Kokeen U-käännös: algoritmin takana, joka laukaisi A-tason arvosanoja
'Politiikan katastrofin siemenet' kylvettiin Gavin Williamsonin sulkemisen yhteydessä lähettämään kirjeeseen, josta ilmoitettiin maaliskuussa
'Politiikan katastrofin siemenet' kylvettiin Gavin Williamsonin sulkemisen yhteydessä lähettämään kirjeeseen, josta ilmoitettiin maaliskuussa
Chris J Ratcliffe / Getty Images
Viha puhjeni A-tason arvosanojen julkistamisen jälkeen viime viikolla, pääministeri Boris Johnson vaati, että tulokset olivat kestäviä, hyviä ja luotettavia työnantajien kannalta.
Mutta vain päiviä myöhemmin, kun Ofqual äkillisesti peruutti arvosanojen valittamista koskevat kriteerit, hallitus joutui kiusalliseen käänteeseen, jonka tulokset perustuvat nyt opettajien ennusteisiin kiistanalaisen algoritmin sijaan.
Automaattista järjestelmää käytettiin pyrkimyksenä välttää koulutusministeri Gavin Williamsonin kuvaama rehottava palkkaluokkainflaatio koronaviruspandemian ja peruutettujen kokeiden taustalla. Mutta kuka keksi algoritmin, joka voisi lopulta maksaa Williamsonille hänen kabinettityönsä?
Ennennäkemättömät olosuhteet
Politiikan katastrofin siemenet kylvettiin sulkemisen voimaantulopäivänä, kun Williamson varoitti Ofqualille lähettämässään kirjeessä, että inflaation välttäminen oli ensisijaista. Ajat raportteja.
Ofqualin tulee mahdollisuuksien mukaan varmistaa, että pätevyysstandardit säilyvät ja arvosanojen jakautuminen noudattaa samanlaista profiilia kuin aikaisempina vuosina, Williamson kertoi tenttivalvojalle.
Toisin sanoen, sanomalehti kertoo, että vaikka oppilaat eivät osallistuisi tenttiin, hallitus halusi kohdella vuoden 2020 luokkaa aiempien vuosien tapaan. A-tasoja pidettiin koulutusjärjestelmän 'kultastandardina', eikä niitä pitänyt devalvoida.
Mutta kun kokeiden sääntelyviranomainen määrättiin ottamaan vakuutus epäonnisen algoritminsa muodossa, tämä halu rajoittaa arvosanan inflaatiota meni liian pitkälle, lisää BBC .
Mikä meni vikaan?
Koulutussihteerin pyynnöstä sääntelijän tilastotieteilijät lähtivätjärjestelmän suunnittelu arvosanojen jakamiseenTämä ei sallinut koetulosten nousta edellisistä vuosista, selittää Jo-Anne Baird, Oxfordin yliopiston koulutuksen arvioinnin professori ja Ofqualin neuvoa-antavan komitean jäsen.
Ongelmana oli se, että Covid-luokan tapauksessa standardien ylläpitäminen oli BBC:n mukaan liian korkea hinta.
Yhteensä Viime torstaina julkaistuista A-tason tuloksista 39 prosenttia alennettiin , ja epäsuotuisten alueiden oppilaat kärsivät suhteettoman paljon eniten, sanoo NS Tech , New Statesmanin jaosto.
Algoritmi ennusti arvosanat sen jälkeen, kun sille oli syötetty erilaisia databittejä.
Ensimmäinen oli opettajan ennustettu arvosana jokaiselle oppilaalle, joka perustui heidän suoritukseensa luokassa ja kokeissa, uutissivusto selittää. Mutta tätä pidettiin yksinään riittämättömänä, joten opettajia pyydettiin myös luokittelemaan jokainen oppilas korkeimmasta alimpaan heidän odotetun arvosanansa perusteella.
Koulut heittäytyivät arviointitehtävään, lisää The Times, ja osastojen päälliköt johtivat kokouksia, joissa opettajat väittivät oppilaidensa puolesta.
Mutta lehti sanoo, että Ofqual-järjestelmässä oli saalis. A raportti Sääntelyviranomaisen viime viikolla julkaisema tieto paljasti, että opettajien määräämät arvosanat annettiin etusijalle vain alle 15 oppilaan luokissa - järjestelmä suosi yksityisiä kouluja, joissa on pienempi luokkakoko.
Sitä vastoin suurempien koulujen oppilaiden arvosanoihin vaikuttivat paljon enemmän koulun historiallinen suorituskyky ja opettajan sijoitus kuin heidän ennustetut arvosanansa, NS Tech lisää.
Tämä ero johtuu suhteettoman suuresta määrästä opiskelijoita kouluista, jotka eivät yleensä lähetä oppilaita Ison-Britannian parhaisiin yliopistoihin ja joiden ennustettuja arvosanoja alennettiin aggressiivisesti.
Olisiko oikeudenmukaisempi järjestelmä mahdollista?
Mukaan Ajat Tiedetoimittaja Tom Whipple, oikeudenmukaisen algoritmin laatiminen on kuin yrittäisi keittää munaa – eli mahdotonta.
Whipple kirjoittaa, että ongelma on se, että kun ihmiset ekstrapoloivat väestötiedoista tehdäkseen ennusteita yksilöistä... voit päätyä tekemään kaikenlaisia intuitiivisia, yllättäviä ja joskus absurdeja virheitä.
Tämä on se, mikä meni pieleen algoritmissa, joka perustuu niin voimakkaasti koulun historiallisiin tuloksiin, hän väittää. On selvää, että tämä on epäreilua poikkeuksellisissa kouluissa oleville lapsille, kun taas päinvastoin se on liian ystävällistä poikkeuksellisissa kouluissa oleville lapsille.
Sam Freedman, kansalaisjärjestön Education Partnerships Groupin toimitusjohtaja, on samaa mieltä tästä tuomiosta. Algoritmi osui väistämättä syrjäisimpiin opiskelijoihin, jotka olivat jakelun kärjessä kouluissa, joissa ei ole aiemmin ollut paljon menestyneitä. twiittejä .
Mutta Freedman lisää, että hallituksen päätös käyttää vain opettajan ennustettuja arvosanoja on myös epäreilu koulujen oppilaita kohtaan, jotka arvostelivat varovaisesti, epäreilua menneisiin/tuleviin kohorteihin ja luovat [d] arpajaiset yliopistopaikoista.
Ja U-käännös voi tulla liian myöhään joillekin opiskelijoille, sillä monet yliopistot sanovat, että seuraavan lukuvuoden kurssit ovat jo täynnä.
Mitä tulee algoritmiin, tilastot ovat määritelmän mukaan tapa esittää monia lukuja pienemmillä luvuilla, Whipple sanoo.
Tämä on erittäin hyödyllistä, mutta meidän on tiedettävä, mitä se tarkoittaa: yksilön unohtamista.
