
T7. Bước 2 - Đánh giá năng lực / các hạng mục liên quan
DigComp được sử dụng để đánh giá các mức năng lực số, các điểm mạnh và yếu của cá nhân hoặc quần thể đích. Điều này giúp để hiểu cách đặt các nỗ lực trọng tâm vào đâu và sau đó đo đếm thành công của chúng.
Đánh giá năng lực giúp các cá nhân hiểu họ đứng ở đâu và, nếu khớp với các mục tiêu cá nhân hoặc các hồ sơ sự nghiệp và nghề nghiệp, xác định bất kỳ nhu cầu và định hướng học tập nào tiếp sau.
Nó giúp cho các giảng viên, huấn luyện viên, cố vấn và các nhà tư vấn hiểu đặt ưu tiên cho các nỗ lực của họ ở đâu trong các cá nhân, các nhóm và tổ chức.
Nó giúp các tổ chức tìm người họ cần với các mức năng lực tối thiểu được đề ra.
Ở mức tổng hợp cao hơn, nó giúp những người làm chính sách ánh xạ các điểm mạnh và yếu về năng lực số của các phân khúc dân cư, khu vực, .v.v., quyết định về các chính sách đào tạo, đổi mới sáng tạo, .v.v.
Được nhắc đi nhắc lại qua thời gian, đánh giá năng lực có thể đo đếm sự tiến bộ và giúp đánh giá tính hiệu quả của đào tạo hoặc bất kỳ hành động nào khác được triển khai để phát triển năng lực số.
Đánh giá các mục tiêu
Với các ví dụ trong Hướng dẫn này, đánh giá năng lực số đã được phát triển hầu hết theo quan điểm tuyển dụng việc làm:
để xác định các điểm mạnh và các lĩnh vực của một người để cải thiện và đặt ra chương trình nghị sự học tập (T2, T12);
để xác định điểm chuẩn cho hồ sơ năng lực số của một người với những thứ đó của những người khác trong thị trường lao động (C17);
để tạo lập trải nghiệm sáng tạo/học tập
với các thách thức và các bài kiểm tra dựa vào sự thực thi (C12);
bằng việc cung cấp phản hồi dựa vào các trả lời nhận được (T16)
bằng việc đưa ra các giải thích để diễn giải các kết quả bài tập (như, ý nghĩa của năng lực yếu T2, C17);
Để hướng dẫn người sử dụng hướng tới các cơ hội học tập xa hơn dựa vào các kết quả đầu ra của các bài kiểm tra. Các tài nguyên học tập có thể được tích hợp vào bản thân nền tảng đánh giá đó (C10, C12), sẵn sàng ở đâu đó trên trực tuyến (T11) và/hoặc từ các nhà cung cấp đào tạo địa phương (T2); Từng giải pháp có các yêu cầu tổ chức và kỹ thuật khác nhau cho việc liên kết có hiệu quả các tài nguyên kiểm thử và học tập;
Để hỗ trợ các giảng viên chào học tập được cá nhân hóa nhiều hơn cho các học sinh của họ (C11, C12, T20) và các nhà tư vấn và các huấn luyện viên để tùy chỉnh các dịch vụ cho các khách hàng của họ (C18, C27, C29, T18).
Các tiếp cận đánh giá
Với sự tôn trọng phương pháp luận đánh giá, các tiếp cận khác nhau với các điểm mạnh và yếu khác nhau có thể được áp dụng, phụ thuộc vào các mục tiêu và những người sử dụng đích của tiếp cận đó (như dân chúng nói chung, các chủng loại nhân công nhất định, .v.v.), các hoàn cảnh và tài nguyên:
Các câu hỏi tự đánh giá, nơi các cá nhân được yêu cầu đánh giá cách họ thực thi tốt như thế nào các nhiệm vụ liên quan tới CNTT-TT (C1, C17, C29, T2, T18) hoặc để đồng thuận/không đồng thuận thông qua bảng câu hỏi được nêu với các tuyên bố về hành vi của một người trong các tình huống số khác nhau (T12). Tiếp cận này là hữu dụng để nâng cao nhận thức về năng lực số và để những người sử dụng phản ánh về các điểm mạnh và yếu được thừa nhận của họ;
Các bài kiểm tra dựa vào kiến thức (C18, T13, T14, T16, T20), nơi các cá nhân được trình bày với các vấn đề thực tế trong các tình huống đời sống thực khác nhau và họ phải chỉ ra họ định làm gì trong tình huống được đưa ra đó, điều gì có thể xảy ra trong thực tế .v.v. Tiếp cận này đo đếm kiến thức thực tế (biết rằng …) và kiến thức theo thủ tục (biết cách thực thi các nhiệm vụ số) hoặc cả hai. Nó vì thế có thể tạo ra bức tranh chính xác hơn về năng lực số của người sử dụng;
Đánh giá dựa vào hiệu năng (T4, C11), nơi những người sử dụng được yêu cầu thực sự giải quyết các thách thức số, phản ánh các tình huống thực tế họ có thể đối mặt và kéo theo việc sử dụng các công cụ như các trình duyệt, trình soạn thảo văn bản, các bảng tính, .v.v. Tiếp cận này sinh ra bức tranh chính xác nhất về năng lực của một người được coi như là ‘có kiến thức trong hành động’. Nhưng nó cũng có thể có đòi hỏi cao (cả trong các khái niệm về sự phức tạp và các chi phí kỹ thuật) các nhà cung cấp các bài kiểm thử và thách thức đối với những người sử dụng. Vì thế nó thường được áp dụng theo cách ban hành một chứng chỉ;
Sự pha trộn các phương pháp ở trên (C12)
Để chào đánh giá và có hồ sơ kết quả hoàn chỉnh hơn, kiểm thử có thể tích hợp các yếu tố khác, vượt ra khỏi các năng lực (ví dụ, T2, còn yêu cầu về tính kết nối của người sử dụng, tài sản công nghệ và các kinh nghiệm đào tạo công nghệ thông tin trước đó).
Sử dụng DigComp trong đánh giá
Như trong các bước triển khai khác, việc sử dụng khung DigComp trước hết liên quan tới lựa chọn các năng lực thích hợp sẽ được đánh giá, dựa vào những người sử dụng đích và các mục tiêu của sáng kiến. Các giải pháp đánh giá cũng có thể dựa vào các khung DigComp được tùy biến thích nghi (T6, C12). Rồi thì, các thành phần của DigComp (các trình mô tả năng lực, các kết quả đầu ra học tập ở các mức thông thạo khác nhau, các ví dụ về các kỹ năng, kiến thức và thái độ) có thể được sử dụng:
Để chuẩn bị các câu hỏi tự đánh giá trực tiếp hoặc với vài biến đổi (C17, C29, T18);
Như một tham chiếu để chuẩn bị các câu hỏi chi tiết hơn và ngữ cảnh hóa hơn (tham chiếu tới các công cụ đặc thù, các lĩnh vực ứng dụng .v.v.), cả trong tự đánh giá hoặc các quan điểm dựa vào kiến thức (hầu hết các kinh nghiệm);
Để truyền cảm hứng cho sự chuẩn bị/mô tả các nhiệm vụ và thách thức xác thực cho đánh giá, cả theo các quan điểm dựa vào kiến thức và dựa vào hiệu năng (C11, C12).
Thừa nhận:
Dịch và trích dẫn từ: Kluzer S., Pujol Priego L. (2018). DigComp trong Hành động - Lấy cảm hứng, biến nó thành hiện thực (DigComp into Action: GET INSPIRED MAKE IT HAPPEN). S. Carretero, Y. Punie, R. Vuorikari, M. Cabrera, và O’Keefe, W. (Eds.). Báo cáo Khoa học cho Chính sách của JRC, EUR 29115 EN, Văn phòng Xuất bản của Liên minh châu Âu, Luxembourg, 2018. ISBN 978-92-79-79901-3, doi:10.2760/112945.
Tham chiếu: Khung Năng lực Số cho các Công dân (DigComp).
Xem thêm: Chuyển đổi số/Năng lực số
Ý kiến bạn đọc
Những tin mới hơn
Những tin cũ hơn
Blog này được chuyển đổi từ http://blog.yahoo.com/letrungnghia trên Yahoo Blog sang sử dụng NukeViet sau khi Yahoo Blog đóng cửa tại Việt Nam ngày 17/01/2013.Kể từ ngày 07/02/2013, thông tin trên Blog được cập nhật tiếp tục trở lại với sự hỗ trợ kỹ thuật và đặt chỗ hosting của nhóm phát triển...
Các bài trình chiếu trong năm 2024
Tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ cho giáo viên phổ thông, bao gồm cả giáo viên tiểu học và mầm non tới hết năm 2024
Các lớp tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ tới hết năm 2024
Các tài liệu dịch sang tiếng Việt tới hết năm 2024
‘Digcomp 2.2: Khung năng lực số cho công dân - với các ví dụ mới về kiến thức, kỹ năng và thái độ’, EC xuất bản năm 2022
Tổng hợp các bài của Nhóm các Nhà cấp vốn Nghiên cứu Mở (ORFG) đã được dịch sang tiếng Việt
Tổng hợp các bài của Liên minh S (cOAlition S) đã được dịch sang tiếng Việt
Năm Khoa học Mở & Chuyển đổi sang Khoa học Mở - Tổng hợp các bài liên quan
Hội nghị Đối tác Dữ liệu Mở châu Á năm 2021 do Việt Nam lần đầu tiên chủ trì
Các khung năng lực trong hành động
Phong trào Bình dân học vụ số: Mục tiêu, đối tượng, nội dung, nguồn lực, phương thức tổ chức thực hiện
Lễ công bố công khai Trung tâm Năng lực Kim cương châu Âu và dự án ALMASI
Khung năng lực AI cho giáo viên
Sư phạm Mở là gì (Trang của Đại học British Columbia, Canada)
Ngày Phần mềm Tự do, Ngày Phần cứng tự do, Ngày Tài liệu Tự do
‘Khung năng lực AI cho giáo viên’ - bản dịch sang tiếng Việt
Bạn cần biết những gì về các khung năng lực AI mới của UNESCO cho học sinh và giáo viên
Bàn về 'Lợi thế của doanh nghiệp Việt là dữ liệu Việt, bài toán Việt' - bài phát biểu của Bộ trưởng Nguyễn Mạnh Hùng ngày 21/08/2025
Các bài trình chiếu trong năm 2024
Triển khai Khuyến nghị Khoa học Mở của UNESCO, cập nhật 15/10/2024
Các tài liệu dịch sang tiếng Việt tới hết năm 2024
‘Tài liệu quan điểm của KR21 về Giữ lại Quyền Tác giả: Giữ lại các quyền trong kết quả đầu ra nghiên cứu để cho phép phổ biến mở kiến thức’ - bản dịch sang tiếng Việt
‘LƯU Ý KHÁI NIỆM: Hội nghị Tài nguyên Giáo dục Mở Thế giới lần 3 năm 2024 của UNESCO “Tài sản Công cộng Kỹ thuật số: Giải pháp Mở và AI vì Quyền truy cập Toàn diện tới Tri thức”’ - bản dịch sang tiếng Việt
‘KHUYẾN NGHỊ VÀ HƯỚNG DẪN TRUY CẬP MỞ KIM CƯƠNG cho các cơ sở, nhà cấp vốn, nhà bảo trợ, nhà tài trợ, và nhà hoạch định chính sách’ - bản dịch sang tiếng Việt
Tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ cho giáo viên phổ thông, bao gồm cả giáo viên tiểu học và mầm non tới hết năm 2024
DeepSeek đã gây ra sự hoảng loạn trên thị trường — nhưng một số người cho rằng việc bán tháo là quá mức
Dữ liệu để phân loại AI
“Chúng tôi không có hào nước”: Sự đổi mới đột phá của AI nguồn mở
Ứng dụng và phát triển Tài nguyên Giáo dục Mở (OER) tại Việt Nam
Nhà khoa học AI hàng đầu của Meta cho biết thành công của DeepSeek cho thấy 'các mô hình nguồn mở đang vượt trội hơn các mô hình độc quyền'