Summary
カスタマイズ可能な評価ルーブリックを介して学生の学習成果を測定するための構造とプロセスが議論され、博士課程の看護教育のプログラムに適用されます。
Abstract
すべてのレベルでの教育プログラムは、成功したプログラムの成果を実証することができなければなりません。単独でのグレードは、コースやプログラムのレベルのいずれかで学生の学習成果を評価するための包括的な測定方法を表すものではありません。評価ルーブリックの開発と応用は定性的かつ定量的に測定、集約コースやプログラムの成果に基づいて改善のための基盤を提供することにより、質の高い学習経験を保証するために明確な測定方法を提供します。学習成果は、全体の学習体験の実施の形態であり、定性的および定量的の両方のプログラムの成果の評価を組み込む必要があります。定性的な施策の評価は、学習プログラムのあらゆるレベルにおける教育の課題を表しています。それは思いやりの芸術を通して科学の応用であるので看護はユニークな挑戦と機会を提供します。希望する学生の学習成果の定量化は、看護の教育と学習プロセスの定量的および質的側面を測定するために設計された評価ルーブリックの開発を通じて強化することができる。彼らは、記述し、測定することが困難な概念や構造の看護教員による均一な評価のためのメカニズムを提供します。プロトコルは、他の教育プログラムへの評価の朱書きのアプリケーションと変換のための提言を発表し、博士課程の看護教育のプログラムに適用されます。これらの特別に設計されたルーブリックのアプリケーションを通して、教育制度のあらゆる面が十分に任意educationalコンピテンシーに対する所望and実際の学生の学習成果との間のギャップの閉鎖を容易にするプログラムの評価のための情報を提供するために評価することができます。
Protocol
次のプロトコルは、学生の学習成果を測定する目的で評価ルーブリックの開発について説明します。プロセスは、博士課程の看護教育のプログラムに適用されます。
- はじめに。過去20年間、医療教育の教師は、ますます学生が適切に卒業時に複雑なサービス環境での機能(1、2、3,4、5、6)に用意されているどのように彼らの教育プログラムを通じて実証するために挑戦されています。アウトカム指標を学ぶ学生の概念は、測定プロセスを実証するために欲望に基づいて構築されどのような知識の領域に関連した学習プロセスを正常に完了する学生。それは、同じ学習プロセスを完了していないものとは異なります。単独でのグレードは、ある時点でのテスト手順に対応して学生の学習成果の習得ではなく、成功または失敗した成果を発揮しません。学習を犠牲にして等級に焦点をあてると学習(7)の文化ではなく、テストの文化に貢献しています。さらに、ほとんどのテスト手順がされていることを定量的に様々な概念を測定したり、容易に定量化です。しかし、品質にもっと関連科学や技術のこれらの側面については?教育者は、これらの側面をどのように測定する必要があります?彼らはどのように予想される生徒の学習成果に反映すべきか?それらが適切に測定できるので、それらはどのように定量化すべきか?社会として、我々は一般的に我々が測定できないものは大切にしないでください。このプロトコルは、"ルーブリック"(8)として知られているものを使用することにより、あらゆる分野やスキルの概念や構造を定量化する方法を提供する。これらの概念が定量化されると、彼らはその後、測定変え、そしてその知識を生徒が達成されている実証するために改良できます。
- 構造。彼らは評価プロセスに関連する以下の中核的な概念を視覚的に定義されています。最初に、学習成果の概念の開発は(表1参照)、次のように図示されている。学習成果は、学生がコンテンツのいくつかのタイプに関連した学習プロセスの正常終了時に持つべき知識の実施形態である。学習成果の測定(本質的に定量的)と(本質的に定性的な)意味で接地されている知識に接地されている知識を網羅すべきである。
- 構造方法論。評価プロセスの次のコアコンセプトは、測定の方法論です。多くの教育者は、等級で成功したスコアで学生の学習成果の成功達成を混乱させる。のみ測定の方法論としてのグレードの使用は、学習過程の潜在的なアセスメントの半分を反映している。おそらくこれは、最高の学生が正常に学習成果を把握している、次の質問、、スコアつの試験で90%と示されていますが、誰のスコアの70%を学生対実世界の状況で知識を具現することはできません同じ試験と実世界の状況で必要なときに知識を具現することができます?単独でのグレードは、知識の検証と合成の時間測定のベースライン、ポイントを提供しています。彼らは知識の翻訳またはアプリケーションの測定を提供していません。
- 構造 - 朱書きの定義。今我々が学習成果の土台を理解することが、我々はそれを測定するための最良の方法を理解する必要があります。一つの良い方法は、行列や評価ルーブリックを使用することです。適切に学生の学習成果の評価の朱書きを開発するには、最初に朱書きが何であるかを定義する必要があります。それが適切に構成されたときに、基準の定義セットを使用して作品を評価するためにそれを使っている人が許可する、。得点のツールです。さらに、それは測定可能な現象にそれらの"腸の認識を"移動することによって品質を定義するためのメカニズムを提供します。これは、特に成人の学習環境で教師と学習者(9、10)の両方への貴重であることが示されている。
- 構造 - 朱書き構成。朱書きは、一般的に行と列を持つグリッドの物理的な形状をとります。行は、概念を定義したり、列を使用すると、各カテゴリ内で測定される各基準の様々な程度を表すときに、測定しようとしている構築の様々なカテゴリを描く。表2は、基本的な朱書きのためのフレームワークを提供します。
- 構造 - 朱書きの概要。あなたがどのような朱書きがあり、その機能を理解すれば、これらの側面は、概念のものであるかは、定義しようとしている建設かを考える必要があります。表3に適用し、学習成果の評価の朱書きで測定できる定量的および定性的な概念の例を示します。
- プロセス。成功した朱書きを開発するための方法は、迅速かつ正確に評価するために必要な概念や構造を測定するためのルーブリック"の能力で接地されている。その最も基本的な状態では、それは評価者の"勘"の実施形態である。理想的には、測定プロセスは、アカウント量的な側面(日常的なもの、簡単に測定)と質的側面(意味を持つものは、容易に測定されていない)を考慮し、評価の朱書きの形で両方を定量化する必要があります。
- 成果。開発と教育のプロセスで評価の朱書きを使用しての望ましい結果は、正確に学生の学習成果を測定することです。学習成果は、コースまたはプログラムの終了時など、教師は生徒が、何、値を知ることができるように期待するものの測定可能な文である、と考える。
- アプリケーション。ハーデンは、学習成果が医学の実践(11)のために必要な能力の測定を可能にする方法で定量化される可能性があると指摘した。適切に設計された学習成果絶頂コース内のメジャーのパフォーマンスは練習(12)に移行に成功するための看護教育の準備を相関させるのに有効なツールであることが示されていること。学習成果を評価するために適切に構成されたルーブリックは、うまく設計された学習成果の測定プログラム(13、14)のコアコンポーネントです。彼らは、定性的な概念は実際に中心となる専門的な教育プログラムの重要なアプリケーションを持っている。このプロトコルは、コースと希望する学生の学習成果のプログラムレベルの評価の評価ルーブリックの開発と使用方法を示すの目的のために博士課程の看護教育のプログラムに適用されます。
- アプリケーションシナリオ。看護実践の博士(DNP)は、比較的新しい博士号です。それは、看護のための練習博士です。それはそのような医師のためのMD、薬剤師のためのPharmD、と心理学者のためのPsyDとしてヘルスケアの他の練習の博士号の姉妹博士です。その中核には、そのような合成や看護実践研究の知識変換の目的のために意思倫理的な意思決定などの手法を適用できるように卒業生の期待です。 DNPのプログラムを認証する認定機関は、学生の学習成果は、以前のコースとプログラムレベルでスキルや知識のアプリケーションを介して説明すると、他のこれらの能力を実証するために学生の能力を測定する必要があります。
- アプリケーション - 学習成果の開発。 DNPプログラムの教師は、彼らが倫理的な意思決定をする能力を実証できるように生徒に知識とスキルを教えることを希望。最初に、教師は、学習アウトカム指標の彼らの創造を導くために、次の質問を使用する必要があります:それは、私が言いたいことは何かでXの概念を理解していない人よりもXの概念を理解している生徒を区別するこのアプリケーションでは、概念は倫理的意思決定(例えば、表1を参照)です。
- アプリケーションコンセプトの開発。次に、先生は結果はあなたが測定しようとしているものなら何でも構造を支えるこれらの概念を書き留めておく必要があります。私たちのケースでは、倫理的な意思決定は、我々が評価したいものです。もう一度、表1に、これらの重要な概念の例を示します。
- アプリケーション、定量的なルーブリック節開発。第三に、教師は、本質的に定量的であり、測定を介して接地知識を網羅する学習成果として測定されることがありますこれらの概念のどれかを判断する必要があります。表4は、提案学習成果を測るという題目で意思倫理的意思決定の定量的な測定値を表します。
- アプリケーション - 定性的ルーブリック節開発。第四に、教師は、本質的に定性的なものとの意味で接地知識を網羅する学習成果として測定されることがありますこれらの概念のどれかを判断する必要があります。どちら純粋定性的記述子のセクションの朱書きや朱書きの準定性的な記述子のセクションとして:朱開発のこのセクションは、次のいずれかの方法で実装されることがあります。朱書きのこのセクションが完了すると、朱書きの学習成果を評価する際に使用する準備が整いました。
- アプリケーション - 定性的ルーブリック節開発Explicated。追加の詳細に教師が学習成果の質的概念を測定しようとどのように明らかにすることの重要性を記述することが重要です。純粋な質的レベルの朱書きの利点は、教師が生徒の学習の"腸"の認識を修飾するために開始役立つ単語に以前の不明確または未定義された概念の調音です。スコアのアプリケーションは、評価者の目の中に残っているのでしかし、朱書き測定するために純粋な定性的なアプローチを使用しての価格は、より信頼性の高い評価の朱書きの犠牲です。それは単純な、客観的に測定可能な形式で概念を定量化するため、他の審査員によって使用されている場合逆に、準定性的な記述子の評価への概念の開発は、信頼性の高い測定を容易にします。
- アプリケーション - 朱書きのテスト。今では朱書き作成されると、それが成果を測定するために適用される方法を決定することが重要です。一般的に、学習成果の測定のルーブリックは、コースの学習活動に適用し、それらに関連付けられているグレードのコンポーネントを持っています。表5の例では、我々が作成したばかりの朱書きが倫理的な意思決定の演習に適用する方法を示しています。
Discussion
- 我々は、学習成果の朱書きは何かを構築する方法、およびDNPの教育プログラムに適用することで、学習成果の評価にそれを使用する方法を示している。さらにこの時点で説明されるべきいくつかの重要なポイントがあります。
- アウトカムルーブリック対等級ルーブリックを学ぶ。最初に、それはグレーディングの朱書きと朱書きの学習成果との差を描出することが重要です。グレーディングの朱書きは、教員が学習成果の朱書きは、生徒が学んだ場合の教員が評価する支援に重点を置いているのに対し、学生は、特定の割り当てについて、そのパフォーマンスに基づいて受信する必要があるとか、定量的、定性的な側面の両方が関与しない場合があります何点の評価を支援するように設計されています概念や構造の鍵と重要な側面のすべて。学習成果の測定は、一般的に、定量的および質的側面が含まれています。最も重要なことは、評価されている割り当ては、通常、学習成果の総合的な評価の一部です。
- 本質的定性的概念の定量化。一度学習成果の朱書きやグレーディング朱書きの違いを理解し、学習成果の評価の朱書きの構築の最も難しい部分では、定性的なコンポーネントを定義するどのようなレベルに決定される。前述したように、純粋な - 質的レベルでのコンポーネントの定義しておくと、しかし、成功または失敗を評価する際に個々の教師の自由度をあげることができます、それは他の教授陣が使用するために、通常信頼性があり、その定義は、評価者の目にしばしばだからです。再び、その解釈は見る人の目にあるかもしれないので、さらに、朱書きのこのタイプはまた、グレーディングと成果評価の学生の課題にすることができます。
- プログラムレベルの学習成果に対するコースレベル。適切に構築された学習成果の評価のルーブリックを使用すると、プロセスや手順を教育と学習の適切なコースレベルの評価を可能にする。しかし、これらのルーブリックはまた、学習成果のプログラムレベルの評価に適用可能です。たとえば、アプリケーションで使用されるものなどの特定の学習成果に関する学生のコホートの得点結果は、集約またはプログラムレベルでの教育と学習プロセスの有効性を実証するために使用することができる。その後、これらの結果は明らかに教育のプロセスの領域は、学習プログラムの継続的なパフォーマンスの向上プロセスの一部として変更する必要が正確に追跡するプログラムの教員を支援するために使用することができます。
- 結論。我々は、学習成果のルーブリックに関連する概念を詳説するために試みている、具体的に彼らは何なのとではない、それらを構築する方法とそれらを使用する方法。さらに、我々は、DNPのプログラムのケーススタディの例を使用して学習成果の発展を適用している。アウトカムの測定を学習することは、しばしば誤解さの概念と教授陣と学生の学習者の不満につながる可能性誤用プロセスを表します。このプレゼンテーションでは、結果の測定の構造を学習の視覚的なアーティキュレーションを通じて、時間的な知識の開発のデモンストレーションに焦点を当てた。
Disclosures
利害の衝突は宣言されません。
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