Lợi nhuận:
- Khả năng hiểu các nguyên tắc phản hồi mang tính hình thành và tạo ra các bản dự thảo phản hồi cụ thể, hướng tới tương lai và mang tính xây dựng với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo
- Khả năng viết phản hồi được cá nhân hóa dựa trên phiếu tự đánh giá hoặc bộ tiêu chí, cho biết điểm mạnh và các bước phát triển của học sinh
- Khả năng hiểu rằng phản hồi nên nhắm mục tiêu vào sản phẩm chứ không phải học sinh và không nên đưa ra bản dự thảo trí tuệ nhân tạo mà không có sự quan sát của giáo viên xác minh.
Điểm bạn cho học sinh chỉ là một con số; Điều thực sự thúc đẩy anh ấy tiến về phía trước là phản hồi—những thông điệp cho anh ấy thấy công việc của anh ấy đang làm tốt như thế nào và anh ấy có thể cải thiện như thế nào. Nghiên cứu cho chúng ta biết rằng phản hồi tốt là một trong những ảnh hưởng mạnh mẽ nhất đến việc học. Nhưng việc viết phản hồi mang tính cá nhân, mang tính xây dựng cho một lớp 30 học sinh phải mất hàng giờ; Đây là nơi giáo viên bị hạn chế nhất. AI nhanh chóng tạo ra các phác thảo phản hồi dựa trên phiếu tự đánh giá và sự quan sát của giáo viên; bạn cá nhân hóa, xác nhận và thiết lập giai điệu. Ranh giới rất quan trọng: Phản hồi phải dựa trên công việc thực tế của học sinh và sự quan sát của giáo viên; Những lời khen/phê bình do AI tạo ra "tự nhiên" sẽ không được đưa ra nếu không có xác minh.
Nguyên tắc phản hồi tốt
Phản hồi mang tính hình thành là phản hồi được đưa ra trong quá trình học tập đang diễn ra và giúp học sinh tiến bộ; chừa chỗ cho việc sửa chữa, trái ngược với ghi chú cuối cùng (tóm tắt). Nguyên tắc phản hồi tốt:
- Nó nhắm vào sản phẩm chứ không phải con người. Đó không phải là "bạn lười biếng", mà là "đoạn kết luận không hỗ trợ đầy đủ cho ý tưởng của bạn." Những gì được thảo luận là công việc của học sinh, không phải danh tính của anh ta.
- Cụ thể và cụ thể. "Thật tuyệt" không dạy được điều gì cả; "Bạn đã đưa ra ba ví dụ, điều này củng cố tuyên bố của bạn" dạy.
- Hướng tới tương lai (feed-forward). Nó không chỉ cho bạn biết lỗi mà còn hiển thị bước tiếp theo: "thêm câu hỏi vào phần giới thiệu và bạn sẽ thu hút sự chú ý của người đọc."
- Cân bằng. Một điểm mạnh + một bước cải tiến; Chỉ phê bình làm mất động lực, chỉ khen ngợi thì ngừng phát triển.
- Nó có thể quản lý được. Không phải 10 sai lầm trong một nghiên cứu mà là 1-2 điểm phát triển quan trọng nhất; Học sinh không thể sửa tất cả chúng cùng một lúc.
Mẹo: Công thức "hai sao, một điều ước" có tác dụng: hai điểm mạnh cụ thể (sao) và một đề xuất cải tiến (điều ước). Nếu bạn đưa công thức này cho AI, nó sẽ tạo ra phản hồi cân bằng.
Sức mạnh và sự nguy hiểm của AI
AI viết các đoạn phản hồi nhẹ nhàng, có cấu trúc dựa trên phiếu đánh giá + ghi chú của giáo viên và cá nhân hóa đoạn văn đó cho 30 học sinh. Nhưng có hai mối nguy hiểm. Đầu tiên, AI có thể đưa ra những lời khen ngợi chung chung, sáo rỗng (“làm tốt lắm”) mà không nhìn thấy bài làm của học sinh — đây là phản hồi sai và học sinh sẽ nhận thấy. Thứ hai, ngôn ngữ của AI có thể quá đồng nhất và máy móc; Nếu 30 học sinh nhận được cùng một câu, phản hồi sẽ trở nên vô giá trị. Giải pháp: Cung cấp cho AI khả năng quan sát thực tế của bạn đối với từng học sinh (học sinh đó đã làm gì ở mức độ nào) và yêu cầu nó tạo ra bản nháp phù hợp, sau đó thêm sự góp mặt của con người.
Từng bước: Tạo phản hồi bằng AI
- Đưa ra tiêu chí/chương trình. Phản hồi sẽ dựa trên điều gì?
- Tóm tắt quan sát của bạn. Ghi chú ngắn gọn, ẩn danh như "Học sinh này mạnh về nội dung, yếu về kết luận".
- Chỉ định định dạng. “Hai sao, một điều ước”, giọng điệu (ủng hộ), độ dài (3-4 câu).
- Lấy bản thảo. Quan sát phản hồi của từng học sinh.
- Xác minh và cá nhân hóa. Lời khen có thật không, bước cải tiến có khả thi không; Thêm giọng nói của riêng bạn.
- Kiểm soát giai điệu. Có phù hợp với lứa tuổi, không gây nản lòng, tôn trọng không?
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 – Trở về từ lời khen trống rỗng. Một giáo viên yêu cầu AI "viết phản hồi tích cực" mà không giao nhiệm vụ cho nó; AI đã đưa ra những lời khen ngợi chung chung như "một tác phẩm tuyệt vời". Thầy nhận ra đó là giả; Lần này, ông đưa ra điểm đánh giá của từng học sinh và một câu quan sát. Phản hồi trở nên cụ thể: “Khi sử dụng nguồn thì nên tham khảo 3 nguồn khác nhau, sẽ rõ ràng hơn nếu tóm tắt phần kết luận trong một câu”.
Trường hợp 2 - Thời gian và cá nhân hóa. Một giáo viên Thổ Nhĩ Kỳ dành ~4 giờ mỗi tuần để viết phản hồi cho 28 bài luận. Anh ấy đưa ra các cấp độ phiếu tự đánh giá và khả năng quan sát một dòng của mỗi học sinh cho AI và yêu cầu nó tạo ra một bản thảo “hai ngôi sao, một điều ước”, sau đó thêm một câu cá nhân cho mỗi người. Thời gian giảm xuống còn ~ 1,5 giờ; học sinh nhận ra rằng phản hồi mang tính cá nhân đối với họ vì nó dựa trên sự quan sát thực tế.
Trường hợp 3 - Chỉnh âm. Phản hồi về AI của một giáo viên rất chính xác nhưng gay gắt: "đầu vào của bạn yếu, bài viết của bạn không có tổ chức". Đối với một học sinh lớp 6, điều này thật đáng nản lòng. Cô giáo nói: “Viết lại bằng ngôn ngữ phù hợp với lứa tuổi, mang tính khích lệ, nhắm vào sản phẩm”. Phản hồi là “bạn có thể làm cho phần giới thiệu của mình mạnh mẽ hơn một chút; hãy thử bắt đầu bằng một câu hỏi” - cùng một thông điệp, giọng điệu mang tính xây dựng.
Mẫu có thể sao chép
1) Phản hồi cá nhân dựa trên phiếu tự đánh giá:
Vai trò của bạn: một giáo viên [môn học] hỗ trợ. Dưới đây là cấp độ phiếu tự đánh giá (ẩn danh) của một học sinh và quan sát một câu của tôi. Viết phản hồi hướng tới tương lai theo dạng “Hai sao, một điều ước”, dài 3-4 câu, nhắm mục tiêu vào sản phẩm (không phải con người). Giọng điệu phù hợp với lứa tuổi, tôn trọng. Cấp độ đánh giá + quan sát: [dán]
2) Bản thảo lấy ý kiến tập thể (cho cả lớp):
Dưới đây là điểm tiêu chí và phiếu quan sát của 5 sinh viên (Học sinh A-E, giấu tên). Viết phản hồi khác nhau, được cá nhân hóa, không lặp lại cho mỗi phản hồi (hai điểm mạnh + một bước cải tiến). Đừng để nó có cảm giác như sao chép-dán. Dữ liệu: [dán]
3) Làm dịu phản hồi cứng:
Thông báo phản hồi bên dưới là chính xác nhưng giọng điệu gay gắt và không khuyến khích học sinh. Viết lại bằng ngôn ngữ mang tính xây dựng, hướng đến sản phẩm và chỉ ra bước tiếp theo cho học sinh [X] tuổi. Làm dịu thông điệp nhưng vẫn duy trì bối cảnh. Phản hồi: [dán]
4) Xây dựng câu hỏi tự đánh giá:
Đối với "[nhiệm vụ]", hãy viết 4 câu hỏi tự đánh giá sẽ khiến học sinh nhìn lại bài làm của mình (ví dụ: "bạn đã cải thiện điều gì nhiều nhất, bạn sẽ thay đổi điều gì nếu làm lại"). Giữ nó phù hợp với lứa tuổi và kích thích tư duy.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Dấu nhắc yếu:
Viết phản hồi tốt cho học sinh này.
Nếu không nhìn thấy nghiên cứu và quan sát, AI sẽ đưa ra những lời khen ngợi chung chung, sáo rỗng; nó trở nên giả tạo và vô dụng.
Lời nhắc mạnh mẽ:
Vai trò của bạn: hỗ trợ giáo viên tiếng Thổ Nhĩ Kỳ. Học sinh ẩn danh, bài luận lớp 6. Phiếu tự đánh giá: nội dung 4/4, tổ chức 3/4, ngôn ngữ 3/4, kết luận 2/4. Quan sát của tôi: ý tưởng rất phong phú nhưng đoạn kết có cảm giác vội vã. Viết một phản hồi gồm 4 câu, mang tính khích lệ, hướng đến sản phẩm theo dạng “hai sao, một điều ước”.
phản hồi kém
phản hồi mạnh mẽ
Sự khác biệt
"Nó thật tuyệt."
"Đưa ra ba ví dụ củng cố tuyên bố của bạn."
sự cụ thể
"Bạn lười biếng."
“Kết luận không hỗ trợ ý tưởng.”
Sản phẩm chứ không phải con người
"Bạn có nhiều sai lầm."
"Trước tiên hãy tập trung vào một điều này:..."
Khả năng quản lý
"Làm tốt hơn."
“Hãy thử thêm một câu hỏi vào phần giới thiệu.”
bước tiến
Những lỗi thường gặp
- Yêu cầu phản hồi mà không giao việc. AI tạo ra những lời khen ngợi trống rỗng, giả tạo; học sinh chú ý và mất niềm tin.
- Nhắm mục tiêu vào người đó. Những cụm từ như "lười biếng/không đạt thành tích" đánh vào sự tự tin, không học hỏi được.
- Chỉ phê bình hay chỉ khen ngợi. Một bên phá vỡ động lực, một bên ngừng phát triển; sự cân bằng là cần thiết.
- Phản hồi thống nhất. Câu tương tự với 30 học sinh; Nếu không cá nhân hóa, phản hồi sẽ trở nên vô giá trị.
- Quá nhiều điều chỉnh. Liệt kê 10 sai lầm trong học tập khiến học sinh tê liệt; Đưa ra 1-2 ưu tiên.
Lưu ý: Phản hồi cũng là đầu ra; Xác minh các tuyên bố thực tế trong đó (ví dụ: "nguồn sai") bằng quan sát của riêng bạn. AI có thể đọc sai bài làm của học sinh và viết một bài phê bình không công bằng.
Tóm lại
Phản hồi là cầu nối biến điểm số thành việc học tập; Các mục tiêu của sản phẩm cụ thể và hướng tới tương lai, cân bằng và bao gồm một số đề xuất có thể quản lý được. AI tạo ra các bản thảo phản hồi một cách nhanh chóng và được cá nhân hóa dựa trên phiếu đánh giá và quan sát thực tế của giáo viên; Điều này cho phép phản hồi có chất lượng trên quy mô lớp học. Nhưng lời khen ngợi mà không nhìn thấy tác phẩm là giả tạo, phản hồi thống nhất là vô giá trị và giọng điệu phải phù hợp với lứa tuổi. Quan sát là từ bạn, bản phác thảo là từ AI, tiếng nói cuối cùng là từ bạn.
Nhiệm vụ ứng dụng
Ẩn danh các cấp độ phiếu tự đánh giá và một câu quan sát cho 3 bài tập của học sinh mà bạn có (hoặc giả định). Tạo phản hồi khác nhau cho cả ba bằng mẫu "phản hồi cá nhân dựa trên phiếu đánh giá". Kiểm tra từng phản hồi bằng hai câu hỏi: (1) là lời khen ngợi dựa trên công việc thực tế, (2) là bước cải tiến cụ thể và có thể thực hiện được. Sau đó thêm một câu từ giọng nói của chính bạn vào mỗi phản hồi.
danh sách kiểm tra
- [ ] Phản hồi có dựa trên bài làm thực tế của học sinh và sự quan sát của tôi không?
- [ ] Tôi có nhắm mục tiêu vào sản phẩm chứ không phải con người không?
- [ ] Có điểm mạnh và bước cải tiến khả thi nào không?
- [ ] Phản hồi có được cá nhân hóa hay thống nhất không?
- [ ] Tôi đã giữ giọng điệu phù hợp với lứa tuổi và mang tính khích lệ chưa?