Kaos fulgt etter algoritmen bestemt britiske studenters karakterer

Del denne historien!
I kjølvannet av at skolene ble lagt ned på grunn av COVID-19, bestemte Technocrats i Storbritannia seg for å bruke AI til å klassifisere studenter for den årlige "resultatdagen". Wired rapporterer at "lærere er forferdet over rotet som har fått lov til å utfolde seg." ⁃ TN Editor

Resultatsdagen har en slitt rytme, full av årlige troper: lokale avisbilder av konvoluttklemmende jenter som hopper i luften i tre og fire, spalteforfattere klager over at eksamen har blitt altfor lett, og de samme fem-seks kjendiser legger ut verdige Twitter tråder om hvorfor eksamensresultater ikke betyr noe fordi alt fungerte bra for dem.

Men i år er det veldig annerledes. Coronavirus-pandemien betyr at eksamener ble kansellert og erstattet med lærervurderinger og algoritmer. Det har skapt kaos.

I Skottland ble regjeringen tvunget til å endre skifte fullstendig etter at titusenvis av elever ble nedvurdert av en algoritme som endret karakterer basert på en skoles tidligere ytelse og andre faktorer. I påvente av lignende scener for dagens resultater på A-nivå, har regjeringen i England introdusert det den kaller en 'trippellås' - der elevene via appelleringsfaser effektivt vil velge karakteren sin fra en lærervurdering, deres hånlige eksamensresultater, eller en gjenopptak som skal tas om høsten.

Selv om det skulle bidra til å redusere urettferdigheter, kan resultatdagens rot fortsatt ha en uforholdsmessig effekt på studenter med vanskeligstilte bakgrunner, med knock-on-effekter på deres universitetsapplikasjoner og karrierer. Rotet lyser lys over enorme, langsiktige feil i vurderings-, eksamens- og universitetsopptakssystemene som systematisk vanskeliggjør elever fra visse grupper.

Glem trippellåsen, etniske minoritetselever med dårligere bakgrunn kan bli rammet med en trippel whammy. For det første kan vurderingene av lærerne deres være lavere enn hvite studenter på grunn av ubevisste skjevheter, argumenterer Pran Patel, en tidligere assistent-leder og en egenkapitalaktivist ved Decolonise Curriculum. Han peker på en studie fra 2009 om spådommer og resultater på Key Stage 2 engelsk som fant at pakistanske elever var 62.9 prosent mer sannsynlig enn hvite elever for å bli spådd en lavere poengsum enn de faktisk oppnådde, for eksempel. Det er også en økning i resultatene for gutter med svart og karibisk bakgrunn i en alder av 16 år, noe Patel sier tilsvarer første gang i skolekarrieren deres at de blir vurdert anonymt.

Ikke alle er enige om dette punktet. Forskning ledet av Kaili Rimfeld ved King's College London, basert på data fra mer enn 10,000 XNUMX elever, har funnet at lærervurderinger generelt er gode prediktorer for fremtidig eksamensprestasjon, selv om den beste prediktoren for suksess i eksamener er tidligere suksess i eksamener.

Men på grunn av frykt for inflasjonsgrad forårsaket av at lærere vurderer sine egne elever, brukes ikke disse karakterene isolert. I år, på grunn av koronavirus, ble de potensielt partiske lærervurderingene endret - tatt hensyn til skolens historiske prestasjoner og andre faktorer som kan ha hatt lite å gjøre med den enkelte elev. I følge TES er faktisk 60 prosent av årets A-nivå karakterer bestemt via statistisk modellering, ikke lærervurdering.

Les hele historien her ...

om forfatteren

Patrick Wood
Patrick Wood er en ledende og kritisk ekspert på bærekraftig utvikling, grønn økonomi, Agenda 21, 2030 Agenda og historisk teknokrati. Han er forfatteren av Technocracy Rising: The Trojan Horse of Global Transformation (2015) og medforfatter av Trilaterals Over Washington, bind I og II (1978-1980) med avdøde Antony C. Sutton.
Abonner!
Varsle om
gjest
1 Kommentar
eldste
Nyeste Mest stemte
Inline tilbakemeldinger
Se alle kommentarer