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2021.2022 年返校计划（2021 年 8 月 3 日）
● 确保为所有学生提供多层次支持系统 (MTSS) 学术、行为和社交情感过程和指导 ● 通用筛选器（2-8）-西北评估协会 (NWEA) 学业成绩测量 (MAP) - 阅读和数学 ● 通用筛选器（K-1）- NWEA MAP 阅读流畅度 ● 霍顿·米夫林·哈考特数学筛选器 (1) ● Fastbridge aReading 和 aMath (2-5) ● mySAEBERS (2-12) - 社交/情感 ● SAEBERS (K-12) - 社交/情感 ● 内布拉斯加州以学生为中心的评估系统 (NSCAS)，适用于 3-8 年级 ● 形成性和总结性课堂评估 ● 对个人学生技能水平进行基准测试 ● 实施和维护与 Covid - 19 相关的新确定的 504 和 IEP。
缝纫技术_CITS2.1_NSQF-3.5.pdf
b) 期末考核将采用总结性考核方法。根据 DGT 的指导方针，DGT 将在年底举办全印度贸易测试，以颁发国家工艺指导员证书。学习成果和评估标准将作为设置期末考核试卷的基础。期末考试期间，外部考官还将按照评估指南中的详细说明检查个别学员的个人资料，然后再为实践考试打分。2.4.1 通过标准考试科目的分数分配贸易实践、TM 实践、软技能实践考试和形成性评估的最低通过率为 60%，其他所有科目的最低通过率为 40%。没有宽限分数。2.4.2 评估指南
负责任地使用生成式 AI
• 了解生成式人工智能的优势、劣势、机会和威胁 • 考虑其他机构的反应 • 研究适应生成式人工智能评估的指南 • 反思当前对生成式人工智能的实践和担忧 • 在 ChatGPT 中测试不同的提示 • 分析由 ChatGPT 生成的文本 • 讨论如何使论文问题更具“人工智能弹性” • 使用评分标准和评分标准改进评估 • 认识到生成式人工智能时代评估设计的重要性 • 了解评估变化的过程和文档 • 设计不同的评估任务并在形成性评估和总结性评估之间取得适当的平衡 • 将学习技术工具应用于不同的评估类型 有关更多信息，请发送电子邮件至 ils-ale@greenwich.ac.uk。
Duah, J. 和 McGivern, P. (2024)。生成人工智能如何模糊高等教育中的作者身份和学术规范的概念，从而需要明确的大学使用政策。国际信息与学习技术杂志，41 (2)，180-193。https://doi.org/10.1108/IJILT-11-2023-0213
目的：本研究考察了生成人工智能 (GenAI)，尤其是 ChatGPT 对高等教育的影响。使用 GenAI 生成内容的便利性引起了学术界对其在学术环境中的作用的担忧，尤其是在总结性评估方面。本研究通过研究大学生和教职员工对 GenAI 在大学中的作用的当前和未来问题的看法，为文献做出了独特的贡献。设计/方法/方法：一种定性方法，涉及与四名学生和一名讲师进行五次一对一半结构化访谈，探讨了 GenAI 文本生成在学术界的道德和实践问题。选择归纳主题分析是因为它提供了与研究目标一致的细微见解。
退出 READ 计划
科罗拉多州《READ 法案》将证据体系定义为学生学业成绩的信息集合，从整体上看，这些信息记录了学生的学业成绩水平。除了中期阅读评估的分数外，证据体系还应至少包括学生在课堂上独立完成的作业，包括但不限于采用的入学准备评估。证据体系还可以包括其他形成性评估和/或总结性评估的分数。在为英语学习者编制证据体系时，应考虑其他评估数据，例如 ACCESS for ELLs®、母语中期阅读评估数据或其他当地确定的有效和可靠的 ELD 数据。
学生学习的评估设计和策略
这意味着，您对形成性或总结性任务所做的任何选择都表明了您对评估的概念性和战略性方法。例如，在年底发生的任务可能有助于提供学习目标或评估学习的机会。但是，我们知道学生在预期评估中学习的内容与他们从任务本身中学习的内容一样多。其中一些学习来自他们自己对自己能做什么或不能做什么的认识，但重要的是，他们也从别人给他们的有益评论中学习。学习评估的作用，通常称为形成性评估，需要精心设计和规划，以确保解决关键学习成果，并确保参与任务能够促进最期望的学习。
纠正行动计划（CAP）
根据员工手册中指定的，根据评估工具或通过学校的其他发现，发现在多个领域缺乏熟练程度的任何活跃的老师都需要纠正行动计划（CAP）。如果在本学年的春假之后做出了这一决定，则主管必须与该老师合作才能在下一个学年开始之前开发上限。在这种情况下，可以将上限作为年度总结会议的一部分创建。如果在本学年的春假之前收到不足的观察结果，则必须在观察后会议的15个工作日内开发上限。上限取代了教师的专业发展计划（PDP），直到满足上限的要求为止。在这种情况下，上限的活动成为教师专业学习的优先事项，同时帽子有效。
2021-2022 LEAP 2025年级3-8运营技术...
本报告是2022年路易斯安那州教育评估计划（LEAP 2025）的技术摘要（ELA）和3年级的数学。在3至8年级和高中时，对ELA和数学的LEAP进行了ELA和数学的总结评估。这些测试旨在衡量学生准备下一个年级或学习过程以及熟练和数学熟练程度的准备。ELA和数学测试表是由数据识别公司（DRC）测试开发人员开发的，使用了新的Meridian项目库以及路易斯安那州教育部自己的物品银行的项目。从这些银行中获取的项目是基于预先建立的项目响应理论（IRT）量表。本节提供了2022年运营技术报告的摘要。
