Hoe kunnen we alle beschikbare gegevens over het (digitale) leerproces bij kinderen op zo'n manier gebruiken dat het proces wordt versneld en leuker wordt? Deze vraag werd aan Sioux gesteld door een hightech start-up in tablet-educatie. Leerlingen doen reken- en taaloefeningen op tablets waarop de apps van de cliënt draaien. Op deze manier kan de start-up een enorme hoeveelheid gegevens over hun leerprestaties op haar servers genereren. Dit is een schat aan informatie die de klant optimaal wil mobiliseren om kinderen en hun leerkrachten te helpen bij het leerproces.
Sioux maakte het automatisch kalibreren van het niveau van alle beschikbare oefeningen mogelijk met behulp van psychometrische modellen. Door onze statistische expertise konden we snel beginnen met het aanpassen van deze modellen aan de behoeften van de klant. Daardoor kunnen in de klas voltooide oefeningen worden gebruikt om de kennis en vaardigheden van een leerling objectief te testen.
De start-up kan nu leerlingen effectief uitdagen met oefeningen die overeenkomen met hun niveaus. Bovendien krijgen leraren specifieke feedback over de kennis en vaardigheden van individuele leerlingen en de groep als geheel.
Algoritme voor het beoordelen van de capaciteiten van de student op basis van oefeningen, onbekende moeilijkheidsgraden van oefeningen, geschatte vaardigheden van studenten, psychometrie: itemresponstheorie, kalibratie/validatie, big data en adaptief leren. Mathware-technologieën: R.
