Otomatik not verme, öğretmenlerin öğrencileri otomatik olarak değerlendirmesine ve/veya kodlarıyla ilgili geri bildirim sağlamasına olanak tanıyan bir araçtır. Kapsamlı ve anında geri bildirim sağlayacak şekilde yapılandırılabilir, bu da öğrencilerin hızlı ve verimli öğrenmesini teşvik edebilir. Otomatik not verme bilgisayar bilimleri ve mühendislik programlarının yanı sıra istatistik ve veri bilimi programlarında da yaygın olarak kullanılmaktadır, ancak bilgisayar bilimleri dışındaki konular için de kullanılabilir.
Bir otomatik not verme aracı kullanmak, özellikle geniş katılımlı sınıflar için not verme süresinden tasarruf sağlar ve ideal olarak öğrencilere mevcut iş akışları içinde gerçek zamanlı geri bildirim sağlar, böylece öğrenme yolculuğundaki sonraki adımlarına hazırlanabilirler.
"Otomasyon" kelimesi, öğretmen-öğrenci iletişiminin ve öğrenme sürecinin özü olan kişiselleştirmeyi ortadan kaldırıyormuş gibi hissettirebilir. Otomatik not verme, yapılandırma ve özelleştirme gerektirdiği için bir "hata ayıklama" aracı olarak kullanılabilen veya doğru takviyeler kullanılarak geri bildirim döngüleri ile tamamlanan dürüst ve şeffaf değerlendirmeyi destekleyen bir araçtır. Minimal bir ikili geri bildirim (doğru/yanlış) otomatik not verme aracı, öğrencilerin testleri tam olarak görmesini veya sorunların nasıl çözüleceğine dair doğrudan ipuçlarını görmesini istemediğiniz final sınavları gibi summatif değerlendirmeler için yararlı olabilirken, bu tür bir otomatik not verme aracı, özellikle laboratuvarlar veya ev ödevleri gibi ikincil ödevlerde öğrenmeyi engelleyebilir; bu durumlarda, öğrenmede sonraki adımlar için bilgiye sahip olmayan öğrenciler, programın doğru olduğu kabul edilene kadar gelişigüzel düzeltmelerle ödevlerini gönderebilirler.
Ancak geri bildirim otomatik notlandırmaya eşlik ettiğinde, otomatik not verme araçları kişiselleştirilmiş öğrenmeyi destekleyebilir ve öğrenci katılımını artırabilir. Anında geri bildirimin faydası, öğrencilerin kod üzerinde akıllıca yineleme yapmalarını ve sürekli eğitmen müdahalesine bağlı kalmadan ödevi, son teslim tarihinden önce iyileştirilmiş haliyle yeniden göndermelerini sağlar. Böylece öğretmenler kendi kendine öğrenmeyi teşvik edebilir. Buna ek olarak, geri bildirimli bir otomatik not verme aracı öğrencinin kendi hızında öğrenmesini destekleyebilir.
Kişiselleştirilmiş öğrenme, her öğrenci için öğrenme deneyimini kendi benzersiz beceri ve yeteneklerine ve diğer bağlamsal faktörlere göre kişiselleştirir. Özetle, bu tip bir öğrenme, öğrenci-öğretmen etkileşimlerinde üst düzey pedagojiyi hayata geçirmenin bir yoludur.
2018 Education Week araştırma anketine göre, her 3 eğitim yöneticisinden 1'i kişiselleştirilmiş öğrenmeyi "eğitimi iyileştirmenin dönüşümsel bir yolu" olarak görüyor. Yöneticilerin %57'si ise dijital teknolojinin kişiselleştirmeyi desteklemek için etkili bir araç olduğuna inanıyor.
Bunu takip eden 2019 Education Week anketinde, öğretmenlerin %46'sı kişiselleştirilmiş öğrenme konusunda iyimser olduklarını söylerken, katılımcıların %91'i dijital araçların öğrenciler için öğrenmeyi etkili bir şekilde özelleştirebileceğinden bu konuda en azından biraz emin olduklarını belirtmiştir (s. 4). Kişiselleştirilmiş öğrenme, öğrenci öğrenim sürecini desteklemeye yönelik kabul görmüş pedagojik bir yaklaşımdır.
Eğitimciler, kişiselleştirilmiş öğrenmeyi hayata geçirerek her öğrenciyi öğrenme yolculuğunda destekleyebilir. Örneğin, yüksek ve düşük performans gösteren öğrenciler arasındaki farkın azaltılması, daha sonra yazılım mühendisliği alanında kariyer yapabilecek daha nitelikli ve çeşitlilik barındıran bir öğrenci nüfusunu teşvik edebilir (Aravind & Balasangameshwara, 2019)
Otomatik not verme ile kişiselleştirilmiş öğrenmeyi hayata geçirmenin olası zorlukları nelerdir?Öğrencilere yazılım programlamayı öğretmek söz konusu olduğunda, değerlendirme ve geri bildirim açısından çeşitli zorluklar yaşanabilir.
- Özenli, eyleme geçirilebilir geri bildirim zaman alabilir. Johns Hopkins Üniversitesi'nde Bilgisayar Bilimleri Profesörü olan Scott Smith'e göre, "Programlama öğretilen derslerde, öğrencilere genellikle sorunları çözmek için program yazmalarını gerektiren projeler veririz. Öğretmenler, bu tür ödevlere not verirken sadece programın sonuçlarını değil, öğrencinin yaklaşımını da gözlemlemek zorundadır. Sonuçlar doğru değilse ya da program çalışmıyorsa, dikkatli bir geri bildirim verebilmek için programda hata ayıklamak üzere yüzlerce satır kodu gözden geçirmek için zaman harcamak zorunda kalıyoruz."
- İkili bir doğru/yanlış sistemi öğrenmeyi teşvik etmez. Düşünceli geribildirim olmadan, öğrenmeyi desteklemeyi amaçlayan bir otomatik not verme aracı öğrencilere sonraki adımlarda kolaylık sağlamaz. Bunu yaparken, öğrenciler rastgele düzeltmeler yapabilir ve öğrenme fırsatlarını kaçırabilirler. Washington Üniversitesi'nde Yardımcı Öğretim Görevlisi görev yapan Kevin Lin'e göre, "Sonuçta ortaya çıkan otomatik not verme güdümlü geliştirme döngüsü, öğrencilerin kodlarında görünüşte rastgele küçük ayarlamalar yapmaları, kodu otomatik not verme aracına göndermeleri ve programları verilen tüm testleri geçene kadar tekrar etmeleriyle oluşur."
- Otomatik not vermeye aşırı güvenmek öz-yönelimli öğrenmeyi engelleyebilir. Otomatik not verme, özellikle büyük sınıflarda değerlendirmeleri desteklemede yardımcı olsa da, kötü tasarlanmış otomatik not verme araçları öğrencilerin kavramlardan çok otomatik not vermenin nüanslarını öğrenmelerine neden olabilir. Araştırmacılara göre, "otomatik not verme araçları, öğrencilerin öğrenme süreçleriyle ilgili derin düşünmesini engelleyebilir." (Baniassad, Zamprogno, Hall ve Holmes, 2021).
Otomatik not verme, öğrencilerin bilgisayar bilimi değerlendirmelerini geniş ölçekte desteklemede faydalı olabilir. Anlamlı ve kişiselleştirilmiş geribildirim ile eşleştirildiğinde, otomatik not verme kişiselleştirilmiş öğrenmenin önemli bir parçası olabilir.
Araştırmalar, pragmatik nedenlerden dolayı bilgisayar bilimleri derslerinde otomatik not vermenin yaygın olarak kullanıldığını kabul etmektedir. Bir çalışmada, özenli geri bildirim sağlandığında, sonraki öğrenci ödevlerinin %96 oranında iyileştiği tespit edilmiştir (Haldeman, vd., 2018). Aynı araştırma grubu, takip eden çalışmalarında, bilgisayar bilimleri derslerinin iki dönemi arasında veri toplamıştır. Dönemlerden birinde iki ödev için ipuçları ve geri bildirim sağlanırken diğerinde bu tür bir destek sağlanmamıştır. "Sonuçlar, ilk hatalı gönderimden sonra ödevleri başarıyla tamamlayan öğrencilerin yüzdesinin, ipuçları ve geri bildirim sağlandığında üç kat daha fazla olduğunu gösteriyor" (Haldeman, vd., 2021).
Başlık: Otomatik not verme ile öğrenmeyi teşvik etmek için öneriler şunlardır:- Öğretmenlere göre, Gradescope gibi araçların rubrik ve geri bildirim işlevlerinin yanı sıra otomatik not vermeyi (sınıf büyüklüğünden bağımsız olarak) kullanarak benimsenmesi not verme süresinden tasarruf sağlar. Gradescope ile öğretmenler tek bir gönderim yoluyla, otomatik not verme sürecini kolaylıkla tasarlayabilir; geri kalanını Gradescope halledecektir. Öğretmenlerin tüm ödevleri yönetmek için tasarım yapma konusunda endişelenmelerine gerek yoktur. Buna karşılık, hızlı geri bildirim, öğrencilerin iş akışları içinde sonuçları kısa sürede almalarını ve öğrenmede sonraki adımları daha net görmelerini sağlar.
- Geri bildirim sürecinin hızlandırılması, öğrenci öğrenim çıktılarını artırır. Gradescope ile öğretmenin önceden yüklenmiş kodlara otomatik not verme süreci, öğrenci kod gönderdikten hemen sonra aktif hale gelir. Bu, öğrencilere kodlarında neyin yanlış olduğu konusunda gerçek zamanlı geri bildirim verir, böylece öğrenciler hemen ödev üzerinde değişiklik ve iyileştirme yapabilirler. Bir vaka çalışmasında, Cal Poly Pomona'da Matematik ve İstatistik bölümünde öğretim görevlisi olan Jillian Cannons, Gradescope'u neredeyse anlık geri bildirimleri merkezileştirmek için kullandı ve bu da öğrencileri doğru cevabı elde edene kadar ödev üzerinde yeniden çalışmaya teşvik ettiğini dile getirdi. "Cannons, öğrencilerin çalışmalarını ve öğrenme süreçlerini daha fazla sahiplendiklerini gördü. Öğrenciler 10 üzerinden 7 ile yetinmek yerine, mükemmel bir not alana kadar ödevleri üzerinde tekrar tekrar çalıştılar. Bu öz motivasyon, kavramlara daha fazla hakim olmalarını sağladı ve daha önce eksik olan bilgisayar programlama tutkusunu alevlendirdi."
- Otomatik not verme aracınızı sadece öğrencilerin kod ödevlerini değerlendirmek için değil, aynı zamanda sonuçlara dayalı geliştirme ve iyileştirme yaptıklarından emin olacak şekilde tasarlayın. Sonuç olarak, bu, öğrencilerin kodlarını nasıl test etmeleri gerektiği konusunda düşünmeye teşvik eder ve bu ödevler için başkalarına güvenmek zorunda kalmazlar. İyi bir sınav tasarımının yanı sıra sınırlayıcı ve seçici çıktıya sahip iyi tasarlanmış bir otomatik not verme aracı, öğrencilerin yalnızca otomatik notlandırıcıya güvenmesini engeller; bunun yerine, öğrencilerin ödevleri üzerinde daha düşünceli eylemlerde bulunmalarını sağlar.
- Gradescope gibi araçların otomatik ve manuel notlandırmanın aynı ödev üzerinde gerçekleşmesini sağlamak için kullanılması, öğretmenlerin öğrencilere satır içi yorum ve geri bildirim sağlamasına yardımcı olabilir. "Bir sonraki dönem Programlama Dilleri İlkeleri dersim için asistanım olmayacağını öğrendikten sonra, Gradescope'un özelliklerinden biri olan programlama ödevlerine otomatik not verme özelliğini kullanmak için motive oldum. Öğrencilerin gönderdiği kodlara otomatik olarak not ve geri bildirim verebilmek, programlama eğitimi veren öğretmenlerin uzun zamandır hayalini kurduğu bir şeydi. Öğretmen, her öğrencinin gönderdiği programda bulunan sorunlar için notlar ve geri bildirim sağlayarak, analizin temelini oluşturan not vermeye yönelik bir komut dosyası oluşturur. Scott Smith'e göre otomatik not verme süreci, bu şekilde çok düzgün ve verimli işleyebilir."
- Sık sık, ikincil değere sahip değerlendirmeler sunmak, şeffaflığı ve öğrenci öğrenimi için desteği artırır. Öğrencilerin neyi bilip bilmedikleri hakkında bilgi sahibi olmak, kişiselleştirilmiş öğretmen müdahalesine de olanak sağlar. Otomatik not verme, öğretmenlere zaman tasarrufu sağlar, böylece öğrenciler daha sık kodlama ödevleri yapabilir. Virginia Commonwealth Üniversitesi'nde Profesör olan Debra Duke, Gradescope'u "zamandan tasarruf etmek, aynı zamanda inceleme ve geri bildirim sürecinin bazı kısımlarını otomatikleştirmek için kullanıyor. Bu sayede Duke öğrencilere daha fazla proje atayabiliyor ve daha anlamlı, bireyselleştirilmiş geri bildirimler verebiliyor, ayrıca öğrencileri eskisine kıyasla yüzde 50 daha fazla kodlama pratiği yapabiliyor."
- Otomatik not vermede öğrenme fırsatlarının belirlenmesi öğrencilere özel rehberlik sağlıyor. Carleton College'ta Bilgisayar Bilimleri Yardımcı Doçenti olan Anya E. Vostinar, bu tür öğrenme fırsatlarını teşvik eden Gradescope otomatik not verme aracı ile ilgili kendi ipuçlarını paylaştı.
Gradescope not vermeyi öğrenmeye dönüştürüyor ve büyük ölçekte otomatik not vermenin yanı sıra kişiselleştirilmiş öğrenmeyi de mümkün kılıyor. Sonuç mu? Eğitimcilerin öğretmek için daha fazla zamanı oluyor.
Otomatik not vermeye Gradescope ile başlayın. Ya da öğretmenlerin otomatik not verme süreçlerini birbirleriyle paylaştığı Gradescope Topluluğu Kaynak Sayfası'na bir göz atın.