Izpit Povratni obrat: za algoritmom, ki je sprožil nered pri ocenah A
V pismu, ki ga je poslal Gavin Williamson, ko je bila marca objavljena zapora, je bila posejana 'Semena katastrofe politike'
V pismu, ki ga je poslal Gavin Williamson, ko je bila marca objavljena zapora, je bila posejana 'Semena katastrofe politike'
Chris J Ratcliffe/Getty Images
Ko je prejšnji teden po objavi ocen A-level izbruhnila jeza, je premier Boris Johnson vztrajal, da so rezultati trdni, dobri in zanesljivi za delodajalce.
Toda le nekaj dni pozneje, potem ko je Ofqual nenadoma umaknil merila za privlačne ocene, je bila vlada prisiljena v sramoten preobrat, rezultati pa bodo zdaj temeljili na napovedih učiteljev in ne na napovedih kontroverznega algoritma.
Samodejni sistem je bil uporabljen v poskusu, da bi se izognili temu, kar je minister za izobraževanje Gavin Williamson opisal kot divjo inflacijo v ozadju pandemije koronavirusa in odpovedanih izpitov. Toda kdo je pripravil algoritem, ki bi lahko Williamsona stal kabineta?
Okoliščine brez primere
Semena katastrofe politike so bila posejana na dan, ko je začela veljati zapora, ko je Williamson v pismu Ofqualu opozoril, da je preprečevanje inflacije stopnje prednostna naloga, Časi poročila.
Družba Ofqual bi morala, kolikor je mogoče, zagotoviti, da se ohranijo standardi kvalifikacij in razporeditev ocen sledi podobnemu profilu kot v prejšnjih letih, je Williamson povedal regulatorju za izpite.
Z drugimi besedami, pravi časnik, je vlada kljub temu, da učenci ne bodo opravljali izpitov, želela razred 2020 obravnavati kot pretekla leta. Stopnje A so bile obravnavane kot 'zlati standard' izobraževalnega sistema in jih ni bilo treba razvrednotiti.
Toda ko je regulatorju izpitov naročil, da sklene zavarovalno polico v obliki svojega nesrečnega algoritma, je šla ta želja po omejitvi inflacije ocen predaleč, dodaja. BBC .
Kaj je šlo narobe?
Na zahtevo sekretarja za šolstvo so se lotili statistiki regulatorjaoblikovanje sistema za razdeljevanje ocenTo ni omogočilo, da bi se rezultati izpitov dvignili v primerjavi s prejšnjimi leti, pojasnjuje Jo-Anne Baird, profesorica ocenjevanja izobraževanja na univerzi Oxford in članica svetovalnega odbora Ofquala.
Težava je bila v tem, da je bila v primeru razreda Covid skrb za ohranjanje standardov previsoka, navaja BBC.
Skupaj 39 % rezultatov A-level, objavljenih prejšnji četrtek, je bilo znižanih , učenci v prikrajšanih območjih pa so bili nesorazmerno najbolj prizadeti, pravi NS Tech , oddelek New Statesmana.
Algoritem je napovedal ocene po tem, ko je prejel različne bite podatkov.
Prva je bila učiteljeva predvidena ocena za vsakega učenca na podlagi njihove uspešnosti v razredu in poskusnih izpitov, pojasnjuje stran z novicami. Vendar se je to samo po sebi zdelo nezadostno, zato so učitelje prosili, da vsakega učenca razvrstijo od najvišje do najnižje glede na njihovo pričakovano oceno.
Šole so se vrgle v nalogo ocenjevanja, dodaja The Times, pri čemer so vodje oddelkov vodili sestanke, kjer so učitelji argumentirali svoje učence.
Toda, pravi časopis, je bila v sistemu Ofqual ulov. A poročilo Regulator, ki ga je objavil prejšnji teden, je razkril, da so bile ocene, ki so jih dodelili učitelji, dane prednost le v razredih z manj kot 15 študenti – sistem, ki je dajal prednost zasebnim šolam z manjšimi razredi.
Nasprotno pa so za učence v večjih šolah na ocene veliko bolj vplivala zgodovinska uspešnost šole in uvrstitev njihovih učiteljev kot njihove napovedane ocene, dodaja NS Tech.
To neskladje je posledica nesorazmernega števila študentov iz šol, ki običajno ne pošiljajo učencev na najboljše univerze v Združenem kraljestvu, ki so jim napovedane ocene agresivno znižale.
Je bil možen pravičnejši sistem?
Po navedbah Časi ’ urednik znanosti Tom Whipple, ustvarjanje poštenega algoritma je kot poskušati razkuhati jajce – torej nemogoče.
Težava, piše Whipple, je v tem, da ko ljudje ekstrapolirajo iz podatkov o populaciji, da bi naredili napovedi o posameznikih ... lahko na koncu naredite vse vrste protiintuitivnih, presenetljivih in včasih absurdnih napak.
To je tisto, kar je šlo narobe z algoritmom, ki tako močno temelji na zgodovinskih rezultatih šole, trdi. Jasno je, da bo to nepošteno do izjemnih otrok v izjemnih šolah, nasprotno pa bo do izjemnih v izjemnih šolah preveč prijazno.
Sam Freedman, izvršni direktor nevladne organizacije Education Partnerships Group, se strinja s to sodbo. Algoritem bo neizogibno prizadel izstopajoče učence, ki so bili na vrhu distribucije v šolah, ki v preteklosti niso imele veliko uspešnih, je dejal. tvitov .
Toda, dodaja Freedman, je vladna odločitev, da uporablja samo napovedane ocene učitelja, nepoštena tudi do učencev v šolah, ki so ocenili previdno, nepoštena glede preteklih/prihodnjih kohort in ustvari [d] loterije za univerze.
Za nekatere študente bo preobrat morda prepozen, saj številne univerze pravijo, da so tečaji za naslednje študijsko leto že polni.
Kar zadeva algoritem, je statistika po definiciji način za predstavitev številnih številk v manjšem številu, pravi Whipple.
To je izjemno koristno, vendar moramo vedeti, kaj to pomeni: pozabiti na posameznika.
