Самое первое использование интерактивных компьютерных задач на национальной научной оценке предлагает, чтобы большинство американских студентов боролось с рассуждающими навыками, должен был исследовать многократные переменные, принять стратегические решения и объяснить результаты эксперимента.Мера по экзаменам бумаги-и-карандаша, как хорошо студенты могут критиковать и проанализировать исследования. Но интерактивные задачи также требуют, чтобы студенты проектировали расследования и испытательные предположения путем проведения эксперимента, анализа результатов и создания щипков для нового эксперимента.
Те реальные навыки были измерены впервые на научном компоненте Национальной Оценки Образовательного Прогресса (NAEP), данный в 2009 представительной выборке учащихся классов четыре, восемь, и 12.«Перед этим мы никогда не были в состоянии знать, могли ли бы студенты действительно сделать это или не», говорит Алан Фридман, член Национального Правления Оценки, устанавливающего политику для NAEP. Общие оценки на научном испытании 2009 года были выпущены в январе 2011, и сегодняшнее внимание объявления на результаты части испытания, включающего интерактивные компьютерные задачи.То, что может сделать подавляющее большинство студентов, данные показывают, делают прямые исследования.
Больше, чем три четверти студентов четвертого класса, например, могли определить, какие растения были солнцелюбивыми и который предпочел, чтобы оттенок при использовании моделируемой оранжереи определил идеальную сумму солнечного света для роста таинственных растений. Когда спрошено об идеальных уровнях удобрения для роста растения, однако, только одна треть студентов смогла выполнить требуемый эксперимент, показавший девять возможных уровней удобрения и только шесть подносов. Меньше чем половина студентов смогла использовать доказательства поддержки для написания точного объяснения результатов. Подобные образцы появились для учащихся классов 8 и 12.
«Нам выключали нашу работу для нас», говорит Фридман, который является также консультантом в развитии музея и научной коммуникации.Машинные моделирования предлагают NAEP намного лучший способ измерить навыки, используемые реальными учеными, чем делают альтернативные вопросы, говорит Крис Дед, преподаватель в Аспирантуре Гарварда Образования. «Ученые не видят правильный ответ.
Они видят запутывающие ситуации и используют методы как запрос для получения значения от сложности. Наука является областью, где бумага и карандаш являются слабым соответствием».Чем больше международные матчи область, Дед добавляет, тем менее проблематичное обучение к испытанию становится. Интерактивные компьютерные задачи также позволяют ревизорам убыстряться, процессы и устранить вопросы безопасности, поставленные при наличии студентов, выполняют фактические практические задачи.
Машинные моделирования будут продолжать развиваться в NAEP, которому нравится называть себя национальным табелем успеваемости. Фридман говорит, что так называемые вложенные оценки — который может обеспечить способность отследить, когда студенты делают ошибку и что они делают для исправления ее — были бы «информацией о динамите» для имения.
Данные о нажатии клавиши, например, имеют потенциал для обеспечения понимания о рассуждающих навыках, которые студенты используют для решения проблем.«Это может дать нам способ вознаградить студентов, не обязательно подскакивающих к ответу сразу же, но показывающих преднамеренный процесс для получения до ответа», говорит Фридман.
Это могло также идентифицировать тех студентов, изучивших материал, действительно не понимая его. «Нет никакого способа запомнить для этого испытания», говорит Фридман. «Вы действительно должны думать на ногах».