Ключевые компетенции педагога можно классифицировать по уровню сложности (базовые, средние, продвинутые), типу деятельности (педагогические, коммуникативные, организационные) и содержанию (знания, умения, навыки). Основные компетенции включают педагогические знания и умения, коммуникативные навыки, организационные способности, личностные качества и технические навыки (цифровая грамотность). Современный ИИ уже вполне способен помочь в оценке этих компетенций. Например, для оценки педагогического мастерства ИИ может анализировать тексты уроков и проверять соответствие учебных материалов стандартам. Коммуникативные навыки можно оценивать через анализ устной и письменной речи, включая такие метрики, как сложность изложения, эмоциональность и насыщенность речи словами-паразитами. Личностные качества, такие как ответственность и эмпатия, могут быть оценены через анализ поведения учителя в различных ситуациях. Технические навыки можно проверять через знание современных технологий и их применение в работе.
Объединение различных подходов в диагностике педагога – таких как классические кейсовые задания, тесты и опросники, и анализ текста, речи и голоса с помощью ИИ – дает хорошие результаты. Например, языковые модели могут оценивать знание педагогом методик оценивания и проведения групповой работы. Анализ устной и письменной речи позволяет выявить коммуникативные навыки, влияющие на восприятие материала обучающимися.
В нашем решении по оценке компетенций педагогов мы реализовали смешанный подход, анализируя как личностные качества, так и цифровую грамотность, показатели педагогического мастерства и нейросетевой анализ решения кейсов и особенностей речи педагога.
Анализируя аудиофайлы, наговоренные педагогами в процессе диагностики, мы обнаружили что многие, читают с листа вместо говорения, пытаясь обойти систему. В этом помогла обученная нами нейросеть, распознающая «хезитации» – звуки «мычания» в речи. При чтении таких звуков нет, а при говорении они есть почти всегда.
QR-код: https://t.me/conferansbot?start=200
Для оценки личностных качеств в своих продуктах мы используем проверенные инструменты, такие как «Большая пятерка личностных черт» и «Шкала GRIT». Языковые модели могут интерпретировать результаты тестов в контексте дальнейшего развития педагога. Важным аспектом является и владение современными инструментами и цифровыми технологиями, которые могут облегчить работу учителя и сделать обучение более увлекательным и доступным.
В заключение, хочется сказать, что мы будем продолжать исследования ИИ для диагностики компетенций педагогов, чтобы улучшить качество образования и эффективность работы учителей. Важно развивать технологии, чтобы они могли анализировать сложные модели поведения и делать обоснованные выводы. Важно обучать учителей работать с ИИ. Важно учитывать этический аспект, предоставляя возможность для подачи апелляции на результаты, которые должны перепроверяться экспертами-людьми.
Датацентричная школа
В современном мире цифровизации образования стала актуальной концепция датацентричной школы, где большое внимание уделяется сбору, анализу и использованию данных о поведении учащихся для создания персонализированных образовательных программ и рекомендаций. Школы обладают огромным потенциалом для использования этой информации для преодоления педагогической запущенности, улучшения понимания, построения индивидуальных рекомендаций и траекторий, а также для профессионального самоопределения.
Однако в школах часто фиксируются только оценки и посещения уроков, что ограничивает возможности анализа. Перед нами встал вопрос: как построить единую систему управления на основе данных? Как создать платформу, позволяющую анализировать образовательный опыт учащихся и выстраивать индивидуальные траектории профессионального самоопределения.