Vsi smo imeli učitelja, ki je imel oči v zatilju. Tudi ko so bili obrnjeni proti tabli, so videli vse - vsako sporočilo je bilo poslano, vsak odgovor je bil kopiran, vsak obraz je bil narejen.
Ali pa se je vsaj tako zdelo. V resnici so morali nekajkrat pravilno uganiti, kaj se dogaja za njihovimi hrbti, in tako nastajajo legende v učilnicah.
Kaj pa, če ste vse ugibanje umaknili iz slike? Kaj pa, če bi se kamere osredotočile na vsakega otroka v razredu? To ima v mislih newyorško podjetje z imenom SensorStar Labs, čeprav poanta ne bi bila v tem, da bi lovili zmotne storilce, temveč da bi učiteljem pomagali ugotoviti, kdaj so izgubili razred.
Čas za obraz
Tukaj je, kako bi to delovalo. S pomočjo programske opreme za prepoznavanje obrazov, imenovane EngageSense, bi računalniki uporabili algoritme za to, kar so kamere posnele med predavanjem ali razpravo, da bi razlagale, kako so bili študentje angažirani. So bile oči otrok usmerjene v učitelja? Ali so iskali povsod, razen spredaj? So se smehljali ali namrščali? Ali pa so se le zdeli zmedeni? Ali dolgčas?
Učitelji bi dobili poročilo, ki bi jim na podlagi obraznih analiz povedalo, kdaj je bilo zanimanje učencev najvišje ali najnižje. Pravi, da je soustanovitelj SensorStar Sean Montgomery, nekdanji učitelj: "Če pogledate le nekaj visokih točk in nekaj nizkih točk, dobite dovolj odvzema. Naslednji dan lahko poskusite narediti več dobrih in manj manj dobrih stvari. "
Brez dvoma bodo nekateri starši imeli veliko vprašanj, kaj se zgodi z vsem tem posnetkom obrazov njihovih otrok. Toda Montgomery je prepričan, da se bo večina strinjala, da bo svoje otroke pustila na snemanju, ko bodo videli, koliko učiteljem pomaga, da polirajo svoje sposobnosti.
Prepričan je, da ga bodo čez pet let uporabljali učitelji po vsej državi. Najprej pa mora dokazati, da algoritmi SensorStar resnično lahko razlagajo delovanje mladih mož, ki temeljijo preprosto na gibanju oči in izrazu obraza.
Majhni ukrepi
To seveda predvideva, da bodo učitelji skočili prav na krov. Kar je glede na lanski odziv na poročilo, da Fundacija Bill and Melinda Gates Fundacija pomaga financirati razvoj senzorskih zapestnic, ki bi v teoriji vsaj lahko spremljale stopnjo angažiranosti študentov, skorajda ni prepričana.
Naprave za zapestje so zasnovane tako, da pošiljajo majhen tok po koži in nato merijo subtilne spremembe električnih nabojev, ko se živčni sistem odziva na dražljaje. Te zapestnice so bile uporabljene v testih, s katerimi lahko ocenite, kako se potrošniki odzivajo na oglaševanje, in razmišljanje je, da če vam lahko povedo, kako navdušen nekdo dobi med gledanjem avtomobilskega oglasa, vam lahko dajo občutek, kako se lahko jazz, otrok zbere glede frakcij . (Ali ne.)
Ne tako hitri skeptiki. Hitro so poudarili, da to, da je drugošolec navdušen, še ne pomeni, da se česa nauči. In medtem ko ojačevalci zapestnic trdijo, da je njihov namen pomagati učiteljem, kritiki pravijo, da nihče ne sme biti presenečen, če jih senzorji sčasoma uporabijo za njihovo ocenjevanje. Nekateri učitelji so predlagali, da bodo morda morali v svoje učne načrte vnesti naključne krike, da bodo ravni navdušenja ohranili visoko.
Konec koncev je vsekakor vprašanje, ali tako kot Bill Gates verjamete, da je nabiranje in analiziranje podatkov o vedenju v učilnici ključno za uporabo znanosti v učnem procesu. Če pa menite, da je poučevanje bolj umetnost kot znanost in da je povezava med učitelji in študenti preveč zapletena in niansirana, da bi jo bilo mogoče meriti z zbiranjem podatkovnih točk.
Kdo so vaši podatki?
- In ne boste jedli solate svojih prvih šest mesecev na fakulteti: Vedno več šol uporablja prediktivno analizo, da študentom predstavi, kako se bodo uvrstili v razred, preden se sploh prijavijo nanj. Z uporabo podatkov iz študentske uspešnosti študentov in drugih, ki so razred že opravili, lahko svetovalci z večjo natančnostjo napovedujejo, kako verjetno je, da bo določenemu študentu uspelo ali ne bo uspelo.
- Všeč vam je všeč ta naložba: Prejšnji teden je ustanovitelj Facebooka Mark Zuckerberg prvič naložil v zagonsko podjetje - pridružil se je skupini vlagateljev, ki je za ameriškim Massachusettsom, imenovanim Panorama Education, dala štiri milijone dolarjev osnovnega denarja. Krči podatke iz raziskav, ki jih izvajajo za šole od K do 12, od predmetov, kot je na primer, zakaj nekateri obetavni učenci na koncu ne uspejo, zakaj je nasilje še posebej izrazito pri dečkih devetih razredov.
- Obvladovanje testov: Aplikacija za pametne telefone, imenovana Hitri ključ, ima optični optični bralnik, s katerim lahko hitro ocenite odzivne lističe v obliki SAT. Nato rezultate naloži v elektronske knjige učiteljev in analizira podatke.
- Čas nabiranja Apple: prej ta teden je izvršni direktor Apple Tim Cook sporočil, da iPadi predstavljajo 94 odstotkov tablic, ki se zdaj uporabljajo v šolah. Prodaja na podjetju se je na potrošniškem trgu upočasnila, zato je izobraževanje močno spodbudilo, saj ponuja popuste za velike nakupe.
- In verjetno so se potegnili zunaj: Nova študija z državne univerze Michigan je pokazala, da so ljudje, ki so se v šoli ukvarjali z umetniškimi dejavnostmi, bolj razgibani, ko so odraščali - predvsem zato, ker so bolj verjetno ustvarjali patente in se lansirali podjetja kot odrasli.
Video bonus: Bill Gates ponuja svoje mnenje o tem, kako meni, da bi morali učitelji dobiti povratne informacije.
Bonus za video bonus: Tu se razlikuje prepoznavanje obraza v učilnici.
Več s Smithsonian.com
Nekega dne bo vaš telefon vedel, ali ste srečni ali žalostni
Zakaj so finske šole tako uspešne?
