當我開始寫這篇文章時，我首先起草了最后一段。我經(jīng)常做。當我開始任何一種思想(或者，實際上，真實的)旅程時，我想知道我想去哪里。我需要知道我想降落在哪里。

對一些人來說，從一件事的結(jié)尾開始是違反直覺的，學生們覺得這是一個新奇的想法。“先寫下你論文的結(jié)論，”我敦促他們。當我領導評估計劃時，我敦促同事們也這樣做。“先把你的反饋寫給你的學生，”我想說。“是的，我知道他們還沒有完成這項工作。是的，我知道還有幾個月的時間…… ”

我們評估學生進步的方式應該包含在一個全面的計劃中，該計劃是圍繞清楚地了解我們希望他們學習什么而建立的。根據(jù)我的經(jīng)驗，教學團隊內(nèi)的評估方法越具有戰(zhàn)略性，學生的成果就越好。

如果我們從一開始就清楚我們希望我們的學生學習什么，并且如果我們有支持以前的學生學習的經(jīng)驗，那么我們就會熟悉我們在此過程中經(jīng)常遇到的優(yōu)勢和劣勢。這種熟悉感體現(xiàn)在我們發(fā)現(xiàn)自己寫與反饋相同的東西的次數(shù)中，例如，學生的論文。

長期以來，教師一直使用預先構(gòu)建的文本來提供反饋。所以，這件作品的基本思想并不新鮮。許多策略可用于使標記從已編寫的資源庫中選擇反饋項。當有效啟用時，這允許向每個學生說有用的東西，而不必在每種情況下都制作定制的文本。

我想更進一步，建議這些事情可以通過更多的算法方式來完成，而且至關(guān)重要的是，這使我們能夠大規(guī)模地工作。關(guān)鍵是要知道我們在整個學習者群體中可能會遇到什么樣的優(yōu)勢和劣勢。如果我們能夠預見到這些，我們就可以創(chuàng)造方法，自動將正確類型的反饋附加到任何給定學生的作業(yè)中。

號召性用語

要使這種策略成功，反饋必須是高水平的和戰(zhàn)略性的。在標記像論文這樣復雜的東西的過程中，我們根本無法使用自動化的方法來糾正可能進入工作的特定錯誤。事實上，這種策略支持的反饋更像是“號召性用語”類型。我的意思是“修正你對理論 X 的理解”類型的反饋，而不是闡明學生對理論 X 理解的具體限制的反饋。

戰(zhàn)略性“行動號召”反饋適用于旨在評估高層次學習的任務。它把球放在學生的球場上，說：“努力發(fā)展你的這方面的知識”，而不是試圖為他們做那些工作。如果需要，學生將有機會尋求進一步的幫助。如果沒有這些機會，那么教學策略就存在更根本的問題，任何反饋都無法糾正。

它是如何工作的

自動化機制很容易實現(xiàn)。每件評估工作都會填寫一份前端數(shù)字表格。標記為每個評分標準分配一個等級，并可能輸入某些標準代碼(表示例行評論，例如“參考工作”、“確保盡可能提供證據(jù)”、“你已經(jīng)提出了一個非常有力的論據(jù)”等.)

這些評級和代碼會自動上傳到數(shù)據(jù)庫(或電子表格)，并使用預先確定的公式來生成真正取決于每個學生表現(xiàn)的建議。然后，通過標準郵件合并設置將其發(fā)送到定制電子郵件中是一件相對簡單的事情。包括與每個人相關(guān)的學習和豐富資源的鏈接，以鼓勵他們根據(jù)反饋做一些事情。

當一個團隊開始以這種方式處理他們的反饋時，我們發(fā)現(xiàn)對可以構(gòu)建的建議的主要限制是他們的想象能力。從絕對意義上說，它是否像導師為每個學生寫定制的反饋一樣好?當然不是。但在充分利用現(xiàn)有教學資源方面，它非常有效。

語境

我并不是建議將這種算法方法用于所有類型的評估任務，只是它有它的位置。它在基于論文的考試中特別有用，當我們需要大規(guī)模做這些事情時，它就會發(fā)揮作用。在這篇文章中，我正在思考與大量學生一起工作的具體挑戰(zhàn)。

重要的是要注意，這并不需要在導師必須做的一長串事情中添加更多內(nèi)容。相反，它需要重新組織事情的完成時間，并預先加載一些工作。事實上，根據(jù)我們的經(jīng)驗，無論這種方法在前期增加了什么額外工作，都可以通過在流程后端節(jié)省時間和精力來平衡。

有趣的是，在這個后端，當評分剛剛完成時，教師最適合計劃下一輪如何更好地塑造反饋。只需要這個周期的幾次迭代，就可以得到一套評分標準和相關(guān)反饋，這些標準和相關(guān)反饋完全提供給學生，對學習單元的評估需求高度敏感。這對每個人都有好處。

在一個重要方面，這是火箭科學。我假設在設計火箭時，首先要計劃它打算降落的地方。在大多數(shù)其他方面，這些想法只是很好的常識。但是，就像常識經(jīng)常發(fā)生的情況一樣，這種感覺并不像我們希望的那樣普遍。