почему цифровое оценивание получает такое широкое распространение? Каковы основные причины бросить вызов традиционному формату бумаги и ручки, который веками доминировал в практике итогового оценивания? Следуя Стейси и Вилиам (2013) и Драйверсу и его сотрудникам (2016), следующие аргументы в пользу цифровой оценки кажутся наиболее важными:

1. Аргумент богатого предмета

   Цифровая оценка предлагает возможности для разнообразных и динамичных типов заданий в какие фильмы, анимации, симуляции и другие ресурсы могут быть включены; студент может взаимодействовать с материалом так, как это было бы невозможно в ручке и бумаге тестовое задание.

2. Аргумент анахронизма

   Теперь, когда цифровые технологии вездесущи как в повседневной жизни, так и в профессиональной практики, и цифровые инструменты все больше и больше используются в образовании, это можно считать анахронизм — воздерживаться от традиционной бумаги и ручки, когда (итоговая) оценка вступает в игру. Чтобы лучше отразить предыдущее образование и лучше подготовиться к будущим требованиям, оценка должна включать использование современных инструменты, которые студенты используют за пределами тестирования.Тестирование бумаги и пера больше не вписывается в цифровую эпоху, в которой мы находимся.

3. Аргумент аутсорсинга

   Образовательные цели выходят за рамки овладения базовой процедурной работой и включают: навыки высшего порядка. Подумайте о внимании, которое было уделено 21 ^-му веку навыки (P21, 2015), а в случае математики — математическое мышление (Devlin, 2012; Drijvers, Kodde-Buitenhuis, & Doorman, представлены).Доступность цифровых инструментов упрощает часть основной процедурной работы и, следовательно, ставит под сомнение его важность. Тем временем, передача основной процедурной работы на аутсорсинг цифровые инструменты во время оценки могут сэкономить время и могут предложить возможности для улучшения обращайтесь к навыкам мышления более высокого порядка в тестах.

4. Аргумент доставки

   Цифровая оценка позволяет проводить тест одновременно в разных места.Кроме того, если тест создается путем выборки из большого набора тестов предметы, тест может быть сдан в разное время. Ясно, что это не быть возможным для тестов с бумагой и ручкой, если только задания не будут храниться в секрете. В в целом, доставка цифровых тестов меньше зависит от места и времени, чем доставка бумажно-ручные тесты.

5. Аргумент производства

   После создания расширенной базы данных товаров, производство новых, сопоставимых версии теста просты.Кроме того, если психометрические данные большого количество учеников по каждому пункту доступно, уровень сложности теста может быть управляемым способом, который было бы намного труднее достичь с помощью ручки и бумаги СМИ.

6. Аргумент обратной связи

   Среда цифровой оценки может генерировать автоматическую обратную связь. Такая обратная связь может быть не только техническим, но также может быть сосредоточен на математическом содержании.Подсказки, диагностические отчеты и другие формы поддержки могут быть предоставлены для поддержки процесс изучения. Конечно, время для такой обратной связи имеет решающее значение, и это относится к формирующие цели оценивания, а не итоговые настройки. Отзыв также может быть хранятся внутри и передаются студенту после завершения работы для диагностические цели.

7. Аргумент оценки

   Автоматизированная оценка ответов студентов является важным аргументом, так как это может не только сэкономить много времени учителю, но также может привести к улучшению уважение к объективности и последовательности.Кроме того, результаты автоматизированного скоринг может использоваться для обучения аналитике.

8. Аргумент адаптации

   В отличие от теста с бумагой и ручкой, элементы цифрового теста могут быть адаптируется к уровню ученика «на лету», т. е. во время проведения теста. Для Например, уровень следующего задания может быть адаптирован к результатам учащегося, чтобы далеко.Таким образом, адаптивный тест может сосредоточиться на подходящем для ученика уровне. и, следовательно, может более эффективно оценивать навыки учащихся. Автоматически и мгновенно оценка, рассмотренная в предыдущем пункте, является предпосылкой для адаптивного тестирование.

Восемь аргументов этого неполного списка в определенной степени применимы для цифровой оценки по всем предметам; Однако, как мы увидим ниже, они имеют определенные последствия для оценки математики.Более того, большинство из вышеперечисленных пунктов относится только к оценке с помощью технологий, то есть к оценке с помощью цифрового средства оценки. Фактически, только первые три аргумента применимы к оцениванию с использованием технологий, например к письменным национальным экзаменам, во время которых студенты имеют доступ к графическим калькуляторам.

Возможности

Из приведенных выше аргументов мы можем сделать вывод о некоторых важных возможностях, которые оценка с помощью цифровых технологий может предложить студентам, разработчикам тестов и тем, кто оценивает тесты.

Для учащихся цифровая среда оценивания может предоставить им средства для математического самовыражения подходящими и сложными способами. Они могут легко строить аккуратные графы и геометрические объекты, исследовать свойства таких объектов и изменять их. Короче говоря, среда предлагает пространство для построения и выразительности, что соответствует тому, на что надеялись в ранних взглядах на использование цифровых инструментов в математическом образовании (Noss & Hoyles, 1996).В качестве второй возможности учащиеся могут извлечь выгоду как из адаптивности цифрового теста (см. Аргумент 8), что избавит их от необходимости тратить слишком много времени на задания, которые для них слишком сложны или слишком легки, так и от обратной связи, которая может быть предоставлена ​​им. их либо на лету в целях формирования, либо после завершения теста на диагностические средства (см. аргумент 5). Что касается последнего, то Grugeon-Allys, Chenevotot-Quentin, Pilet, and Prévit (2018) приводят пример обратной связи по алгебре, а Tacoma, Drijvers и Boon (2017) представляют диагноз на университетском курсе по статистике. , основанный на дизайне и использовании так называемой модели студента.

Для разработчиков тестов цифровые среды оценки предлагают возможности для разработки многофункциональных, динамичных и интерактивных элементов. Подумайте о предметах, в которых учащиеся могут манипулировать объектами, чтобы исследовать инвариантные свойства, или могут создавать свои собственные примеры. Могут использоваться различные типы элементов. Можно разработать элементы, которые имеют несколько правильных ответов или стратегии решения. Соответствующий дизайн обратной связи и правила оценки или схемы выставления оценок (см. Аргументы 6 и 7) могут быть созданы и реализованы (Sangwin & Köcher, 2016).

Для тестировщиков , во многих случаях учитель, который поручает работу своим ученикам, среда цифрового оценивания может значительно облегчить их трудоемкое бремя за счет различных типов средств автоматической оценки (см. Аргумент 6). Во-первых, использование системы компьютерной алгебры для интерпретации числовых и алгебраических выражений и формул может позволить тонкую оценку алгебраических ответов (Sangwin, 2013). Во-вторых, логические переменные в системах динамической геометрии открывают возможности для автоматической оценки геометрических конструкций (Kovacs, Recio, & Vélez, 2017).В-третьих, использование так называемых Domain Reasoners для конкретной области математики может позволить интерпретировать и оценивать промежуточные шаги и ответы. Как покажет пример, приведенный далее в этой статье, тонкая автоматическая оценка в настоящее время становится все более и более адекватной.

Короче говоря, есть много аргументов в пользу перехода от бумажной ручки к цифровому оцениванию, и такой переход в принципе может открыть новые возможности для студентов, разработчиков тестов и учителей.Однако в следующем разделе реальность цифровой оценки математики окажется менее благоприятной, чем нам хотелось бы, и мы рассмотрим некоторые вопросы.

Выпуски

Несмотря на приведенные выше аргументы и возможности цифрового оценивания, не очевидно, что цифровое оценивание по математике является широко признанной тенденцией к высококачественному оцениванию. Продолжаются дискуссии о возможностях и подводных камнях цифровой оценки математики, и мы определили следующие основные проблемы, которые не позволяют ей добиться успеха, которого можно было бы ожидать.

Первый вопрос касается практических требований цифровой оценки с использованием технологий и с их помощью. Как мы можем обеспечить всем учащимся доступ к цифровым технологиям? Есть ли в школах компьютерные рабочие станции или они применяют правила BringYourOwnDevice? Если учащиеся приносят свое собственное устройство, как мы можем быть уверены, что устройство соответствует требуемым нормам и спецификациям, так что, например, доступ к Интернету невозможен в случае компьютеров, и эта компьютерная алгебра недоступна для случая построения графиков? калькуляторы? Как организовать экзаменационные комнаты так, чтобы студенты не могли смотреть друг другу в глаза? А как насчет безопасности, конфиденциальности, возможных взломов или атак на школьные сети? Каков сценарий выхода из строя сети? Несмотря на то, что к этим проблемам следует отнестись серьезно, мы ожидаем их решения в ближайшем будущем и считаем их выходящими за рамки данной статьи.

Вторая проблема, более связанная с математическим содержанием, касается навыков, которые необходимы учащимся для надлежащего использования технологии. Чтобы найти нули функции с помощью графического калькулятора во время исследования, например, требуется некоторое знакомство с соответствующими методами на устройстве, включая некоторое представление о синтаксисе, а также о его ограничениях: в зависимости от типа устройства и от тип функции, не все нули будут отображаться. Учащийся должен знать об ограничениях и особенностях устройства.Если в процессе обучения не учитывалась тонкая взаимосвязь между математическими знаниями и техническими навыками (ср. Инструментальный генезис, Trouche & Drijvers, 2010), можно задаться вопросом, проводится ли оценка по математике или по технологическим навыкам. Эта проблема может серьезно усомниться в достоверности теста.

Третья проблема касается ограничения среды оценки . Многие среды, используемые для оценивания с помощью технологий, предоставляют ограниченные возможности для изучения математики. Редакторы уравнений, графические инструменты, инструменты построения геометрии, статистические инструменты часто отсутствуют или доступны только в элементарной форме.Это означает, что у учащихся есть лишь ограниченные возможности для математического выражения, например, с помощью графиков и формул, переплетенных с естественным языком. Однако в среде с бумагой и ручкой они могут рисовать, писать и царапать все, что захотят; нет никаких препятствий, мешающих им показать свои математические способности. Этот тип ограничений в цифровой оценке может поставить под сомнение математическую выразительность, которую мы хотим, чтобы цифровые инструменты предлагали как в обучении, так и в оценивании (Noss & Hoyles, 1996).

Наконец, четвертая проблема касается ограничений автоматического скоринга , которые предлагают среды оценивания. Как будет показано в следующем примере, эти ограничения могут привести к созданию очень искусственных и не аутентичных предметов. Такие задания не только могут предложить странный взгляд на математику, но также могут излишне сбивать с толку учащихся, что также ставит под угрозу достоверность теста. Кроме того, у автоматизированных систем оценки могут возникнуть трудности с определением правильных дальнейших шагов после первоначальной ошибки, что было бы очень естественным поступком для человека, проводящего оценку (VanLehn, 2008).

Рисунок 2

Два задания для теста по голландскому языку для предварительных учителей математики [4]

-> См. Список цифры

Чтобы проиллюстрировать третий и четвертый вопросы, которые в основном относятся к тестированию с помощью технологий, На рис. 2 показаны два пункта голландского онлайн-теста для учителей математики до начала работы. который будет обучать 12-15-летних учеников. На левом экране длина Предусмотрены AB и AC , а косинус α равен.Задача найти k так, чтобы длина BC была равна. В качестве первого замечания отметим, что выражения для cos (α) и BC не совсем согласованы и круглые скобки вокруг слишком большой. Более важным является то, что естественным вопросом здесь было бы вычислить г. до н.э., г. до н.э. Почему этот странный объезд? Причина в том, что система не может справиться со знаками квадратного корня в окна ответов учащихся, как в этом случае. Студенты просто не могут напрямую ввести ответ в виде квадратный корень, и вместо этого предлагается ввести 90.Это ограничение по отношению к уравнению редактирование привело к тому, что разработчики тестов изменили элемент в эту искусственную форму, которая явно может озадачить кандидатов (Drijvers, Straat, & Wools, 2016).

На правом экране Рисунка 2 задача состоит в том, чтобы решить систему трех уравнений с тремя неизвестными. В качестве ответа запрашивается произведение трех решений x , y и z . Опять же, есть некоторые проблемы с представлением, такие как выделение условия, при котором z не равно 0, и окончательное уравнение не выделено курсивом.Самым поразительным аспектом проблемы является то, что требуется продукт решений. Во-первых, правильный продукт не гарантирует правильного решения системы уравнений, а во-вторых, зачем это знать? Причина этой искусственной формулировки заключается в том, что оценивающий игрок и его модуль подсчета очков неспособны справиться с набором из трех решений. Ограничение на z добавлено, чтобы избежать двух наборов решений. Опять же, именно ограничения системы заставляют разработчиков тестов отходить от того, что было бы математически естественным и логичным.

Эти примеры показывают, что проблемы, если не решены должным образом, могут привести к получению странных тестовых заданий, в которых учащиеся не имеют средств «свободно перемещаться» по своим математическим знаниям, но ограничены в условиях оценивающей среды. В таких случаях мы можем задаться вопросом, является ли цифровое оценивание математики шагом вперед к качественному и достоверному оцениванию.

На пути к дизайну и исследованиям

Центральный вопрос в этой статье — как разработать тесты с использованием цифровых технологий, которые достоверно оценивают знания учащихся и дают им возможность выражать свои мысли математически.Вышеупомянутые результаты приводят нас к выводу, что нам нужны сложные математические инструменты для построения графиков, геометрии и алгебры, которые позволят нам выйти за рамки простых задач с множественным выбором и заставить учащихся действительно «заниматься математикой» в цифровом тесте, выражать свои мысли математически, чтобы показать, произвести. Разработчикам тестов нужны средства для разработки большого количества разнообразных, интерактивных и динамических задач. В свете адаптивности мы стремимся к тому, чтобы цифровая работа студентов оценивалась автоматически с изощренностью и тонкостью, которые являются обычными при оценке человеком работы с бумагой и ручкой.В определенной степени это реализуется за счет использования систем компьютерной алгебры, логических переменных и средств рассуждения предметной области; в ближайшем будущем ожидается дальнейшее улучшение. Фактически, опыт разработки диагностических тестов в Голландии показал, что даже для относительно «легкой» математики нам нужны «жесткие» инструменты, такие как системы компьютерной алгебры и системы динамической геометрии.

Для повышения достоверности теста крайне важно, чтобы эти математические инструменты в проигрывателе оценивания были аналогичны инструментам, которые учащиеся использовали в предыдущем преподавании и обучении.Это позволит избежать артефактов тестирования, связанных с пользовательским интерфейсом этих инструментов, а также с их ограничениями и ограничениями. Когда учащиеся ознакомятся с этими инструментами, мы сможем избежать оценки их грамотности в области ИКТ, а не их математических знаний. Если учащиеся не подготовлены к использованию цифровых инструментов во время теста, валидность теста уже находится под угрозой на первом этапе цепной модели, представленной на рисунке 1.

Давайте закончим эту статью экстраполяцией этих выводов на будущие исследования и планы в отношении цифровой оценки математики.Во-первых, необходимо продолжить разработку удобных математических инструментов, которые могут быть встроены в участников оценивания. Даже если компромисс между тем, что возможно с технологической точки зрения, и тем, что желательно с точки зрения математической дидактики, всегда будет оставаться, улучшения математического разнообразия участников оценивания возможны и необходимы.

Во-вторых, нам необходимо дальнейшее улучшение автоматизированной оценки промежуточных шагов. В математическом образовании очень распространено оценивать правильные промежуточные результаты с частичной оценкой или оценивать правильные шаги после первоначальной ошибки, поэтому это должно быть включено в автоматизированную оценку.Подход с использованием аргументов предметной области является многообещающим [10]. Для адаптивных тестов автоматическая оценка является обязательным условием. Между тем мы признаем, что автоматическая оценка должна быть прозрачной для учителей и учеников. Учителя и ученики должны иметь возможность видеть работу ученика и выставление оценок, чтобы использовать формирующую ценность теста: результаты теста могут информировать учителей об их обучении и следующих шагах, которые необходимо предпринять, а учащиеся получают представление о предостережениях в своих знаниях и навыках. .

В-третьих, мы должны подумать, как можно использовать психометрические техники.Мы думаем, например, о моделях учеников, чтобы отслеживать успеваемость ученика во время сдачи теста. Данные можно регистрировать и анализировать, например, с помощью анализа кривой обучения (представлены Tacoma, Drijvers, Boon, Jeuring и Sosnovsky). Это задача — изучить, как дидактические, технические и психометрические аспекты могут быть интегрированы в цифровое оценивание.

Наконец, мир еще предстоит победить в согласовании преподавания и обучения с использованием цифровых средств и цифровой оценки.Учителя находят свой путь в обучении с использованием различных типов цифровых ресурсов, и для валидности теста очень важно, чтобы типы используемых цифровых инструментов, способы использования и их роль в процессе решения проблем во время оценивания согласовывались с преподаванием. практики в предыдущем образовании.

Цифровое оценивание математики — явление, которое будет играть все более важную роль в математическом образовании. Задача учителей, дизайнеров и исследователей — добиться успеха как с дидактики математики, так и с точки зрения теории тестирования.Вышеупомянутые идеи могут служить руководством для дальнейших действий.

страниц — Дополнительная математика

Спецификации экзаменов и образцы материалов

Спецификации экзамена (Версия 5, февраль 2021 г.)

Образец письменного экзамена 1 (Версия 4, сентябрь 2016 г.)

Образец письменного экзамена 2 (Версия 4, сентябрь 2016 г.)

Формульный лист (Версия 2, апрель 2016 г.)

Прошедшие экзамены и отчеты об экзаменах

Экзамены, относящиеся к текущему дизайну исследования

Следующие экзамены относятся к текущему Дизайн исследования математики VCE и другие учебные материалы.

2020

Экзамен по математике VCE 2020 1

Экзамен по математике VCE 2020 2

2020 Отчет об экзамене по дополнительной математике VCE 1
2020 Отчет об экзамене по дополнительной математике VCE 1

Отчет об экзамене 2 по дополнительной математике VCE 2020 г. (с изменениями, внесенными 9 июня 2021 г.)
Отчет об экзамене 2 по дополнительной математике VCE 2020 (с изменениями от 9 июня 2021 г.)

2019

Экзамен по дополнительной математике VCE 2019 1

Экзамен по математике VCE 2019 2

Отчет об экзамене по дополнительной математике VCE 2019 1

Отчет об экзамене VCE по математике 2019 2

2018

Экзамен по математике VCE 2018 1

Экзамен по дополнительной математике VCE 2018 2

Отчет об экзамене по дополнительной математике VCE 2018 1

Отчет об экзамене по дополнительному математическому образованию VCE 2018 2

2017

Экзамен по дополнительной математике VCE 2017 1

Экзамен по дополнительной математике VCE 2017 2

Отчет об экзамене 1 по дополнительной математике VCE 2017 г. (с изменениями от 11 апреля 2018 г.)

Отчет об экзамене по дополнительным математическим дисциплинам VCE 2017 2

Год	Прошлые осмотры	Акты освидетельствования
2016	Экзамен 1 Экзамен 2	Экзамен 1 Экзамен 2

Экзамены, относящиеся к предыдущим планам обучения

Студенты и учителя должны иметь в виду, что с введением нового дизайна исследования следующие прошлые экзамены не обязательно являются руководством к текущему экзамену VCE для этого. учиться.

Год	Прошлые осмотры	Акты освидетельствования
2015	Экзамен 1 Экзамен 2	Экзамен 1 Экзамен 2 (с изменениями от 10 октября 2016 г.)
2014	Экзамен 1 Экзамен 2	Экзамен 1 Экзамен 2 (с изменениями от 6 июня 2016 г.)
2013	Экзамен 1 Экзамен 2	Экзамен 1 Экзамен 2 (с изменениями от 11 октября 2016 г.)
2012	Экзамен 1 Экзамен 2	Экзамен 1 (с изменениями от 20 мая 2013 г.) Экзамен 2
2011	Экзамен 1 Экзамен 2	Экзамен 1 Экзамен 2 (с изменениями от 14 октября 2014 г.)
2010	Экзамен 1 Экзамен 2	Экзамен 1 (изменен 25 марта 2010 г.) Экзамен 2 (изменен 27 июня 2011 г.)
2009	Экзамен 1 Экзамен 2	Экзамен 1 (с изменениями от 10 мая 2010 г.) Экзамен 2 (с изменениями от 27 октября 2010 г.)
2008	Экзамен 1 Экзамен 2	Экзамен 1 Экзамен 2 (с изменениями от 15 сентября 2009 г.)
2007	Экзамен 1 Экзамен 2	Экзамен 1 (с изменениями от 3 ноября 2008 г.) Экзамен 2
2006	Экзамен 1 Экзамен 2	Экзамен 1 Экзамен 2

Прошлые экзамены становятся доступными после завершения всех вопросов, связанных с авторскими правами.Главный асессор готовит отчеты об экзаменах, в которых подводятся итоги успеваемости учащихся на прошлых экзаменах. Отчеты о письменных экзаменах содержат некоторые ответы.

Границы | Критический обзор исследований самооценки учащихся

Этот обзор исследования самооценки студентов расширяет обзор, опубликованный в качестве главы в Кембриджском справочнике отзывов об обучении (Andrade, 2018, перепечатано с разрешения). Срок первоначальной проверки был с января 2013 года по октябрь 2016 года.С тех пор по этой теме было проведено множество исследований, включая как минимум два метаанализа; отсюда и этот расширенный обзор, в котором я представляю обновленный обзор теории и исследований. Представленная здесь трактовка теории включает формулировку уточненного определения и операционализацию самооценки через призму обратной связи. Мой обзор растущего числа эмпирических исследований предлагает критическую перспективу, чтобы спровоцировать новые исследования в забытых областях.

Определение и применение самооценки учащихся

Без исключения обзоры самооценки (Sargeant, 2008; Brown, Harris, 2013; Panadero et al., 2016a) призывают к более четким определениям: что такое самооценка, а что нет? На этот вопрос на удивление сложно ответить, поскольку термин самооценка использовался для описания разнообразных действий, таких как определение счастливого или грустного лица только что рассказанной истории, оценка количества правильных ответов по математике. тест, графическое отображение результатов метания дротика, указание на понимание (или отсутствие такового) научной концепции, использование рубрики для определения сильных и слабых сторон убедительного эссе, написание рефлексивных записей в журнале и т. д.Каждый из этих видов деятельности включает в себя какую-то оценку собственного функционирования, но они настолько разные, что необходимы различия между типами самооценки. Я проведу эти различия с точки зрения целей самооценки, которые, в свою очередь, определяют ее особенности: классический анализ формы и функции.

Что такое самооценка?

Браун и Харрис (2013) определили самооценку в контексте K-16 как «описательный и оценочный акт, выполняемый учащимся в отношении его или ее собственной работы и академических способностей» (стр.368). Панадеро и др. (2016a) определили его как «широкий спектр механизмов и методов, с помощью которых учащиеся описывают (т. Е. Оценивают) и, возможно, приписывают заслуги или ценность (т. Е. Оценивают) качества своих собственных учебных процессов и продуктов» (стр. 804) . Обращаясь к врачам, Epstein et al. (2008) определили «параллельную самооценку» как «постоянный самоконтроль от момента к моменту» (стр. 5). Самоконтроль «относится к способности замечать наши собственные действия, любопытству к изучению последствий этих действий и готовности использовать эти наблюдения для улучшения поведения и мышления в будущем» (стр.5). Взятые вместе, эти определения включают самооценку своих способностей, процессов и продуктов — все, кроме кухонной раковины. Эта очень широкая концепция может показаться громоздкой, но она работает, потому что каждый объект оценки — компетентность, процесс и продукт — подвержен влиянию обратной связи с самим собой.

Однако в каждом из этих определений отсутствует цель самооценки. Их авторы могут справедливо указать, что цель подразумевается, но формальное определение требует, чтобы мы прояснили ее: почему мы просим студентов самооценку? Я давно считал, что самооценка — это обратная связь (Andrade, 2010), и что цель обратной связи — информировать о корректировках процессов и продуктов, которые углубляют обучение и повышают производительность; следовательно, целью самооценки является получение обратной связи, которая способствует обучению и повышению производительности.Эта ориентированная на обучение цель самооценки подразумевает, что она должна быть формирующей: если нет возможности для корректировки и исправления, самооценка почти бессмысленна.

Зачем нужна самооценка?

Ясность цели самооценки позволяет нам интерпретировать то, что в противном случае могло бы показаться противоречивым в результатах исследования, которое дало смешанные результаты с точки зрения как точности самооценки учащихся, так и их влияния на обучение и / или успеваемость.Я считаю, что источник разногласий можно проследить в различных способах проведения самооценки, например в том, является ли она итоговой или формирующей. Этот вопрос будет снова рассмотрен в обзоре текущих исследований, который следует за этим обзором. А пока рассмотрим исследование точности и обоснованности итоговой самооценки в педагогическом образовании, проведенное Tejeiro et al. (2012), которые показали, что оценки студентов, выставленные самими студентами, как правило, выше, чем оценки, выставленные профессорами. Все 122 студента в исследовании выставили себе оценку в конце курса, но половине студентов сказали, что их самостоятельно выставленная оценка будет засчитываться в 5% от их итоговой оценки.В обеих группах самооценки студентов были выше, чем оценки, выставленные профессорами, особенно для студентов с «худшими результатами» (стр. 791) и тех, для которых самооценка учитывалась в итоговой оценке. В группе, которой сказали, что их самооценки будут учитываться при их окончательной оценке, не было обнаружено никакой связи между оценками профессора и студентов. Tejeiro et al. пришел к выводу, что, хотя оценки студентов и преподавателей, как правило, очень похожи, когда самооценка не учитывалась при подсчете выпускных оценок, переоценка резко увеличивалась, когда самооценка студентов учитывалась.Интервью со студентами, которые сами выставили весьма несовпадающие оценки, показали (как вы могли догадаться), что они были мотивированы желанием получить как можно более высокие оценки.

Исследования, подобные Tejeiro et al. (2012) интересны с точки зрения информации, которую они предоставляют о взаимосвязи между последовательностью и честностью, но цель самооценки, помимо решения интересных вопросов исследования, неясна. Нет никакой обратной связи. Это также верно и для другого примера исследования итоговой самооценки компетентности, в ходе которого ученики начальной школы проходили тест по языку повествования, а затем их просили самостоятельно оценить, «как вы справились с созданием рассказов сегодня», указав на одно из пяти изображений, от «очень счастливого лица» (оценка пять) до «очень грустного лица» (оценка одного) (Kaderavek et al., 2004. с. 37). Сообщалось о обычных результатах: дети старшего возраста и хорошие рассказчики были более точными, чем дети младшего возраста и плохие рассказчики, а мужчины чаще переоценивали свои способности.

Типичное клиническое исследование точности самооценки, это исследование основывается на определении и практическом применении самооценки, не имеющей никакой ценности с точки зрения обратной связи с инструкциями. Если бы этих детей попросили оценить свои рассказы, а затем пересмотреть или, что еще лучше, если бы они оценили свои рассказы в соответствии с четкими, приемлемыми с точки зрения развития критериями перед пересмотром, значимость их самооценок с точки зрения обратной связи с обучением резко возросла бы.Я предполагаю, что их точность тоже. Напротив, исследования формирующей самооценки показывают, что, когда самооценка ставится перед целью обучения, самооценка студентов относительно согласуется с оценками внешних оценщиков, включая профессоров (Lopez and Kossack, 2007; Barney et al., 2012; Leach, 2012), учителя (Bol et al., 2012; Chang et al., 2012, 2013), исследователи (Panadero, Romero, 2014; Fitzpatrick, Schulz, 2016) и медицинские эксперты ( Хокинс и др., 2012).

Я твердо привержен сохранению формирующей самооценки. Однако Гэвин Браун (личное сообщение, апрель 2011 г.) напомнил мне, что итоговая самооценка существует, и мы не можем ее игнорировать; любое определение самооценки должно признавать и различать формирующую и итоговую формы самооценки. Таким образом, таксономия в Таблице 1, которая изображает самооценку как служащую формирующим и / или суммативным целям, и фокусируется на компетенции, процессах и / или продуктах.

Таблица 1 .Таксономия самооценки.

К счастью, формирующий взгляд на самооценку, похоже, укрепляется в различных образовательных контекстах. Например, Сарджант (2008) отметил, что все семь авторов в специальном выпуске журнала « Journal of Continuing Education in the Health Professions » «концептуализируют самооценку в рамках формирующей, образовательной перспективы и рассматривают ее как деятельность, которая опирается на оба аспекта. внешние и внутренние данные, стандарты и ресурсы для информирования и принятия решений о своей деятельности »(стр.1). Сарджент также подчеркивает, что самооценка должна основываться на оценочных критериях: «Множественные внешние источники могут и должны давать информацию для самооценки, возможно, наиболее важные из них — стандарты эффективности» (стр. 1). Теперь мы говорим о самооценке как , которая требует операционализации практики самооценки. Давайте исследуем каждый объект самооценки (компетенцию, процессы и / или продукты), обращая внимание на то, что оценивается и почему.

Что такое самооценка?

Мониторинг и самооценка.Исследования SRL ясно показали, что самогенерируемая обратная связь о подходе к обучению связана с академической успеваемостью (Zimmerman and Schunk, 2011). Самооценка продуктов , таких как статьи и презентации, легче всего защищать как обратную связь, особенно когда эти самооценки основаны на явных, актуальных оценочных критериях и сопровождаются возможностями для повторного изучения и / или пересмотра (Andrade , 2010).

Включение самооценки компетенции в это определение немного сложнее.Я не решился включить его из-за риска незаметно подкрасться к глобальной оценке своих общих способностей, самооценки и самооценки («Я достаточно хорош, я достаточно умен, и я упорно продолжал это делать, такие люди, как я», Franken, 1992), которые, по-видимому, не имеют отношения к обсуждению обратной связи в контексте обучения. Исследования глобальной самооценки или самовосприятия популярны в литературе по медицинскому образованию, но даже там ученые начали сомневаться в их полезности с точки зрения влияния на обучение и профессиональный рост (например,g., см. Sargeant et al., 2008). Ева и Регер (2008), похоже, согласны в следующем отрывке, который излагает этот случай таким образом, что он достоин длинной цитаты:

Самооценка часто (неявно или иначе) концептуализируется как личное, неуправляемое размышление о производительности с целью создания индивидуально полученной сводной информации о собственном уровне знаний, навыков и понимания в определенной области. Например, такая концептуализация может быть единственной разумной основой для исследований, которые соответствуют тому, что Colliver et al.(2005) описал как «угадай свою оценку» модель исследования самооценки, результаты которой составляют основу для повторяющегося вывода о том, что самооценка в целом плохая. Эта неуправляемая, внутренне генерируемая конструкция самооценки резко контрастирует с моделью, предложенной Боудом (1999), который утверждал, что фраза «самооценка» не должна подразумевать изолированную или индивидуалистическую деятельность; обычно в нем должны участвовать сверстники, учителя и другие источники информации.Представляется, что концептуализация самооценки, изложенная в описании Боуда, включает в себя процесс, посредством которого человек берет на себя личную ответственность за то, чтобы смотреть вовне, явно запрашивая обратную связь и информацию из внешних источников, а затем использует эти созданные извне источники оценочных данных для прямого улучшения производительности. . В этой конструкции самооценка — это скорее педагогическая стратегия, чем способность судить самому; это привычка, которую нужно приобрести и реализовать, а не способность, которой нужно овладеть (стр.15).

Как и в контексте школьного образования до 16 лет, самооценка приобретает не меньшую или большую ценность с педагогической точки зрения, чем с оценкой (Silver et al., 2008; Brown and Harris, 2014). В конце, однако, я решил, что самооценка своей компетентности для успешного изучения определенной концепции или выполнения определенной задачи (что очень похоже на самоэффективность — подробнее об этом позже) может быть полезной обратной связью, поскольку она может информировать решения о как действовать, например, сколько времени нужно потратить на обучение игре на флейте, или нужно ли обращаться за помощью в изучении шагов джиттербага.Однако важное предостережение заключается в том, что самооценка компетентности полезна только в том случае, если учащиеся имеют возможность что-то сделать со своей предполагаемой низкой компетентностью — то есть, это служит целям формирующей обратной связи для учащегося.

Как проводить самооценку?

Панадеро и др. (2016a) обобщили пять очень разных таксономий самооценки и призвали к разработке комплексной типологии, которая учитывала бы, среди прочего, ее цель, наличие или отсутствие критериев и метод.В ответ я предлагаю таксономию, изображенную в таблице 1, которая фокусируется на , что, (компетенция, процесс или продукт), , почему, (формирующее или суммативное), и , как, (методы, включая они включают стандарты (например, критерии) самооценки. Коллекция примеров методов в таблице неисчерпаема.

Я поместил методы в Таблицу 1, где, как мне кажется, они принадлежат, но многие из них могут быть помещены более чем в одну ячейку. Возьмем, к примеру, самоэффективность , которая по сути является самооценкой своей компетентности для успешного выполнения конкретной задачи (Bandura, 1997).Суммативные суждения о самоэффективности, безусловно, возможны, но они кажутся глупыми — в чем смысл с точки зрения обучения? Формирующие суждения о самоэффективности, с другой стороны, могут дать информацию о следующих шагах в обучении и развитии навыков. Есть основания полагать, что мониторинг и корректировка собственной эффективности (например, путем постановки целей или приписывания успеха усилиям) могут быть продуктивными (Zimmerman, 2000), поэтому я поместил самоэффективность в формирующий ряд.

Важно подчеркнуть, что самоэффективность в большей или меньшей степени зависит от конкретной задачи (Bandura, 1997).Эта таксономия не включает общие, целостные оценки своих способностей, например: «Я хорошо разбираюсь в математике». Глобальная оценка компетентности не дает рычагов воздействия с точки зрения обратной связи, которые предоставляются оценками компетентности для конкретных задач, то есть самоэффективности. Ева и Регер (2008) представили наглядный пример: «Мы подозреваем, что большинству людей предлагается открыть словарь в результате встречи со словом, значение которого они не уверены в значении, а не из-за более широкой оценки того, что их словарный запас можно улучшить. » (п.16). Исключение глобальных оценок себя перекликается с исследованиями, которые ясно показывают, что обратная связь, сфокусированная на аспектах задачи (например, «Я не решил большинство задач алгебры»), более эффективна, чем обратная связь, которая фокусируется на самом себе (например, «Я плохо разбираюсь в математике») (Клугер и ДеНиси, 1996; Двек, 2006; Хэтти и Тимперли, 2007). Следовательно, глобальные самооценки способностей или компетенций не представлены в Таблице 1.

Другой подход к самооценке студентов, который можно разместить в нескольких ячейках, — это светофор .Термин светофор относится к просьбе учащихся использовать зеленые, желтые или красные предметы (или большие пальцы вверх, в сторону или вниз — подойдет что угодно), чтобы указать, думают ли они, что они хорошо, частично или плохо понимают (Black et al. др., 2003). Было бы целесообразно, чтобы светофоры появлялись в нескольких местах в таблице 1, в зависимости от того, как они используются. Светофоры кажутся наиболее эффективными в поддержке размышлений учащихся о том, насколько хорошо они понимают концепцию или овладели навыком, что соответствует первоначальному замыслу их создателей, поэтому их относят к категории формирующих самооценок своего обучения, что звучит как метапознание.

Фактически, некоторые из методов, включенных в Таблицу 1, взяты из исследований метапознания, в том числе самоконтроль , такой как проверка понимания прочитанного, и самотестирование , например, проверка своей успеваемости по тестовым заданиям. Эти последние два метода были исключены из некоторых таксономий самооценки (например, Boud and Brew, 1995), поскольку они не вовлекают студентов в явное рассмотрение соответствующих стандартов или критериев. Однако новые концепции самооценки основаны на теориях саморегуляции и совместной регуляции обучения (Andrade and Brookhart, 2016), которые включают самомониторинг процессов обучения с четкими стандартами и без них.

Тем не менее, мое исследование отдает предпочтение самооценке в отношении стандартов (Andrade and Boulay, 2003; Andrade and Du, 2007; Andrade et al., 2008, 2009, 2010), как и соответствующие исследования Панадеро и его коллег (см. Ниже ). Я привлекал студентов к самооценке рассказов, эссе или математических задач в соответствии с критериями рубрик или контрольных списков с критериями. Например, в двух исследованиях изучалась взаимосвязь между оценками учащихся начальной или средней школы за письменное задание и процессом, в ходе которого они читали образец статьи, совместно создавали критерии, самооценку первых черновиков с рубрикой и пересматривали (Андраде и другие., 2008, 2010). Самооценка была тщательно продумана: учащихся просили подчеркнуть ключевые фразы в рубрике цветными карандашами (например, подчеркнуть синим цветом «четко выражено мнение»), затем подчеркнуть или обвести в своих черновиках свидетельства того, что они выполнили сформулированный стандарт. по фразе (например, его или ее мнение) тем же синим карандашом. Если учащиеся обнаруживали, что они не выполнили стандарт, их просили написать напоминание о внесении улучшений при написании окончательных черновиков.Этот процесс был соблюден для каждого критерия рубрики. Наблюдалось основное влияние на баллы по каждому критерию самооценки в рубрике, что позволяет предположить, что управляемая самооценка в соответствии с совместно созданными критериями помогла студентам более эффективно писать.

Панадеро и его коллеги также провели квазиэкспериментальные и экспериментальные исследования самооценки на основе стандартов, используя рубрики или списки критериев оценки, которые представлены в форме вопросов (Panadero et al., 2012, 2013, 2014; Панадеро и Ромеро, 2014). Панадеро называет список критериев оценки сценарием , потому что его работа основана на исследованиях строительных лесов (например, Kollar et al., 2006): я называю его контрольным списком , потому что это термин, используемый в контексте оценивания в классе. В любом случае, список предоставляет стандарты для задачи. Вот сценарий письменного резюме того, что Panadero et al. (2014) использовался со студентами колледжа на уроке психологии:

• Передает ли мое резюме основную идею текста? Это в начале моего резюме?

• Приведены ли важные идеи в моем резюме?

• Выбрал ли я основные идеи из текста, чтобы выразить их в моем резюме?

• Задумывался ли я о цели резюме? Какая у меня цель?

В совокупности результаты упомянутых выше исследований показывают, что учащиеся, которые участвовали в самооценке с использованием сценариев или рубрик, были более саморегулируемыми, что измерялось с помощью анкет-самоотчетов и / или протоколов мышления вслух, чем учащиеся в сравнении. или контрольные группы.Величина эффекта была от очень маленькой до умеренной (η ² = 0,06–0,42) и статистически значимой. Возможно, наиболее интересным является одно исследование (Panadero and Romero, 2014), которое продемонстрировало связь между деятельностью по самооценке по рубрикам и всеми тремя фазами SRL; предусмотрительность, производительность и размышления.

Несомненно, есть много других методов самооценки, которые можно включить в Таблицу 1, а также интересные разговоры о том, какой метод, где и почему применяется.А пока я предлагаю таксономию в Таблице 1 как способ определить и операционализировать самооценку в учебном контексте и как основу для следующего обзора текущих исследований по этому вопросу.

Обзор текущих исследований самооценки

Доступно несколько недавних обзоров самооценки (Brown, Harris, 2013; Brown et al., 2015; Panadero et al., 2017), поэтому я не буду здесь обобщать все исследования. Вместо этого я решил взглянуть на поле с высоты птичьего полета, чтобы сообщить о том, что было достаточно исследовано и что еще предстоит сделать.В качестве отправной точки я использовал списки литературы из обзоров, а также другие соответствующие источники. Чтобы обновить список источников, я провел два новых поиска: первый — в базе данных ERIC, а второй — в ERIC и PsychINFO. Оба запроса включали два поисковых слова: «самооценка» ИЛИ «самооценка». Параметры расширенного поиска имели четыре разделителя: (1) рецензируемые, (2) январь 2013 г. — октябрь 2016 г., а затем октябрь 2016 г. — март 2019 г., (3) английский язык и (4) полнотекстовый поиск. Поскольку основное внимание уделялось образовательным контекстам K-20, источники были исключены, если они касались дошкольного образования или профессионального развития.

Первый поиск дал 347 результатов; второй 1,163. Были исключены исследования, не связанные с обратной связью с инструкциями, такие как исследования, ограниченные самооценкой эффективности до или после прохождения теста, предположениями о том, был ли дан правильный ответ на элемент теста, и оценками того, сколько задач можно было выполнить в определенном количестве. времени. Хотя некоторые из исключенных исследований можно было бы рассматривать как полезные исследования самомониторинга, как группа они казались слишком не связанными с теориями самогенерируемой обратной связи, чтобы подходить для этого обзора.Семьдесят шесть исследований были отобраны для включения в Таблицу S1 (Дополнительные материалы), которая также содержит несколько исследований, опубликованных до 2013 года, которые не были включены в ключевые обзоры, а также исследования, запрошенные непосредственно у авторов.

Таблица S1 в дополнительных материалах содержит полный список исследований, включенных в этот обзор, сгруппированных по фокусам или темам исследования, а также краткие описания каждого из них. Столбец «тип» в таблице S1 (дополнительные материалы) указывает, было ли исследование сосредоточено на формирующей или итоговой самооценке.Это различие часто было трудно провести из-за недостатка информации. Например, Memis and Seven (2015) формулируют свое исследование с точки зрения формирующей оценки и отмечают, что цель самооценки, проводимой учениками шестого класса, состоит в том, чтобы «помочь учащимся улучшить свои [научные] отчеты» (стр. 39). ), но они не указывают, как была проведена самооценка, и было ли предоставлено время студентам для проверки своих отчетов на основе их суждений или поддержки при внесении исправлений. Было бы наиболее полезно пояснить процесс самооценки в разделах о процедурах опубликованных исследований.

На рис. 1 графически представлено количество исследований по четырем наиболее распространенным тематическим категориям, указанным в таблице: достижения, последовательность, восприятие учащимися и SRL. Из рисунка видно, что количество исследований по самооценке растет, и эта тема остается самой популярной. Из 76 исследований, представленных в таблице в приложении, 44 были проверками соответствия самооценок учащихся другим суждениям (например, баллам за тест или оценкам учителя). Двадцать пять исследований изучали взаимосвязь между самооценкой и достижениями.Пятнадцать исследовали восприятие учащимися самооценки. Двенадцать исследований были посвящены связи между самооценкой и саморегулируемым обучением. Одно из них исследовало самоэффективность, а два качественных исследования задокументировали психические процессы, участвующие в самооценке. Сумма ( n = 99) списка тем исследования больше 76, потому что несколько исследований имели несколько фокусов. В оставшейся части этого обзора я исследую каждую тему по очереди.

Рисунок 1 . Темы самооценки, 2013–2018 гг.

Консистенция

Таблица S1 (дополнительный материал) показывает, что большая часть недавних исследований самооценки исследовала точность или, точнее, последовательность самооценок студентов. Термин «согласованность » более уместен в контексте класса, поскольку качество самооценок учащихся часто определяется путем сравнения их с оценками их учителей и последующим построением корреляций. Принимая во внимание доказательства ненадежности оценок учителей (Фальчиков, 2005), предположение о том, что оценки учителей точны, может быть необоснованным (Leach, 2012; Brown et al., 2015). Оценки студенческой работы, выполненной исследователями, также вызывают подозрение, если нет доказательств обоснованности и надежности выводов, сделанных исследователями относительно студенческой работы. Следовательно, в большинстве исследований самооценки в классе следует использовать термин согласованность , который относится к степени согласованности между оценками студентов и экспертов-оценщиков, избегая более чистого и строгого термина точность , если это не так. примерка.

В своем обзоре Браун и Харрис (2013) сообщили, что корреляция между самооценкой студентов и другими показателями, как правило, бывает от слабой до сильно положительной, в диапазоне от до ≈ 0.От 20 до 0,80, при этом несколько исследований сообщают о корреляции> 0,60. Но их обзор включал результаты исследований любой самооценки школьной работы, в том числе суммативную самооценку / выставление оценок, прогнозы относительно правильности ответов по тестовым заданиям и формирующую самооценку на основе критериев, комбинацию методов, которая делает корреляции, о которых они сообщили, трудно интерпретировать. Качественно различные формы самооценки, особенно суммативные и формирующие, нельзя объединить, не запуская важные аспекты самооценки как обратную связь.

Принимая во внимание мою озабоченность по поводу объединения исследований суммативного и формирующего оценивания, вы можете ожидать призыв к исследованию согласованности, которое проведет различие между ними. Я не буду звонить так по трем причинам. Во-первых, у нас достаточно исследований по этому вопросу, включая 22 исследования в таблице S1 (дополнительные материалы), которые были опубликованы после обзора Брауна и Харриса (2013). Опираясь только на исследования, включенные в Таблицу S1 (Дополнительные материалы), мы можем с уверенностью сказать, что итоговая самооценка обычно несовместима с внешними суждениями (Baxter, Norman, 2011; De Grez et al., 2012; Admiraal et al., 2015), причем мужчины склонны к завышению, а женщины — к занижению (Nowell, Alston, 2007; Marks et al., 2018). Есть исключения (Alaoutinen, 2012; Lopez-Pastor et al., 2012), а также неоднозначные результаты, когда ученики согласны в отношении одних аспектов своего обучения, но не других (Blanch-Hartigan, 2011; Harding and Hbaci, 2015; Nguyen и Фостер, 2018). Мы также можем сказать, что более старшие, более компетентные в учебе учащиеся, как правило, более последовательны (Hacker et al., 2000; Lew et al., 2010; Алаутинен, 2012; Гиллори и Бланксон, 2017; Батлер, 2018; Нагель и Линдси, 2018). Есть свидетельства того, что согласованность можно улучшить с помощью опыта (Lopez and Kossack, 2007; Yilmaz, 2017; Nagel and Lindsey, 2018), использования руководств (Bol et al., 2012), обратной связи (Thawabieh, 2017) и стандартов. (Baars et al., 2014), возможно, в виде рубрик (Panadero, Romero, 2014). Моделирование и обратная связь также помогают (Labuhn et al., 2010; Miller and Geraci, 2011; Hawkins et al., 2012; Kostons et al., 2012).

Типичный результат исследования согласованности итоговой самооценки можно найти в строке 59, которая суммирует исследование Tejeiro et al. (2012) обсуждалось ранее: самооценки студентов были выше, чем оценки, выставленные профессорами, особенно для студентов с более низкими результатами, и не было обнаружено никакой связи между оценками профессоров и студентов в группе, в которой самооценка учитывалась в последняя отметка. Учащиеся не глупы: если они знают, что могут повлиять на свою итоговую оценку и что их суждения носят обобщающий характер, а не предназначены для обоснования пересмотра и улучшения, они будут мотивированы к завышению своей самооценки.Я не думаю, что нам нужны дополнительные исследования, чтобы продемонстрировать это явление.

Вторая причина, по которой я не призываю к дополнительным исследованиям согласованности, заключается в том, что многие из них кажутся несколько неуместными. Это может быть связано с тем, что интерес к точности коренится в клинических исследованиях калибровки, которые преследуют совсем другие цели. Точность калибровки — это «степень согласия между истинным и самооцененным выполнением задания учащимися. Точно откалиброванная производительность задач учащихся равна их самооценке выполнения задач »(Wollenschläger et al., 2016). В исследовании калибровки участников часто просят предсказать или зафиксировать правильность своих ответов на вопросы теста. Я предостерегаю от обобщения клинических экспериментов на аутентичный контекст классной комнаты, потому что мрачная картина нашего человеческого потенциала самооценки была нарисована калибровочными исследователями до того, как участников исследования были эффективно обучены точному прогнозированию или предоставлены инструменты, необходимые для быть точным или мотивированным на это. Исследователи калибровки, конечно, знают это, и они провели исследования, направленные на повышение точности, с некоторым успехом (например,г., Бол и др., 2012). Исследования формирующей самооценки также показывают, что последовательность возрастает, когда ей преподают и поддерживают многие способы, которыми необходимо обучать и поддерживать любые другие навыки (Lopez and Kossack, 2007; Labuhn et al., 2010; Chang et al., 2012 , 2013; Hawkins et al., 2012; Panadero, Romero, 2014; Lin-Siegler et al., 2015; Fitzpatrick, Schulz, 2016).

Даже клинические психологические исследования, которые выходят за рамки калибровки, чтобы изучить связи между точностью мониторинга и последующим поведением исследования, плохо переносятся на оценочные исследования в классе.После неоднократных заявлений о том, что, например, низкая точность самооценки приводит к низкой точности выбора задач и «неоптимальным результатам обучения» (Raaijmakers et al., 2019, p. 1), я углубился в процитированные исследования и обнаружил два ограничения. . Во-первых, задачи, которыми занимаются участники исследования, не соответствуют действительности. Типичное задание включает изучение «пар слов (например, железная дорога — мать) с последующим отложенным суждением об обучении (JOL), в котором учащиеся предсказывают шансы запомнить пару … После выполнения JOL вся пара была представлена ​​для повторного изучения. в течение 4 с [ sic ], и после того, как все пары были повторно изучены, был проведен критерий парно-ассоциированного воспоминания »(Dunlosky and Rawson, 2012, p.272). Хотя запоминание пар слов может иметь важное значение в некоторых классах, небезопасно предполагать, что результаты подобных исследований могут предсказать поведение учащихся после основанной на критериях самооценки их понимания сложных текстов, длинных сочинений или решений. к многоступенчатым математическим задачам.

Второе ограничение исследований, подобных типичному, описанному выше, является более серьезным: участникам подобных исследований не разрешается регулировать свое собственное обучение, которым экспериментально манипулирует компьютерная программа.Это стало неожиданностью, поскольку многие утверждения касались плохого выбора учащимися учебы, но им редко позволяли делать фактический выбор. Например, Данлоски и Роусон (2012) разрешили участникам «использовать мониторинг для эффективного управления обучением», запрограммировав компьютер таким образом, чтобы «участник должен был оценить свое вспоминание определения полностью верным в трех разных испытаниях и один раз. они сочли его полностью правильным в третьем испытании, определение этого конкретного ключевого термина было исключено [компьютерной программой] из дальнейшей практики »(стр.272). Авторы отмечают, что этот дизайн исследования является улучшением дизайна, который не требовал от всех участников использования одного и того же алгоритма регулирования, но он не отражает типы решений, которые учащиеся принимают в классе или при выполнении домашних заданий. Фактически, большое количество исследований показывает, что учащиеся могут сделать правильный выбор , если они самостоятельно определяют темп изучения материалов, которые предстоит изучить, а затем выделяют время для изучения каждого элемента (Bjork et al., 2013, стр. 425). ):

В типичном эксперименте ученики сначала изучают все предметы в темпе, который задает экспериментатор (например,ж., изучить 60 парных единомышленников по 3 секунды каждый), который знакомит учащихся с заданиями; после этого этапа ознакомления учащиеся либо выбирают, какие элементы они хотят повторно изучить (например, все элементы представлены в виде массива, а учащиеся выбирают, какие из них следует повторно изучить), либо / или задают темп повторного изучения каждого элемента. Широко использовалось несколько зависимых показателей, например, как долго изучается каждый элемент, выбран ли элемент для повторного изучения и в каком порядке элементы выбираются для повторного изучения. Литература по этим аспектам саморегулируемых исследований обширна (для полного обзора см. Dunlosky and Ariel, 2011 и Son and Metcalfe, 2000), но данные в значительной степени согласуются с несколькими основными выводами.Во-первых, если у учащихся есть возможность попрактиковаться в извлечении перед повторным изучением элементов, они почти всегда выбирают повторное исследование неизученных элементов и отбрасывают ранее извлеченные элементы из повторного исследования (Metcalfe and Kornell, 2005). Во-вторых, при изучении отдельных предметов, отобранных для повторного изучения, студенты обычно тратят больше времени на изучение предметов, которые труднее усвоить, а не меньше. Такая стратегия согласуется с моделью самостоятельного обучения с сокращением несоответствий (которая гласит, что люди продолжают изучать элемент до тех пор, пока не достигнут мастерства), хотя некоторые ключевые изменения этой модели необходимы для учета всех данных.Например, учащиеся могут не продолжать обучение, пока не достигнут некоторого статического критерия мастерства, но вместо этого они могут продолжать обучение до тех пор, пока не поймут, что они больше не достигают прогресса.

Я предлагаю, чтобы это исследование, которое предполагает, что неструктурированные, неизмеримые, неформальные самооценки учащихся, как правило, приводят к правильному выбору задач, лучше согласовано с исследованиями самооценки в классе. Тем не менее, даже это сравнение неадекватно, потому что участников исследования не учили сравнивать свою успеваемость с критериями мастерства, как это часто делается при самооценке в классе.

Третья и последняя причина, по которой я не считаю, что нам нужны дополнительные исследования согласованности, заключается в том, что я считаю, что это отвлечение от истинных целей самооценки. Многие, если не большинство статей о точности самооценки основаны на предположении, что точность необходима для того, чтобы самооценка была полезной, особенно с точки зрения последующего изучения и пересмотра поведения. Хотя кажется очевидным, что точные оценки их успеваемости положительно влияют на выбор студентами стратегии обучения, которая должна привести к повышению успеваемости, я не видел соответствующих исследований, которые проверяли бы эти предположения.Некоторые утверждают, что неточные оценки обучения приводят к выбору неподходящих учебных заданий (Kostons et al., 2012), но они ссылаются на исследования, которые не подтверждают их утверждение. Например, Kostons et al. цитировать исследования, в которых основное внимание уделяется эффективности вмешательств SRL, но не рассматриваются ни точность оценок участников обучения, ни связь этих оценок с выбором следующих шагов. Результаты других исследований подтверждают мой скептицизм. Возьмем, к примеру, два соответствующих исследования калибровки.Один предположил, что производительность и суждения о производительности мало влияют на последующее поведение при подготовке к тесту (Hacker et al., 2000), а другой показал, что участники исследования следовали своим прогнозам производительности в той же степени, независимо от точности мониторинга (van Loon et al., 2000). др., 2014).

Ева и Регер (2008) считают, что:

Исследовательские вопросы в форме «Насколько хорошо различные практикующие специалисты проводят самооценку?» «Как мы можем улучшить самооценку?» или «Как мы можем измерить навыки самооценки?» следует считать несуществующими и исключить из программы исследований [потому что] по этим вопросам были проведены сотни исследований, и ответы на них: «Плохо», «Вы не можете» и «Не беспокойтесь» (стр.18).

Почти согласен. Исследование, которое могло бы изменить мое мнение о важности точности самооценки, было бы исследованием, выходящим за рамки попытки повысить точность только ради точности, вместо этого исследуя поведение точных и неточных самооценок при повторном обучении / пересмотре: студенты, чьи самооценки соответствуют действительным и надежным суждениям экспертов-оценщиков (отсюда я использую термин точность ), принимают более правильные решения о том, что им нужно делать, чтобы углубить свое обучение и улучшить свою работу? Я признаю, что здесь содержится призыв к исследованиям, связанным с последовательностью: мне бы хотелось увидеть качественное исследование взаимосвязи между точностью формирующей самооценки и последующим изучением и поведением студентов, а также их обучением.Например, было бы весьма желательно провести исследование, в котором внимательно изучаются изменения в письменной форме, сделанные точными и неточными самооценками, и полученные результаты с точки зрения качества их написания.

Таблица S1 (дополнительный материал) указывает на то, что к 2018 году исследователи начали публиковать исследования, которые более прямо рассматривают предполагаемую связь между самооценкой и последующим обучающим поведением, а также важные вопросы о процессах, в которых учащиеся участвуют в процессе самооценки (Ян и Браун , 2017).Во-первых, исследование Nugteren et al. (Строка 19 в таблице S1 (дополнительный материал) 2018 г.), спрашивали: «Как неточные [итоговые] самооценки влияют на выбор задач?» (стр. 368) и применил продуманную исследовательскую схему исследования. Результаты показали, что большинство из 15 студентов в их выборке переоценили свою успеваемость и сделали неточный выбор учебных заданий. Nugteren et al. рекомендовали помогать учащимся проводить более точные самооценки, но я думаю, что более интересный вывод связан с тем, почему учащиеся выбирали задания, которые были слишком сложными или слишком легкими, учитывая их предыдущую успеваемость: они основывали выбор большинства заданий на интересе к содержанию конкретного предметы (а не общий контент, который необходимо изучить), а также редко учитываемые сложность задачи и уровень поддержки.Например, во время работы над заданиями по генетике студенты сообщали, что выбирали задания, потому что они были забавными или интересными, а не потому, что они устраняли выявленные ими недостатки в своем понимании генетики. Nugteren et al. предложили, чтобы учащиеся получили пользу от инструкций по выбору заданий. Я поддерживаю это предложение: вместо того, чтобы направлять наши усилия на точность для улучшения последующего выбора задач, давайте просто научим студентов использовать имеющуюся информацию, среди прочего, для выбора следующих лучших шагов.

Батлер (2018, строка 76 в таблице S1 (Дополнительные материалы)) провел как минимум два исследования процессов реагирования учащихся на вопросы самооценки и того, как они пришли к своим суждениям. Сравнивая общие, деконтекстуализированные элементы с конкретными задачами, контекстуализированными элементами (которые она называет заданиями после задания ), она пришла к двум неудивительным выводам: конкретные задания «в целом показали более высокую корреляцию с выполнением задания», а учащиеся старшего возраста «появились. быть более консервативными в своих суждениях по сравнению с более молодыми коллегами »(стр.249). Вклад исследования — это подробная информация о том, как студентов сформировали свои суждения. Например, качественный анализ данных Батлера показал, что, когда их просили дать самооценку с точки зрения расплывчатых или неконкретных вопросов, дети часто «контекстуализировали описания, основываясь на своем собственном опыте, целях и ожиданиях» (стр. 257). на текущей задаче и расположенные элементы в контексте конкретной задачи. Возможно, в результате корреляция между самооценкой после выполнения задачи и выполнением задачи в целом была выше, чем для общей самооценки.

Батлер (2018) отмечает, что ее исследование обогащает наше эмпирическое понимание процессов, посредством которых дети реагируют на самооценку. Это очень перспективное направление для отрасли. Подобные исследования обработки во время формирующей самооценки различных типов задач в контексте класса, вероятно, позволят значительно продвинуться в нашем понимании того, как и почему самооценка влияет на обучение и успеваемость.

Восприятие учащихся

Пятнадцать исследований, перечисленных в Таблице S1 (Дополнительные материалы), были посвящены восприятию учащимися самооценки.Исследования детей показывают, что они, как правило, неискушенно понимают его цели (Harris, Brown, 2013; Bourke, 2016), что может привести к поверхностной реализации связанных процессов. Напротив, результаты исследований, проведенных в условиях высшего образования, показали, что студенты колледжей и университетов понимают функцию самооценки (Ratminingsih et al., 2018) и в целом считают ее полезной для руководства оценкой и пересмотром (Micán and Medina, 2017), понимание того, как брать на себя ответственность за обучение (Lopez and Kossack, 2007; Bourke, 2014; Ndoye, 2017), побуждающее их мыслить более критически и глубоко (van Helvoort, 2012; Siow, 2015), применение вновь обретенных навыков (Murakami и другие., 2012), а также стимулирование саморегулируемого обучения, направляя их на постановку целей, планирование, самоконтроль и размышления (Wang, 2017).

Неудивительно, что положительное восприятие самооценки обычно формировалось учащимися, которые активно использовали формирующий тип, например, путем разработки собственных критериев для эффективного ответа на самооценку (Bourke, 2014) или использования рубрики или контрольного списка для направлять свои оценки, а затем пересматривать свою работу (Huang and Gui, 2015; Wang, 2017). Более ранние исследования показали, что отношение детей к самооценке может стать отрицательным, если оно носит суммативный характер (Ross et al., 1998). Однако взрослые учащиеся сообщают, что даже итоговая самооценка помогает им стать более критичными по отношению к собственному и чужому письму на протяжении всего курса и в последующих курсах (van Helvoort, 2012).

Достижение

Двадцать пять исследований в таблице S1 (дополнительные материалы) изучали связь между самооценкой и достижениями, включая два метаанализа. Двадцать из 25 явно использовали формирующий тип. Все без исключения эти 20 исследований плюс два метаанализа (Graham et al., 2015; Sanchez et al., 2017) продемонстрировали положительную связь между самооценкой и обучением. Метаанализ, проведенный Грэмом и его коллегами, который включал 10 исследований, дал средневзвешенный размер эффекта 0,62 на качество письма. Sanchez et al. метаанализ показал, что, хотя 12 из 44 размеров эффекта были отрицательными, в среднем «студенты, которые участвовали в самооценке, показали лучшие результаты ( г, = 0,34) на последующих тестах, чем студенты, которые этого не сделали» (стр.1049).

Все, кроме двух, неметааналитические исследования достижений в Таблице S1 (Дополнительные материалы) были квазиэкспериментальными или экспериментальными, предоставляя относительно строгие доказательства того, что их группы лечения превзошли свои группы сравнения или контрольные группы во всем, от письма до дротика. -метание, картографирование, разговорный английский и экзамены по самым разным дисциплинам. Один эксперимент по суммативной самооценке (Miller and Geraci, 2011), напротив, не привел к улучшению результатов экзаменов, в то время как другой эксперимент (Raaijmakers et al., 2017).

Было бы легко обобщить и заявить, что на вопрос о влиянии самооценки на обучение был дан ответ, но остаются без ответа вопросы о ключевых компонентах эффективной самооценки, особенно о социально-эмоциональных компонентах, связанных с властью и доверием. (Андраде и Браун, 2016). Однако тенденции довольно ясны: оказывается, что формирующие формы самооценки могут способствовать развитию знаний и навыков. Это неудивительно, учитывая, что он включает в себя многие из процессов, которые, как известно, поддерживают обучение, включая практику, обратную связь, пересмотр и особенно интеллектуально требовательную работу по вынесению сложных суждений, основанных на критериях (Panadero et al., 2014). Боуд (1995a, b) предсказал эту тенденцию, когда отметил, что многие процессы самооценки подрывают обучение, стремясь к суждению, тем самым не вовлекая учащихся в стандарты или критерии их работы.

Саморегулируемое обучение

Связь между самооценкой и обучением также объяснялась с точки зрения саморегулирования (Андраде, 2010; Панадеро и Алонсо-Тапиа, 2013; Андраде и Брукхарт, 2016, 2019; Панадеро и др., 2016b). Саморегулируемое обучение (SRL) происходит, когда учащиеся ставят цели, а затем отслеживают и управляют своими мыслями, чувствами и действиями для достижения этих целей.SRL от умеренной до высокой коррелирует с достижениями (Zimmerman and Schunk, 2011). Исследования показывают, что формирующая оценка может потенциально влиять на SRL (Nicol and Macfarlane-Dick, 2006). 12 исследований в таблице S1 (дополнительные материалы), посвященных SRL, демонстрируют недавний рост интереса к взаимосвязи между самооценкой и SRL.

Концептуальные и практические совпадения между этими двумя областями во многом совпадают. Фактически, Браун и Харрис (2014) рекомендуют, чтобы самооценка учащихся больше не рассматривалась как оценка, а как важная компетенция для саморегулирования.Батлер и Винн (1995) представили роль самогенерируемой обратной связи в саморегуляции много лет назад:

[Для] любой саморегулируемой деятельности обратная связь является неотъемлемым катализатором. По мере того как учащиеся отслеживают свое участие в выполнении задач, в процессе мониторинга генерируется внутренняя обратная связь. Эта обратная связь описывает природу результатов и качества когнитивных процессов, которые привели к этим состояниям (стр. 245).

Результаты и процессы, на которые ссылаются Батлер и Винн, во многом совпадают с теми же продуктами , и , процессами , о которых я упоминал ранее в определении самооценки и в таблице 1.

В целом исследования и практика, связанные с самооценкой, как правило, сосредоточены на оценке результатов обучения студентов, в то время как стипендии по саморегулируемому обучению охватывают как процессы, так и продукты. Практическая направленность большей части исследований самооценки означает, что они могут догонять, с точки зрения развития теории, литературу SRL, которая основана на экспериментальных парадигмах когнитивной психологии (de Bruin and van Gog, 2012 ), в то время как исследования самооценки впереди с точки зрения реализации (Э.Панадеро, личное сообщение, 21 октября 2016 г.). Одним из основных исключений является работа, проделанная по разработке саморегулируемой стратегии (Glaser and Brunstein, 2007; Harris et al., 2008), которая успешно интегрировала исследование SRL с классными практиками, включая самооценку, чтобы научить студентов письму со специальными навыками. потребности.

Никол и Макфарлейн-Дик (2006) четко заявили о потенциале практик самооценки для поддержки саморегулируемого обучения:

Для систематического развития способности учащегося к саморегулированию учителям необходимо создавать более структурированные возможности для самоконтроля и оценки продвижения к целям.Задания на самооценку являются эффективным способом достижения этой цели, равно как и действия, побуждающие к размышлениям о прогрессе в учебе (стр. 207).

Исследования SRL в Таблице S1 (Дополнительный материал) предоставляют обнадеживающие результаты относительно потенциальной роли самооценки в продвижении достижений, саморегулируемого обучения в целом и метапознания и стратегий обучения, связанных с выбором задач, в частности. Исследования также представляют собой решение «методологических и теоретических проблем, связанных с переносом метакогнитивных исследований в реальный мир с использованием содержательных учебных материалов» (Кориат, 2012, стр.296).

Будущие направления исследований

Я согласен с утверждением (Ян и Браун, 2017) о том, что «с педагогической точки зрения преимущества самооценки могут исходить от активного участия в процессе обучения, а не от того, чтобы быть« достоверным »или совпадающим с реальностью, потому что студенты рефлексия и метакогнитивный мониторинг приводят к улучшению обучения »(стр. 1248). В будущих исследованиях следует уделять меньше внимания точности / непротиворечивости / достоверности и больше — точным механизмам самооценки (Butler, 2018).

Важным аспектом исследования самооценки, который явно не представлен в Таблице S1 (Дополнительные материалы), является практика или педагогика: при каких условиях самооценка работает лучше всего и как на эти условия влияет контекст? К счастью, исследования, перечисленные в таблице, а также другие (см. Особенно Andrade and Valtcheva, 2009; Nielsen, 2014; Panadero et al., 2016a), указывают на ответ. Но у нас все еще есть вопросы о том, как лучше всего сформировать эффективную формирующую самооценку.Одна из областей исследования связана с характеристиками оцениваемой задачи и стандартами или критериями, используемыми учащимися во время самооценки.

Влияние типов задач и стандартов или критериев

Тип оцениваемой задачи или компетентности, по-видимому, имеет значение (например, Dolosic, 2018, Nguyen and Foster, 2018), как и критерии (Yilmaz, 2017), но у нас еще нет полного понимания того, как и почему. Есть некоторые свидетельства того, что важно, чтобы критерии, используемые для самооценки, были конкретными, ориентированными на конкретную задачу (Butler, 2018) и градуированными.Например, Fastre et al. (2010) выявили связь между самооценкой в ​​соответствии с конкретными критериями задачи и выполнением задачи: в квазиэкспериментальном исследовании 39 начинающих студентов профессионального образования, изучающих уход за стомой, они сравнивали конкретные критерии, ориентированные на конкретную задачу («критерии, основанные на производительности. »), Такие как« Представляется пациенту »и« Сверяется с медицинской картой для получения подробной информации, касающейся стомы »до более расплывчатых« критериев, основанных на компетентности », таких как« Проявляет интерес, активно слушает, проявляет сочувствие к пациенту »и« Является ли дискретный с деликатными темами.«Группа критериев, основанных на производительности, превзошла группу, основанную на компетенциях, в тестах на выполнение задач, предположительно потому, что« критерии, основанные на производительности, упрощают определение уровней производительности, обеспечивая пошаговый процесс повышения производительности »(стр. 530).

Это открытие перекликается с результатами исследования саморегулируемого обучения, проведенного Китсантасом и Циммерманом (2006), которые утверждали, что «детализированные стандарты могут иметь два ключевых преимущества: они могут позволить учащимся быть более чувствительными к небольшим изменениям в навыках и». вносить более подходящие изменения в стратегии обучения »(стр.203). В ходе своего исследования 70 студентов колледжа научились метать дротики в цель. Целью исследования было изучить роль графического представления результатов самооценки и стандартов самооценки в обучении двигательным навыкам. Студенты, которым были предоставлены окончательные стандарты самооценки, превзошли «тех, кому были предоставлены абсолютные стандарты или отсутствовали стандарты (контроль) как в двигательных навыках, так и в мотивационных убеждениях (например, в самоэффективности, атрибуции и самоудовлетворении)» (стр. 201).Китсантас и Циммерман предположили, что установление высоких абсолютных стандартов ограничит чувствительность учащегося к небольшим улучшениям в функционировании. Эта гипотеза подтверждается выводом о том, что студенты, которые устанавливают абсолютные стандарты, сообщают о значительно меньшей осведомленности об успеваемости (и реже попадают в яблочко), чем студенты, которые устанавливают выпускные стандарты. «Корреляция между самооценкой и результатами метания дротика была чрезвычайно высокой ( r = 0,94)» (стр.210). Информативным было бы исследование в классе по конкретным дифференцированным критериям самооценки.

Когнитивные и аффективные механизмы самооценки

Есть много дополнительных вопросов о педагогике, таких как долгожданное исследование, упомянутое выше, о взаимосвязи между точностью формирующей самооценки, последующим учебным поведением студентов и их обучением. Также существует потребность в исследовании того, как помочь учителям отводить учащимся центральную роль в их обучении, создавая пространство для самооценки (например,g., см. Hawe and Parr, 2014), а также сложную динамику власти, связанную с этим (Tan, 2004, 2009; Taras, 2008; Leach, 2012). Однако существует еще более острая необходимость в исследовании внутренних механизмов, с которыми сталкиваются студенты, участвующие в оценке своего собственного обучения. Мы с Анжелой Луи называем этот следующим черным ящиком (Луи, 2017).

Black and Wiliam (1998) использовали термин черный ящик , чтобы подчеркнуть тот факт, что то, что происходило в большинстве классов, было в значительной степени неизвестно: все, что мы знали, это то, что некоторые входные данные (например,g., учителя, ресурсы, стандарты и требования), и за этим последуют определенные результаты (например, более знающие и компетентные учащиеся, приемлемые уровни достижений). Но что, спросили они, происходит внутри, и какие новые входы дадут лучший результат? Обзор Блэка и Вилиама породил большое количество исследований по формирующему оцениванию, некоторые, но не все из которых свидетельствуют о положительной связи с академической успеваемостью (Bennett, 2011; Kingston and Nash, 2011).Чтобы лучше понять, почему и как использование формирующего оценивания в целом и самооценки в частности связано с улучшением академической успеваемости в одних случаях, но не в других, нам необходимо исследование, которое рассматривает следующий черный ящик: когнитивные и аффективные механизмы студенты, которые участвуют в процессах оценивания (Луи, 2017).

Теоретически роль внутренних механизмов обсуждалась, но еще не полностью протестирована. Крукс (1988) утверждал, что влияние оценивания зависит от интерпретации студентами задач и результатов, а Батлер и Винн (1995) предположили, что как когнитивные, так и аффективные процессы играют роль в определении того, как обратная связь интернализируется и используется для самооценки. регулировать обучение.Были разработаны и другие теоретические основы внутренних процессов получения обратной связи и реагирования на нее (например, Nicol and Macfarlane-Dick, 2006; Draper, 2009; Andrade, 2013; Lipnevich et al., 2016). Тем не менее, Шут (2008) отметила в своем обзоре литературы по формирующей обратной связи, что «несмотря на обилие исследований по этой теме, конкретные механизмы, связывающие обратную связь с обучением, все еще в основном неясны, с очень немногими (если вообще есть) общими выводами» ( стр.156). Эта область созрела для исследований.

Заключение

Самооценка — это акт мониторинга процессов и продуктов с целью внесения изменений, которые углубляют обучение и повышают производительность. Несмотря на то, что это может быть обобщение, данные, представленные в этом обзоре, убедительно свидетельствуют о том, что самооценка является наиболее полезной как с точки зрения достижений, так и с точки зрения саморегулируемого обучения, когда она используется формирующе и поддерживается обучением.

Пока не ясно, почему и как работает самооценка. Те из вас, кто любит исследовать феномены, которые до безумия трудно измерить, будут рады услышать, что когнитивные и аффективные механизмы самооценки — это следующий черный ящик.Изучение способов, которыми учащиеся думают и чувствуют, взаимодействия между их мыслями и чувствами и их контекстом, а также значения для педагогики внесут большой вклад в нашу область.

Авторские взносы

Автор подтверждает, что является единственным соавтором данной работы, и одобрил ее к публикации.

Заявление о конфликте интересов

Автор заявляет, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Дополнительные материалы

Дополнительные материалы к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/feduc.2019.00087/full#supplementary-material

Сноски

Список литературы

Адмираал В., Хьюисман Б. и Пилли О. (2015). Оценка в массовых открытых онлайн-курсах. Электрон. J. Электронное обучение , 13, 207–216.

Google Scholar

Алаоутинен, С. (2012). Оценка влияния стиля обучения и опыта учащихся на точность самооценки. Comput. Sci. Educ. 22, 175–198. DOI: 10.1080 / 08993408.2012.692924

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Аль-Равахи, Н. М., и Аль-Балуши, С. М. (2015). Влияние написания рефлексивного научного журнала на саморегулируемые стратегии обучения студентов. Внутр. J. Environ. Sci. Educ. 10, 367–379. DOI: 10.12973 / ijese.2015.250a

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Андраде, Х. (2010). «Студенты как окончательный источник формирующего оценивания: академическая самооценка и саморегуляция обучения», в Справочнике по формативному оцениванию , ред. Х.Андраде и Дж. Сизек (Нью-Йорк, Нью-Йорк: Рутледж, 90–105.

)

Андраде, Х. (2013). «Оценка в классе в контексте теории обучения и исследований», в Справочник по исследованиям в классе Sage , изд. Дж. Х. Макмиллан (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Sage), 17–34. DOI: 10.4135 / 9781452218649.n2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Андраде, Х. (2018). «Обратная связь в контексте самооценки», в Cambridge Handbook of Instructional Feedback , ред.Липневич и Дж. Смит (Кембридж: издательство Кембриджского университета), 376–408.

PubMed Аннотация

Андраде, Х., Боулай, Б. (2003). Роль самооценки по рубрикам в обучении письму. J. Educ. Res. 97, 21–34. DOI: 10.1080 / 00220670309596625

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Андраде, Х., Брукхарт, С. (2019). Классная оценка как совместное регулирование обучения. Assessm. Educ. Принципы Политики Практ. DOI: 10.1080 / 0969594X.2019.1571992

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Андраде, Х., Брукхарт, С. М. (2016). «Роль классной оценки в поддержке саморегулируемого обучения», в Assessment for Learning: Meeting the Challenge of Implementation , eds D. Laveault and L. Allal (Heidelberg: Springer), 293–309. DOI: 10.1007 / 978-3-319-39211-0_17

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Андраде, Х., Ду, Ю. (2007).Ответы учащихся на самооценку, основанную на критериях. Оценить. Evalu. Высокий. Educ. 32, 159–181. DOI: 10.1080 / 02602930600801928

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Андраде, Х., Ду, Й., и Мичек, К. (2010). Самооценка по рубрикам и написание учащихся средних классов. Оценить. Educ. 17, 199–214. DOI: 10.1080 / 09695941003696172

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Андраде, Х., Ду, Й. и Ван, X. (2008).Тестирование рубрик: влияние модели, выработки критериев и самооценки на основе рубрик на письменную речь учеников начальной школы. Educ. Измер. 27, 3–13. DOI: 10.1111 / j.1745-3992.2008.00118.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Андраде, Х., Валчева, А. (2009). Содействие обучению и достижениям посредством самооценки. Теория Практ. 48, 12–19. DOI: 10.1080 / 00405840802577544

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Андраде, Х., Ван, X., Ду, Y., и Акави, Р. (2009). Самооценка и самооценка с указанием рубрик. J. Educ. Res. 102, 287–302. DOI: 10.3200 / JOER.102.4.287-302

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Андраде, Х. Л., и Браун, Г. Т. Л. (2016). «Самооценка учащихся в классе», в Справочнике по человеческим и социальным условиям в оценке , ред. Г. Т. Л. Браун и Л. Р. Харрис (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Routledge), 319–334.

PubMed Аннотация | Google Scholar

Баарс, М., Винк, С., Ван Гог, Т., де Брюин, А., и Паас, Ф. (2014). Влияние самооценки обучения и использования стандартов оценивания на ретроспективный и перспективный мониторинг решения проблем. ЖЖ. Инструк. 33, 92–107. DOI: 10.1016 / j.learninstruc.2014.04.004

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бальдерас И. и Куамаци П. М. (2018). Самостоятельная коррекция и коррекция сверстников для улучшения письменных навыков студентов колледжа. Профиль. 20, 179–194. DOI: 10.15446 / профиль.v20n2.67095

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бандура, А. (1997). Самоэффективность: осуществление контроля . Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Фриман.

Барни С., Хурум М., Петерсен К., Унтеркальмштайнер М. и Джабангве Р. (2012). Улучшение учащихся с помощью самооценки на основе критериев и устной обратной связи. IEEE Transac. Educ. 55, 319–325. DOI: 10.1109 / TE.2011.2172981

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бакстер, П., и Норман, Г. (2011). Самооценка или самообман? Отсутствие связи между самооценкой студентов-медсестер и успеваемостью. J. Adv. Nurs. 67, 2406–2413. DOI: 10.1111 / j.1365-2648.2011.05658.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бирджанди, П., и Хадиди Тамджид, Н. (2012). Роль самооценки, оценки сверстниками и учителей в продвижении письменных навыков учащихся иранского английского языка как иностранного. Оценить. Evalu. Высокий. Educ. 37, 513–533.DOI: 10.1080 / 02602938.2010.549204

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бьорк, Р. А., Данлоски, Дж., И Корнелл, Н. (2013). Саморегулируемое обучение: убеждения, методы и иллюзии. Annu. Rev. Psychol. 64, 417–444. DOI: 10.1146 / annurev-psycho-113011-143823

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Блэк П., Харрисон К., Ли К., Маршалл Б. и Вильям Д. (2003). Оценка для обучения: применение на практике .Berkshire: Open University Press.

Google Scholar

Блэк П. и Вильям Д. (1998). Внутри черного ящика: повышение стандартов посредством оценивания в классе. Дельта Фи Каппан 80, 139–144; 146–148.

Бол, Л., Хакер, Д. Дж., Уолк, К. К., и Наннери, Дж. А. (2012). Влияние индивидуальных или групповых рекомендаций на точность калибровки и успеваемость школьников-биологов. Contemp. Educ. Psychol. 37, 280–287. DOI: 10.1016 / j.cedpsych.2012.02.004

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Boud, D. (1995a). Осуществление самооценки учащихся, 2-е изд. Австралийская столичная территория: Общество исследований и развития высшего образования Австралии.

Google Scholar

Boud, D. (1995b). Улучшение обучения посредством самооценки. Лондон: Коган Пейдж.

Google Scholar

Boud, D. (1999). Как избежать ловушек: поиск передовой практики в использовании самооценки и рефлексии на профессиональных курсах. Soc. Work Educ. 18, 121–132. DOI: 10.1080 / 026154790131

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Боуд Д. и Брю А. (1995). Разработка типологии практик самооценки учащихся. Res. Dev. Высокий. Educ. 18, 130–135.

Google Scholar

Бурк Р. (2014). Самооценка по профессиональным программам в высших учебных заведениях. Учить. Высокий. Educ. 19, 908–918. DOI: 10.1080 / 13562517.2014.934353

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бурк Р.(2016). Освобождение учащегося через самооценку. Cambridge J. Educ. 46, 97–111. DOI: 10.1080 / 0305764X.2015.1015963

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Браун Г., Андраде Х. и Чен Ф. (2015). Точность самооценки студентов: направления и предостережения для исследования. Оценить. Educ. 22, 444–457. DOI: 10.1080 / 0969594X.2014.996523

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Браун, Г. Т., и Харрис, Л. Р. (2013).«Самооценка учащихся», в Справочнике по исследованиям в области оценки в классе Sage , изд. Дж. Х. Макмиллан (Лос-Анджелес, Калифорния: Sage), 367–393. DOI: 10.4135 / 9781452218649.n21

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Браун, Г. Т. Л., и Харрис, Л. Р. (2014). Будущее самооценки в аудиторной практике: переосмысление самооценки как основной компетенции. Frontline Learn. Res. 3, 22–30. DOI: 10.14786 / flr.v2i1.24

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Батлер, Д.Л. и Винн П. Х. (1995). Обратная связь и саморегулируемое обучение: теоретический синтез. Rev. Educ. Res. 65, 245–281. DOI: 10.3102 / 00346543065003245

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Батлер Ю. Г. (2018). «Процессы и обоснование ответов молодых людей на вопросы самооценки: примеры общих навыков и пятибалльных форматов типа Лайкерта», в Полезная оценка и оценка в языковом образовании , ред. J. Davis et al. (Вашингтон, округ Колумбия: издательство Джорджтаунского университета), 21–39.DOI: 10.2307 / j.ctvvngrq.5

CrossRef Полный текст

Chang, C.-C., Liang, C., and Chen, Y.-H. (2013). Является ли самооценка учащегося надежной и действительной в среде веб-портфолио для старшеклассников? Comput. Educ. 60, 325–334. DOI: 10.1016 / j.compedu.2012.05.012

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Chang, C.-C., Tseng, K.-H., and Lou, S.-J. (2012). Сравнительный анализ последовательности и различий между оценкой учителей, самооценкой учащихся и оценкой сверстников в среде оценки портфолио на основе Интернета для старшеклассников. Comput. Educ. 58, 303–320. DOI: 10.1016 / j.compedu.2011.08.005

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Колливер Дж., Ферхульст С. и Бэрроуз Х. (2005). Самооценка в медицинской практике: еще одна проблема традиционной исследовательской парадигмы. Учить. Учиться. Med. 17, 200–201. DOI: 10.1207 / s15328015tlm1703_1

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Крукс, Т. Дж. (1988). Влияние практики оценивания в классе на учащихся. Rev. Educ. Res. 58, 438–481. DOI: 10.3102 / 00346543058004438

CrossRef Полный текст | Google Scholar

де Брюин, А. Б. Х., и Ван Гог, Т. (2012). Улучшение самоконтроля и саморегуляции: от когнитивной психологии в классе , Learn. Инструктировать. 22, 245–252. DOI: 10.1016 / j.learninstruc.2012.01.003

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Де Грез, Л., Валке, М., Рузен, И. (2012). Насколько эффективны самооценка и коллегиальная оценка навыков устной презентации по сравнению с оценкой учителей? Активное обучение.Высокий. Educ. 13, 129–142. DOI: 10.1177 / 1469787412441284

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Долошич, Х. (2018). Экзамен самооценки и взаимосвязанных аспектов чтения на втором языке. Читать. Иностранный язык. 30, 189–208.

Google Scholar

Дрейпер, С. В. (2009). Что на самом деле регулируют учащиеся, когда им дают обратную связь? Br. J. Educ. Technol. 40, 306–315. DOI: 10.1111 / j.1467-8535.2008.00930.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Данлоски, Дж., и Ариэль, Р. (2011). «Саморегулируемое обучение и распределение учебного времени», in Psychology of Learning and Motivation , Vol. 54 изд Б. Росс (Кембридж, Массачусетс: Academic Press), 103–140. DOI: 10.1016 / B978-0-12-385527-5.00004-8

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Данлоски, Дж., И Роусон, К. А. (2012). Чрезмерная самоуверенность ведет к неуспеваемости: неточные самооценки подрывают обучение и удержание учащихся. ЖЖ. Instr. 22, 271–280.DOI: 10.1016 / j.learninstruc.2011.08.003

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Двек, К. (2006). Мышление: новая психология успеха. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Рэндом Хаус.

Эпштейн Р. М., Сигель Д. Дж. И Зильберман Дж. (2008). Самоконтроль в клинической практике: проблема для преподавателей-медиков. J. Contin. Educ. Проф. Здравоохранения 28, 5–13. DOI: 10.1002 / chp.149

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ева, К.В., и Регер, Г. (2008). «Я никогда не буду играть в профессиональный футбол» и другие заблуждения самооценки. J. Contin. Educ. Health Prof. 28, 14–19. DOI: 10.1002 / chp.150

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фальчиков, Н. (2005). Улучшение оценивания посредством вовлечения студентов: практические решения для содействия обучению в системе высшего и дальнейшего образования . Лондон: Рутледж Фалмер.

Google Scholar

Фастре, Г. М. Дж., Ван дер Клинк, М.Р., Слуйсманс, Д., и ван Мерриенбоер, Дж. Дж. Г. (2012). Привлечение внимания учащихся к соответствующим критериям оценки: влияние на навыки самооценки и успеваемость. J. Voc. Educ. Тренироваться. 64, 185–198. DOI: 10.1080 / 13636820.2011.630537

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фастре, Г. М. Дж., Ван дер Клинк, М. Р. и ван Мерриенбоер, Дж. Дж. Г. (2010). Влияние критериев оценки на основе успеваемости на успеваемость и навыки самооценки учащихся. Adv. Health Sci. Educ. 15, 517–532. DOI: 10.1007 / s10459-009-9215-x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фитцпатрик Б. и Шульц Х. (2016). «Обучение молодых студентов критической самооценке», доклад , представленный на Ежегодном собрании Американской ассоциации исследований в области образования (Вашингтон, округ Колумбия).

Франкен А.С. (1992). Я достаточно хорош, я достаточно умен, и все, люди вроде меня! Ежедневные утверждения Стюарта Смолли.Нью-Йорк, Нью-Йорк: Делл.

Глейзер, К., Брунштейн, Дж. К. (2007). Улучшение навыков сочинения учеников четвертого класса: эффекты обучения стратегии и процедур саморегулирования. J. Educ. Psychol. 99, 297–310. DOI: 10.1037 / 0022-0663.99.2.297

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гонида, Э. Н., и Леондари, А. (2011). Модели мотивации подростков с предвзятыми и точными убеждениями в самоэффективности. Внутр. J. Educ. Res. 50, 209–220.DOI: 10.1016 / j.ijer.2011.08.002

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Грэм, С., Хеберт, М., и Харрис, К. Р. (2015). Формирующее оценивание и письмо. Элем. Sch. J. 115, 523–547. DOI: 10.1086 / 681947

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гиллори, Дж. Дж., И Бланксон, А. Н. (2017). Использование недавно приобретенных знаний для самооценки понимания в классе. Sch. Учат. Учиться. Psychol. 3, 77–89. DOI: 10.1037 / stl0000079

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хакер, Д.Дж., Бол, Л., Хорган, Д. Д., и Раков, Э. А. (2000). Прогнозирование и выполнение тестов в контексте учебной аудитории. J. Educ. Psychol. 92, 160–170. DOI: 10.1037 / 0022-0663.92.1.160

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Harding, J. L., and Hbaci, I. (2015). Оценка опыта преподавания математики учителями до начала работы с разных точек зрения. Univ. J. Educ. Res. 3, 382–389. DOI: 10.13189 / ujer.2015.030605

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Харрис, К.Р., Грэм, С., Мейсон, Л. Х., и Фридлендер, Б. (2008). Эффективные стратегии письма для всех учащихся . Балтимор, Мэриленд: Брукс.

Google Scholar

Харрис, Л. Р., и Браун, Г. Т. Л. (2013). Возможности и препятствия, которые следует учитывать при использовании взаимной оценки и самооценки для улучшения обучения учащихся: примеры из практики преподавателей. Учить. Учат. Educ. 36, 101–111. DOI: 10.1016 / j.tate.2013.07.008

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хаве, Э., и Парр, Дж. (2014). Оценка для обучения в письменном классе: незавершенное осознание. Curr. J. 25, 210–237. DOI: 10.1080 / 09585176.2013.862172

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хокинс, С. К., Осборн, А., Скофилд, С. Дж., Пурнарас, Д. Дж., И Честер, Дж. Ф. (2012). Повышение точности самооценки практических клинических навыков с помощью видео обратной связи: важность включения контрольных показателей. Med. Учат. 34, 279–284. DOI: 10.3109 / 0142159X.2012.658897

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хуанг Ю. и Гуй М. (2015). Формулировка ожиданий учителей выше: влияние рубрик на самооценку и разговорные способности учащихся китайского EFL. J. Educ. Тренироваться. Stud. 3, 126–132. DOI: 10.11114 / jets.v3i3.753

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кадеравек, Дж. Н., Гиллам, Р. Б., Украинец, Т. А., Джастис, Л. М., и Айзенберг, С. Н. (2004).Самооценка устного повествования детьми школьного возраста. Commun. Disord. Q. 26, 37–48. DOI: 10.1177 / 15257401040260010401

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Карнилович, В. (2012). Сравнение самооценки и оценки репетитора студентов-психологов. Soc. Behav. Человек. 40, 591–604. DOI: 10.2224 / sbp.2012.40.4.591

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кеверески, Л. (2017). (Само) оценка знаний студентов высших учебных заведений Македонии. Res. Педаг. 7, 69–75. DOI: 10.17810 / 2015.49

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кингстон, Н. М., Нэш, Б. (2011). Формирующая оценка: метаанализ и призыв к исследованиям. Educ. Измер. 30, 28–37. DOI: 10.1111 / j.1745-3992.2011.00220.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Китсантас А. и Циммерман Б. Дж. (2006). Повышение саморегуляции практики: влияние графиков и стандартов самооценки. Metacogn. Учиться. 1, 201–212. DOI: 10.1007 / s11409-006-9000-7

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Клугер, А.Н., ДеНиси, А. (1996). Влияние вмешательств с обратной связью на производительность: исторический обзор, метаанализ и предварительная теория вмешательства с обратной связью. Psychol. Бык. 119, 254–284. DOI: 10.1037 / 0033-2909.119.2.254

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Коллар И., Фишер Ф. и Гессе Ф.(2006). Скрипты совместной работы: концептуальный анализ. Educ. Psychol. Ред. 18, 159–185. DOI: 10.1007 / s10648-006-9007-2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Коловелонис А., Гаудас М. и Дермитзаки И. (2012). Калибровка результатов учащихся в задании на ведение баскетбола в начальной школе физического воспитания. Внутр. Электрон. J. Elem. Educ. 4, 507–517.

Кориат А. (2012). Взаимосвязь между мониторингом, регулированием и производительностью. ЖЖ. Instru. 22, 296–298. DOI: 10.1016 / j.learninstruc.2012.01.002

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Костонс Д., Ван Гог Т. и Паас Ф. (2012). Тренировка навыков самооценки и выбора задач: когнитивный подход к улучшению саморегулируемого обучения. ЖЖ. Инструк. 22, 121–132. DOI: 10.1016 / j.learninstruc.2011.08.004

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лабун А.С., Циммерман Б.Дж., Хассельхорн М.(2010). Повышение саморегуляции и успеваемости учащихся по математике: влияние обратной связи и стандартов самооценки Metacogn. Учиться. 5, 173–194. DOI: 10.1007 / s11409-010-9056-2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лич, Л. (2012). Необязательная самооценка: некоторые противоречия и дилеммы. Оценить. Evalu. Высокий. Educ. 37, 137–147. DOI: 10.1080 / 02602938.2010.515013

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лью, М.Д. Н., Алвис, В. А. М., Шмидт, Х. Г. (2010). Точность самооценки студентов и их убеждений в ее полезности. Оценить. Evalu. Высокий. Educ. 35, 135–156. DOI: 10.1080 / 02602930802687737

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лин-Сиглер, X., Шенфилд, Д., и Элдер, А. Д. (2015). Инструкция на контрастном регистре может улучшить самооценку письма. Educ. Technol. Res. Dev. 63, 517–537. DOI: 10.1007 / s11423-015-9390-9

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Липневич, А.А., Берг, Д. А. Г., и Смит, Дж. К. (2016). «К модели реакции учащихся на обратную связь», в Справочник по человеческим и социальным условиям при оценке , ред. Г. Т. Л. Браун и Л. Р. Харрис (Нью-Йорк, Нью-Йорк: Рутледж), 169–185.

Google Scholar

Лопес, Р., Коссак, С. (2007). Последствия частого использования самооценки в университетских курсах. Внутр. J. Learn. 14, 203–216. DOI: 10.18848 / 1447-9494 / CGP / v14i04 / 45277

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лопес-Пастор, В.М., Фернандес-Бальбоа, Ж.-М., Сантос Пастор, М. Л., и Аранда, А. Ф. (2012). Самостоятельная оценка студентов, оценка профессоров и итоговая оценка по трем университетским программам: анализ надежности, диапазоны и тенденции разницы оценок. Оценить. Evalu. Высокий. Educ. 37, 453–464. DOI: 10.1080 / 02602938.2010.545868

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Луи, А. (2017). Достоверность ответов на опрос с обратной связью: введение в действие и измерение когнитивных и эмоциональных ответов студентов на отзывы учителей (докторская диссертация).Университет Олбани — SUNY: Олбани, штат Нью-Йорк.

Marks, M. B., Haug, J. C., and Hu, H. (2018). Изучение бизнес-стажировок в бакалавриате: отличаются ли супервизоры от самооценки? J. Educ. Автобус. 93, 33–45. DOI: 10.1080 / 08832323.2017.1414025

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мемис, Э. К., и Севен, С. (2015). Влияние подхода SWH и самооценки на обучение шестиклассников и сохранение единицы электроэнергии. Внутр.J. Prog. Educ. 11, 32–49.

Google Scholar

Меткалф, Дж., И Корнелл, Н. (2005). Модель распределения учебного времени в области проксимального обучения. J. Mem. Язык. 52, 463–477. DOI: 10.1016 / j.jml.2004.12.001

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Meusen-Beekman, K. D., Joosten-ten Brinke, D., and Boshuizen, H. P.A. (2016). Эффекты формирующих оценок для развития саморегуляции среди шестиклассников: результаты рандомизированного контролируемого вмешательства. Шпилька. Educ. Evalu. 51, 126–136. DOI: 10.1016 / j.stueduc.2016.10.008

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Микан, Д. А., и Медина, К. Л. (2017). Увеличение словарного запаса за счет самооценки в контексте преподавания английского языка. Оценить. Evalu. Высокий. Educ. 42, 398–414. DOI: 10.1080 / 02602938.2015.1118433

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Миллер Т. М. и Герачи Л. (2011). Обучение метапознанию в классе: влияние стимулов и обратной связи на прогнозы на экзаменах. Metacogn. Учиться. 6, 303–314. DOI: 10.1007 / s11409-011-9083-7

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мураками К., Валвона К. и Броуди Д. (2012). Превращение апатии в активность на уроках устного общения: регулярная самооценка и оценка коллег в программе TBLT. Система 40, 407–420. DOI: 10.1016 / j.system.2012.07.003

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Нагель, М., и Линдси, Б. (2018). Использование классных кликеров для поддержки улучшенной самооценки по вводной химии. J. College Sci. Учат. 47, 72–79.

Google Scholar

Ндойе, А. (2017). Сверстник / самооценка и обучение студентов. Внутр. J. Teach. Учиться. Высокий. Educ. 29, 255–269.

Google Scholar

Нгуен, Т., и Фостер, К. А. (2018). Примечание к исследованию — многократная оценка курса и результаты обучения студентов по курсу MSW. J. Soc. Work Educ. 54, 715–723. DOI: 10.1080 / 10437797.2018.1474151

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Никол, Д., и Макфарлейн-Дик, Д. (2006). Формирующее оценивание и саморегулируемое обучение: модель и семь принципов хорошей практики обратной связи. Шпилька. Высокий. Educ. 31, 199–218. DOI: 10.1080 / 03075070600572090

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Нильсен, К. (2014), Методы самооценки в письменной инструкции: концептуальная основа, успешные практики и основные стратегии. J. Res. Читать. 37, 1–16. DOI: 10.1111 / j.1467-9817.2012.01533.x.

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Новелл, К., и Алстон, Р. М. (2007). Я думал, что получил пятёрку! Чрезмерная самоуверенность в учебной программе по экономике. J. Econ. Educ. 38, 131–142. DOI: 10.3200 / JECE.38.2.131-142

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Нугтерен, М. Л., Яродзка, Х., Кестер, Л., и Ван Мерриенбоер, Дж. Дж. Г. (2018). Саморегуляция учащихся средней школы: самооценки неточны и недостаточно используются при выборе учебных заданий. Instruc. Sci. 46, 357–381. DOI: 10.1007 / s11251-018-9448-2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Панадеро, Э., и Алонсо-Тапиа, Дж. (2013). Самооценка: теоретические и практические коннотации. Когда это происходит, как это усваивается и что делать, чтобы развить его у наших студентов. Электрон. J. Res. Educ. Psychol. 11, 551–576. DOI: 10.14204 / ejrep.30.12200

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Панадеро Э., Алонсо-Тапиа Дж. И Уэртас Дж. А. (2012). Влияние рубрик и сценариев самооценки на саморегуляцию, обучение и самоэффективность в среднем образовании. ЖЖ.Индивидуальный. Отличаются. 22, 806–813. DOI: 10.1016 / j.lindif.2012.04.007

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Панадеро Э., Алонсо-Тапиа Дж. И Уэртас Дж. А. (2014). Рубрики против сценариев самооценки: влияние на саморегуляцию и успеваемость студентов-первокурсников. J. Study Educ. Dev. 3, 149–183. DOI: 10.1080 / 02103702.2014.881655

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Панадеро Э., Алонсо-Тапиа Дж. И Рече Э.(2013). Рубрики и сценарии самооценки влияют на саморегуляцию, производительность и самоэффективность учителей, обучающихся до начала работы. Шпилька. Educ. Evalu. 39, 125–132. DOI: 10.1016 / j.stueduc.2013.04.001

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Панадеро Э., Браун Г. Л., Стрейбос Ж.-В. (2016a). Будущее самооценки студентов: обзор известных неизвестных и потенциальных направлений. Educ. Psychol. Ред. 28, 803–830. DOI: 10.1007 / s10648-015-9350-2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Панадеро, Э., Йонссон, А., и Ботелла, Дж. (2017). Влияние самооценки на саморегулируемое обучение и самоэффективность: четыре метаанализа. Educ. Res. Ред. 22, 74–98. DOI: 10.1016 / j.edurev.2017.08.004

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Панадеро Э., Йонссон А. и Страйбос Дж. У. (2016b). «Создание основы для саморегулируемого обучения посредством самооценки и взаимной оценки: руководящие принципы реализации в классе», в книге «Оценка обучения : решение проблемы внедрения» , ред. D.Лаво и Л. Аллал (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Springer), 311–326. DOI: 10.1007 / 978-3-319-39211-0_18

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Панадеро, Э., и Ромеро, М. (2014). В рубрику или не в рубрику? Влияние самооценки на саморегуляцию, производительность и самоэффективность. Оценить. Educ. 21, 133–148. DOI: 10.1080 / 0969594X.2013.877872

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Папантиму А. и Дарра М. (2018). Самооценка студентов в высшем образовании: международный опыт и пример Греции. World J. Educ. 8, 130–146. DOI: 10.5430 / wje.v8n6p130

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Пунхаги, Г. К., и де Соуза, Н. А. (2013). Саморегуляция в процессе обучения: действия посредством самооценки с бразильскими учащимися. Внутр. Educ. Stud. 6, 47–62. DOI: 10.5539 / ies.v6n10p47

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Raaijmakers, S. F., Baars, M., Paas, F., van Merriënboer, J. J. G., and van Gog, T.(2019). Метапознание и обучение , 1–22. DOI: 10.1007 / s11409-019-09189-5

CrossRef Полный текст

Raaijmakers, S. F., Baars, M., Schapp, L., Paas, F., van Merrienboer, J., and van Gog, T. (2017). Тренинг саморегулируемого обучения с примерами видеомоделирования: передаются ли навыки выбора задач? Instr. Sci. 46, 273–290. DOI: 10.1007 / s11251-017-9434-0

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ратминингси, Н. М., Мархаени, А.А. И. Н., Вигаянти, Л. П. Д. (2018). Самооценка: влияние студентов на самостоятельность и письменную грамотность. Внутр. J. Instruc. 11, 277–290. DOI: 10.12973 / iji.2018.11320a

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Росс, Дж. А., Ролхайзер, К., Хогабоам-Грей, А. (1998). «Влияние обучения самооценке на успеваемость по математике в среде совместного обучения», доклад , представленный на ежегодном собрании Американской ассоциации исследований в области образования (Сан-Диего, Калифорния).

Google Scholar

Росс, Дж. А., и Старлинг, М. (2008). Самооценка в среде, поддерживаемой технологиями: на примере географии 9 класса. Оценить. Educ. 15, 183–199. DOI: 10.1080 / 09695940802164218

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Самайе М., Неджад А. М. и Карачоллоо М. (2018). Исследование эффективности WhatsApp для самостоятельной и экспертной оценки уровня владения устной речью. Br. J. Educ. Technol. 49, 111–126.DOI: 10.1111 / bjet.12519

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Санчес К. Э., Аткинсон К. М., Коенка А. К., Мошонц Х. и Купер Х. (2017). Самостоятельная оценка и выставление оценок для формирующих и итоговых оценок в классах с 3-го по 12-й: метаанализ. J. Educ. Psychol. 109, 1049–1066. DOI: 10.1037 / edu0000190

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сарджант, Дж., Манн, К., ван дер Влейтен, К., и Метсемакерс, Дж.(2008). «Направленная» самооценка: практика и обратная связь в социальном контексте. J. Contin. Educ. Проф. Здравоохранения 28, 47–54. DOI: 10.1002 / chp.155

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сильвер, И., Кэмпбелл, К., Марлоу, Б., и Сарджент, Дж. (2008). Самооценка и непрерывное профессиональное развитие: канадская точка зрения. J. Contin. Educ. Health Prof. 28, 25–31. DOI: 10.1002 / chp.152

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Siow, L.-F. (2015). Восприятие учащимися самооценки и оценки сверстниками в процессе обучения. Malaysian Online J. Educ. Sci. 3, 21–35.

Тан, К. (2004). Укрепляет ли самооценка учащихся или дисциплинирует их? Оценить. Evalu. Высшее образование. 29, 651–662. DOI: 10.1080 / 0260293042000227209

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Тан, К. (2009). Смыслы и практики власти в академических концепциях самооценки студентов. Учить. Высокий. Educ. 14, 361–373. DOI: 10.1080 / 135625100111

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Тарас, М. (2008). Проблемы власти и справедливости в двух моделях самооценки. Учить. Высокий. Educ. 13, 81–92. DOI: 10.1080 / 13562510701794076

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Техейро, Р. А., Гомес-Валлесилло, Дж. Л., Ромеро, А. Ф., Пелегрина, М., Уоллес, А., и Эмберли, Э. (2012). Суммативная самооценка в высшем образовании: последствия ее подсчета к итоговой оценке. Электрон. J. Res. Educ. Psychol. 10, 789–812.

Google Scholar

Thawabieh, A. M. (2017). Сравнение самооценки учащихся и оценки учителей. Дж. Карри. Учат. 6, 14–20. DOI: 10.5430 / jct.v6n1p14

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Тульгар А. Т. (2017). Selfie @ ssessment как альтернативная форма самооценки на уровне бакалавриата в высшем образовании. J. Langu. Linguis. Stud. 13, 321–335.

Google Scholar

ван Хельворт, А.А.Дж. (2012). Как взрослые учащиеся, изучающие информацию, используют критерии оценки для развития своих навыков информационной грамотности. J. Acad. Библиотекарь. 38, 165–171. DOI: 10.1016 / j.acalib.2012.03.016

CrossRef Полный текст | Google Scholar

ван Лун, М. Х., де Брюин, А. Б. Х., Ван Гог, Т., ван Мерриенбоер, Дж. Дж. Г., и Данлоски, Дж. (2014). Могут ли студенты оценить свое понимание причинно-следственных связей? Влияние завершения диаграммы на точность мониторинга. Acta Psychol. 151, 143–154. DOI: 10.1016 / j.actpsy.2014.06.007

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

ван Рейбрук, М., Пеннеман, Дж., Видик, К., Галанд, Б. (2017). Прогрессивное лечение и самооценка: влияние на автоматизацию учащимися грамматической орфографии и убеждений в самоэффективности. Читать. Письмо 30, 1965–1985. DOI: 10.1007 / s11145-017-9761-1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ван, В.(2017). Использование рубрик в самооценке учащихся: восприятие учащимися английского языка как контекста письма на иностранном языке. Оценить. Evalu. Высокий. Educ. 42, 1280–1292. DOI: 10.1080 / 02602938.2016.1261993

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Wollenschläger, M., Hattie, J., Machts, N., Möller, J., and Harms, U. (2016). Что делает рубрики эффективными при обратной связи с учителями? Недостаточно прозрачности целей обучения. Contemp. Educ. Psychol. 44–45, 1–11.DOI: 10.1016 / j.cedpsych.2015.11.003

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ян З., Браун Г. Т. Л. (2017). Циклический процесс самооценки: к модели того, как учащиеся участвуют в самооценке. Оценить. Evalu. Высокий. Educ. 42, 1247–1262. DOI: 10.1080 / 02602938.2016.1260091

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Йылмаз Ф. Н. (2017). Достоверность оценок, полученных в результате самооценки, оценки коллег и учителей по учебным материалам, подготовленным кандидатами в учителя. Educ. Sci. 17, 395–409. DOI: 10.12738 / estp.2017.2.0098

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Циммерман, Б. Дж., И Шунк, Д. Х. (2011). «Саморегулируемое обучение и успеваемость: введение и обзор», в справочнике по саморегулированию обучения и успеваемости , ред. Б. Дж. Циммерман и Д. Х. Шунк (Нью-Йорк, Нью-Йорк: Routledge), 1–14.

Google Scholar

Research — Новый меридиан

Было проведено исследование, чтобы установить достоверность самых последних и ранее использованных оценок.Ниже приведены списки завершенных исследований и ссылки на отчеты. Кроме того, независимые исследования показали, что оценки соответствуют наиболее важным стандартам и критериям оценки.

New Meridian проводит прошлые и текущие исследования ERIC — Информационного центра образовательных ресурсов. Ссылки на опубликованные исследования можно найти ниже.

Рамки содержимого модели

Это добровольные ресурсы, предназначенные для использования в качестве дополнения к Общим основным государственным стандартам, чтобы помочь преподавателям и тем, кто разрабатывает согласованные учебные программы и учебные материалы.

Английский язык Искусство / Грамотность

Математика

Полевые испытания

Операционные исследования

Технические отчеты

В техническом отчете для заинтересованных читателей представлена ​​описательная информация о разработке и реализации оценок Нового Меридиана, а также информация, связанная со статистическими свойствами тестов.

Технический отчет 2019 (весна 2020 г.)

В этом отчете описывается проведение оценок в 2018-2019 гг.

Технический отчет 2019 — Альтернативная форма (весна 2020 г.)

В этом отчете описывается применение альтернативной схемы оценки на 2018–2019 годы.

Технический отчет за 2018 г. (февраль 2019 г.)

В этом отчете описывается проведение оценок в 2017–2018 гг.

Технический отчет за 2017 г. (март 2018 г.)

В этом отчете описывается проведение оценок за 2016–2017 гг.

Технический отчет за 2016 г. (январь 2017 г.)

В отчете описывается проведение оценок в 2015-2016 гг.

Технический отчет за 2015 г. (апрель 2016 г.)

В отчете описывается проведение оценок в 2014-2015 гг.

Технический отчет по установке уровня производительности (декабрь 2015 г.)

В техническом отчете представлена ​​информация о научно обоснованном процессе установления стандартов, который PARCC использовался для установления пороговых баллов для каждого уровня производительности летом 2015 года.

Дополнительные исследования

PARCC ELA Предварительное уравнение, исследование

Исследование готовности к экзамену PARCC

Комбинирование и интеграция формирующего и итогового оценивания в системе подготовки учителей математики

Арнольд, К.Х., Грёшнер А. и Хашер Т. (ред.). (2014). Педагогический полевой опыт педагогического образования: теоретические основы, программы, процессы и эффекты . Мюнстер: Waxmann.

Google ученый

Белл Б. и Коуи Б. (2001). Формирующее оценивание и естественнонаучное образование . Дордрехт: Клувер.

Google ученый

Blömeke, S., Bremerich-Vos, A., Kaiser, G., Nold, G., Haudeck, H., Keßler, J.-U., & Schwippert, K. (Eds.). (2013). Professionelle Kompetenzen im Studienverlauf: Weitere Ergebnisse zur Deutsch-, Englisch- und Mathematiklehrerausbildung aus TEDS-LT . Мюнстер: Waxmann.

Google ученый

Блемеке С., Густафссон Дж. Э. и Шавелсон Р. (2015). За пределами дихотомии: Компетенция рассматривается как континуум. Zeitschrift für Psychologie, 223 (1), 3–13.

Артикул Google ученый

Блемеке, С., и Кайзер, Г. (2016). Понимание развития профессиональных компетенций учителей как личностно, ситуативно и социально детерминированных. В D. J. Clandinin & J. Husu (Eds.), Международный справочник исследований по педагогическому образованию (Глава 52) . Таузенд-Оукс: Шалфей.

Google ученый

Бухгольц, Н., Шайнер, Т., Дёрманн, М., Зуль, У., Кайзер, Г., и Блемеке, С. (2016). ТЭДС-шортМ. Kurzfassung der Mathematischen und mathematikdidaktischen Testinstrumente aus TEDS-M, TEDS-LT и TEDS-Telekom . Гамбург: Гамбургский университет.

Google ученый

Карр М. и Клэкстон Г. (2002). Отслеживание развития учебных диспозиций. Оценка в образовании: принципы, политика и практика, 9 (1), 9–37.

Артикул Google ученый

Деландшер, Г., и Аренс, С. А. (2003). Изучение качества доказательств в портфолио учителей до начала работы. Журнал педагогического образования, 54 (1), 57–73.

Артикул Google ученый

Дензин, Н. К. (1978). Акт исследования: теоретическое введение в социологические методы . Нью-Йорк: Макгроу-Хилл.

Google ученый

Долл, Дж., Бухгольц, Н., Кайзер, Г., Кениг, Дж., И Бремерих-Вос, А. (2018). Nutzungsverläufe für fachdidaktische Studieninhalte der Fächer Deutsch, Englisch und Mathematik im Lehramtsstudium: Die Bedeutung der Lehrämter und der Zusammenhang mit Lehrinnovationen. Zeitschrift für Pädagogik. (в печати) .

Frechtling, J., & Sharp, L. (ред.). (1997). Удобное руководство по оценке смешанных методов .Арлингтон: Национальный научный фонд, Отдел исследований, оценки и коммуникации.

Google ученый

Гиканди, Дж. У., Морроу, Д., и Дэвис, Н. Э. (2011). Формирующая оценка онлайн в высшем образовании: обзор литературы. Компьютеры и образование, 57 (1), 2333–2351.

Артикул Google ученый

Харлен У. и Джеймс М.(1997). Оценка и обучение: различия и взаимосвязь между формативным и итоговым оцениванием. Оценка в образовании: принципы, политика и практика, 4 (3), 365–379.

Артикул Google ученый

Хэтти Дж. И Тимперли Х. (2007). Сила обратной связи. Обзор исследований в области образования, 77 (1), 81–112.

Артикул Google ученый

Хойблен, У., Hutzsch, C., Schreiber, J., Sommer, D., & Besuch, G. (2010). Ursachen des Studienabbruchs in Bachelor- und in herkömmlichen Studiengängen . Ганновер: ЕГО. (Форум Hochschule F2 / 2010) .

Google ученый

Джафари, А., & Кауфман, К. (ред.). (2006). Справочник по исследованиям электронных портфелей . Нью-Йорк: Справочник группы идей.

Google ученый

Джонсон, Р.Б., и Шуненбум Дж. (2016). Добавление качественных и смешанных методов исследования к исследованиям вмешательств в области здравоохранения: взаимодействие с различиями. Качественные исследования в области здравоохранения, 26 (5), 587–602.

Артикул Google ученый

Кайзер, Г. (2015). Professionelles Lehrerhandeln zur Förderung fachlichen Lernens unter sich verändernden gesellschaftlichen Bedingungen (ProfaLe). BMBF-Qualitätsoffensive Lehrerbildung в Гамбурге.На презентации в Гамбургском университете. https://www.profale.uni-hamburg.de/forschung/vortraege/qlb—uk-jahrestagung-vortrag-2

16.pdf. По состоянию на 29 мая 2018 г.

Kaiser, G., Blömeke, S., König, J., Busse, A., Döhrmann, M., & Hoth, J. (2017). Профессиональные компетенции (будущих) учителей математики: когнитивный подход против ситуационного. Образовательные исследования по математике, 94 (2), 161–182.

Артикул Google ученый

Кайзер, Г., Буссе, А., Хот, Дж., Кёниг, Дж., И Блемеке, С. (2015). О сложностях оценивания на основе видео: теоретические и методологические подходы к преодолению недостатков исследования компетентности учителей. Международный журнал естественнонаучного и математического образования, 13 , 369–387.

Артикул Google ученый

Келле, У., и Бухгольц, Н. (2015). Сочетание качественных и количественных методов исследования в математическом образовании: «Смешанные методы» исследования развития профессиональных знаний учителей.В A. Bikner-Ahsbahs, C. Knipping & N. Presmeg (Eds.), Подходы к качественным исследованиям в математическом образовании. Примеры методологии и методов (стр. 321–361). Дордрехт: Спрингер.

Google ученый

Макки Дж. (2009). Виртуальное обучение и реальные сообщества: повышение квалификации учителей в Интернете. В Э. Стейси и П. Гербич (ред.), Эффективные смешанные практики обучения: научно обоснованные перспективы в образовании с помощью ИКТ (стр.163–181). Херши: ICI Global.

Глава Google ученый

Мэйринг, П. (2015). Качественный ингаляционный анализ. Grundlagen und Techniken . Вайнхайм: Beltz.

Google ученый

Mokken, R. J., & Lewis, C. (1982). Непараметрический подход к анализу дихотомических ответов на вопросы. Прикладное психологическое измерение, 6 , 417–430.

Артикул Google ученый

Оршулик А. (2016). Укрепление сотрудничества в рамках школьной практической деятельности как способ улучшения педагогического образования. In Poster, представленный на 13-м Международном конгрессе по математическому образованию (ICME-13) в Гамбурге. https://www.profale.uni-hamburg.de/forschung/postervortraege/poster-orschulik-2016-icme.pdf. По состоянию на 15 июня 2017 г.

Putnam, R. T., & Borko, H.(2000). Что новые взгляды на знания и мышление говорят об исследованиях в области обучения учителей? Исследователь в области образования, 29 (1), 4–15.

Артикул Google ученый

Сэдлер Д. Р. (1989). Формирующее оценивание и дизайн учебных систем. Преподавание науки, 18 , 145–165.

Артикул Google ученый

Шерер П., & Краутхаузен, Г. (2010). Естественная дифференциация в математике — проект NaDiMa. Panama Post, 3 , 14–16.

Google ученый

Шенфельд, А. Х. (2011). Как мы мыслим: теория принятия целенаправленных решений и ее образовательные приложения . Нью-Йорк: Рутледж.

Google ученый

Шавелсон, Р. Дж. (2006). Об интеграции формирующего оценивания в преподавание и обучение с последствиями для педагогического образования.В документе, подготовленном для Стэнфордской лаборатории оценки образования и Группы исследований и разработок учебных программ Гавайского университета. https://web.stanford.edu/dept/SUSE/SEAL/Reports_Papers/On%20the%20Integration%20of%20Formative%20Assessment_Teacher%20Ed_Final.doc. По состоянию на 29 мая 2018 г.

Шерин, М. Г., и Ван Эс, Э. А. (2009). Влияние участия в видеоклубе на профессиональное видение учителей. Журнал педагогического образования, 60 , 20–37.

Артикул Google ученый

Шульман, Л.С. (1986). Те, кто понимает. Рост знаний в обучении. Исследователь образования, 15 , 4–14.

Артикул Google ученый

Спаннеберг Р. (2009). Портфолио преподавателей математики: рефлексивный инструмент для развития профессионального роста и улучшения работы в классе. В Б. Кларк, Б. Гревхольм и Р. Миллман (ред.), Задачи в начальном образовании учителей математики. Назначение, применение и образцы (с.51–65). Нью-Йорк: Спрингер.

Глава Google ученый

Тарас М. (2005). Оценка — итоговая и формирующая — некоторые теоретические размышления. Британский журнал исследований в области образования, 53 (4), 466–478.

Артикул Google ученый

Татто, М. Т., Швилл, Дж., Сенк, С., Ингварсон, Л., Пек, Р., и Роули, Г. (2012). Обучение учителей математике и повышение квалификации (TEDS-M): политика, практика и готовность преподавать начальную и среднюю математику.Концептуальная основа . Ист-Лансинг: Международный исследовательский центр педагогического образования и развития, Педагогический колледж, Университет штата Мичиган.

Google ученый

Тиллема, Х. (2010). Формирующее оценивание в педагогическом образовании и профессиональном развитии учителей. В B. McGaw, E. Baker & P. ​​Peterson (Eds.), Международная энциклопедия образования (стр. 563–571). Оксфорд: Рид Эльзевьер.

Глава Google ученый

Топпинг, К.(1998). Взаимная оценка студентов в колледжах и университетах. Обзор исследований в области образования, 66 , 249–276.

Артикул Google ученый

Фогель Р. (2018). Portfolioarbeit in der Grundschullehrerausbildung — «Lernraum» zur Anbahnung eines professionalellen mathematikdidaktischen und Mathematischen Unterrichtshandelns. В R. Möller & R. Vogel (Eds.), Innovative Konzepte für die Grundschullehrerausbildung im Fach Mathematik (стр.197–218). Висбаден: Springer.

Глава Google ученый

Вильям, Д. (2000). Интеграция формирующих и суммативных функций оценивания. В документе, представленном Рабочей группе 10 9-го Международного конгресса по математическому образованию (ICME 9) в Токио. http://www.dylanwiliam.org/Dylan_Wiliams_website/Papers_files/ICME9%20WGA10%20paper.doc. По состоянию на 29 мая 2018 г.

Wiliam, D., & Black, P.(1996). Значения и последствия: основа для различения формирующих и суммативных функций оценки? Британский журнал исследований в области образования, 22 (5), 537–548.

Артикул Google ученый

Цайхнер, К. М. (2010). Переосмысление связи между курсами в кампусе и практическим опытом педагогического образования в колледжах и университетах. Журнал педагогического образования, 61 (1-2), 89–99.

Артикул Google ученый

Различные типы оценки и что о них нужно знать

Руководство по типам оценки: диагностическая, формирующая, промежуточная и итоговая

Оценки бывают разных форм и размеров.Для тех, кто плохо знаком с оценкой или только начинает, термины могут быть трудными для понимания или просто незнакомыми. Отличие одного типа оценивания от другого может быть полезным способом понять, как лучше всего использовать оценивание в ваших интересах. Вот почему мы нашли время, чтобы разложить для вас различные типы экзаменов в этом посте.

Многогранный характер оценок означает, что преподаватели могут использовать их различными способами, чтобы обеспечить ценную формальную или неформальную структуру учебного процесса.Главное помнить, что оценка — это инструмент обучения. Общим для всех оценок является то, что они представляют собой моментальный снимок понимания учащимися в конкретный момент учебного процесса.

Разумно, когда вы сами были учеником K-12, вы могли не знать о разнообразии оценок, которые используют учителя. Для среднего студента или любого, кто когда-либо был студентом, слово «тест» имеет довольно четкое определение и обычно включает некоторый уровень беспокойства и ожидания относительно конечного результата.Но для преподавателей тесты — или оценки — на самом деле довольно многогранны и занимают как формальное, так и неформальное место в процессе обучения.

Когда дело доходит до обучения, экзамены

могут охватывать весь спектр от начала до конца. Думайте об этом как о гонке на длинную дистанцию, у которой есть линия старта и финиша и множество станций для дозаправки между ними. Гонка может быть любой учебный период времени, например, отряд, квартал или даже целый год. В этой метафоре ученик — это бегун, а учитель — это тренер, который пытается помочь ученику пробежать дистанцию ​​настолько хорошо, насколько это возможно.При правильном использовании тренером (учителем) различные типы оценок могут помочь бегуну (ученику) лучше и эффективнее провести забег.

Некоторые оценки полезны еще до начала забега, чтобы помочь определить лучшую стратегию бега (, диагностика, ). Некоторые оценки полезны во время гонки, чтобы отслеживать прогресс и видеть, следует ли вносить коррективы в стратегию во время гонки ( формирующее ). Некоторые оценки даются, чтобы увидеть, продвигаются ли ученики целых школ или округов, вся беговая команда вперед и изучают материал ( промежуточный ).А некоторые оценки лучше всего проводить в самом конце гонки, чтобы проверить результативность, посмотреть, как вы себя показали, и посмотреть, как улучшиться к следующей гонке (, итоговое значение ).

Тесты помогают учителю определить, чему учить, как учить и, в конце концов, насколько эффективно они этому учили.

Оценки могут охватывать весь диапазон от начала до конца, когда дело доходит до обучения. Думайте об этом как о гонке, в которой есть линия старта и финиша и множество станций для дозаправки между ними.

Если вы когда-нибудь задавали вопрос: «Что такое формирующая оценка?» или были сбиты с толку формативным оцениванием против итогового или промежуточным против окончательного, это нормально! Ниже вы найдете учебник из 5 частей по типам оценивания, которые учащийся, скорее всего, встретит в своей школьной карьере. В каждой статье вы также найдете образцы заданий, которые вы готовы назначить своим ученикам.

Углубитесь в различные типы оценки:

Формирующая оценка Формирующее оценивание используется в середине урока или года, чтобы определить, насколько учащиеся прогрессируют.

Промежуточная оценка Промежуточные оценки проводятся по всей школе или округу, чтобы сравнить результаты групп учащихся.

Контрольная оценка

Контрольные оценки используются для измерения успеваемости больших групп студентов. Оценки

помогают вам оценить сильные и слабые стороны каждого ученика, чтобы вы могли соответствующим образом корректировать и направлять обучение ученика. Выставляя оценки на уровне класса, вы можете отслеживать успеваемость учащихся, помогать учащимся развиваться и улучшать их обучение.Выберите тип оценивания, который оценивает учащихся в соответствии с целями вашего обучения, и приступайте к работе!

Готовы применить оценку на практике? Вы можете подписаться на бесплатную учетную запись Edulastic и создать или открыть для себя свою собственную онлайн-оценку в одном месте!

Связанные

.