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L'apprendimento sociale ed emotivo (SEL) è fondamentale per il successo scolastico e il benessere generale degli studenti, ma la valutazione di queste competenze rimane una sfida a causa della loro natura soggettiva e non cognitiva. I metodi tradizionali, come i sondaggi e le osservazioni degli insegnanti, spesso mancano di accuratezza e coerenza. Per risolvere questo problema, viene proposto un framework di valutazione basato sull'apprendimento automatico, che integra diverse fonti di dati come il comportamento, la partecipazione e le prestazioni degli studenti. Identificando i modelli e classificando i livelli delle competenze SEL, i modelli di apprendimento automatico riducono i pregiudizi umani e migliorano l'affidabilità. Questo approccio guidato dai dati non solo garantisce una misurazione oggettiva, ma fornisce anche informazioni predittive sullo sviluppo delle competenze SEL degli studenti. Gli educatori possono utilizzare queste informazioni per progettare interventi mirati e supporto personalizzato, rendendo la valutazione delle competenze SEL più accurata, scalabile e d'impatto.
Über den Autor / die Autorin
Dr. S. SHARMILA, Assistenzprofessorin in der UG-Abteilung für Informatik, NGM College, Pollachi. Ich habe 14 Jahre Lehrerfahrung und mehr als 15 Forschungsartikel in UGC Care und Scopus veröffentlicht.Dr. A. Kanagaraj, Assistenzprofessor in der Abteilung für Informatik, Kristu Jayanti (Anerkannte Universität), Bengaluru.
