量化学习者:超越评估
新的应用程序和技术现在已经嵌入到学习体验的每个方面。学校正在围绕学生组织数据库，查看多种表现指标，而现在，学习比以往任何时候都更多地通过收集数据点而不仅仅是一个分数来了解和注册。
然而，随着评估变得更受数据驱动，重要的是我们要记住数据的真正目标应该是什么。这不仅仅是为了更好的评估;这是为了更好地学习。现在，无论是技术还是勇敢地部署这些新方法的教育者都无法支持量化学习者。
当然，第一步是设计和构建更好的系统来捕捉这类数据，这确实不是大规模的工作。vwin.com德赢然而，更重要的是，当我们建立这些系统时，我们需要牢记最终目标——更好的学习，以及为学生提供建设性和可执行的反馈。如果我们只关注数据驱动的努力，而不开发学生自主的技术，让学习者了解自己的进步，那么我们就无法实现真正的目标，也无法实现我们的学生。
安妮·墨菲·保罗笔记“与他们分享学生数据最深刻和持久的影响是培养他们自己的学习意识。”保罗关于数据帮助学生建立元认知技能的观点是有价值的，我们需要在教学和学习中不断将其融入数据驱动的方法中。
保罗断言，“让学生了解他们的表现，可以让他们有机会认识到自己的错误，并找出纠正错误的方法。”这是一个令人钦佩的目标，但它仍然达不到量化学习者利用丰富的信息所能做的事情。数据不应该只是向后看;它需要指向前方。
学习数据在弥补学生过去的经历方面很有价值，但如何利用这些数据来推动他们的未来呢?除了单纯的评估之外，这些数据还可以帮助学生定义目标并朝着目标努力，作为推荐驱动者，识别他们可能擅长的新领域，绘制出他们知道的和他们需要知道的东西，甚至以微证书或其他形式的识别和验证的形式提供验证。
现在，我们的量化努力应该努力为学生实现这种程度的赋权。vwin.com德赢更重要的是，也更令人担忧的是，大多数教育科技公司并没有考虑到他们正在开发和使用的数据收集系统中的这些功能。
我们看到技术和教育之间的相互作用正在发生重要的变化，但它们与使量化学习成为可能并赋予其力量所需要的东西相距甚远。事实上，在这一点上，他们似乎不太关心为学习者提供见解，这是一个遗憾。
例如，在过去几十年里，mooc提供了教育技术领域一些最令人兴奋、最有价值的发展。然而，为了改进某些东西，你需要能够测量它——量化它。当参与MOOC的唯一数据是人们观看了多少视频时，我们离真正为等式的学习一方增加价值还相距甚远。
当我们建立这些系统和更多的数据进入教室(物理和/或虚拟)，我们需要关注真正的目标和机会，增强学习者的能力。如果我们把数据的作用和见解仅仅归为评估，我们是在损害我们的学生和我们正在使用的技术的能力。就像量化自我运动一样建议，数据聚合和数据可访问性可能是一个重要的激励因素。提高学生的学习成绩仍然是每个教育者的目标。
第一步是开发更强大、更大规模的数据系统，但它们还需要提供反馈，帮助预测和指导学生的学习。如果我们能够实现这一愿景，那么评估将使学习者获得与教育者一样的权利。
本文作者是安德鲁·史密斯·刘易斯Cerego为出版商、教育工作者和学生提供自适应学习解决方案的领先供应商。跟着他@aslives;赋予量化学习者力量:为什么教育技术需要超越评估;图片归属flickr用户larryjohnson