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SA不必重新发明制定可行的教育政策的方式

2021-02-01 11:30:43来源:

SA的教育系统存在重大差异。学校分为五分之一,从一到五。最贫穷的人(五分之一)在缺乏资源和支持的情况下苦苦挣扎。他们的教育成果也往往较差。这直接影响大学的录取和结果。

政府解决这些不平等现象的尝试之一是通过技术。这始于2003年有关电子教育的白皮书草案。这些政策和类似政策旨在利用数字化工具为边缘化的学校,大学和学院提供资源。这是为了“跨越式”访问交互式学习内容并改善管理功能。根据基础教育部的说法,当前局势的封锁使这种方法“势在必行……现在我们唯一能做的”。

越来越多的数据和数据驱动工具正在成为这种数字响应的核心特征。这些技术的开发人员承诺将模仿人类智能的见识和自动化提高到一个新的水平。他们认为这将为教学和行政流程带来更高的效率和效力。他们认为,绩效仪表板,自动评估,聊天机器人和自适应学习技术可以缓解该国教师,讲师,学区经理和大学行政人员所面临的许多挑战。

有越来越多的全球证据支持这些方法。例如,资源匮乏的大班学校的教师可以使用技术来收集个性化数据。这样,他们可以根据学生的长处和短处为他们开发更多的个性化学习体验。

数据是这些工具的基础。越来越多的数据收集和可用性推动了机器学习和其他智能应用程序的增长。此类数据是提议用于教育系统的各种自适应应用程序和新兴技术的基础。

我们合作编写了一份指南,研究了SA如何确保其数据策略和治理将以前的教育技术实施中的一些经验教训和问题纳入考虑范围。它还考虑了实现此目标所需的实际步骤。该指南是政策行动网络(PAN)策划的一系列丛书的一部分,该行动计划是SA的人类科学研究委员会(HSRC)的一个项目。

这是SA教育系统的数据政策应考虑的一些事项。

技术影响

经验表明,仅向教师或学生提供技术对教育成果的影响有限。在线,辅助学习和行为干预的好处还取决于技术的使用方式和使用环境。在审查全球和发展中国家教育技术有效性的工作文件中对此进行了强调。

在SA中,关于有效性的问题被放大了。那是因为担心互联网访问不均。成本效益和老师的看法也是问题。

数据管理

一个关键问题集中在如何收集,共享和使用数据上。个人信息的保密至关重要。教育机构需要遵守2021年晚些时候生效的《个人信息保护法》(Popia)。

另一个问题涉及更广泛的教育数据的共享和重用。范围从书籍和期刊文章的内容到行政数据,例如学生入学和毕业。以负责任的方式共享或发布此数据可以刺激许多创造性和有用的应用程序的开发。但是,数据共享与不断发展的版权法以及有关所有权和重用的辩论相交。这些将对该部门中的数据驱动型创新产生影响。

第三点是要考虑到关于在决策支持应用程序中使用的现有数据中嵌入的偏差的充分记录的担忧。如果不解决这一问题,数据驱动的应用程序可能会加剧与教育有关的历史偏见和做法。

全面的政策回应

SA不必重新发明轮子来解决这些问题。其他国家正在探索可以指导或指导其方法的政策方法。例如,印度政府的智囊团制定了国家人工智能(AI)策略。这指出了该国如何使用AI技术来支持教育的各种示例。但是重要的是,它还建议复制英国的数据道德与创新中心,以确保道德和安全地使用数据。

由澳大利亚国家教育部门委托撰写的一份报告呼应这种方法,概述了人工智能的应用应符合人权的重要性。

SA中也有现有资源。其中包括最近发布的第四次工业革命(4IR)报告以及2019年高等教育部门关于4IR含义的讨论和建议。Popia和相关法律为如何发布,使用和处理数据(包括自动决策)提供了指导。

这些资源认识到,要从数据驱动的创新中受益,必须解决各种潜在问题,例如连接性和处理能力。人工智能驱动的系统是资源密集型的。数据服务的任何引入都将需要一个支持性的数字基础架构计划,该计划应涉及性能,安全性和包容性。

另一个优先事项是技能。现有的准则可以支持使用数字技术的教师。这些准则认识到内容,教学方式和技术之间相互依存的本质。可能需要从广泛的数据素养计划开始,进行其他培训和更新指南以解决数据的作用和使用。

但是还需要更多。技术政策,教育的采用和支出通常涉及多个部门。这使得早期参与和沟通很重要。

必须更新或制定特定的政策,以指导数据的使用和实施,机器学习以及更广泛的自动化决策工具。这些应规范如何收集,处理和共享数据,以平衡相关的透明度,隐私权和道德原则和法律。该领域的教育者,决策者,研究人员和创新者都需要参与其中。

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