Протокол мониторинга Baker Rodrigo Ocumpaugh - Baker Rodrigo Ocumpaugh Monitoring Protocol

В Протокол мониторинга Baker Rodrigo Ocumpaugh (БРОМП) - это метод моментальной выборки по времени для количественных полевых наблюдений, таких как те, которые используются при наблюдении в классе. BROMP был первоначально разработан Райан С. Бейкер учиться участие студентов в онлайн обучение.[1] Впоследствии он был адаптирован для использования в Филиппины пользователя Ma. Мерседес Родриго и на учебу студентка эмоция.[2] Он был систематизирован Жаклин Окумпо в двух руководствах по кодированию, первое в 2012 г.[3] и второй в 2015 году.[4] Он был адаптирован для использования в Индии Чоканатхом Химавати и Виолой Кришнамани.[5] Он также был адаптирован для использования в условиях неформального научного образования.[6] С момента своего создания BROMP был использован в более чем 50 опубликованных научных статьях,[4] исследователями нескольких университетов.

В качестве метода моментальной выборки времени для наблюдения в классе наблюдатель BROMP записывает эмоции и поведение учащихся в соответствии с заранее определенной схемой кодирования. Наблюдатели BROMP по очереди просматривают разных студентов и делают заметки, используя Приложение для Android который записывает данные.[7] Это приложение синхронизируется с сервером времени в Интернете. Наблюдения BROMP проводятся полевыми наблюдателями, прошедшими обучение и сертификацию в рамках многодневного учебного процесса; Согласно руководству по кодированию 2015 года, существует около 130 кодировщиков, сертифицированных BROMP в 3 странах.[4] Методы обучения включают в себя как обучение кодированию аффекта и вовлечения, так и обучение ненавязчивому наблюдению за учениками. Он отличается от других систем кодирования эмоций, таких как Система кодирования действий лица, за счет использования целостных методов кодирования.

BROMP использовался с несколькими схемами кодирования. Согласно руководству по кодированию 2015 г., наиболее распространенная схема кодирования - схема «PSLC» (названная в честь Питтсбургский научный центр обучения ), состоит из:

ПоведениеОказывать воздействие
По задачеСкука
Беседа по задачеПутаница
Вне задачиРазочарование
Игра в системуВовлеченная концентрация
ДругойДругой

BROMP использовался для сбора данных для разработки автоматических детекторов вовлеченности студентов и их влияния на коммерческие системы, такие как Когнитивный репетитор.[8] Он также использовался для изучения и доработки коммерческих продуктов, таких как Рассуждающий разум.[9]

Хотя изначально BROMP был разработан для онлайн-обучения, сейчас он используется и для исследований в традиционных классах. BROMP используется Chennai Corporation изучить вовлеченность детей в занятия с использованием различных педагогических практик.[5] Он также использовался в неформальном естественнонаучном образовании как часть учебного дизайна и практики усовершенствования Лес Блэк-Рок.[10]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Бейкер, Райан; Корбетт, Альберт; Кёдингер, Кеннет; Вагнер, Анджела (2004). «Поведение вне задачи в классе когнитивного наставника: когда ученики играют в систему». Труды Международной конференции по взаимодействию компьютера и человека. Ассоциация вычислительной техники. С. 383–3gf90.
  2. ^ Родриго, Мерседес (2007). «Влияние и выбор использования в средах решения проблем моделирования». Материалы Международной конференции по искусственному интеллекту в образовании. IOS Press. С. 145–152.
  3. ^ Окумпо, Жаклин; Бейкер, Райан; Родриго, Мерседес (2012). Протокол метода наблюдений Бейкера-Родриго (BROMP) 1.0. Учебное пособие, версия 1.0 (PDF). EdLab.
  4. ^ а б c Окумпо, Жаклин; Бейкер, Райан; Родриго, Мерседес (2015). Техническое и учебное руководство по протоколу мониторинга Baker Rodrigo Ocumpaugh (BROMP) 2.0 (PDF). EdLab.
  5. ^ а б Химавати, Чоканатх; Кришнамани, Виола; Сумати, К. (2014). «Анализ вовлеченности учащихся для улучшения процесса преподавания и обучения». Материалы Международной конференции по МООК, инновациям и технологиям в образовании (MITE). IEEE. С. 67–70. Дои:10.1109 / MITE.2014.7020243.
  6. ^ "Программные новости". Архивировано из оригинал 27 сентября 2015 г.. Получено 15 февраля 2015.
  7. ^ Окумпо, Жаклин; Бейкер, Райан; Родриго, Мерседес; Салви, Аатиш; ван Велсен, Мартин; Агабабян, Ани; Мартин, Тейлор (2015). «HART: инструмент для регистрации человеческих воздействий». Материалы 33-й Международной конференции по дизайну коммуникации. Ассоциация вычислительной техники.
  8. ^ Бейкер, Райан (2012). «На пути к бессенсорному обнаружению аффекта в когнитивной алгебре наставника». Материалы Международной конференции по интеллектуальному анализу образовательных данных. Международное образовательное общество интеллектуального анализа данных. С. 126–133.
  9. ^ Малкуини, Кевин; Костюк Виктор; Бейкер, Райан; Окампау, Жаклин (2015). «Внедрение эффективных принципов электронного обучения для повышения вовлеченности учащихся в математику в средней школе». Международный журнал STEM-образования. 2 (15). Дои:10.1186 / s40594-015-0028-6.
  10. ^ "О консорциуме Black Rock Forest". Получено 17 ноября 2015.