Se proporcionarán refrescos.
Agenda
- Presentación (20 minutos)
- P&R;A (40 minutos)
Aprendizaje y evaluación en aulas masivas en línea
Los amigos y las redes siempre han jugado un papel influyente en la mediación y el enriquecimiento del aprendizaje. Los cursos masivos en línea representan quizás la mayor colección de compañeros reunidos en un aula. ¿Cómo pueden las técnicas de aula bien probadas inspirar nuevas interacciones en los cursos masivos en línea? ¿Cómo puede la diversidad, la multitud y el entusiasmo de estos compañeros cambiar la forma en que enseñamos y evaluamos? Aprovechando las redes de compañeros en la educación online, podemos desarrollar técnicas que proporcionen una retroalimentación de alta calidad para tareas abiertas como el diseño y la escritura, así como mejorar la motivación y la retención. Chinmay Kulkarni introducirá primero técnicas de evaluación de pares que permiten a los estudiantes en clases masivas en línea proveer retroalimentación calibrada y abierta en las tareas de cada uno. Compartirá la sorprendente solidez de esta técnica al calificar a miles de estudiantes en trabajos abiertos como proyectos de diseño y al proporcionarles retroalimentación personalizada. También hablará de algunos trabajos en curso para proporcionar una retroalimentación cualitativa más profunda a través de los compañeros.
Presentador Bio:
Chinmay Kulkarni es un estudiante de doctorado en el departamento de Ciencias de la Computación de Stanford, asesorado por los profesores Scott Klemmer y Michael Bernstein. La investigación de Chinmay se centra en los procesos de pares en el aprendizaje masivo en línea. Antes de comenzar en Stanford, Chinmay trabajó en Microsoft Research India en proyectos que permitían herramientas para la narración de historias interactivas para el usuario final, y en tecnología de búsqueda para Bing.