几十年来,评估已成为教育中日益紧迫的优先事项。教师和学校的问责制已经开始建立在对大规模、标准化的终结性评估分析的基础上。因此,评估现在主导了大多数有关改革的对话,特别是作为教师和学校对学生成绩负责的一种措施。在这场常常是激烈的、有时是意识形态僵局的争论背后,是解决不同人口可识别的 学生群体之间成绩差距的真正挑战。迫切需要让整个社区和学生群体摆脱成绩不佳的恶性循环。无论好坏,测试和公开的成绩报告被认为是少数几种能够让公共政策制定者和社区清楚地了解他们的资源是如何被用来扩大孩子们的生活机会的工具之一。本课程概述了当前关于测试的争论,并分析了各种评估方法的优缺点。本课程还关注学习中评估技术的使用。课程将探讨计算机自适应和诊断测试的最新进展、自然语言处理技术在评估中的应用,以及数字和在线课程中的嵌入式形成性评估。其他主题包括在学习管理系统和教育技术平台中使用数据挖掘、学习分析和人工智能。-------------------------------- 推荐背景 -------------------------------- 本课程专为对未来教育和 "学习社会 "感兴趣的人士设计,包括可能希望将教育作为一种职业的人士、有兴趣为目前正在经历变革的职业探索未来方向的在职教师、以及认为自己的使命在一定程度上具有 "教育性 "的社区和工作场所领导者。 -------------------------------- 相关资源 -------------------------------- 在线资源可在此处获取: https://newlearningonline.com -------------------------------- 加入我们的在线社区!
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该课程共有4个模块
本课程概述了当前关于测试的争论,并分析了各种评估方法的优缺点。该模块还关注评估技术在学习中的应用。它将探讨计算机自适应和诊断测试的最新进展、自然语言处理技术在评估中的应用,以及数字和在线课程中的嵌入式形成性评估。其他主题包括在学习管理系统和教育技术平台中使用数据挖掘和学习分析。该模块还考虑了数据访问、隐私以及 "大数据 "带来的挑战,包括数据持久性和学生特征分析。最后一节讨论了教育评价过程。视频主讲人包括 Mary Kalantzis、Bill Cope、Luc Paquette 和 Jennifer Greene。
涵盖的内容
4个视频8篇阅读材料1个作业1次同伴评审2个讨论话题
在考试理论和实践中,"标准 "一词有两种截然不同的用法:一是在 "标准化评估 "中对学习进行统一衡量;二是对学习目标进行概括和衡量。有时,标准化评估被用来确定基于标准的教育的结果,但通常不是。基于标准的评估也可以是标准参照的,也可以是自我参照的。
涵盖的内容
5个视频2篇阅读材料2次同伴评审2个讨论话题
计算机辅助评估可以使传统的 "选择--提供答案 "评估机械化,从而提高效率。然而,被称为 "学习分析 "的技术和评估过程也带来了新的机遇。
涵盖的内容
6个视频1篇阅读材料2次同伴评审2个讨论话题
在本模块中,Luc Paquette 讨论了教育数据挖掘--新一代用于分析学生学习的技术,以达到评估、评价和研究的目的。最后,珍妮弗-格林(Jennifer Greene)探讨了评价的理论和实践。评估数据可用于支持评价,但评价是一个更为广泛的过程。
涵盖的内容
10个视频2次同伴评审2个讨论话题
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展




学生评论
306 条评论
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已于 Jul 12, 2022审阅
I have learned a lot in this course and it is very helpful and applicable in my professional career. I like this course most. Thank you very much
已于 Sep 13, 2020审阅
VERY INFORMATIVE AND KNOWLEDGEABLE, IT WILL BE HELPFUL FOR FURTHER STUDIES.
已于 Sep 27, 2020审阅
Very helpful to understand Assessment throughout the education sector. Got an idea to adopt newer assessment methods .
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