Black e Wiliam nel 2009 hanno definito un quadro teorico sulla valutazione formativa, in cui vengono identificate 5 strategie e 3 soggetti (studente, pari e docente) per analizzare le pratiche formative in un contesto di apprendimento tradizionale [1]. Il nostro gruppo di ricerca ha applicato questo quadro in un contesto di didattica innovativa, proponendo un modello di valutazione formativa automatica per l’apprendimento delle discipline scientifiche e non [2]. Il modello include domande contestualizzate, algoritmiche e sempre accessibili, con risposta aperta e feedback immediato e interattivo, e si avvale di un ambiente virtuale di apprendimento integrato con un sistema di valutazione automatica e un ambiente di calcolo evoluto per la fruizione di attività interattive. Questo modello è stato sperimentato in diversi ambiti e contesti, in presenza, in modalità blended e in e-learning, dalla scuola secondaria all’università, producendo una notevole quantità di dati [3–7]. Questo contributo illustra come questi dati possono essere utilizzati per migliorare l’attuazione delle strategie di valutazione formativa, rafforzarne e valutarne l’azione, ad esempio offrendo agli studenti maggiori possibilità di apprendimento con attività interattive adatte alle esigenze di ciascuno, ai docenti informazioni utili per la creazione e la modifica di attività o per iniziare discussioni, ai pari maggiori occasioni di discussione e interazione. Parole

Learning Analytics per la valutazione formativa

Marina Marchisio;Alice Barana;Cecilia Fissore;Francesco Floris;PULVIRENTI, MARTA;Sergio Rabellino;Fabio Roman;Matteo Sacchet;Daniela Salusso
2019

Abstract

Black e Wiliam nel 2009 hanno definito un quadro teorico sulla valutazione formativa, in cui vengono identificate 5 strategie e 3 soggetti (studente, pari e docente) per analizzare le pratiche formative in un contesto di apprendimento tradizionale [1]. Il nostro gruppo di ricerca ha applicato questo quadro in un contesto di didattica innovativa, proponendo un modello di valutazione formativa automatica per l’apprendimento delle discipline scientifiche e non [2]. Il modello include domande contestualizzate, algoritmiche e sempre accessibili, con risposta aperta e feedback immediato e interattivo, e si avvale di un ambiente virtuale di apprendimento integrato con un sistema di valutazione automatica e un ambiente di calcolo evoluto per la fruizione di attività interattive. Questo modello è stato sperimentato in diversi ambiti e contesti, in presenza, in modalità blended e in e-learning, dalla scuola secondaria all’università, producendo una notevole quantità di dati [3–7]. Questo contributo illustra come questi dati possono essere utilizzati per migliorare l’attuazione delle strategie di valutazione formativa, rafforzarne e valutarne l’azione, ad esempio offrendo agli studenti maggiori possibilità di apprendimento con attività interattive adatte alle esigenze di ciascuno, ai docenti informazioni utili per la creazione e la modifica di attività o per iniziare discussioni, ai pari maggiori occasioni di discussione e interazione. Parole
Convegno internazionale SIRD-SIe-L Learning Analytics. Per un dialogo tra pratiche didattiche e ricerca educativa
Roma
10-11 maggio
Ebook integrale degli interventi del Convegno internazionale SIRD-SIe-L Learning Analytics. Per un dialogo tra pratiche didattiche e ricerca educativa
Sie-L
29
30
Ambiente di Apprendimento Virtuale, Didattica Interattiva, Learning Analytics, Valutazione Automatica, Valutazione Formativa
Marina Marchisio, Alice Barana, Cecilia Fissore, Francesco Floris, Marta Pulvirenti, Sergio Rabellino, Fabio Roman, Matteo Sacchet, Daniela Salusso
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