Uczenie si¿ spo¿eczno-emocjonalne (SEL) ma kluczowe znaczenie dla sukcesu akademickiego i ogólnego dobrostanu uczniów, jednak ocena tych kompetencji pozostaje wyzwaniem ze wzgl¿du na ich subiektywny i niekognitywny charakter. Tradycyjne metody, takie jak ankiety i obserwacje nauczycieli, cz¿sto nie s¿ dok¿adne i spójne. Aby temu zaradzi¿, zaproponowano ramy oceny oparte na uczeniu maszynowym, integruj¿ce ró¿ne ¿ród¿a danych, takie jak zachowanie, uczestnictwo i wyniki uczniów. Identyfikuj¿c wzorce i klasyfikuj¿c poziomy umiej¿tno¿ci SEL, modele uczenia maszynowego zmniejszaj¿ ludzkie uprzedzenia i zwi¿kszaj¿ niezawodno¿¿. Takie podej¿cie oparte na danych nie tylko zapewnia obiektywny pomiar, ale tak¿e zapewnia predykcyjny wgl¿d w rozwój SEL uczniów. Nauczyciele mog¿ wykorzystä te spostrze¿enia do projektowania ukierunkowanych interwencji i spersonalizowanego wsparcia, ostatecznie czyni¿c ocen¿ kompetencji SEL bardziej dok¿adn¿, skalowaln¿ i skuteczn¿.
Bitte wählen Sie Ihr Anliegen aus.
Rechnungen
Retourenschein anfordern
Bestellstatus
Storno







