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从反馈到进料：使用AI驱动的评估飞轮推动学生能力
以学生为中心的教学的定义质量是有效的评估。近年来，围绕有效评估的论述旨在将“学习评估”策略纳入课程发展。以基本的形式，对学习的评估需要评估，在这些评估中，向学习者提供了先前的，面向未来的评论（称为Feedforward），以指导未来表现的改善。这对比[…]从反馈到FeedForward的帖子：使用AI驱动的评估飞轮推动学生的能力，首先是教师的重点|高级教学和学习。
来源:教师焦点以学生为中心的教学的定义质量是有效的评估。近年来，围绕有效评估的论述旨在将“学习评估”策略纳入课程发展。以基本的形式，对学习的评估需要评估，在这些评估中，向学习者提供了先前的，面向未来的评论（称为Feedforward），以指导未来表现的改善。这与典型的评估安排形成鲜明对比，后者将反馈视为向学生提供的产品以换取他们提交的产品。但是，历史上有两个广泛的因素阻碍了在教育环境中采用进食纠正措施进行学习的评估：
话语- 增加了工作量和可扩展性：这种方法需要使用可行的进料建议来创建多样化的低风险形成性评估任务，以指导未来的学习。此外，在每个低措施测试中为每个学生提供个性化的纠正措施都是时间和资源密集的。特别是，在与许多学生的大型课程中，教育工作者沉重的工作量的额外负担不可低估。
- 学生的参与和动机：如果学生认为他们是低风险的，而没有激励措施可以帮助他们的成绩，则不愿从事形成性评估任务。
克服这些障碍对于通过学习评估加速进步至关重要。在这种方面，评估飞轮的核心思想是利用Genai的力量克服上述挑战。实际上，这种方法增加了Genai对评估转型的力量的不断增长。
评估评估飞轮模型
为什么评估飞轮 文学使用LLM/Genai（根据作者最近的出版物改编而来），评估飞轮旨在实现“学习评估”的想法。
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