Uma novidade vaga na aprendizagem on-line: avaliações baseadas em IA
As avaliações são fundamentais para fabricar experiências de aprendizagem verdadeiramente eficientes que atendam às necessidades de cada aluno. Questionários e questionários podem ser usados de diversas maneiras e incorporados em diferentes pontos do processo de aprendizagem para estimular o propagação. Por exemplo, pequenos questionários podem ser inseridos entre as seções de um curso de eLearning para envolver os alunos. Estas avaliações não são exames e não são realizadas em condições controladas, mas são absolutamente essenciais. Eles incentivam os alunos a confrontar ativamente o que ouviram ou leram no curso com a sua compreensão real. Cada pergunta fornece explicações e insights para ajudar os alunos a compreender conceitos e refinar o que aprenderam.
Avaliações também podem ser realizadas antes do início de um curso de treinamento para determinar os níveis iniciais de conhecimento dos participantes. Os alunos são logo avaliados sob condições controladas no final do curso. Ao confrontar os resultados dessas duas avaliações, os educadores podem medir com precisão o conhecimento adquirido durante o curso. Esta conferência oferece informações valiosas sobre a qualidade do curso e destaca áreas que podem precisar de melhorias.
As avaliações digitais também são fundamentais para a implementação de abordagens de aprendizagem adaptativa verdadeiramente eficazes, concentrando-se nas fraquezas individuais e colocando cada aluno no meio do processo de aprendizagem.
A avaliação pode levar várias formasdesde questionários curtos e interativos até exames controlados que determinam se um aluno obtém uma certificação ou diploma, potencialmente impactando sua curso. A avaliação também pode incluir inquéritos preenchidos por alunos, formadores ou gestores para determinar a qualidade e o impacto operacional de um curso de formação.
Embora as avaliações online sejam inegavelmente eficazes e essenciais, muitas vezes pode ser difícil implementá-las. A geração de perguntas e questionários leva tempo e deve ser perfeitamente integrada em cada curso de aprendizagem para fabricar experiências de aprendizagem únicas e envolventes.
Porquê a IA pode revolucionar a avaliação e transformar a aprendizagem
A Lucidez Sintético é uma utensílio poderosa que oferece muitas oportunidades, inclusive facilitando o uso de avaliações online.
1. Automatizando a geração de perguntas e questionários
A geração de perguntas e questionários pode ser demorada. Cada pergunta requer pelo menos uma resposta correta e diversas opções incorretas, dependendo do tipo de pergunta. Questionários de subida qualidade devem incluir diversos formatos de perguntas, uma vez que perguntas de múltipla escolha, abertas e de correspondência, em vez de somente sim/não ou verdadeiro/falso.
Para questionários incorporados em cursos de eLearning para concordar a aprendizagem, as perguntas também devem fornecer explicações para ajudar os alunos a compreender os conceitos subjacentes. Para exames ou avaliações destinadas a verificar a compra de conhecimento, são necessários conjuntos de perguntas mais extensos para prometer a confiabilidade. Uma boa avaliação deve incluir pelo menos 30 questões.
A IA generativa pode apressar significativamente a geração de perguntas:
- Usando prompts
Ao fornecer instruções claras sobre os tópicos desejados, a IA pode gerar uma lista de perguntas com respostas corretas e incorretas. Essas perguntas podem ser integradas diretamente em questionários e avaliações. Oriente método é ideal para tópicos de conhecimento universal muito documentados online. A IA também pode fornecer explicações com referências para ajudar os alunos a compreender as respostas. - Usando documentos específicos
Para tópicos especializados, uma vez que políticas internas ou diretrizes de saúde e segurança de uma empresa, a IA pode gerar perguntas precisas com base nos documentos fornecidos. Oriente método é ideal para integração de funcionários, treinamento de clientes ou outras áreas de nicho. - Gerando distratores
Nos casos em que as perguntas e as respostas corretas são predefinidas, fabricar respostas incorretas plausíveis (distratores) pode ser entediante. A IA pode ajudar gerando distratores, economizando um tempo valioso.
Porquê sempre, o teor gerado pela IA deve ser revisado para prometer a precisão e expulsar informações redundantes ou incorretas.
2. Automatizando a avaliação de perguntas abertas
Perguntas fechadas, uma vez que perguntas de múltipla escolha, verdadeiro/falso e correspondência, podem ser facilmente avaliadas involuntariamente. Perguntas abertas, no entanto, representam um duelo maior. Eles exigem classificação manual, pois cada resposta deve ser revisada, corrigida e avaliada individualmente – um processo demorado. Consequentemente, os formadores podem hesitar em utilizar levante valioso tipo de pergunta.
Perguntas abertas são altamente benéficas, promovendo o pensamento crítico e uma compreensão mais profunda do ponto. Eles fornecem insights sobre o processo de pensamento do aluno e permitem que os educadores avaliem não somente o que o aluno sabe, mas uma vez que ele pensa, aborda os problemas e formula os argumentos. Isto é particularmente valioso na identificação de áreas onde um aluno pode necessitar de espeque ou de maior desenvolvimento. Eles incentivam os alunos a explorar ideias, averiguar conceitos e expressar seus pensamentos de forma abrangente, estimulando a originalidade, as habilidades analíticas e o pensamento independente.
A IA pode simplificar o processo de avaliação para questões abertas. Com a integração adequada às plataformas digitais de aprendizagem, a IA pode averiguar respostas, fornecer feedback e atribuir notas. Ou por outra, a IA pode gerar correções de modelo para cada resposta. Os instrutores podem logo se concentrar em respostas mal avaliadas e em comentários gerados por IA, acelerando significativamente o processo de avaliação.
3. Analisando as respostas da pesquisa
As avaliações também podem assumir a forma de pesquisas, coletando feedback sobre um curso de treinamento. Essas pesquisas geralmente incluem perguntas abertas onde os alunos podem compartilhar livremente suas idéias sobre o curso.
Examinar essas respostas manualmente é demorado, mas precípuo para obter uma compreensão abrangente da satisfação do aluno e identificar áreas de melhoria. A IA pode ajudar analisando respostas de texto e atribuindo pontuações de sentimento. Por exemplo, uma resposta altamente insatisfeita pode receber uma pontuação de 1, enquanto uma resposta altamente positiva pode receber uma pontuação de 10. Os analistas podem logo concentrar-se em respostas com pontuação baixa, agilizando o processo de revisão de feedback.
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