Tutti noi abbiamo avuto un insegnante che aveva gli occhi nella parte posteriore della testa. Anche mentre si trovavano di fronte alla lavagna, videro tutto: ogni nota veniva passata, ogni risposta veniva copiata, ogni faccia veniva fatta.
O almeno sembrava così. Tutto quello che dovevano fare era indovinare un paio di volte quello che stava succedendo dietro le loro spalle e, beh, ecco come sono fatte le leggende delle classi.
E se togliessi tutte le ipotesi dalla foto? E se le telecamere si concentrassero su tutti i bambini della classe? Questo è ciò che una società di New York di nome SensorStar Labs ha in mente, anche se il punto non sarebbe quello di catturare i malintesi, ma piuttosto di aiutare gli insegnanti a determinare quando hanno perso la lezione.
Face time
Ecco come funzionerebbe. Usando il software di riconoscimento facciale chiamato EngageSense, i computer avrebbero applicato algoritmi a ciò che le telecamere hanno registrato durante una lezione o una discussione per interpretare quanto gli studenti sono stati coinvolti. Gli occhi dei bambini erano concentrati sull'insegnante? O stavano guardando dappertutto tranne che davanti alla classe? Sorridevano o si accigliavano? O sembravano solo confusi? O annoiato?
Agli insegnanti verrà fornito un rapporto che, sulla base dell'analisi del viso, dirà loro quando l'interesse degli studenti è più alto o più basso. Dice Sean Montgomery, co-fondatore di SensorStar, lui stesso un ex insegnante: “Guardando forse solo un paio di punti alti e un paio di punti bassi, ottieni abbastanza da asporto. Il giorno dopo puoi provare a fare più cose buone e meno cose meno buone. "
Senza dubbio alcuni genitori avranno molte domande su cosa succede a tutti quei video dei volti dei loro figli. Ma Montgomery è fiducioso che la maggior parte acconsentirà a consentire ai propri figli di essere filmati quando vedono quanto aiuta gli insegnanti a perfezionare le loro abilità.
È convinto che tra cinque anni gli insegnanti di tutto il paese lo useranno. In primo luogo, però, deve dimostrare che gli algoritmi SensorStar possono veramente interpretare il funzionamento delle menti giovani basandosi semplicemente sul movimento degli occhi e sull'espressione facciale.
Piccole misure
Ciò, ovviamente, presuppone che gli insegnanti saltino a bordo. Il che non è certo una cosa certa, data la risposta dell'anno scorso a un rapporto secondo cui la Bill and Melinda Gates Foundation sta contribuendo a finanziare lo sviluppo di braccialetti con sensori che, almeno in teoria, potrebbero tracciare il livello di coinvolgimento di uno studente.
I dispositivi da polso sono progettati per inviare una piccola corrente sulla pelle e quindi misurare lievi cambiamenti nelle cariche elettriche mentre il sistema nervoso risponde agli stimoli. Questi braccialetti sono stati utilizzati nei test per valutare il modo in cui i consumatori rispondono alla pubblicità e il pensiero dice che se possono dirti quanto qualcuno si eccita mentre guarda un annuncio di un'auto, possono darti un'idea di quanto jazz possa ottenere un bambino sulle frazioni . (O no.)
Scettici non così veloci e scattanti. Sono stati rapidi a sottolineare che solo perché un secondo anno è eccitato non significa che sta imparando qualcosa. E mentre i booster dei braccialetti sostengono che il loro scopo è quello di aiutare gli insegnanti, i critici affermano che nessuno dovrebbe essere sorpreso se alla fine i sensori vengono utilizzati per valutarli. Alcuni insegnanti hanno suggerito che potrebbero dover elaborare urli casuali nei loro piani di lezione per mantenere alto il livello di eccitazione.
In definitiva, dipende dal fatto che, come Bill Gates, tu creda che accumulare e analizzare i dati dal comportamento in classe sia la chiave per applicare la scienza al processo di apprendimento. Oppure, se pensi che l'insegnamento sia più arte che scienza e che la connessione tra insegnanti e studenti sia troppo complessa e sfumata per essere misurata attraverso una raccolta di punti dati.
Chi sono i tuoi dati?
- E non mangerai un'insalata nei tuoi primi sei mesi al college: sempre più college usano analisi predittive per dare agli studenti una buona idea di come andranno in classe prima ancora di iscriversi. Utilizzando i dati provenienti dal rendimento scolastico di uno studente e da altri che hanno già frequentato la classe, i consulenti possono prevedere con crescente accuratezza la probabilità che un determinato studente abbia successo o fallisca.
- Per favore, vi piaccia questo investimento: la scorsa settimana il fondatore di Facebook Mark Zuckerberg ha fatto il suo primo investimento in una startup - è entrato a far parte di un team di investitori che ha investito 4 milioni di dollari in seed seed dietro una società del Massachusetts chiamata Panorama Education. Raccoglie i dati dai sondaggi che fa per le scuole da K a 12, che vanno da materie come il motivo per cui alcuni studenti promettenti finiscono per non riuscire a capire perché il bullismo è particolarmente importante tra i ragazzi di terza media.
- Esecuzione dei test: un'app per smartphone chiamata Quick Key ha uno scanner ottico in grado di classificare rapidamente i fogli di risposta a bolle in stile SAT. Quindi carica i risultati sui libri di testo elettronici degli insegnanti e analizza i dati.
- Tempo di raccolta delle mele: all'inizio di questa settimana, il CEO di Apple Tim Cook ha annunciato che gli iPad rappresentano il 94 percento dei tablet ora utilizzati nelle scuole. Le vendite dell'azienda hanno rallentato il mercato dei consumatori, quindi ha fatto una grande spinta nell'istruzione offrendo sconti per acquisti all'ingrosso.
- E probabilmente hanno disegnato al di fuori delle linee: un nuovo studio della Michigan State University ha scoperto che le persone che erano coinvolte in attività artistiche mentre erano a scuola tendevano a essere più innovative quando sono cresciute, in particolare che avevano maggiori probabilità di generare brevetti e lanciarsi imprese da adulti.
Bonus video: Bill Gates offre la sua opinione su come pensa che gli insegnanti debbano ricevere feedback.
Bonus bonus video: ecco una svolta al riconoscimento facciale in classe.
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