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EducationPerspectives d'Études en CroissanceBachelor

Évaluation, tests et mesure en éducation

Also known as: Mesure en éducation, Évaluation en éducation, Statistiques appliquées en éducation, Analyse de données éducatives

Dans ce programme, vous acquerrez une compréhension approfondie de la manière dont les évaluations, les tests et les mesures pédagogiques sont élaborés, administrés et interprétés pour évaluer l'apprentissage et les programmes éducatifs. Vous apprendrez les principes scientifiques qui sous-tendent la création de tests équitables et valides, en utilisant des méthodes statistiques pour analyser les données et en appliquant des lignes directrices éthiques en évaluation pédagogique. L'objectif est de vous fournir les compétences nécessaires pour concevoir des évaluations efficaces, mesurer la réussite des élèves et utiliser les données pour éclairer les politiques et les pratiques éducatives.
EducationData AnalysisResearchStatistics

Une semaine comme étudiant

Ton cours d'« Introduction à l'évaluation pédagogique » lance la semaine, en plongeant dans l'histoire et le but des tests standardisés. Tu apprends les différents types d'évaluation, comme formative et sommative. Plus tard, tu réalises que tu as oublié de faire la lecture obligatoire sur les types de validité, ce qui te pousse à vite te rattraper à la bibliothèque. Tu soupes avec des amis, discutant des prochaines élections étudiantes sur le campus, ce qui te donne des idées sur la conception de sondages.

Préparation au secondaire

Matières Requises

EnglishAlgebra IIGeometryBiologySocial Studies

Moyenne Recommandée

3.0-3.5

Cours Avancés (AP/IB/Honors)

  • AP Statistics
  • AP Psychology
  • AP English Language and Composition
  • AP Calculus AB
  • Honors Social Science Research
  • Dual Enrollment Introduction to Education

Activités Recommandées

  • Tutoring or Peer Mentoring Program
  • Student Government Association
  • Math or Statistics Club
  • Volunteer work with educational non-profits
  • Debate or Public Speaking Club
  • Participation in a school-based research project

Sujets de Dissertation

  • Discuss the role of standardized testing in education and propose how it could be improved for equitable outcomes.
  • Describe an experience where you encountered a challenge in evaluating learning or performance, and how you would approach designing a fair assessment for that situation.
  • How can data from educational assessments be used most effectively to support student growth and improve teaching practices?
  • Explore the ethical considerations involved in collecting and using student data, and how to ensure privacy and fairness.

Parcours Alternatif

You can pursue this field by starting at a community college, earning an Associate's degree in General Studies or a related educational field, and then transferring those credits to a four-year university. While specific certifications for this exact field are rare at the entry-level, foundational courses in statistics or data analysis can provide a beneficial starting point.

Matières Principales

Clique sur "i" pour en savoir plus sur chaque matière

Perspectives de Carrière

Perspectives d'Études en Croissance
Après avoir terminé ce programme, vous pourrez travailler comme Spécialiste en évaluation, Assistant développeur de tests, Analyste de données éducatives, Assistant évaluateur de programmes ou Assistant de recherche au sein d'établissements d'enseignement, d'entreprises de tests, d'organismes gouvernementaux ou d'organisations à but non lucratif axées sur l'éducation. Vous contribuerez à l'amélioration des programmes d'études, des méthodes d'enseignement et de la qualité globale de l'éducation en fournissant des données et des aperçus fiables.

Impact de l'IA sur cette Formation

L'IA transforme de plus en plus l'évaluation pédagogique en permettant les tests adaptatifs, la notation automatisée des réponses complexes et l'analyse prédictive de la performance des élèves. En tant qu'étudiant, vous apprendrez à tirer parti des outils basés sur l'IA pour concevoir des évaluations plus personnalisées, analyser efficacement de grands ensembles de données et comprendre les implications éthiques de l'utilisation de l'IA dans les processus d'évaluation, vous préparant ainsi à des rôles d'avenir dans ce domaine.