Чему вы научитесь
Расчётное время: 40 минут
К концу этого урока вы сможете:
- Применять стратегии оценки AI Fluency, основанные на результате, процессе и рефлексии
- Создавать рубрики, которые охватывают компетенции 4D в вашем конкретном педагогическом контексте
Как оценивать 4D?
В этом видео рассматриваются три взаимодополняющих подхода к оценке AI Fluency: основанный на результате (акцент на том, что создают студенты в сотрудничестве с ИИ), основанный на процессе (анализ того, как студенты работают с ИИ с течением времени) и основанный на рефлексии (оценка метапознавательной осознанности). В видео показано, как применять эти три подхода к каждой из 4D, приводятся конкретные примеры того, на что обращать внимание и как оценивать развитие студентов. Для Delegation (Делегирование) оцениваются постановка целей, разбивка задач, выбор инструментов; для Description (Описание) — качество диалога и итеративное уточнение; для Discernment (Различение) — навыки критической оценки; а для Diligence (Добросовестность) — этические решения и подотчётность. В видео подчёркивается, что сочетание всех трёх подходов к оценке даёт наиболее полное представление о развитии AI Fluency у студентов.
Основные выводы
- Эффективная оценка AI Fluency сочетает подходы, основанные на результате, процессе и рефлексии, для получения полной картины
- Для каждой из 4D требуются разные типы доказательств и стратегии оценки
- Оценка по результатам фокусируется на созданных продуктах, оценка процесса анализирует путь, а оценка рефлексии оценивает метапознавательную осознанность
- Наблюдаемые действия и конкретные артефакты более надёжны, чем предположения об уровне понимания
- Оценка должна быть возможностью для обучения, а не просто измерением
Упражнения
Это упражнение поможет вам создать практическую рубрику для оценки AI Fluency в контексте вашего конкретного курса.
Шаг 1: Создание основы для оценки (5 минут)
Начните новый разговор с Claude или продолжите разговор из Урока 1:
Настройка разговора:
- Предоставьте ИИ расшифровки двух обучающих видео.
- Если вы начинаете с нуля, поделитесь своим педагогическим контекстом и объясните, что работаете над оценкой преподавания AI Fluency.
- Если продолжаете, напомните ИИ, что теперь вы сосредоточены на стратегиях оценки для вашего курса.
- Опишите конкретное задание или проект, который вы планируете, где студенты будут использовать ИИ.
- Объясните, какие аспекты AI Fluency наиболее важны для этого конкретного задания.
Определение приоритетов оценки:
- Обсудите с ИИ, какие из 4D (и подкомпетенции) наиболее актуальны для целей вашего задания.
- Исследуйте, как выглядит успех для ваших студентов в этом конкретном контексте.
- Подумайте, с какими типичными трудностями или заблуждениями, по вашему мнению, они столкнутся.
- Определите, какие доказательства убедили бы вас в том, что у студентов развилась беглость.
Шаг 2: Выбор подходов к оценке (10 минут)
Работайте с ИИ, чтобы сопоставить подходы к оценке с компетенциями:
Для каждой D, которую вы оцениваете, исследуйте:
- Подходили бы основанные на результате меры (какие продукты продемонстрировали бы компетентность?)
- Возможны ли основанные на процессе меры (можете ли вы получить доступ к журналам чатов и оценить их?)
- Добавляют ли меры, основанные на рефлексии, ценность (какие вопросы выявили бы/способствовали пониманию?)
- Какое сочетание подходов даёт вам наиболее чёткую картину развития студентов?
Практические решения:
- Обсудите с ИИ, что действительно можно оценить с учётом вашего времени и ресурсов.
- Подумайте, какие элементы можно оценивать в парах или самостоятельно.
- Определите, что нужно оценивать напрямую, а что студенты могут задокументировать сами.
- Запланируйте, как сбалансировать всестороннюю оценку с эффективностью выставления оценок.
Шаг 3: Создание наблюдаемых индикаторов (10 минут)
Разработайте с ИИ конкретные, наблюдаемые критерии:
Определение уровней выполнения:
- Поработайте с ИИ, чтобы создать три чётких уровня (например, начальный, развивающийся, профессиональный).
- Для каждого уровня опишите, что вы бы фактически увидели в работе студентов.
- Используйте язык, специфичный для вашего курса и задания, а не общие термины.
- Включите конкретные примеры из вашей предметной области, где это уместно.
Написание чётких индикаторов:
- Преобразуйте абстрактные понятия в наблюдаемые действия.
- Замените расплывчатые термины вроде «хорошее понимание» на конкретные действия.
- Свяжите индикаторы непосредственно с требованиями вашего задания.
- Убедитесь, что каждый индикатор — это то, что вы действительно можете оценить.
Шаг 4: Форматирование вашей рубрики (5 минут)
Создайте окончательный документ рубрики:
- Попросите ИИ помочь структурировать вашу рубрику в чётком, удобном формате.
- Проверьте с ИИ, что каждый критерий чётко различим.
- Убедитесь, что переход между уровнями логичен и достижим.
- Проверьте, что рубрика соответствует заявленным учебным целям.
- Подумайте, как вы будете знакомить студентов с этой рубрикой.
- Убедитесь, что язык понятен как вам, так и вашим студентам.
Что дальше
В следующем уроке мы сосредоточимся на разработке заданий, которые помогут студентам как развивать, так и демонстрировать AI Fluency.
Обратная связь
По мере прохождения курса нам было бы интересно узнать, как вы используете концепции курса в своей жизни, работе или занятиях, а также получить ваши отзывы. Поделитесь своими отзывами здесь.
Благодарности и лицензия
Copyright 2025 Rick Dakan, Joseph Feller и Anthropic. Выпущено по лицензии CC BY-NC-SA 4.0. Этот курс основан на The AI Fluency Framework от Dakan и Feller. Частично поддерживается Ирландским управлением высшего образования в рамках Национального форума по повышению качества преподавания и обучения.