Digipädevuste tasemetööst

Mart Laanpere

Tallinna Ülikooli haridustehnoloogia vanemteadur

HTM hange

• “Digipädevuse elektroonilistehindamisvahendite ja -metoodikaväljatöötamine põhikooli ja gümnaasiumilõpuklassidele”

• TÜ ja TLÜ ühispakkumine võitis hankeveebruaris 2016, leping sõlmiti märtsis

• Piloot-tasemetöö 2016 sügisel, 50 kooligatasemetöö veebruaris, tulemused juuniks

• Paralleelselt käib ATS projekti raames looduddigipädevuste testi katsetamine

Rakendusuuringu ülesehitus

• Kaks uurimisrühma, kummalgi omalähenemine, lõpuks “keskpõrandale kokku”:

– Tartu Ülikool (M.Mäeots): induktiivne/kirjeldav alt-üles lähenemine, parimate praktikate kogumine jaanalüüs

– Tallinna Ülikool (M.Laanpere): deduktiivne ülalt-allalähenemine, uue hindamisraamistiku arendamine

Digipädevuse mõiste

• Kolm konkureerivat tõlgendustdigipädevus(t)ele:– Süstemaatiliselt (õppeainena) korrastatud erialaste

teadmiste kogum, mis põhineb arvutiteadusel(computational thinking)

– Universaalsete arvutikasutusoskuste kogum, midaon vaja enamikul töökohtadest (ECDL)

– Üldpädevus, mis on pigem seotud “õppimaõppimisega” kaasaegses õpikeskkonnas

• DigComp lähtub teisest, Eesti riiklik õppekavakombineeri teist ja kolmandat

Tagasivaade IKT-pädevuse õpetamiseleja hindamisele Eestis

• 1986: Teoreetiline arvutiõpetus kohustuliku õppe-ainena, oli tõlkeõpik, aga puudus riiklik eksam

• 1996: Informaatika valikainena ja IKT läbiva teemana, universaalse kontoritööks vajalikearvutikäsitsemisoskuste õpetamine, puudus nii õpikkui eksam

• 2000: IKT ja meedia kui läbiv teema, 11 IKT pädevustkoolielu kontekstis, katseline tasemetöö

• 2011: informaatika valikainena ja digipädevusüldpädevusena, läbivad teemad Tehnoloogia & innovatsioon ja Teabekeskkond

Teoreetilised lähtealused

• Evidence-Centered Assessment Design (ECD) on lähenemine õpitulemuste hindamisele, mis määratleb hinnangu argumendid, nende rakendamise elemendid ja protsessid ning seosed viimaste vahel

• High-stakes (ühemõõtmeline) vs diagnostiline (mitmemõõtmeline) hindamine

• Klassikaline statistiline andmeanalüüs vs. Bayesi võrkudel põhinev

Principled Assessment Designs for Inquiry (PADI) project (Mislevy jt), http://padi.sri.com

ECD raamistik (Almond, Mislevy jt. 2015) kasvas välja Cisco Network Academy e-eksamitest;On rakendatud kakeelepädevustestide,STEM uurimuslikeoskuste, maateadus-pädevuste, IT-oskustepartnerhindmise jmarenduses

ECD kihiline hindamisarhitektuurKiht Ülesanne Põhielemendid Näited

Valdkonna analüüs

Kogu infot valdkonna, sisu, õpetamise jm kohta

Mõisted, terminoloogia, vahendid, huvigrupid, representatsioonid

Õppekavad, hindamismudelid, metakeel,

Valdkonnamodelleerimine

Sõnasta hindamise argumendid narratiivsel kujul

Pädevused (KSA), töö väljundid, vaatlus- ja mõõtmisviisid

Toulmin diagrammid, disainimustrid

Hindamis-raamistik CAF

Esita hindamise argumendid mudelite kujul

Õppija, tõenduse ja ülesannete mudelid, muutujad, spetifikatsioon

Graafilised mudelid, ülesandemallid

Instrumendi koostamine, katsetamine

Koosta instrument, katseta, kogu andmeid, valideeri

Testid reaalses keskkonnas, soorituse andmed

Testi korraldusreeglid, IMS QTI kujul test, tulemused andmestik

Hindamise juurutamine

Koosta ja juuruta tasemetöö logistika, aruanded

Ülesanded, testid, sooritustulemused, raport

Testid, tulemused graafikute ja raportitena

Hindamisraamistik (CAF)

Mida mõõdame?

Kuidas mõõdame?

Kus mõõdame?

Mil määral mõõdame?

Persoonad (fookusgrupis osalejad)

• Õpilane Marje: pole arvutitest huvitatud, keskmine tase, tüütu, tahab kaelast ära saada kergema vaevaga

• Õpilane Henri: programmeerimishuviline, sügav huvi, aga teiste asjade vastu, eelistaks oma kogemuse baasil arvestatud saada

• Õpilane Tuuli: erivajadustega õppija, tahab sooritada tasemetöö eritingimustel, vajab harjutamist

• Õpetaja Peeter: õpilaste taseme hindamine, tagasiside oma õpetusele ja ainekavale, õppevara valik

• Koolijuht Aili: oma kooli õppekava ja õppe taseme hindamine

• Innove spetsialist Inge: koolide välishindamine • Teadur? Tööandja? Ülikooli vastuvõtja? Ül.koostaja

Stsenaariumid

A. Harjutus/õppetöö: õpetaja koostab ise sarnased ülesanded, õpilased harjutavad EISis

B. Tasemetöö: Innove koostatud tasemetöö, range kontroll, põhjalik analüüs

C. Enesetest erivajadustega õpilasel

D. Kooli tasandi analüüs: koolijuhi poolt

E. Riigi tasandi analüüs: Innove spetsialisti poolt

Näide valdkonna analüüsist

Sooritustasemete taksonoomia

FAKT MÕISTE PROTSE-

DUUR

REEGEL

TEAB

MÕISTAB

RAKENDAB

Kõrgema taseme

mõtlemisoskused

Põhineb: Merrill ja Feisel-Schmitz

GoogleBingJandeks

Osutabpildilvõtmesõnale

Tunneb ärafoto lisamiseprotseduuri

Hindabvõtmesõnadesobivust

Selgitabsildi erinevustkategooriast

Lisab videolevõtmesõna

Lisab omaesitluselefoto

Põhjendabfoto lisamiseprotseduuri

Analüüsibfoto lisamiseviisi

Loetleb valestasendist

põhjustatud…

KSA (Knowledge-Skills-Abilities)

P_Info P_Suhtl P_Sisu P_Turve P_Probl

T_Info

T_Suhtl

T_Sisu

T_Turve

T_Probl

Näidis-testiküsimus

• T_Info: Toomas otsis internetist oma referaadi jaoksandmeid ilvese elupaikade kohta Eestis. Otsisõna“ilves” andis otsimootoris vasteid Eesti presidendi, spordiklubi ja spordirõivastuse kohta. Millinealljärgnevatest päringutest annaks sobivaima tulemuseja jätaks välja eeltoodud mittevajalikud viited?

– ilves elupaigad Eesti –president –klubi –spor*

– “ilves loom, mitte president”

– ilves metsloom

– ilves+metsloom

– “ilvese elupaigad”

DigComp pädevuste Bayes’I võrk

Information & Data Literacy

Digital content creation

Communication & collaboration

Digital safety

Problem solving