Assessing the development of computational thinking skills through an intelligent tutoring system: an exploratory study in the cantons of St Gallen, Vaud and Ticino.
Persone
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Abstract
Dans sa stratégie numérique, le gouvernement suisse déclare : "Le processus de transformation numérique … exige des compétences dans la l’utilisation des nouvelles technologies, mais aussi un esprit critique et créatif". En éducation on parle de développer la "pensée computationnelle", reconnue comme un élément central dans plusieurs stratégies éducatives nationales et cantonales. Malheureusement il n’y a que peu d’outils pour mesurer l’impact des actions menées. L'objectif de ce projet est de fournir aux décideurs politiques et aux enseignants des instruments et des protocoles permettant une évaluation à petite et grande échelle des compétences en matière de pensée computationnelle à l'école obligatoire. En particulier, le projet vise à définir un modèle de compétences, développer un système de tutorat et d'évaluation intelligent, et valider le cadre développé, en collectant des données à Saint-Gall, en Vaud et au Tessin. Ce projet aborde l'évaluation des compétences en matière de pensée computationnelle (PeCo) dans les écoles obligatoires suisses sur la base de 3 actions: (i) définir un modèle de compétences pour la PeCo basé sur l'âge et identifier pour chaque catégorie d'âge des problèmes prototypiques appropriés, (ii) développer un système de tutorat et d'évaluation intelligent qui aide les élèves à résoudre des problèmes tout en mesurant leurs compétences de PeCo, et (iii) valider cette approche et l’appliquer à l’évaluation de l'introduction de la robotique éducative dans l'enseignement obligatoire des canton de Saint-Gall, Vaud et Tessin, avec une attention particulière pour le robot éducatif suisse Thymio II qui est introduit dans les écoles de ces cantons. Les résultats permetteront d’évaluer le modèle de compétences développé, la manière dont ce protocole d'évaluation peut être déployé dans les écoles, l'acceptation de cet outil par les élèves, les enseignants, les directeurs et les services cantonaux et, enfin, l'efficacité des différentes approches de l'enseignement des compétences en matière de pensée computationnelle. Ce projet fournit donc un outil d'évaluation de l'impact des initiatives éducatives consacrées à la pensée computationnelle.
Informazioni aggiuntive
Pubblicazioni
- Corecco S., Adorni G., Gambardella L. M. (2023) Proximal Policy Optimization-Based Reinforcement Learning and Hybrid Approaches to Explore the Cross Array Task Optimal Solution, Machine Learning and Knowledge Extraction, 5 (4):1660-1679
- Adorni G., Mangili F., Piatti A., Bonesana C., Antonucci A. (2023) Rubric-based Learner Modelling via Noisy Gates Bayesian Networks for Computational Thinking Skills Assessment, Journal of Communications Software and Systems, 19 (1):52-64
- Mangili F., Adorni G., Piatti A., Bonesana C., Antonucci A. (2022) Modelling Assessment Rubrics through Bayesian Networks: a Pragmatic Approach. 2022 International Conference on Software, Telecommunications and Computer Networks. IEEE. SoftCOM. Split, Croatia. 22-24 September
- Antonucci A., Mangili F., Bonesana C., Adorni G. (2021) A New Score for Adaptive Tests in Bayesian and Credal Networks. 16. European Conference on Symbolic and Quantitative Approaches with Uncertainty. Prague, Czech Republic. 21 September 2021