Mindannyiunknak volt egy tanára, akinek a feje a háta volt. Még a táblára nézés közben is láttak mindent - minden hangot átadtak, minden választ lemásoltak, minden arcot készítettek.
Vagy legalábbis úgy tűnt. Csak annyit kellett tennie, hogy néhányszor helyesen kitalálják, mi folyik a hátuk mögött, és nos, így készülnek az osztálytermi legendák.
De mi van, ha az összes kitalálást eltávolítja a képből? Mi van, ha a kamerák az osztály minden gyerekére fókuszálnak? Erre gondol egy SensorStar Labs nevű New York-i társaság, bár a lényeg nem az lenne, hogy elkapja a téves csalókat, hanem inkább az, hogy segítsen a tanároknak meghatározni, mikor veszítették el az osztályt.
Arc idő
Így működik. Az EngageSense nevű arcfelismerő szoftver segítségével a számítógépek algoritmusokat alkalmaznának arra, amit a kamerák rögzítettek egy előadás vagy beszélgetés során, hogy megértsék, mennyire elkötelezettek a hallgatók. A gyerekek szeme a tanárra összpontosult? Vagy bárhová néztek, csak az osztály elején? Mosolyogtak vagy homlokát ráncoltak? Vagy csak zavartnak tűntek? Vagy unatkozni?
A tanároknak jelentést kapnak, amely az arcanalízis alapján elmondja nekik, mikor volt a legmagasabb vagy a legkevesebb a hallgatói érdeklődés. Mondja az SensorStar egyik alapítója, Sean Montgomery, aki egykori tanár: „Ha csak néhány magas és néhány alacsony pontot nézel meg, elegendő elvitelre tehet szert. Másnap megpróbálhat több jó és kevésbé jó dolgot csinálni. ”
Kétségtelen, hogy egyes szülőknek sok kérdés merül fel azzal kapcsolatban, hogy mi történik gyermekeik arca összes videójával. Montgomery azonban biztos abban, hogy a legtöbb beleegyezik abba, hogy gyermekeiket videofelvétel készítésére engedi, amikor látják, hogy ez mennyire segíti a tanárokat képességeik polírozásában.
Meg van győződve arról, hogy öt év alatt a tanárok az egész országban használják. Először azonban be kell bizonyítania, hogy a SensorStar algoritmusok valóban értelmezhetik a fiatal elmék működését, egyszerűen a szemmozgás és az arckifejezés alapján.
Kis intézkedések
Ez természetesen feltételezi, hogy a tanárok közvetlenül a fedélzeten ugornak. Ez aligha bizonytalan dolog, tekintve a tavalyi válaszra a jelentésre, miszerint a Bill és Melinda Gates Alapítvány hozzájárul olyan érzékelő karkötők fejlesztésének finanszírozásához, amelyek legalább elméletben nyomon követhetik a hallgatók elkötelezettségi szintjét.
A csuklókészülékeket úgy tervezték, hogy kis áramot továbbítsanak a bőrön, majd mérjék az elektromos töltések apró változásait, amikor az idegrendszer reagál az ingerekre. Ezeket a karkötőket tesztekben használják annak felmérésére, hogy a fogyasztók hogyan reagálnak a reklámra, és a gondolkodásmód szerint a következőkben meg tudják mondani, milyen izgatott lesz valaki egy autóhirdetés megtekintése közben: megismerhetik, hogy milyen jazzbeszédet okozhat egy gyerek a frakciókról. . (Vagy nem.)
Nem olyan gyorsan, csattant fel szkeptikusok. Gyorsan rámutattak, hogy csak azért, mert a második osztályos izgatott, még nem jelenti azt, hogy valamit tanul. És miközben a karkötő emlékeztetői azt állítják, hogy célja a tanárok segítése, a kritikusok azt mondják, hogy senkit sem szabad meglepni, ha az érzékelõket végül felhasználják az értékelésükre. Néhány tanár azt javasolta, hogy esetleg véletlenszerű sikolyokat kell alkalmazniuk az órai tervükbe, hogy az izgalom magas szinten maradjon.
Végső soron az a kérdés, hogy úgy gondolja, hogy Bill Gateshez hasonlóan - az osztálytermi viselkedésből származó adatok felhalmozása és elemzése kulcsfontosságú-e a tudomány alkalmazásához a tanulási folyamathoz. Vagy ha úgy gondolja, hogy a tanítás inkább művészet, mint tudomány, és hogy a tanárok és a diákok közötti kapcsolat túl bonyolult és árnyalt, hogy az adatpontok gyűjtésével mérhető legyen.
Ki az Ön adata?
- És nem fog salátát enni az első hat hónapban a főiskolán: Egyre több kollégium alkalmaz prediktív elemzést, hogy jó képet kapjon a hallgatókról arról, hogy miként fognak fizetni egy osztályban, még mielőtt feliratkoznának rá. A hallgatók saját tudományos teljesítményéből és az osztályba már bejutott mások adatainak felhasználásával a tanácsadók egyre nagyobb pontossággal megjósolhatják, mennyire valószínű, hogy egy adott hallgató sikeres vagy kudarcot vall.
- Kérem, kedveld ezt a befektetést: A múlt héten, a Facebook alapítója, Mark Zuckerberg elvégezte első befektetését egy induló vállalkozásban - csatlakozott a befektetők egy csapatához, amely 4 millió dollár alapvető pénzt adott egy Massachusetts-i Panorama Education nevű cég mögött. Összegyűjti a K-től 12-ig terjedő iskolákra készített felmérések adatait, kezdve a tantárgyakig, például azért, hogy miért válnak néhány ígéretes diákok miért, miért különbözik a zaklatás különösen a kilencedik osztályú fiúk körében.
- A tesztek elvégzése: A Quick Key nevű okostelefon-alkalmazás rendelkezik egy optikai szkennerrel, amely gyorsan osztályozza a SAT-stílusú buborék válaszlapokat. Ezután feltölti az eredményeket a tanárok elektronikus tankönyveibe és elemzi az adatokat.
- Az Apple szedésének ideje: A hét elején az Apple vezérigazgatója, Tim Cook bejelentette, hogy az iPadok az oktatásban jelenleg használt tabletták 94% -át teszik ki. A vállalat értékesítése lelassult a fogyasztói piacon, tehát nagy lendületet adott az oktatásnak azáltal, hogy kedvezményeket kínál nagy mennyiségű vásárláshoz.
- És valószínűleg a vonalakon kívülre húzódtak: A Michigan State University egyik új tanulmánya megállapította, hogy az iskolában folyó művészi tevékenységekben részt vevő emberek inkább innovatívak voltak, amikor felnőttek voltak - nevezetesen az, hogy valószínűbb, hogy szabadalmakat generálnak és elindítsanak. vállalkozások felnőttként.
Videó bónusz: Bill Gates felajánlja, hogyan véli véleményét a tanárokról.
Videó bónusz bónusz: Itt van egy másik csavar az arcfelismeréshez az osztályban.
További információk a Smithsonian.com webhelyről
Egy nap a telefon tudja, ha boldog vagy szomorú
Miért olyan sikeresek Finnország iskolái?
