Всички ние сме имали учител, който е имал очи в задната част на главата си. Дори докато бяха обърнати към дъската, те видяха всичко - всяка бележка беше предадена, всеки отговор беше копиран, всяко лице беше направено.
Или поне изглеждаше така. Всичко, което наистина трябваше да направят, бяха да гадаят точно няколко пъти за това, което се случва зад гърба им, и, ето, така се правят легенди в класната стая.
Но какво ще стане, ако извадите всички предположения от снимката? Ами ако камерите се фокусират върху всяко дете в класа? Това има предвид нюйоркската компания, наречена SensorStar Labs, макар че смисълът не би бил да се хващат на злоупотреби, а да се помогне на учителите да определят кога са загубили класа.
Време за лице
Ето как би работило. Използвайки софтуер за разпознаване на лица, наречен EngageSense, компютрите ще прилагат алгоритми към това, което камерите са записали по време на лекция или дискусия, за да интерпретират колко ангажирани са студентите. Очите на децата бяха ли насочени към учителя? Или търсиха навсякъде, но в предната част на класа? Усмихваха ли се или се намръщват? Или просто изглеждаха объркани? Или скучно?
Учителите ще получат доклад, който въз основа на лицевия анализ ще им каже кога интересът на учениците е най-висок или най-нисък. Казва съоснователят на SensorStar Шон Монтгомъри, себе си бивш учител: „Като погледнете може би само няколко високи точки и няколко ниски точки, получавате достатъчно излитане. На следващия ден можете да опитате да направите повече от добрите неща и по-малко от не толкова добрите неща. "
Без съмнение някои родители ще имат много въпроси относно това, което се случва с цялото това видео на лицата на децата им. Но Монтгомъри е уверен, че повечето ще се съгласят да оставят децата си на видео, когато видят доколко това помага на учителите да излъжат уменията си.
Убеден е, че след пет години учителите в цялата страна ще го използват. Първо, обаче, той трябва да докаже, че алгоритмите на SensorStar могат наистина да интерпретират работата на младите умове, основаваща се просто на движение на очите и изражение на лицето.
Малки мерки
Това, разбира се, предполага, че учителите ще скочат точно на борда. Което едва ли е сигурно нещо, като се има предвид отговорът миналата година на доклад, че Фондацията на Бил и Мелинда Гейтс помага за финансирането на разработването на сензорни гривни, които на теория биха могли да проследят нивото на ангажираност на студентите.
Устройствата за китката са проектирани да изпращат малък ток по кожата и след това да измерват фините промени в електрическите заряди, тъй като нервната система реагира на стимули. Тези гривни са били използвани в тестове, за да преценят как потребителите реагират на рекламата и мисленето отива, че ако могат да ви кажат как се вълнува някой, докато гледа автомобилна реклама, те могат да ви дадат усещане за това, как едно джаз-дете може да се сдобие с фракции, (Или не.)
Не толкова бързо, щракна скептици. Те бързо изтъкнаха, че това, че второкласникът е развълнуван, не означава, че той или тя научава нещо. И докато усилвателите на гривните твърдят, че целта им е да помагат на учителите, критиците казват, че никой не трябва да се изненадва, ако сензорите в крайна сметка се използват за оценяването им. Някои учители предположиха, че може би ще им се наложи да впишат случайни писъци в своите планове за уроци, за да поддържат нивото на вълнение високо.
В крайна сметка се свежда до това дали, подобно на Бил Гейтс, смятате, че натрупването и анализирането на данни от поведението в клас е ключът към прилагането на науката в процеса на обучение. Или, ако смятате, че преподаването е повече изкуство, отколкото наука и че връзката между учители и ученици е твърде сложна и нюансирана, за да бъде измерена чрез събиране на точки от данни.
Кой е вашите данни?
- И вие няма да ядете салата през първите си шест месеца в колежа: Все повече колежи използват прогнозен анализ, за да дадат на студентите добра представа за това как ще участват в клас, преди дори да се запишат за него. Използвайки данни от собствените академични резултати на студента и от други, които вече са взели курса, съветниците могат да предвидят с по-голяма точност колко е вероятно конкретен студент да успее или да се провали.
- Моля, харесайте тази инвестиция: Миналата седмица основателят на Facebook Марк Зукърбърг направи първата си инвестиция в стартираща компания - той се присъедини към екип от инвеститори, като постави 4 милиона долара семенни пари зад компания от Масачузетс, наречена Panorama Education. Той съкращава данни от проучвания, които прави за училища от K до 12, като се започне от предмети като например защо някои обещаващи ученици в крайна сметка не успяват до това защо тормозът е особено виден сред момчетата от девети клас.
- Приемане на тестовете: Приложение за смартфон, наречено Бърз ключ, има оптичен скенер, който може бързо да оцени листовете за отговори на балончета в стил SAT. След това той качва резултатите в електронните книжки на учителите и анализира данните.
- Време за събиране на Apple: По-рано тази седмица изпълнителният директор на Apple Тим Кук обяви, че iPad съставляват 94 процента от таблетите, които сега се използват в училищата. Продажбите на компанията се забавиха на потребителския пазар, така че тя направи голям тласък в образованието, предлагайки отстъпки за масови покупки.
- И те вероятно са излезли извън чертите: Ново проучване на Michigan State University установи, че хората, които се занимават с художествени дейности, докато са били в училище, са склонни да бъдат по-иновативни, когато пораснат - по-специално, че са по-склонни да генерират патенти и да стартират бизнеса като възрастни.
Видео бонус: Бил Гейтс предлага да приеме как смята, че учителите трябва да получават обратна връзка.
Бонус за видео бонус: Ето различен обрат на разпознаването на лицето в класната стая.
Още от Smithsonian.com
Един ден телефонът ви ще разбере дали сте щастлив или тъжен
Защо училищата във Финландия са толкова успешни?
