書き起こし
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学生はしばしば難しい問題に直面します。たとえリスクの低い評価であっても。
それでも、彼らに認める選択肢を与えている
迷っているときは、無理に推測を押し付けるのではなく、
実際に、彼らが何を知って何ができるかの評価を向上させるかもしれません。
同時に、
このような選択は、こうした回答の採点方法を複雑にすることもあります。
私たちの研究では、「わからない」という反応の選択肢を中立的なものとして扱うことで、それがわかりました
またはリッカート型スケールの中間点反応を数え、
学生の事前知識をより良く、より妥当な推定値で得られる可能性が高くなった
そして、学生が実際に何を知っているのかをより明確に把握できるのです。
私たちの研究は扉を開く可能性があります
学習を測定するために最適化されたより良い評価方法に向けて、
特に、生徒がさまざまなレベルの背景知識を持っている場合
特定のテーマが評価されていることについて、これはしばしば問題となります
パフォーマンスベースまたはシナリオベースの評価で発生します。